面向CAV推进策略的城市管理车道多方位影响机理分析与建模

With the rapid development of Connected and Autonomous Vehicle (CAV) technology, an increasing number of transportation professionals have focused their attention on CAV tests and operations on managed lanes. The purpose of this study is to analyze how travelers’ discrete choice behaviors, traffic interaction under Speed Harmonization and Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC), and vehicle emissions are impacted by implementing CAV on managed lanes. First, travel behavior models for implementing CAV and non-CAV on managed lanes are developed. The choices of CAV/non-CAV and managed lane/general-purpose lane will be identified. Then, on the basis of travel choice results and traffic flow data, the theory of lane-changing traffic flow on managed lanes, general-purpose lanes, weaving areas, and intersections, as well as the associated traffic capacity and delay models, are systematically developed and analyzed considering different CAV related parameters and types of managed lanes. Thirdly, with different operating and emission data of CAV/non-CAV vehicles, emission models for different vehicle types on managed lanes are proposed. Finally, case studies in China and U.S. are conducted by comparing the performances of their managed lanes and the implementation and operation management strategies of managed lane are proposed to facilitate the increasingly development of CAV. This study has considerably important significance for dealing with the challenges of operation management for CAV, strengthening the applications of managed lanes in China, and establishing the sustainable smart city in the future.

随着智能网联自动驾驶车辆CAV应用的推进，基于城市管理车道测试和运行CAV备受关注。本项目针对融入CAV的多类型管理车道对出行者离散选择行为、执行速度协同和协同自适应巡航控制策略下的异质交通流交互作用、环境效益的影响机理开展研究。首先，建立管理车道设置下CAV与非CAV出行者出行选择行为模型，揭示选择决策与关键因素的作用关系；其次，基于出行决策结果和交通运行数据，系统分析不同CAV参数、不同类型管理车道设置下管理车道、普通车道及交织区、交叉口区域的交通流演变规律，建立管理车道设置下通行能力/延误模型；然后，利用CAV和非CAV车辆运行工况和尾气排放数据，建立管理车道条件下各类型车辆尾气排放预测模型。最后，通过案例应用与对比分析，提出利于稳步推进CAV发展的管理车道设置和运营策略。研究成果对于迎接CAV带来的运行管理挑战，推动管理车道在我国深化应用，构建可持续发展的智慧城市具有重要现实意义。

快速城镇化引发超负荷机动车出行需求，从交通工具和道路基础设施双重角度提升城市交通系统效能愈发成为关注重点。伴随技术革新应运而生的智能网联自动驾驶车辆CAV在推动城市交通赋能升级过程中至关重要。管理车道路权优势将对CAV渐进融入提供坚实保障。在CAV与管理车道融合发展趋势下，如何量化其多方位影响机理已成为进一步应对CAV运行挑战的首要任务之一。.在此背景下，本项目融合创新扩散理论及技术接受模型构建研究框架，应用多指标多因素模型揭示CAV使用意愿影响机理，结合群体异质性与服务水平波动性等变量建立考虑面板效应的随机参数方式选择模型，进而构建基于Agent的方式选择模型模拟CAV出行者的传播扩散过程，探究并明确CAV规模扩散的关键因素及影响效应。结果表明，在推广初期，以新能源汽车为交通方式的出行者最有望成为CAV的主要应用群体。其次，依托道路实测手段构建包含数百万条车辆轨迹的宏微观交通流数据库，考虑CAV技术优势提出速度协同和协同自适应巡航控制策略，建立混合异质交通流下CAV微观驾驶行为模型及多类型车道通行能力与延误模型。进而探索CAV参数等多重影响下的交通流演变规律，研究发现，在交织区、交叉口等瓶颈路段处，车道设置策略比CAV渗透率对通行效益的影响更显著。随后，收集海量工况与排放数据，基于VSP构建面向不同车道条件的CAV与非CAV排放率测算模型，进而建立具有高分辨率的交通环境影响分析模型，揭示CAV参数与车道策略对交通排放的影响规律。结果表明，CAV聚集强度、管理车道数量等参数设定在合理区间内，能够有效促进CAV环境效益优势的发挥。最后，选取中美等地典型管理车道进行案例应用与对比分析，综合提出衔接国际、立足国情的利于CAV实施的管理车道设置与运营策略。.本项目从人、车、环境多维度建立了面向CAV推进的城市管理车道多方位影响模型体系，为稳步推进CAV与城市交通融合发展、技术驱动下交通运行管理策略制定提供了决策依据，对智能交通发展、活力与效能并重的智慧型城市建设有着重要意义。

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