1、4.4 實驗與觀察,本節(jié)討論車輛跟馳模型是否與單車道交通特性接近的實驗 實驗分為兩類： 車輛跟馳模型與空車道上車輛跟馳的詳細(xì)測量相比較，從而得出車輛跟馳模型一些定量的參數(shù) 宏觀交通流特性實驗：單車道交通流中車輛速度、密度、流量以及它們之間的相互關(guān)系，尤其是驗證實驗數(shù)據(jù)對穩(wěn)態(tài)流跟馳模型的符合程度,4.4.1 車輛跟馳實驗,最初評價線性跟馳模型（Chandler et al. 1958; Kometani and Sasaki 1958），隨后基于跟蹤設(shè)施和公路隧道采用兩車、三車、公共汽車實驗 實驗中，利用時鐘信號對車頭間距、相對速度、跟馳車速度、后車加速度同時記錄確保各種變化的同步,實驗分為以下

2、幾種： 1 初步跟蹤試驗Preliminary Test Track Experiments。 2 公路隧道試驗Vehicular Tunnel Experiments。 3 公共汽車跟馳試驗Bus Following Experiments。 4 三車試驗Three Car Experiments。,5 其他各種試驗Miscellaneous Experiment ： a) Kometani and Sasaki Experiments 公式4.58 b) Experiments of Forbes et al c) 俄亥俄州試驗Ohio State Experiments d) 康斯坦丁與

3、楊的研究Studies by Constantine and Young,4.4.1.1 車輛跟馳實驗分析,對跟馳實驗記錄信息的分析通常將數(shù)據(jù)歸納為相同時間間隔內(nèi)的數(shù)值，然后利用線性跟馳模型進(jìn)行相關(guān)分析得到兩參數(shù)： 和T。和其它數(shù)據(jù)形式相同，時間間隔（反應(yīng)時間）T為離散值。對指定駕駛員，反應(yīng)時間的相關(guān)系數(shù)最大，處于0.850.95的范圍內(nèi)。,(1) Preliminary Experiments,表4.1 圖4.15,(2) Vehicular Tunnel Experiments,公路隧道通常為雙向兩車道，由單車道組成，禁超。 目的：調(diào)查非線性模型的合理性 最初獲得了線性模型的參數(shù)值：圖4.

4、16 圖4.17、4.18 用車頭間距倒數(shù)模型分析，結(jié)果相似。當(dāng)間隔距離相對較大時，結(jié)果傾向于支持間距依賴模型（車頭間距倒數(shù)模型）,指定l，m的取值具有明顯的趨向，三種模型都有各自的邊緣優(yōu)勢（l=2,m=1);(l=1,m=0); (l=2;m=0).,(3) Bus Following Experiments,對22名駕駛員作了以下模型的時間相關(guān)性分析：線性模型（l=0,m=0）；車頭間距倒數(shù)模型（l=1,m=0）；速度-車頭間距平方倒數(shù)模型（l=2,m=1）。 結(jié)果與隧道實驗分析相似：對所有駕駛員及每一個模型都是高度相關(guān)的 圖4.19 所有數(shù)據(jù)都落在漸進(jìn)穩(wěn)定區(qū),圖中的一些數(shù)據(jù)為雨天采集，這

5、說明駕駛員遇到路面濕滑的情況操作更穩(wěn)定，也表明公共汽車能形成高度穩(wěn)定的交通流。 車頭間距倒數(shù)模型及速度-車頭間距平方倒數(shù)模型的時間依賴分析利用敏感系數(shù)、平均速度、平均車頭間距，通過公式： 得到估計值a1,0，a2,1。 圖4.20、4.21,(4) Three Car Experiments,本實驗測定次最近車輛（在其前面第二輛車）對駕駛員影響的程度，跟馳模型為： 也可以寫為： 經(jīng)分析，只有最近車輛對跟馳車有明顯影響，次最近車的影響很小。,(5) Miscellaneous Car Following Experiments,a) Kometani and Sasaki Experiments

6、 前車的任務(wù)：勻加速至某速度值然后運(yùn)減速至原速度。任務(wù)是不受外部環(huán)境影響的閉環(huán)，由于任務(wù)的周期循環(huán)特性反應(yīng)時間可以降低甚至減為零。 這個實驗導(dǎo)致了短暫的反應(yīng)時間：低速時（2040km/h)0.73s，高速時(4080km/h) 為0.54s。,結(jié)果還產(chǎn)生了較大的增益系數(shù)，實驗中從所有駕駛員身上獲得的C= T，都超出了漸進(jìn)穩(wěn)定界限，對數(shù)據(jù)更好的擬合可以利用包含加速度影響的線性模型：,b) Ohio State Simulation Studies 在模擬器上作一系列的試驗，建立了一種相對簡單的穩(wěn)態(tài)流模型，其基于駕駛員閾值概念，可以通過典型的相對速度紀(jì)錄-車頭間距簡單的描述。圖4.22 通過研究上

7、述加速過程，獲得了相對速度閾值以及根據(jù)車頭間距與觀察時間的不同閾值相應(yīng)的變化。圖4.23,真實駕駛環(huán)境下所作的上訴試驗，其結(jié)果與模擬器試驗結(jié)果幾乎相同，但相對速度閾值卻低得多。 與在模擬器里駕駛員面前呈現(xiàn)的二維CRT屏幕相比，跟蹤試驗的三維視角提供了很多額外的暗示，這限制了實驗對象的變化,c) Asymmetry Car Following Studies Hankin and Rockwell 1967采用的模型：刺激包括了與平均車頭間距偏差、頭車平均速度偏差及跟車平均速度偏差成比例的附加條件，此模型認(rèn)為反應(yīng)依賴于相對速度刺激的正負(fù)，它具有不對稱性?？紤]上述影響的模型如下： i取決于相對速度

8、大于零還是小于零。,實驗表明，這種不對稱毫無例外的存在于任何實驗中，-的平均值比+高大約10% 不對稱的原因：車輛的減速性能比加速性能強(qiáng)；駕駛員對車頭間距大或小所采取的反映強(qiáng)度不同。 跟馳理論的不足：頭車加速至較高車速再減速至初始速度的循環(huán)過程中，不對稱性將阻止車輛減速至原來的速度。N此循環(huán)后，車頭間距將增達(dá)到一定值以至于一部分車輛從車隊中漂移。,4.4.2 單車道交通宏觀觀測,通過對單車道交通流實驗數(shù)據(jù)的收集，建立一個大的樣本，它可以精確的評估宏觀交通流特性。其中的一個數(shù)據(jù)集成是在荷蘭隧道通過實驗得到的（Edie et al. 1963），樣本的宏觀數(shù)據(jù)見表4.5以及圖4.24、4.25 利

9、用這個宏觀數(shù)據(jù)集，三個敏感系數(shù)的估計值即特定跟馳模型中特別重要的估計值，三個系數(shù)相應(yīng)模型也稱車頭間距倒數(shù)模型、伊迪模型、格林希爾治模型。宏觀與微觀敏感系數(shù)估計值的對比見表4.6,微觀模型對宏觀數(shù)據(jù)的擬合情況見圖4.26，三種模型都對典型速度（如最佳流量速度）有較好的估計。 Edie把宏觀數(shù)據(jù)在低密度階段與車頭間距倒數(shù)模型進(jìn)行比較，在較高密度階段與速度-車頭間距倒數(shù)模型進(jìn)行比較。發(fā)現(xiàn)二者結(jié)合比任一單一模型在整個范圍內(nèi)對宏觀數(shù)據(jù)擬合得要好。圖2.23 通過宏觀數(shù)據(jù)對自由流速度進(jìn)行最小二乘法估計，得出自由流速度為26.85m/s。,Edie的q-k曲線在最大流附近出現(xiàn)了明顯的間斷：流量突降。這種明顯

10、的間斷形式對應(yīng)的車輛跟馳模型應(yīng)該是雙峰形的。 Navin (1986) and Hall (1987)將突變理論用于解釋交通流特性， Navin沿襲了Edie的方法，采用了尖端突變， Hall嘗試建立一個與現(xiàn)實交通數(shù)據(jù)相符而無需采用兩組參數(shù)的交通模型。 Acha-Daza and Hall (1994)用突變理論對高速公路數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，認(rèn)為上述方法可以有效的應(yīng)用于交通流。,對單車道公共交通流的宏觀數(shù)據(jù)也有研究：量化單車道公共汽車的穩(wěn)態(tài)流特性，實驗取十輛公共汽車形成的車隊。 實驗獲得了流率，密集度及車速。平均速度-密度曲線見圖4.28 通過以上結(jié)果可以估計出，運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)城市公共汽車的單車道是穩(wěn)態(tài)的，擁有每小時運(yùn)載多于65000位乘客的運(yùn)力。 美國對境內(nèi)七條不同高速公路上三輛以上（含三輛）公共汽車隊列的前行時間及速度進(jìn)行了測量，推導(dǎo)出當(dāng)速度為56km/h時，公共汽車流的最大流量接近1300bu