Resumen

En este trabajo, exploramos el impacto de la anticipación y el comportamiento de conducción asimétrica en la posición del vehículo, la velocidad, la aceleración, el consumo de energía y las emisiones de escape de CO, HC y NOx en el flujo de tráfico mixto. Presentamos un modelo de seguimiento de vehículos con anticipación asimétrica (AAFVD) que considera la información de movimiento de dos vehículos precedentes directos (es decir, un pelotón de vehículos de conducción humana (HD) y un pelotón de vehículos autónomos y conectados (AC)) a través de la transmisión inalámbrica de datos. Se utilizó el enfoque de estabilidad lineal para evaluar las propiedades del modelo AAFVD. Nuestras simulaciones revelaron que el factor de anticipación de los conductores que utilizan la información de movimiento de dos vehículos precedentes directos en un entorno de vehículos conectados puede mejorar eficazmente la estabilidad del flujo de tráfico. Se exploró el proceso de salida y llegada del vehículo al pasar por un carril señalizado con un semáforo considerando la anticipación y el comportamiento de conducción asimétrico, y la información de movimiento de dos vehículos precedentes directos. Nuestros resultados numéricos demostraron que el modelo AAFVD puede disminuir las fluctuaciones de velocidad, el consumo de energía y las emisiones de escape de los vehículos en un sistema de flujo de tráfico mixto.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:comportamiento de conducción asimétrico, información de movimiento, vehículos, modelo aafvd, consumo de energía, emisiones de escape, sistema de flujo de tráfico mixto, enfoque de estabilidad lineal, flujo de tráfico mixto, estabilidad del flujo de tráfico
• Keywords:asymmetric driving behavior, motion information, vehicles, aafvd model, energy consumption, exhaust emissions, mixed traffic flow system, linear stability approach, mixed traffic flow, traffic flow stability