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2020年9月,THU-LEAD陈湘冬博士的研究论文“Modeling and Control of Automated Vehicle Access on Dedicated Bus Rapid Transit Lanes(BRT / AV混用车道建模与控制)” 被Transportation Research Part C: Emerging Technologies接收。
文章亮点:
实现了定量分析BRT / AV混用车道在不同车流量情况下的交通性能
提出了自动驾驶车辆在不同车道间的流量分配方法,以实现总的车辆延误最小化
利用数值实验和仿真实验对提出的方法的有效性进行验证
摘要:
在本文中,我们提出了一种新的允许自动驾驶车辆使用BRT专用车道的创新想法。通过构建周期性的时空网络并对BRT / AV混用车道的性能进行定量分析。在此基础上提出了自动驾驶车辆在不同车道间的流量分配方法,以实现总的车辆延误最小化,并应用连续线性规划(SLP)算法与有限差分方法对该问题进行有效求解。在不同的场景下进行了数值实验与仿真实验,结果表明本文提出的方法不仅可以提高自动驾驶车辆在混用车道上的行驶效率,而且可以缓解普通车道的交通拥堵。
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