随着我国国民经济与科技技术的不断发展,车辆已从手动(人工)驾驶向自动(无人)驾驶过渡,这与城市传统的交通基础系统功能间的矛盾愈显突出。随着自动驾驶车辆数量增多这种矛盾会使得我国城市交通系统的负担愈来愈重,预计一定时期内会造成一线城市道路拥堵严重度增加。交通微观仿真模型以其独特的优势,已成为学者们用来解决交通拥堵问题的有效工具之一,但传统的微观仿真模型更倾向于以传统手动驾驶车辆为主要研究对象。本文来源于项目“车车耦合机理与协同安全方法”(项目编号:2018YFB1600502),从自动—手动驾驶车辆混行情况为切入点,以多智能体(MAS)与元胞自动机理论(CA)为基础,提出更符合我国目前以及未来先进交通系统的自动—手动驾驶车辆混行交通流仿真模型。论文主要工作内容:阐述了学者们在交通研究做出的重大贡献,并对其研究方面存在的不足进行了概述,引出本文所研究的自动—手动车辆混行交通模型与所需理论基础。采用元胞自动机与多智能体结合的方式,并引用不同的跟驰模型,分别构建自动—手动驾驶车辆混行交通流的仿真模型;此外,对道路进行扩建,引入蚂蚁元胞自动机构建的行人流模型,分别构建信号交叉路口自动—手动驾驶车辆仿真模型与行人干扰信号交叉路口自动—手动驾驶车辆仿真模型。分析了混行比例、反应时间、换道概率、绿信比、行人到达率参数组合对自动—手动驾驶车辆混行交通流的影响。通过Origin软件分析平均速度、交通流量以及平均时间延误等参数,得到了以下结论:由于驾驶员心理与信号灯影响,手动驾驶车辆在交通环境较差时,会加重交通负担。随着自动驾驶车辆的渗透,交通拥堵等问题会得到明显缓解,交通通行效率也有所提升;通过改变自动驾驶车辆反应时间、换道概率以及绿信比等,可使得交通流量有所提高,交通流分布均衡。自动驾驶车辆反应时间对交通流的改善有着显著影响,最高可以提高两倍;行人到达率大于0.6时,严重影响交通流,应采取措施对其进行分离。