[论文解读] A new approach for modelling mixed traffic flow with motorized vehicles and non-motorized vehicles based on cellular automaton model

Xiaoyu Zhao, Baozhu Jia+1 more|ArXiv.org|Jul 9, 2007

Traffic control and management参考文献 15被引用 4

一句话总结

本文提出了一种组合细胞自动机（CCA）模型，将NaSch细胞自动机模型用于机动车辆，Burgers细胞自动机模型用于非机动车辆，以模拟混合交通流。通过引入专门的变道规则，该模型捕捉了不同车型之间的相互作用，揭示了非机动车辆的变道行为在不同交通条件下可能增强或降低整体系统流量，最优流量出现在临界转变点附近。

ABSTRACT

In this study, we provide a novel approach for modelling the mixed traffic flow. The basic idea is to integrate models for nonmotorized vehicles (nm-vehicles) with models for motorized vehicles (m-vehicles). Based on the idea, a model for mix traffic flow is realized in in the following two steps. At a first step, the models that can be integrated should be chosen. The famous NaSch cellular automata (NCA) model for m-vehicles and the Burgur cellular automata (BCA) model for nm-vehicles are used in this paper, since the two models are similar and comparable. At a second step, we should study coupling rules between m-vehicles and nm-vehicles to represent their interaction. Special lane changing rules are designed for the coupling process. The proposed model is named as the combined cellular automata (CCA) model. The model is applied to a typical mixed traffic scenario, where a bus stop without special stop bay is set on nonmotorized lanes. The simulation results show that the model can describe both the interaction between the flow of nm-vehicles and m-vehicles and their characters.

研究动机与目标

• 开发一种统一的交通流模型，准确反映包含机动与非机动车辆的混合交通。
• 解决现有模型的局限性，这些模型未能捕捉车道型机动车辆与非车道型非机动车辆的差异化行为。
• 研究不同车型之间（尤其是变道行为）的相互作用如何影响整体交通流效率。
• 为在发展中国家常见的城市环境中模拟异质交通，提供一种计算上可行且可扩展的框架。

提出的方法

• CCA模型使用两种不同的站点类型：用于机动车辆的NCA站点和用于非机动车辆的BCA站点，每类站点由其对应的细胞自动机规则控制。
• 由于其离散时空动态和基于规则的演化特性，模型整合了用于机动车辆的NaSch细胞自动机模型和用于非机动车辆的Burgers细胞自动机模型。
• 设计了专门的变道规则，以模拟非机动车辆与机动车辆之间的相互作用，特别是在无专用道的公交车站等场景下。
• 在包含非机动车道上公交车站的混合交通场景中对模型进行了验证，分析了不同流入率下的流量动力学。
• 引入总流量比 $ R_q $ 以量化系统整体性能，衡量两类车辆的综合吞吐量。
• 在 $ (P^{nm}_e, P^m_e) $ 空间中构建相图，根据流量饱和与自由流状态将交通状态划分为四个区域。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过统一的细胞自动机模型有效表现场地型机动车辆与非场地型非机动车辆的共存？
• RQ2 非机动车辆的变道行为对混合交通系统整体吞吐量有何影响？
• RQ3 在何种交通条件下，非机动车辆的变道行为会提升或降低整体系统流量？
• RQ4 在混合交通中，机动车辆与非机动车辆从自由流到饱和流的临界转变点有何差异？

主要发现

• CCA模型成功捕捉了机动车辆与非机动车辆在临界流入率 $ P^{m}_{ec} $ 和 $ P^{nm}_{ec} $ 处从自由流到饱和流的相变。
• 在区域II中，非机动车辆流量饱和但机动车辆流量自由时，总流量比 $ R_q $ 随 $ P^{m}_{e} $ 增加而上升至某一点后下降，表明在 $ II_1 $ 与 $ II_2 $ 边界附近存在局部最大值。
• 在区域III中，机动车辆流量饱和，$ R_q $ 初期随 $ P^{nm}_{e} $ 增加而下降，这是由于变道导致的拥堵；但随着变道频率降低，系统稳定性提高，$ R_q $ 最终上升。
• 在区域IV中，两类流量均饱和，$ R_q $ 保持恒定，表明进一步增加流入量无法提升整体系统吞吐量。
• 模型揭示，当机动车辆交通为自由流时，非机动车辆的变道行为可提升整体系统流量；但当机动车辆流量饱和时，该行为则具有负面影响。
• CCA模型在实际应用中展现出强大潜力，尤其适用于发展中国家常见的城市混合交通系统建模。