考虑合乘的自动驾驶车辆瓶颈路段早高峰拥挤收费研究.pdf

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1、硕士学位论文考虑合乘的自动驾驶车辆瓶颈路段早高峰拥挤收费研究STUDYONTHEBOTTLENECKCONGESTIONPRICINGONTHEMORNINGPEAKCONSIDERINGSELF-DRIVINGCARPOOLING陈晓旭哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：U491学校代码：10213国际图书分类号：629密级：公开工学硕士学位论文考虑合乘的自动驾驶车辆瓶颈路段早高峰拥挤收费研究硕士研究生：陈晓旭导师：王健教授申请学位：工学硕士学科：交通运输工程所在单位：交通科学与工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨

2、工业大学ClassifiedIndex:U491U.D.C:629DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringSTUDYONTHEBOTTLENECKCONGESTIONPRICINGONTHEMORNINGPEAKCONSIDERINGSELF-DRIVINGCARPOOLINGCandidate：ChenXiaoxuSupervisor：Prof.WangJianAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：Transporta

3、tionEngineeringSchoolofTransportationScienceAffiliation：andEngineeringDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着科技发展，互联网+在交通领域的渗透，使得自动驾驶成为可能。自动驾驶技术把人们从开车中解放出来，24小时不间断服务，于此同时也会产生更多的乘车需求。在此背景下，为了预防自动驾驶环境下可能出现的拥堵情况，本论文由

4、鼓励居民合乘切入，以瓶颈模型为依托，考虑公共经济学和交通行为科学，分析合乘出行费用，通过构建合乘模式下早高峰瓶颈模型，制定价格策略来缓解或者辅助管理未来道路的拥堵。本文首先对当前国内外自动驾驶发展技术现状进行介绍和阐述，在此基础上，对自动驾驶环境下合乘重新定义，并分析其与传统拼车、网约车合乘的异同点。从社会、技术两大方面探讨自动驾驶车辆合乘的可行性，根据目前落地平台——嘀嗒出行的行业报告数据及调研数据，分析用户合乘出行行为，进一步探讨自动驾驶环境下合乘出行影响因素。其次，在将未来自动驾驶环境早高峰出行过程抽象为瓶颈模型的基础上，引入合乘因素

5、，并对合乘模式下瓶颈模型参数进行设计，包括出行过程中合乘分担率模型构建、合乘模式下出行成本的改变与重新定义；根据非合乘情况下一车一人，而合乘情况下一车至少两人及合乘车辆有专用车道的合理化假设条件，构建考虑合乘的自动驾驶车辆早高峰瓶颈模型。最后针对建立的两种出行模型：非合乘下早高峰瓶颈模型和合乘模式下早高峰瓶颈模型，分别求得在实施拥堵收费前后社会总成本及拥堵收费费率；计算合乘模式下出行分布规律。最终将研究结果与价格制定策略应用于具体的数值算例中，提取乘车支付比例、舒适度两个参数进行灵敏度分析，进一步探索自动驾驶环境下合乘占比分布；通过对合乘、

6、非合乘两种模型在实施拥堵收费前后的四种组合情况下社会成本对比，进一步验证模型的有效性。本论文从微观层面来看，提出的促进合乘措施、合乘出行费用构建及合乘模式下早高峰瓶颈模型，将为自动驾驶环境可能面临的交通拥堵问题提供新的解决方案；从宏观层面看，前瞻性的探讨与分析为自动驾驶时代合乘实施提供理论基础，促进完善合乘相关政策，确定自动驾驶合乘的合法地位，也为未来城市交通管理者提供决策管理手段。关键词：自动驾驶；合乘；早高峰出行；瓶颈模型；拥堵收费-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththeperfectcombinationof

7、Internet+andmobileterminals,vehicluarnetworkinghasbeenwidelyusedintheautomotiveindustry,whichnotonlymakesintelligenttransportationareality,butalsomakesself-drivingpossible.Self-drivingcarsliberateusfromdriving,providingtwenty-fourhours’uninterruptedservice.Therefore,theeas

8、ierandfasterdrivingexperienceintheeraofself-drivingwillalsobringmoredemandfortravelbycar.