随着汽车保有量的急剧增长,城市道路交通中的拥堵现象愈发严重,并进一步导致了交通安全、能源消耗和废气排放等问题,严重制约着城市和社会经济的健康发展。近年来,基于车间通信技术的新一代智能交通技术的出现为解决这些问题提供了新的途径。当前,一些学者提出了基于车间通信的驾驶策略,并研究了这些策略对交通流的影响。但是,基于车间通信的智能交通技术仍在起步阶段,现有研究都是基于模型的理论分析或模拟分析,并且大量控制策略的研究都是基于单一目标(如提升系统效率等),基于车间通信的换道策略更是缺少。如何进一步考虑多种优化目标,构建基于车间通信的协同驾驶策略,并深入分析其对多驾驶模式异质交通流的影响,是亟待研究的重要问题。基于以上分析,本文拟基于车间通信技术,以抑制交通拥堵、减少能源消耗和尾气排放为目标,提出基于车间通信的协同驾驶策略和换道策略,并通过数值模拟,研究所提出的模型对交通流的影响,以期能够为车间通信技术在实际交通中的应用提供理论依据和科学方法。本文主要工作如下:(1)基于车间通信技术,提出了针对车辆跟驰行为的两种协同驾驶策略。对于没有辅助驾驶设备的车辆,采用人类驾驶员模型(HumanDriverModel,HDM)刻画其跟驰行为;对于安装了辅助驾驶设备的车辆,则基于智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model,IDM),并充分考虑车间通信技术获取的车辆信息(包括位置、速度和速度差等)提出两种不同的辅助驾驶策略:驾驶策略一和驾驶策略二。其中驾驶策略一考虑了车辆信息在传递过程中的衰减作用,即与当前车位置越远的车辆,其对当前车的影响越小,因此驾驶策略中车辆信息的权重随着距离当前车位置的增加而减小;驾驶策略二以系统最优性能为目标,不考虑信息传递的衰减作用,因此对车辆信息赋予相同的权重。特别需要说明的是,我们提出的驾驶策略充分考虑了不同交通状态的影响,将权重系数设置为交通状态的函数,并对其进行标定。通过数值模拟对提出的两种驾驶策略进行检验,并采用VT-Micro模型计算不同策略下车辆的能耗和排放,结果表明本文提出的两种辅助驾驶策略不仅可以抑制交通流的波动性,提高道路交通系统的运行效率,并且能够在很大程度上减小车辆的能耗和排放。(2)针对由普通车辆和互联车辆构成的混合交通系统,通过模拟分析研究了互联车辆的通信延迟、市场占有率及排布方式对交通流、车辆能源消耗和废气排放的影响。结果表明:随着互联车作用的增加(通信延迟低和互联车市场占有率高),驾驶策略一和驾驶策略二给出的建议速度会使得车辆行驶更加协同,车辆速度波动变得越来越小,避免了大量的急加速和急减速,减少了能源消耗和废气排放。另一方面,通信延迟、以及两种车辆的混合方式则对交通流状态的影响程度很小。(3)提出了基于车间通信的两阶段车辆换道策略。首先基于NGSIM数据对普通车辆换道行为进行分析,建立两阶段换道模型。其中,模型第一阶段考虑影响换道的六个影响因素,构建二元Logit模型,估计车辆换道概率;第二阶段利用安全条件确定车辆换道行为是否实施。进一步,针对互联车,在换道模型第一阶段考虑更加精确的实时交通状态信息,设计了对应的换道策略。通过数值模拟分析不同换道策略对交通流的影响。结果表明:基于车间通信的换道模型考虑了本道和目标车道更多车辆的速度及位置信息,效用函数使得车辆的换道行为考虑了更大范围内平均车速和平均车距的因素,而不仅仅局限于最近邻范围内交通状态的局部效用,从而大大抑制了换道的频率及其产生的干扰,增加了道路交通系统的通行效率。