基于时变期望间距的ACC/CACC车辆跟驰模型及混合交通流稳定性分析

赵红星¹，刘书英¹，梁瑞艳²，何瑞春¹

（1. 兰州交通大学 交通运输学院，兰州730070；2. 国网甘肃省电力公司数字化事业部，兰州730000） 

摘要：智能网联车辆（CAVs）是未来智能交通系统的重要组织形式，将和人类驾驶车辆（HDVs）混合行驶在同一条道路上。为了更准确地描述CAVs的跟驰特性，用实测数据作为头车的行驶轨迹数据，采用PATH实验室提出的自适应巡航控制（ACC）与协同自适应巡航控制（CACC）模型进行跟驰轨迹模拟。车辆轨迹仿真时，发现该模型存在撞车、倒车行为以及速度波动幅度较大的情况。针对ACC模型的不足，引入时变期望间距，提出TV-ACC模型。考虑到CACC与ACC的差异，引入时变期望间距及多前车的速度与加速度信息，提出TV-CACC模型。数值仿真和理论推导结果表明：相较于原模型，改进后的模型能够克服原模型存在的撞车、倒车和速度波动幅度较大等不足，从而表现出更好的性能；改进模型能有效地改善交通流的稳定性及驾乘舒适性，并且随着CAVs渗透率的增加，混合交通流稳定性及驾乘舒适性逐渐提升。混合交通流的稳定性随着CAV的最大车队规模增加逐渐变差。

关键词：跟驰模型，自适应巡航控制，协同自适应巡航控制，混合交通流，交通流稳定性

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Cite this article：Zhao, H., Liu, S., Liang, R. et al. ACC/CACC Vehicle Car-Following Model Based on a Time-Varying Expected Spacing and a Stability Analysis of Mixed Traffic Flow. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2025). https://doi.org/10.1007/s12204-025-2805-9