Traffic Oscillations Mitigation in Vehicle Platoon Using a Car-Following Control Model for Connected and Autonomous Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Traffic oscillations often occur in road traffic, they make traffic flow unstable, unsafe and inefficient. Emerging connected and autonomous vehicle (CAV) technologies are potential solutions to mitigating the traffic oscillations for the advantages that CAVs are controllable and cooperative. In order to study a control strategy and the effectiveness of CAVs in mitigating traffic oscillations and improving traffic flow and analyse the characteristics of homogeneous traffic flow made up of CAVs and heterogeneous traffic flow made up of CAVs and RVs when traffic oscillations appear in traffic flow. Firstly, the formation and propagation of traffic oscillations in a platoon of RVs are simulated and analysed. Then, a car-following control model is built to control the longitudinal motion of CAVs, and real-time information of preceding CAV is used in the model and this can make the motion of CAVs more cooperative. The model reflects an idea named “slow-in” and “fast-out,” and this idea is helpful to mitigate traffic oscillations. Then, numerical simulations of homogeneous traffic flow of a platoon of CAVs and simulations of heterogeneous traffic flow containing CAVs and RVs are conducted, and different penetration rates (0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, and 1) of CAVs are considered in the simulations of heterogeneous traffic flow. The characteristics and evolution of traffic flow are analysed and some indexes reflecting traffic efficiency and stability are calculated and analysed. Simulation results show that there are smaller velocity fluctuation, less stopping time and shorter length of road occupied when vehicle platoon contains CAVs (penetration rates are from 0.2 to 1) compared to the platoon containing only RVs (without CAVs). As for the heterogeneous traffic flow containing CAVs and RVs, these three indexes decrease with the increase of penetration rates (from 0.2 to 1) of CAVs. These results indicate that CAVs with the car-following control model in vehicle platoon are beneficial for mitigating traffic oscillations and improving traffic flow.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».