计算机工程

作者：王晓旭, 吴茂强, 康嘉文, 余荣

单位：1. 广东工业大学自动化学院, 广东 广州 5100062. 华南师范大学电子信息与工程学院, 广东 广州 510631

关键词：混合自治交通,数字孪生,串稳定性,复杂性,临界时延

基金：国家自然科学基金(U22A2054); 国家自然科学基金(62401213); 广东省普通高校青年创新人才类项目(2024KQNCX062)

在6G网络环境中的智能网联车(CAV)和人工驾驶车(HV)共存的混合自治交通场景下, 车辆自动形成跟驰车队列, 通过缩小车辆的间距可以提高道路的通行量, 而车队的稳定性问题值得研究。车队的稳定性既能保证车辆间的驾驶安全, 又能缓解交通拥堵。基于数字孪生(DT)技术, 提出一种增强型DT模型的混合自治交通稳定性分析方法, 在不中断正在进行的交通状态的情况下评估系统性能。首先, 考虑环境和车辆传动系统因素, 如天气情况、路面情况、载荷、传动等, 以及CAV与DT的通信延迟, 基于车辆传动系统和纵向动力学, 以模型驱动的方式构建精确化、可解释的增强型DT模型, 从而提高智能交通的通行效率、可靠性和安全性。然后, 对所构建的增强型DT系统进行稳定性和串稳定性分析, 推导出混合自治交通系统稳定性的临界时延和串稳定性的CAV的控制增益条件。最后, 分析环境数据的偏差对不同状态的增强型DT系统的影响, 判断DT可预测性的有效参数范围。数值仿真实验结果表明, 该方法能快速判断混合自治交通系统的稳定性, 并获得DT可预测性的有效参数范围。

来源：2026年第4期

《计算机工程》期刊编辑部

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