自动驾驶-人工驾驶混行在无锡典型瓶颈路段的微观-宏观耦合仿真研究
摘要
随着自动驾驶技术的快速发展，未来交通系统将呈现自动驾驶车辆(AVs)与人工驾驶车辆(HVs)混合运行的复杂场景。本研究以无锡典型瓶颈路段为研究对象，设计并实现了一个微观-宏观耦合交通仿真系统，用于分析不同自动驾驶渗透率下的交通流特性。系统采用Python语言开发，结合Sumo微观仿真与宏观交通流理论模型，实现了从微观车辆行为到宏观交通状态的多尺度分析。通过模拟无锡特定瓶颈路段（如梁溪大桥匝道、太湖大道交叉口）的混行交通场景，研究揭示了自动驾驶渗透率、车联网通信能力、混合交通流控制策略等因素对瓶颈路段通行效率的影响机制。仿真结果表明，当自动驾驶渗透率达到30%时，瓶颈路段通行能力可提升15-22%；当渗透率达到70%时，拥堵延误可减少40%以上。本研究为混行交通系统优化提供了理论依据和技术支持。
关键词：自动驾驶混行；微观-宏观耦合；交通仿真；瓶颈路段；Python；SUMO
1. 引言
1.1 研究背景
自动驾驶技术的商业化进程正在加速，但完全自动驾驶时代的到来仍需过渡期。在此期间，道路交通系统将长期处于自动驾驶车辆(AVs)与人工驾驶车辆(HVs)混合运行的状态。这种混合交通环境带来了新的挑战，特别是在城市瓶颈路段，不同驾驶模式的交互作用可能导致复杂的交通现象。
无锡作为长江三角洲重要城市，其交通网络具有典型的大中型城市特征：老城区道路狭窄、交通密度高，新城区域路网复杂、瓶颈点多。以梁溪大桥匝道、太湖大道-
