基于STCA模型的智能网联车辆换道规则研究

吴登辉

浙江师范大学 浙江 金华 321004

1 研究方法

1.1 人工驾驶车辆换道模型

车辆有换道动机才能换道，实现车辆的换道需要两个前提条件：

安全条件：若车辆进行换道，首先要保证不能与其他车辆发生冲突，要保证车辆的安全。

换道动机：车辆的驾驶员是否想进行换道。

为此，Chowdhury等人提出了对称换道规则的双车道元胞自动机模型(STCA模型)[1]。这个模型是以单车道元胞自动机模型为基础，引入了换道规则。其换道规则如下：

1.2 智能网联车辆换道模型

由于智能网联车辆有自动车的特点， STCA换道规则过于苛刻，尤其是换道安全间距设置为是不合理的，无法满足智能网联车辆的换道需求，造成道路资源的浪费。

首先，分析换道风险度的概念，车辆在换道时具有一定的风险，风险主要来自于换道车辆与相邻车道后方车辆的冲突风险，其大小主要取决于换道并行驶1个单位时间后，该车辆与后方车辆的间距为保证安全，令作为两车之间的缓冲距离，并以此推导出适用于智能网联车辆换道的STCA-Ⅰ模型。

安全条件：

2 仿真结果

本文采用NaSch模型作为车辆模型，建立了长度为1km的双车道模型，人工驾驶车辆和智能网联车辆均占一个元胞，一个元胞长度为5m。边界设置为周期性循环，初始状态下车辆随机分布在双车道上，初始速度为随机速度。

智能网联汽车和工人驾驶车辆速度密度图，横坐标为密度，纵坐标为速度。智能网联汽车和工人驾驶车辆流量密度图横坐标为密度，纵坐标为流量。橙色曲线代表智能网联汽车的换道模型（STCA-Ⅰ），蓝色曲线代表人工驾驶车辆换道模型（STCA）。

可以看出智能网联车辆的换道模型提高了交通流的速度和流量，从而提高了道路资源的利用率。

3 结束语

随着通信技术和网络技术的发展，在未来的城市道路上会出现智能网联汽车，本文通过对经典的STCA换道模型进行改进，提出了智能网联车辆的换道模型，并且进行模拟仿真，得到智能网联车辆换道模型会提高交通流的速度和流量，从而提高道路资源的利用率。