22 纵向控制模型.pdf

引言 22 纵向控制模型 人们总是在寻找简单有效的交通流模型，尤其是那种能在微观层次上很好地描述车 辆纵向运动控制且能在宏观层次上真实地刻画交通流基本图的模型。尽管过去人们已经提 出了很多的模型，这些模型也各有优缺点，在这个领域的探索还远远没有定论。本章我们 再增添一个新模型，即纵向控制模型(Longitudinal Control Model) 或简称为LCM。该模型 具有一些独特的性质，并且可以广泛地应用于许多实际的交通问题中。 22.1 引言 人们总是在寻找简单有效的交通流模型，尤其是那种能在微观层次上很好地描述车 辆纵向运动控制且能在宏观层次上真实地刻画交通流基本图的模型。例如，研究人员能够 用这样的模型去分析和解释交通流现象；系统分析员可以利用这样的模型来预测系统效用 和堵塞；事故调查员可以利用这样的模型去重建事故现场以便找出事故原因；软件开发员 能够用这样的模型去开发算法和编制仿真软件；交通管理员则能够根据仿真的结果去制定 有效的策略来解决实际交通问题。 在过去的时间里，人们已经提出了很多的模型，包括微观的跟驰模型和宏观的平衡 态模型，这些模型都各有自己的优缺点、适用范围、和限制条件。在本章第6 节我们会 概略地谈到这些模型。尽管如此，在交通流建模方面的研究还远远没有定论。作为众多探 索努力中的一个，本章我们介绍一个新模型，即纵向控制模型(Longitudinal Control Model) 或简称为LCM。该模型是在结合物理学和社会学的视角上建立起来的。因此它具有以下 独特的性能：  这个模型具有实际物理意义，因为它抓住了车辆纵向运动控制及与其它道路车辆相 互作用的本质。  这个模型形式简单，因为它只用一个方程就能处理车辆纵向控制方面的各种情形， 1 LCM 模型 并且这个微观模型还能整合成一个适用于密度全程范围内的宏观平衡态模型。  这个模型灵活性好，因为它的微观模型能接受各种安全归则，而它的宏观模型能够  很好地拟合世界各地的实测数据，并呈现包括“反 ”在内的各种形状的流-密曲 线。  这个模型具有一致性，因为它的微观方程可以整合为相应的宏观方程，因此它的微 观-宏观之间完全耦合。因此，我们很容易在宏观上准确地预测出微观模拟的结果。  这个模型有效性高，因为它经受了世界各地数据的检验，并且如本章的例子所示模 拟结果也符合实际。 上述特性使得LCM 在交通中具有广泛的实际应用。在§22.5 中我们将给出一个应用 实例，它将从微观和宏观层次上来分析交通堵塞。我们的研究结果将总结在§22.7 中。 22.2 LCM 模型 我们考虑的车辆纵向控制只涉及车辆在纵向上的响应包括加速和减速，但不包括车 辆的横向控制例如换道。传统上，我们常常把车辆的纵向控制和跟驰混为一谈，实际上纵 向控制包含的情远不止跟驰，例如起步、提速、巡航、接近、被夹塞、减速、停车等。在 上一章中我们提出了场论[1] [2]。它将驾驶员 （编号为）感知到驾驶环境 （包括道路、 i U i 信号标志、和其它车辆）表示为一个总体场 。因此 号驾驶员就受到来自于这个场的作 i G R 用力。这些力在驾驶员的头脑中就形成各种压力，包括驾驶动力 、阻力 、和与其它