学术报告

作者及研究发表情况

本文的研究由Biagio Ciuffo等多位研究人员完成，主要来自以下机构：欧洲委员会——联合研究中心（Ispra, 意大利）、ETH Zürich、伯明翰大学、Zalazone Proving Ground Zala Ltd.（匈牙利）、布达佩斯技术与经济大学、Seidor Italia Srl、Fincons Group等。文章发表在《Transportation Research Part C》杂志（2021年第130卷），文章编号为103305，且于2021年7月30日在线发表。这是一篇开放获取文章，遵循CC BY 4.0许可证。

研究背景

车辆自动化和联网技术（Connected and Automated Vehicles, CAVs）被认为将从根本上改变未来的道路交通形式。类似地，在上世纪末，学术界对自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）系统也抱有类似的乐观期待，认为能够显著提升高速公路交通效率。然而，这种期待并未完全实现。虽然ACC是最早级别的车辆自动化功能，在市场上已广泛普及，但相关研究表明，这些系统可能带来交通流不稳定性问题、能耗增加以及安全风险。

当前研究的背景主要基于以下几点：之前的大多数研究更多依赖模拟实验和假设性分析，而实际交通条件下ACC的影响研究仍然非常稀缺。鉴于ACC被认为是未来更高自动化驾驶系统（如CAV）的前置技术，它的一些缺陷或问题很可能也会体现在后续自动化系统中。因此，研究团队组织了一系列实验，该研究通过对10辆市场上已商用的ACC车辆进行测试，评估其对交通流、能耗和交通安全的具体影响。

研究的目的在于通过定量化实验来探讨多个关键问题：ACC系统是否在设计逻辑上存在问题？ACC对交通流的“弦波稳定性（String Stability）”有何影响？如何通过测试结果为未来自动化驾驶系统的开发提供改进建议？

研究流程及方法

实验1：研究场地及车辆操作概况

实验在匈牙利的Zalazone Proving Ground场地进行，其中包括两个不同场景：动态平台（Dynamic Platform）和操控路线（Handling Course）。研究车辆包括10辆不同品牌、型号与动力系统的商用车辆（包含内燃机汽车、混合动力汽车及电动车）。这些车辆被编队成列车（platoon），其中车辆依次利用ACC功能进行跟车测试。

研究团队详细设计了不同的实验设置：车辆可设置为短时间间隔、长时间间隔或中间时间间隔的ACC模式，并进行了多种车辆顺序测试以观察不同队列对结果的影响。实验同时涵盖了不同的目标速度（如30km/h、40km/h等）及 perturbation（扰动）的梯度变化。

数据与技术细节

实验采用高级导航卫星系统（GNSS）追踪车辆轨迹数据，并使用自研工具进行数据收集与后期分析。此外，伴随车辆的数据也同步获取，用于二次验证实验结果。研究方法对实验场地条件进行了深度解析，比如动态平台的高度变化（1%坡度）和操控路线的复杂车道形态对车辆行为的细微影响。

数据分析方法

研究从车辆加速/减速数据、响应时间分析、弦波稳定性评估到能耗计算共构建了多层次分析框架： 1. 时距与响应时间分析：通过相关性分析评估每辆车对队列中前车速度变化的追随反应。 2. 弦波稳定性（String Stability）：采用弱弦波稳定性指标和严格弦波稳定性指标，衡量车辆受扰动后的队列稳定表现。 3. 交通滞后性（Traffic Hysteresis）：分析交通流的加速-减速循环中丧失的交通容量。 4. 能量效率分析：基于动力学方程计算车辆在给定实验数据情况下的牵引能量消耗。 5. 安全性评估：引入“碰撞时间”（Time to Collision, TTC）这一广泛认可的替代安全指标，计算车辆冲突风险。

研究主要结果

1. ACC系统的核心属性

   • 测试结果表明，不同品牌和型号的商业ACC控制器表现出显著差异。对于短时间间隔设置，车辆时距分布的中位值在1.6秒左右，而长时距设置达3.5秒以上。
   • 响应时间分析发现，ACC系统的响应时间范围在1秒到1.5秒之间，与人类司机的性能接近。

2. 弦波稳定性

   • 在动态平台实验中，当车辆设置为短时距模式时，扰动逐渐放大，最终导致队列极其不稳定；而在长时距模式下，扰动逐步衰减，车辆队列总体表现为稳定。
   • 操控路线的实验中，即使采用长时距设置，弦波稳定性仍然受到道路几何形态（尤其是上下坡及弯道）的重大影响，呈现不稳定性。

3. 交通滞后性

   • 动态平台实验表明，较短时距的ACC设置虽能产生较高的交通流峰值（接近2000辆/小时/车道），但由于差速扩大，流量滞后性显著（最大达到458 veh/hour）。
   • 操控路线显示，混合时距模式（队列中间几辆车使用长时距，其余车辆短时距）有效减少了滞后性。

4. 能耗表现

   • 动态平台实验中，随着扰动幅度加大（-10km/h至-25km/h），队列后部车辆的牵引能耗增加至70%以上，相比人类司机驾驶并无明显改善。
   • 在操控路线，短时距ACC模式的车辆平均能耗高于中长时距模式，但混合时距设置可使能耗相对平稳。

5. 安全风险

   • 在所有实验条件下，短时距车辆表现出较高的TTC风险值，说明其更容易引发尾追碰撞。

研究结论

本研究通过严格的车辆实验，验证了当前商用ACC系统在交通稳定性、能耗和安全等多个方面存在的显著局限性。ACC系统在设计本质上缺乏对“弦波稳定性”和动态交通流动态的关切。尤其在长距离操作时，这些系统有可能引发能耗提升、新型安全风险及道路通行能力减弱的问题。

研究进一步表明，如果未来CAV技术的设计未对可能的动态稳定性问题设立强制要求，其实际应用中的交通效益可能远低于期望。为此，文章建议，为确保交通流稳定性，应对商用ACC系统和未来的自动驾驶系统设立明确的性能要求，例如合理的最小时距与系统响应时间。

研究亮点及价值

1. 实验设计新颖：首次整合低速条件下的动态平台实验与弯道驾驶测试，全面探讨ACC影响。
2. 数据公开：研究所采集的数据已全部开放，为学术界后续研究提供了宝贵的数据支持。
3. 政策建议：文章明确提出对未来ACC/CAV系统在市场准入上的规范化建议，对全球汽车行业发展具有重要启发。

通过本研究，交通工程领域学者及相关行业开发者能够更好地理解当前ACC系统的局限和未来发展方向。这不仅在科学研究中提供了深刻见解，也将在政策制定和技术实现中发挥积极推动作用。