Car-Following Model Based Analysis of Mixed Traffic Flow Characteristics

计算机科学 流量(计算机网络) 交通模型 模拟 流量(数学) 汽车工程 运输工程 工程类 数学 计算机网络 几何学
作者
Yuqi Guo,Li Zhu,Yiding Li,Yanyue Liu,Jinjin Zhang,Ruihua He
标识
DOI:10.1109/cac53003.2021.9727760
摘要

In order to study the characteristics of mixed traffic flow with both autonomous vehicles and manual vehicles, a simulation method is proposed. Firstly, the Krauss model is selected as the car-following model, and we also analyze the model in detail. Secondly, three types of traffic scenarios are reconstructed based on SUMO. By setting corresponding model parameters to distinguish between the two types of vehicles, and then simulation is carried out for each scenario, by changing the proportion of autonomous vehicles increases gradually from 0 to 100 at the rate of 10%. Finally, the simulation results demonstrate that with the increase of autonomous vehicles, road travel time is gradually decreasing while the total number of vehicles remains the same. Therefore, the analysis results strongly prove that autonomous vehicles can effectively improve the travel efficiency of roads.
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