一种用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法与流程

本申请涉及道路交通技术领域，尤其涉及一种用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法。

背景技术：

随着社会和经济的飞速发展，机动车数量极速增长，进而导致交通拥堵或者阻塞日益加剧，严重地影响到人民的日常生活，阻碍了社会的现代化进程。

近些年，城市快速路段和高速公路堵车已经成为一种常态。在我国，尤其是在小长假和黄金周期间，由于出行的车辆数量迅速增长，堵车现象显得尤为严重，高速公路经常变为“高速公路停车场”。在有些情况下，交通拥堵往往能找到相应的源头，例如发生了交通事故、道路正在进行维修、大量车辆正在出入匝道等。但是，有一类堵车，看似找不到任何诱发原因，道路就会莫名其妙地出现堵塞，就好像被一个看不见的幽灵堵住了一样，这类堵车通常被称为幽灵堵塞(phantomjam)。

现有技术中一般将treiterer和myers的论文“thehysteresisphenomenonintrafficflow”视为最早研究幽灵堵塞现象的工作。该论文给出了航拍车辆轨迹图，在7200英尺位置附近，在40秒左右出现幽灵堵塞，并在120秒左右消散。

为了进一步验证幽灵堵塞现象，日本科研工作者在一个圆形的道路上展开实验，在道路上等间距的分布若干辆车，要求司机尽可能匀速绕圈行驶。实验发现，当车辆数目超过一定临界值时，初始均匀的车流会逐渐变得不均匀，最终会出现幽灵堵塞。

综上可知，现有技术中虽然已经开始了对幽灵堵塞的相关研究，但至今为止还未提出一种能够有效地抑制道路交通中的幽灵堵塞的方法。因此，如何提出一种更好的抑制幽灵堵塞的方法，已经成为本领域中亟需解决的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法，从而可以有效地抑制道路交通中的幽灵堵塞。

本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法，该方法包括：

步骤a、建立一个智能驾驶员模型，在所述智能驾驶员模型中设置一个单车道，并在所述单车道上设置一辆头车和依次排列在所述头车后同向跟随行驶的n辆跟驰车辆；

步骤b、在运行所述智能驾驶员模型时，头车以预设的头车速度匀速行驶，各辆跟驰车辆在头车之后跟驰行驶，且各辆跟驰车辆的行驶速度不超过预设的上限速度；所述智能驾驶员模型运行预设的时长之后得到驾驶模拟结果；

步骤c、当所述驾驶模拟结果中有车辆堵塞现象出现时，将所述上限速度降低一个预设的速度值，并将降低后的上限速度作为跟驰车辆当前的上限速度，返回执行上述的步骤b；否则，执行步骤d；

步骤d、当所述驾驶模拟结果中无车辆堵塞现象出现时，将当前的上限速度作为与当前的头车速度相对应的跟驰车辆的最高限速。

较佳的，所述智能驾驶员模型为：

其中，a为最大加速度，d为期望减速度，th为期望车头距，lveh为车长，hjam为最小安全距离，v0为最大速度，vi为第i辆车的速度(i＝1,2,3,…,n+1，其中，i＝1时表示头车)，xi为第i辆车的位置，hi＝xi-1-xi，hi为第i辆车与第i-1辆车的车间距。

较佳的，所述智能驾驶员模型中的各个参数的具体取值为：

v0＝100公里/小时，a＝0.65米/秒²，d＝1.65米/秒²，hjam＝1.8米，lveh＝4.8米，△t＝0.1秒；其中，t为时间，△t为时间步长。

较佳的，将期望车头距th设为均匀分布的变量，thi＝∪[th1，th2],每一时间步长，th以概率p△t改变，以概率(1-p△t)保持不变。

较佳的，p＝0.15s^-1，th1＝0.5s，th2＝1.9s。

较佳的，所述头车速度为30公里/小时、40公里/小时或60公里/小时。

较佳的，所述预设的时长为700秒。

如上可见，在本发明中的用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法中，由于建立了一个智能驾驶员模型，然后根据该智能驾驶员模型，设置一个头车速度，使得头车以该头车速度匀速行驶，并使得后边的各辆跟驰车辆的行驶速度不超过预设的上限速度；然后再将各辆跟驰车辆的上限速度从高往下逐渐降低，并运行上述的智能驾驶员模型，直到计算机模拟结果(即上述的驾驶模拟结果)中无车辆堵塞现象出现为止，此时的上限速度即为避免幽灵堵塞的上限速度。因此，只要所有的跟驰车辆在此上限速度下行驶，道路上就不会出现幽灵堵塞现象，从而有效地抑制了道路交通中的幽灵堵塞的现象的发生，提高交通系统运行效率。

附图说明

图1为本发明实施例中的用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法的流程图。

图2为本发明实施例中的车道示意图。

图3为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车不限速行驶时的时间和车辆位置示意图。

图4为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车不限速行驶时的车辆序号和时间灰度图。

图5为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的时间和车辆位置示意图。

图6为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图7为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的时间和车辆位置示意图。

图8为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图9为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的时间和车辆位置示意图。

图10为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图11为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速40km/h时的时间和车辆位置示意图。

图12为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速40km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图13为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的时间和车辆位置示意图。

图14为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图15为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的时间和车辆位置示意图。

图16为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图17为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的时间和车辆位置示意图。

图18为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图19为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的时间和车辆位置示意图。

图20为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的车辆序号和时间灰度图。

图21为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速70km/h时的时间和车辆位置示意图。

图22为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速70km/h时的车辆序号和时间灰度图。

具体实施方式

为使本发明的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明作进一步详细的说明。

假设在一个单车道上，若干辆车依次排开向同一个方向行驶，在行驶过程中排头车(简称为头车)按照一定速度匀速行驶，后边的车跟随前车自由行驶，但不能超车，也无外来车辆插队进来，车辆行驶过程中，所有车辆顺序保持不变。如果后边的车辆不限定在一个速度范围内行驶，那么稍微运行一段时间之后，系统中的车辆就会出现排布不均匀的现象，车辆排布稀疏的路段车辆行驶得较快，车辆排布较密的地方，车辆行驶较慢，车辆排布不均匀就会出现扰动，而且这种扰动将会在车队中逐渐传递、扩大，从而发展成为幽灵堵塞。

因此，本发明中提出了一种用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法，从而可以有效地抑制道路交通中的幽灵堵塞。

图1为本发明实施例中的用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法的流程图。如图1所示，本发明实施例中的用于抑制道路交通幽灵堵塞的方法包括如下所述步骤：

步骤11，建立一个智能驾驶员模型，在所述智能驾驶员模型中设置一个单车道，并在所述单车道上设置一辆头车和依次排列在所述头车后同向跟随行驶的n辆跟驰车辆。

在本发明的技术方案中，首先需要建立一个2d的智能驾驶员模型(idm，intelligentdrivermodel)来模拟真实的交通车辆的行驶情况。例如，如图2所示，在该智能驾驶员模型中，可以设置一个单车道，并在该单车道上设置一辆头车和n辆跟驰车辆，所示n辆跟驰车辆依次排列在所述头车后，并跟随在所述头车同向行驶。由于是单行道，因此各辆跟驰车辆只能按照排列顺序在头车之后依次行驶，后车跟随前车自由行驶，但不能超车，车辆行驶过程中，所有车辆的排列顺序保持不变。

另外，在本发明的技术方案中，可以使用多种实现方法来建立多种上述的智能驾驶员模型。以下将以其中的一种实现方式为例对本发明的技术方案进行详细的介绍。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述智能驾驶员模型可以是：

其中，a为最大加速度，d为期望减速度，th为期望车头距，lveh为车长，hjam为最小安全距离，v0为最大速度，vi为第i辆车的速度(i＝1,2,3,…,n+1，其中，i＝1时表示头车)，xi为第i辆车的位置，hi＝xi-1-xi，hi为第i辆车与第i-1辆车的车间距。

另外，在本发明的技术方案中，可以根据实际应用情况的需要，预先设置上述智能驾驶员模型中的各个参数的具体取值。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述n的取值可以是100(此时，单行道上设置有1辆头车和100辆跟驰车辆)，也可以是其它的合适的取值。

再例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述智能驾驶员模型中的各个参数的具体取值可以是：

v0＝100公里/小时，a＝0.65米/秒²，d＝1.65米/秒²，hjam＝1.8米，lveh＝4.8米，△t＝0.1秒(s)；其中，t为时间，△t为时间步长。

当然，在本发明的技术方案中，上述各个参数也可以取其它的合适的值，在此不再一一赘述。

另外，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，可以将期望车头距th设为均匀分布的变量，thi＝∪[th1，th2],每一时间步长，th以概率p△t改变，以概率(1-p△t)保持不变。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，p＝0.15s^-1，th1＝0.5s，th2＝1.9s。

步骤12，在运行所述智能驾驶员模型时，头车以预设的头车速度匀速行驶，各辆跟驰车辆在头车之后跟驰行驶，且各辆跟驰车辆的行驶速度不超过预设的上限速度；所述智能驾驶员模型运行预设的时长之后得到驾驶模拟结果。

在建立上述的智能驾驶员模型之后，即可运行上述的智能驾驶员模型进行计算机模拟，并得到相应的驾驶模拟结果。

在本发明的技术方案中，在运行上述的智能驾驶员模型之前，可以预先设置一个头车速度(即头车行驶的速度)和一个上限速度；然后，在运行上述的智能驾驶员模型时，可以使得头车在单行道上以所示头车速度匀速行驶，在头车之后按顺序排列的各辆跟驰车辆则在单行道上以不超过上限速度的速度行驶。当上述的智能驾驶员模型运行预设的时长之后，即可得到相应的驾驶模拟结果。

另外，在本发明的技术方案中，可以根据实际应用情况的需要，预先设置上述的头车速度的具体取值。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述头车速度可以是30km/h、40km/h或60km/h。当然，也可以是其它的合适的取值，在此不再一一赘述。

另外，在本发明的技术方案中，可以根据实际应用情况的需要，预先设置上述智能驾驶员模型运行的时长的具体取值。

例如，较佳的，在本发明的一个具体实施例中，所述预设的时长可以是700秒。当然，上述预设的时长也可以是其它的合适的取值，在此不再一一赘述。

步骤13，当所述驾驶模拟结果中有车辆堵塞现象出现时，将所述上限速度降低一个预设的速度值，并将降低后的上限速度作为跟驰车辆当前的上限速度，返回执行上述的步骤12；否则，执行步骤14。

在得到驾驶模拟结果之后，即可获知该驾驶模拟结果中是否有车辆堵塞现象出现。如果有车辆堵塞现象出现，则需要降低步骤12中的上限速度，即可将所述上限速度降低一个预设的速度值，并将降低后的上限速度作为跟驰车辆当前的上限速度；然后，再返回执行步骤12，重新运行智能驾驶员模型以得到新的驾驶模拟结果。而如果驾驶模拟结果中没有出现车辆堵塞现象，则执行步骤14。

步骤14，当所述驾驶模拟结果中无车辆堵塞现象出现时，将当前的上限速度作为与当前的头车速度相对应的跟驰车辆的最高限速。

在本发明的技术方案中，当所述驾驶模拟结果中无车辆堵塞现象出现时，则表示此时单行道上的幽灵堵塞已经得到了有效的抑制。因此，可以将当前的上限速度作为各辆跟驰车辆的最高限速。由于不同的头车速度可能会对应于不同的最高限速，因此此时的最高限速所对应的是当前的头车速度。

由上可知，通过上述的步骤11～14，即可通过智能驾驶员模型进行模拟，从而得到与当前的头车速度相对应的最高限速。当头车以当前的头车速度匀速行驶，且各辆跟驰车辆的行驶速度不超过该最高限速时，整个交通系统中的幽灵堵塞就会消失，从而可以有效地抑制幽灵堵塞的发生。

也就是说，在本发明的技术方案中，只需先建立一个智能驾驶员模型，然后根据该智能驾驶员模型，设置一个头车速度，使得头车以该头车速度匀速行驶，并使得后边的各辆跟驰车辆的行驶速度不超过预设的上限速度；然后再将各辆跟驰车辆的上限速度从高往下逐渐降低，并运行上述的智能驾驶员模型，直到计算机模拟结果(即上述的驾驶模拟结果)中无车辆堵塞现象出现为止，此时的上限速度即为避免幽灵堵塞的上限速度。所有的跟驰车辆只要在此上限速度下行驶，道路上就不会出现幽灵堵塞现象。

以下将以图示的方式，对本发明的技术方案进行详细的介绍。

例如，如图3所示，在一个单车道中(没有换道)，车队的头车以30km/h的速度匀速行驶，其他跟驰车辆跟驰行驶，且各辆跟驰车辆没有限速。图3中的每条线代表一辆车的行驶时间和位置的对应关系，线条弯曲程度越大则表明车队中的扰动越大(即堵塞也越严重)，线条弯曲程度越小则表明车队中的扰动越小(堵塞不严重)，当线条为直线时，则表明车队中无堵塞现象，系统中无扰动出现，所有车辆匀速行驶。图3中的线条弯曲程度较大，说明系统在没有限速的情况下，会出现严重的堵塞现象。其中，图3的左上角为局部放大图，用于显示速度震荡的细节。

图4为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车不限速行驶时的车辆序号和时间灰度图，用于表示路段不同的区域对应的车辆行驶的速度。其中的灰度值和车辆行驶的速度成反比，灰度越大的区域，表示此区域的车辆行驶速度较小，车辆堵塞越严重，灰度越小的区域表示车辆行驶速度较大，车辆堵塞较轻。如图4所示，图4中灰度较大的区域较多，表明车辆堵塞严重。

图5为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的时间和车辆位置示意图；图6为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的车辆序号和时间灰度图。将图5、图6与图3、图4进行对比后可发现，在跟驰车辆限速80km/h的条件下，系统中的车辆堵塞现象将明显减轻，说明限速能有效地减轻系统堵塞现象。

图7为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的时间和车辆位置示意图，图8为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的车辆序号和时间灰度图。将图7、图8与图5、图6进行对比后可发现，与跟驰车辆限速80km/h的情形相比，跟驰车辆限速60km/h时的系统堵塞将有所减轻，因此可知，跟驰车辆的最高速度限制地越低，道路出现堵塞的程度也越低。

图9为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的时间和车辆位置示意图，图10为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的车辆序号和时间灰度图，图11为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速40km/h时的时间和车辆位置示意图，图12为本发明实施例中头车以30km/h行驶且跟驰车限速40km/h时的车辆序号和时间灰度图。

根据上述图5至图12所示可知，当头车以30km/h行驶时，可以将跟驰车辆的最高速度从80km/h逐步降低为60km/h、50km/h、40km/h，道路出现堵塞的程度也逐步降低；并且，当跟驰车辆的最高速度被限速为40km/h时，整个系统的幽灵堵塞将完全消失。

图15为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的时间和车辆位置示意图，图16为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速60km/h时的车辆序号和时间灰度图。将图7、图8与图15、图16进行对比后可发现，同样在限速60km/h条件下，头车行驶的速度越大，系统出现堵塞的程度越低。

图13为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的时间和车辆位置示意图，图14为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速50km/h时的车辆序号和时间灰度图，图17为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的时间和车辆位置示意图，图18为本发明实施例中头车以40km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的车辆序号和时间灰度图。将图13、图14与图15、图16、图17、图18进行对比后可发现，与跟驰车辆限速80km/h的情形相比，跟驰车辆限速60km/h时的系统堵塞将有所减轻，而跟驰车辆限速50km/h时的系统堵塞将更为减轻，甚至消失。

图19为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的时间和车辆位置示意图，图20为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速80km/h时的车辆序号和时间灰度图。与图17、图18相比，图19、图20中的头车速度较大。

图21为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速70km/h时的时间和车辆位置示意图，图22为本发明实施例中头车以60km/h行驶且跟驰车限速70km/h时的车辆序号和时间灰度图。将图21、图22与图19、图20进行对比后可发现，当头车以60km/h行驶时，与跟驰车辆限速80km/h的情形相比，跟驰车辆限速70km/h时的系统堵塞将有所减轻，甚至消失。

综上所述，在本发明的技术方案中，由于建立了一个智能驾驶员模型，然后根据该智能驾驶员模型，设置一个头车速度，使得头车以该头车速度匀速行驶，并使得后边的各辆跟驰车辆的行驶速度不超过预设的上限速度；然后再将各辆跟驰车辆的上限速度从高往下逐渐降低，并运行上述的智能驾驶员模型，直到计算机模拟结果(即上述的驾驶模拟结果)中无车辆堵塞现象出现为止，此时的上限速度即为避免幽灵堵塞的上限速度。因此，只要所有的跟驰车辆在此上限速度下行驶，道路上就不会出现幽灵堵塞现象，从而有效地抑制了道路交通中的幽灵堵塞的现象的发生，提高交通系统运行效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。