随着汽车保有量的快速增长,道路拥堵问题已变得越来越不可忽视。产生拥堵的原因一般包括交通事故、道路交汇处过多等方面,但也有一种表面上看不出任何原因的“幽灵式”堵车:车流在运行过程中整体速度突然降低,而一段时间后又突然开始畅通,这种现象被称为“幽灵拥堵”。“幽灵拥堵”虽然表面上看不出原因,但归根结底,还是由于驾驶员对于前车突然加减速的反应千差万别而导致的。本文以探究自动驾驶对“幽灵拥堵”现象的影响为研究目的,运用元胞自动机模型为研究方法,在前人对于“幽灵拥堵”现象及人机驾驶混合交通流的研究基础之上,根据自动驾驶区别于有人驾驶的驾驶行为特征,探究自动驾驶车辆在不同场景下可能会采取的不同的控制策略,关于自动驾驶会对“幽灵拥堵”现象所产生的影响进行了分析研究,具体展开内容如下:首先,本文简单介绍了自动驾驶的发展过程及研究现状,将现有的关于“幽灵拥堵”现象的研究内容、元胞自动机在自动驾驶以及自动驾驶与有人驾驶混合交通流方面的建模基础进行了总结与概括。其次,在前人的研究基础之上,本文针对“幽灵拥堵”现象发生的原因分析,将重点放在自动驾驶车辆的控制策略上,根据自动驾驶能实时采集前后车的速度、位置等状态信息提出了基于安全间距的自动驾驶CA模型,模型同时考虑了前后两车对跟驰车辆的影响,针对不同的驾驶情景采用不同的驾驶控制策略。然后,选用MATLAB仿真软件将所建立的有人驾驶与自动驾驶模型进行模拟仿真,重点分析了自动驾驶比例、自动驾驶的反应时间等因素与其是否考虑后车对改善“幽灵拥堵”现象的影响等方面。研究发现:自动驾驶相比于有人驾驶车辆的跟驰策略优点在于,能实时调整自身速度以此减小车流整体速度的波动,减少走走停停现象的出现,从而改善“幽灵拥堵”现象。混合车流中自动驾驶车辆的引入,对道路整体运行速度的提高、对道路通行能力的改善,对“幽灵拥堵”现象的缓解都有着较为显著的作用。最后,从“幽灵拥堵”现象产生原因出发,为验证自动驾驶的确定性减速与其趋同的驾驶风格是对幽灵拥堵能够有所改善的机理所在,本文讨论了不同控制策略场景出现的概率随道路上车辆密度、自动驾驶比例的变化规律,分析了混合交通流中有人驾驶与自动驾驶车辆的相互作用关系等。