Metastable States in Two-Lane Traffic Flow Models With Slow-To-Start Rule
利用计算机模拟，我们表明，亚稳态仍然发生在两车道交通模型慢启动规则。然而，这些亚稳态不再存在于存在侵略性驱动器（\textit{which do not look back before changing lanes}）的系统中。实际上，电路中仅存在一个积极驱动器会触发高流量状态的击穿。在这些系统中，稳态是唯一的，其松弛动力学应取决于车道变换概率$p_{ch}$和电路中存在的激进驾驶员的数量。研究还发现，弛豫时间$τ$以幂律形式发散：$τ\propto p_{ch}^{-β}, β=1$。
2008-04-08 physics.soc-ph
Simulation study of traffic accidents in bidirectional traffic models
基于Simon-Gutowitz双向交通模型，建立了双向碰撞发生的条件。在这个模型中可能发生三种类型的危险情况。分析了汽车迎面碰撞、追尾碰撞和变道碰撞时的碰撞特征。使用蒙特卡罗模拟，我们计算这些碰撞的发生概率为不同值的迎面而来的汽车密度。研究发现，当一条车道上的车辆密度较小时，另一条车道上的车辆密度足够高时，碰撞风险是重要的。还研究了重型车辆不同比例的影响。我们发现，重型车辆会导致回家车道上的交通流量的重要减少，并引发车祸的风险增加。
2009-05-26 physics.soc-ph
Microscopic features of the effect of vehicle overacceleration on traffic flow
本研究通过三相交通理论中的微观确定性模型，揭示了车辆过度加速对瓶颈处自由流维持及交通崩溃避免的微观机制，并分析了多车道换道与安全加速的相互作用。
2025-04-19 physics.soc-ph
A Hybrid Microscopic Model for Multimodal Traffic with Empirical Observations from Aerial Footage
微观交通流模型根据车道约束程度的不同可以分为基于车道的模型和无车道的模型。只有在基于车道的交通中忽略摩托车时，这种区别才成立。在城市中，与高速公路相反，这是一种过度简化，更准确地说是混合情况，其中车道纪律可以取决于模式。经验证据表明，汽车遵循由基础设施定义的车道，而摩托车不一定遵守预定义的规范，并可能参与自组织形成的虚拟车道。这种现象是不同交通参与者之间为争夺有限空间而进行的复杂互动的结果。为了更好地理解微观模式相互作用的动态，我们首先分析pNEUMA实验获得的详细轨迹的经验数据，并观察混合交通的模式。然后，我们提出了一个混合模型的多模式车辆交通。混合模型的灵感来自于行人流文献，具有无碰撞和预期的属性，我们证明了它能够重现从空中镜头的经验观察。
2022-10-25 cs.SI physics.soc-ph
Leader-Follower Identification with Vehicle-Following Calibration for Non-Lane-Based Traffic
本文针对非车道化交通中领导者-跟随者识别难题，提出基于驾驶员视角三准则、Wiedemann-99影响区和联合一致框架的方法，实现更稳健的LF识别与车辆跟随参数标定。
2024-05-17 physics.soc-ph
Simon-Gutowitz bidirectional traffic model revisited
在这封信中，西蒙Gutowitz双向交通模型（物理修订版E 57，2441（1998））进行了重新审视。我们发现，过往车辆在返回自己的车道之前会被迎面而来的车辆卡住。这引起了两条车道上广泛堵塞的发生。我们已经修改了变道规则。然后，宽的堵塞消失，重新访问的模型可以很好地描述现实的双向交通。
2009-03-07 physics.soc-ph
Optimization of transition behaviors in a two-lane system
两条车道之间的过渡往往对各种形式的道路交通产生重大影响。为了解决这个问题，我们已经开发了一个双车道不对称简单的排除过程模型和两个假设的交通控制策略，模拟未来的情况下，两个车道之间的过渡的时间和位置是高度控制。提出了各种方案来研究这些控制策略的有效性。通过优化算法确定控制策略的参数，确定优化控制策略，以有效地最大化平均交通流。因此，我们可以确定合适的路段和相应的过渡时间，以解决这个模型中的拥堵。
2022-12-05 physics.soc-ph
Flow of autonomous traffic on a single multi-lane street
我们调查的行为，原来的交通模型。该模型考虑了一条多车道的街道，由自动驾驶车辆从一端指向另一端。车道没有内在的方向性，车辆在任何一端和任何车道随机插入。避免碰撞是全自动的，为了提高街道的运输能力，车辆形成火车，它们可以高速行驶，非常接近前面的车辆。我们报告了各种条件下车辆的渡越时间：车辆插入概率和不平衡及其最大速度分布。我们还概述了一个有趣的功能的模型，许多车辆的复杂的相互作用是相当强大的比一个简单的“保持左”的指令，每个车辆应该遵守。
2007-04-25 physics.comp-ph physics.soc-ph
A Natural Lane Changing Decision Model For Mixed Traffic Flow Based On Extreme Value Theory
针对高速公路安全问题，基于极值理论提出了一种面向混合交通流的CAV自然换道决策模型，通过建模换道概率最大值并开展仿真，有效规避了交通风险并显著提升了交通效率与安全性。
2023-08-04 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Mean-field limit of a hybrid system for multi-lane multi-class traffic
本文主要研究车辆交通流激励下的耦合平均场方程和离散事件常微分方程。准确地说，多车道交通流中存在的人类驾驶和自动驾驶车辆被认为是，与自动驾驶车辆可能会受到外部政策制定者的影响。首先，基于连续Bando-Follow-the-Leader动力学与变道机动引起的离散事件耦合，建立了有限维混合动力系统。然后，严格推导了有限维混合系统的平均场极限，用于人驱动车辆的动力学。人类驾驶车辆的微观变道机动产生了一个源项的平均场PDE。这导致了一个无限维的混合系统，这是描述耦合Vlasov型PDE，常微分方程和离散事件。
2021-10-20 math.AP math.DS math.OC
The intelligent agent model -- a fully two-dimensional microscopic traffic flow model
本文将完全二维微观交通流模型推广为适用于多种人类驱动定向流的智能体模型（IAM），基于跟驰模型设计相互作用力以适应更高速度，支持预期和无事故驾驶，并验证其能再现自组织现象。
2023-10-25 nlin.AO physics.soc-ph
Self-Driven Particle Model for Mixed Traffic and Other Disordered Flows
发展中国家的车辆尺寸和速度差异很大，司机往往不遵守车道纪律。在这种称为“混合交通”的流动状态下，驾驶员之间的相互作用和由此产生的机动更像是一般的无序自驱动粒子系统，而不是工业化国家的有序车道交通流。我们提出了一个通用的多粒子模型，这种自驱动的“高速粒子”，并表明它再现了所观察到的混合交通的特点。其主要思想是将传统的基于加速度的跟驰模型推广到二维力场。对于直线跟随，模型恢复到底层的汽车跟随模型，对于非常慢的速度，它恢复到行人的各向异性社会力模型。在车道标记位置处添加额外的地板场后，模型恢复为具有连续横向动力学（包括拉链合并等合作方面）的集成车辆跟随和换道模型。以自适应巡航控制（ACC）系统作为底层跟驰模型，它成为自动驾驶车辆在混合交通或基于车道的交通中的加速和转向控制器。
2018-05-14 physics.soc-ph
Beyond Lanes: Traffic Flow Dynamics in Disordered Conditions Based on High-Resolution Trajectory Data
Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校）；Indian Institute of Technology Tirupati（印度理工学院蒂鲁帕蒂分校）；Technical University of Dresden（德累斯顿工业大学）
该研究针对无序交通流的挑战，利用高分辨率无人机轨迹数据，通过扩展Edie框架等方法揭示其宏观与微观动力学，为无序混合交通系统的交通模型提供数据驱动的实证基础。
2026-08-04 cs.LG physics.soc-ph
Winning strategies in congested traffic
单向双车道上的交通建模的框架中的弹簧块型模型。一小部分$q$的汽车被允许改变车道，遵循简单的动力学规则，而其他汽车保持其初始车道。研究并比较了汽车从相等位置出发和遵循两种驾驶策略时的前进性。作为参数$q$的函数，计算车道变换策略的前进中的获胜概率和平均增益。揭示了一个有趣的相变行为，并得出结论的条件下，车道变换策略是更好的选择，为司机。
2012-07-06 cond-mat.stat-mech physics.comp-ph physics.soc-ph
Two-dimensional LWR model for lane-free traffic
提出二维LWR模型描述无车道无序交通的连续宏观动力学，通过纵向流-密度关系与横向Fick扩散项闭合方程，数值测试验证了模型的合理性与收敛性，并成功应用于自行车仿真。
2023-10-25 nlin.AO physics.soc-ph
Evaluation of Dedicated Lanes for Automated vehicles at Roundabouts with Various Flow Patterns
自动驾驶汽车（AV）将在不久的将来用于交通系统。为了提高这些车辆的安全性和吞吐量，在过去的研究中建议为自动驾驶汽车提供专用车道，作为这些类型车辆的专用移动基础设施。虽然这些车道在交通网络中可以带来明显的优势，但这些车道的整体性能，特别是在城市地区和微观层面的视觉，并不清楚。本研究旨在探讨环状交叉口在不平衡交通流模式下，自动驾驶专用车道的效率。选取行程时间、延误时间、车速和排队车辆四个因素作为环形交叉口交通性能的变量。两个微观交通模拟软件，AIMSUN和SILVER交叉口，被用来检查在环形交叉口的AV专用车道的影响。本研究表明，不平衡的交通模式在一个环形交叉口的影响是较高的，当汽车的渗透率较低，也专用车道在环形交叉口的腿可以改善交通性能指标时，汽车的渗透率较高，但这种改善是不显着的。
2019-04-09 math.DS physics.soc-ph stat.ME
Effect of cooperative merging on the synchronous flow phase of traffic
通过增加对向车道上的成对车辆之间的相互作用，引入了合并中的合作。用改进的最优速度模型对两车道合并成单车道的情况进行了仿真。在到达合流区之前约30秒，两条车道上的车辆调整其车头时距，以在合流车辆的前方和后方创造安全距离。合作防止从自由流到同步流的过渡，发生正常合并，合并区域是足够大的，总的传入流不超过最大可能的单车道流量。所考虑的合作类型不需要远距离车辆对车辆通信。
2005-06-16 physics.comp-ph physics.soc-ph
Stationary states in two lane traffic: insights from kinetic theory
在Ben-Naim Krapivsky模型的框架下，建立了双车道公路上稀相非均质交通流的动力学模型，并在渐近极限下解析推导了稳态特性。异质性被引入作为车辆的期望速度中的淬火无序。该模型假设车道上的每辆车/车队都以弹道方式移动，直到接近缓慢移动的车辆/车队，然后加入其中，并假设车队中的车辆通过改变车道以恒定的速度逃离车队。假设每条车道都有不同的逃逸率。当接近稳态时，两车道的车队密度趋于相等，而逃逸率较低的车道的车辆密度和流量较高。如果车道逃逸率的调和平均值与道路上的平均初始流量相当，则大多数车辆都可以自由流动。在自由流状态下，平均队列大小接近于1。如果调和平均值低于平均初始流量，则具有低于特征速度$v^*$的期望速度的车辆仍然享受自由流动，而具有大于$v^*$的期望速度的那些车辆经历拥堵并且在较慢的车辆后面形成队列。特征速度取决于两个车道（由1和-1表示）的逃逸时间$(R=(R_1+R_{-1})/2)$的平均值为$v^* \sim R^{-\frac{1}{μ+2}}$，其中$μ$是在小速度限制中期望速度的淬火无序分布的指数。当$v^* \ll 1$时，车道中的平均车队规模与$R^{\frac{μ+1}{μ+2}}$加上车道相关修正成比例。还研究了双车道交通的车队规模分布的动力学方程。结果表明，只有当平均逃逸率与车队规模无关时，才能出现车队与道路长度一样大的稳态。
2022-06-07 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Macroscopic modeling of multi-lane motorways using a two-dimensional second-order model of traffic flow
RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Queens’ University, Belfast（贝尔法斯特女王大学）
本文提出了一种基于二维扩展的Aw-Rascle和Zhang宏观交通流模型的多车道高速公路建模方法，考虑了车道变换行为，并通过数值实验验证了模型特性。
2019-03-19 cs.NA math.NA physics.soc-ph
Two-way multi-lane traffic model for pedestrians in corridors
本文将汽车交通的Aw-Rascle宏观模型扩展为行人交通的双向多车道模型。在这个模型中，我们提出了一种技术，用于处理的拥塞约束，即事实上，行人密度不能超过一个最大密度对应于行人之间的接触。在第一步中，我们提出了一个奇异摄动的压力关系模型的事实，行人的速度大大降低，如果不堵塞，在拥挤。在第二步中，我们进行到模型的奇异限制，并显示可压缩流（在不拥挤的区域）到不可压缩流（在拥挤的区域）之间的突然过渡发生。我们还研究了双曲性的双向模型，并表明，他们可以失去他们的双曲性在某些情况下。我们研究了这些模型的扩散校正，并讨论了特征时间和长度尺度的不稳定性。
2011-05-01 math-ph math.MP nlin.AO
