自动驾驶和智能交通将有效解决堵车与车辆碰撞问题

目前造成堵车的原因无非有两个：①交通信号灯；②受司机自身的情绪、疲劳等生物因素影响的交通流波动造成的堵车。造成车辆碰撞的最大原因是人的生物因素。而基于车路协同与自动驾驶的自组织协同驾驶将有效解决堵车与车辆碰撞问题。

堵车和碰撞是怎样造成的？

造成堵车的原因

造成堵车的原因有很多，除去路面施工或一些突发及特殊状况，大致有以下几个原因：

1. 红绿灯是造成交通拥挤的主要原因。等待红灯排队的每一辆车有都有各自加速的过程，因为加速不同时，所以车与车之间就存在间隔。因此降低了所有车通过红绿灯的效率。

在等红灯的时候司机常常因为玩手机，而不能及时发现红灯转为绿灯，当后面的车龙喇叭狂响才能回过神来。这种“手机依赖症”可以加长堵车时间 。

2. 交通事故容易造成交通堵塞。在车流量较大的公路或高速路上，很多司机都着急赶路，经常突然变道或者超车，在这个过程中由于车速过快，司机反映不及时，很容易造成车辆碰撞，从而停在公路或高速上造成拥堵，小编五一回来一共两百来公里的高速上，竟然发生了5起交通事故，经过小编的观察，很多司机着急往回赶路经常变道或超车，还有的司机经常走紧急车道，小编心里无数个“草泥马”奔腾而过，往回赶谁都急，就nm最急。后果就是导致车辆碰撞，造成拥堵，反而延长了回家时间，小编心想，如果大家都遵守规则，统一车速，不变道、不超车肯定会走的更快。严格意义上来讲，其实交通事故的发生可以归咎于交通流的波动，而交通流的波动本质上是由于人类自身的情绪、疲劳等生物因素造成。

3.交通流波动很容易造成堵车。我们在高速上行驶的时候经常发现在没有任何施工、交通事故等情况下也会经常堵车，这又是怎么一回事呢？

车辆形成的车流叫交通流，在一个连续交通流系统中，本来是一个小的扰动，就像道路上有个小坎儿，或司机开了一下小差然后轻触刹车，就很容易造成拥堵。如果在高速公路上有足够多的车辆，任何轻微的交通流量中断，都会导致循环、放大式的连锁反应：一辆车轻轻地稍微刹了一下车，跟在后面的一辆车就会刹车得更重一点以免撞上前面那辆车，最后刹车量被逐级增大，直到产生交通流的波动、车流变慢甚至停止。

一辆车轻轻刹车，后面的车就会加重一点踩刹车

即使车辆驶出了这种交通流波动影响区，这类波动本身并没有消失：而是逐渐向后推移，即向车辆行驶的反方向移动。“这种交通流波动一般长达100到1000米，通常始于车流密度的突然增加和速度的同时下降。”有研究人员表示，“波动过去之后，车流又会慢慢变快。”

研究人员使用计算机算法模拟驾驶行为，提出了波动现象的概念，即所谓“堵车波”（jamiton），因为他们类似于物理波中所谓的“孤波”（soliton）。光学中单一光波束称为孤波。它的波长较短，理论上传输稳定，不失真，被实验于光纤通信领域。

另一组研究人员进行了现场的实验也得出了同样的结论。在其中的一个实验中，他们让22个司机以相同的速度（27公里每小时），并保持相同车辆间距，在一个小形环路上行驶。不可避免地，交通流波动形成了。（点击视频可观看实验过程）

从某种意义上说，将这种交通流波动造成的堵车归咎于个人司机似乎是合理的。模型表明，这些堵塞很可能是这么形成的：人们想尽可能快地行驶，最后为避免与前方车辆相撞就不得不制动，从而引发了一系列连锁反应。

有研究者表示，如果人们估计到前面的车流密度变大，早点把脚从油门上移开，在车前多留些空间——而不是等到最后必须去刹车——这就可以防止这种交通堵塞的发生。而在麻省理工学院研究同一课题的一位计算机科学家——BertholdHorn说，考虑这个问题的另一个思路是，尽量保持在你前面和你后面的车的中间位置行驶。这能使你避免突然刹车。

研究者还提到，我们通常倾向于认为这必须是由单独的某个司机引起，但模型显示，即使所有的司机按相同的规则行驶，没有人做错什么，还是会出现这些波动。这些堵车，从本质上说，只要有足够的人在高速公路上开车，就会发生。所以，消除它们唯一的办法可能是将方向盘交给“非人类司机”。

造成车辆碰撞的原因

数据显示，道路交通事故中，由于驾驶员原因造成的交通事故所占比例很大。1988~1992年全国道路交通死亡事故情况分析表显示，由于驾驶员的过错造成死亡人数约占全部死亡人数的60%以上，加上无证驾驶的约达到70%。从造成事故的违章行为作用来看，由大到小排列是：超速行驶、违章操作、违章超车、逆道行驶、违章装载、酒后驾车。这些违章行为反映了驾驶员法制观念淡薄，没有严格遵守交通法规。驾驶员驾驶不当而发生的碰撞的原因有：

1．观察不周，即在视野良好的情况下，对本应该发现的危险情况置之不理或者反映迟钝。

2．措施不当，虽然及时发现了危险，并采取了避让措施，但因判断失误、犹豫、紧张等等采取了错误的避让措施，或者没有采取避让措施。

3．疲劳驾驶，疲劳驾驶也是导致事故发生的一个重要因素，特别是对于在凌晨、午饭过后在高速公路上行驶的车辆，因疲劳驾驶导致发生交通事故的情况屡见不鲜。

4．酒驾或毒驾。

堵车和碰撞是车辆争夺交通路权的产物

要找到堵车和碰撞发生的本质，更高层面要追溯到交通的本质以及现代地面交通控制。其实地面交通控制系统已经发展了100多年了，很多研究者将1914 年出现在美国俄亥俄州克利夫兰市的电气交通信号灯作为地面交通控制系统的真正发轫。

然而在日益增长的交通出行需求压力下，堵车、碰撞等情况经常发生，现有的交通控制方法已经逐渐达到性能天花板。今后的地面交通控制应该如何发展是摆在所有研究者面前的重要问题。

交通本质是人或物在时空上的转移。地面交通控制的核心一直是如何使用各种方法在时空上对道路通行权进行合理高效的分配和提示，解决人们通过交通冲突区域时可能发生的车辆冲突问题，这里的车辆冲突问题一般指的就是堵车与车辆碰撞。

所谓道路通行权(简称路权)，可理解为对特定时空范围道路资源的优先占有权和使用权。

地面驾驶需要保证在特定的时间和空间内，最多只有一辆车存在。换句话说， 如果我们按照时间和空间两个维度，以最小时间和最小空间为分割单位，将道路资源划分为时空网格，那么，每个格子最多只能被一辆车占用。如果违反了这一法则，碰撞就会发生。而堵车也是因为汽车想要争夺路权而造成的拥堵现象。

经过100多年的发展，公路交通系统大致经历了无控制时期、交通标志标线控制时期、交通信号灯控制时期、智能交通控制时期，未来将会逐步进入自组织协同驾驶时期。

无控制时期：最人们最初在遇到路权纷争时，往往遵从“先到先行，互相礼让”的基本原则。双方驾驶员根据各自目视的结果，决定由谁优先通过冲突区域，并按照默契各自驾驶。实际上，这也是从步行、骑马和驾驶马车时代起就遵循的基本路权决定方式。

交通标志标线控制时期：道路交通标志通常是一些图形符号和文字信息；道路交通标线是由路面标线、箭头、文字、立面标志、突出路边、道路轮廓线等组成。标志标线在道路中明确标识了道路使用权中的通行权、先行权、占用权等。特别是车道线的引入，大大简化了车道路权的分配方式，减少了车辆行驶冲突发生碰撞的风险。然而，交通标志标线对交通冲突点(交叉路口和出入口匝道)区域中不同方向车辆的路权很难起到有序和安全的控制引导。因此，交通信号控制成为地面交通控制的研究重点。

交通信号灯控制时期：这个时期引入了交通信号灯，它的引入一方面改善了交叉口通行秩序，另一方面降低了驾驶员信息负荷，从而减轻驾驶负担。人们只需按照统一的红绿灯规则，和前车保持距离行进，无需花费时间和精力和其他方向的司机进行沟通，大大降低了道路交叉口的事故率。

智能交通控制时期：随着智能交通系统概念的深入和普及，城市交通控制转向信息化和智能化的方向。交通信号控制开始采用计算机联网控制。

全球每年的堵车情况时常发生，交通事故率依然高居不下。交通效率和安全问题始终困扰着交通管理者和出行者。其重要原因之一在于标志标线和交通信号控制仍然存在相当的局限性。

自组织协同驾驶可有效解决堵车与碰撞

自组织协同驾驶指的是自动驾驶与车路协同的结合，自组织协同驾驶的核心在于决定车辆通过路口的时间顺序以及可以实现车辆同速行驶，这样一来，堵车和碰撞问题可以迎刃而解。

车路协同是指车-车之间、车-路之间的信息交互和协同控制，使得每一辆车都可以实时感知到周边车辆的运动信息、交叉路口信号灯状态以及道路环境信息；同时，车辆自身信息也能够通过通信手段传递给周边车辆和路侧设备。这将使车辆更加合理和准确地决定路权。

首先，全时空感知的信息获取使得我们减少乃至避免了误判某一特定时空区域发生碰撞的可能。路权分配的粒度大大细化，路权分配将覆盖整个道路时空，解决任意时间和空间的路权分配问题。

其次，交通控制系统可以借助车路协同实时获取车辆的位置，运行速度等信息，进一步优化计算信号灯的配时。

再者，我们可以在没有信号灯的地方，将路权归属信息迅速传达给交通参与者。车路协同技术的发展使得人、车、路等交通要素之间形成一张巨大的网络，信息感知、信息交互和信息共享无处不在。路权的提示将变得更加直观易解，人类驾驶员的负担将大幅度降低。

基于每辆车实时动态信息的自组织协同驾驶，可实现路权分配的“协同利用”。对于路口交通控制而言，我们的决策变量变为每个通过路口车辆的运动时空轨迹。基于这些时空轨迹，我们可以方便地定义控制目标函数为全体车辆的通过时间最少， 或者平均通行时间更短等。而车辆之间的避撞要求也可以直接从时空轨迹的相对位置上设置。 仿真表明，协同驾驶在交通压力不至于导致路口过饱和的情况下，能够显著提高路口的通行能力。

上文指出：

目前造成堵车的原因无非有两个：①交通信号灯造成的堵车；②受司机自身的情绪、疲劳等生物因素影响的交通流波动造成的堵车。

造成车辆碰撞的最大原因是人的生物因素。

自动驾驶可以缓解交通流波动造成的堵车

有研究人员通过电脑模拟，展示了自动驾驶汽车是如何避免交通流波动造成的堵车现象：即使车流中有很少的自动驾驶汽车，也能通过调节自身的行驶速度，来避免整个车流陷入拥堵。

只要有 2% 的自动驾驶汽车，就能减少 50% 的走走停停的情况。

自动驾驶汽车加速和减速都是经过一系列计算来决定，能够比人类更强的感知路况的变化，所预留的车间距更大。自动驾驶汽车在车流比较密的时候，会保留一定的车距，减少突然刹车的次数，从而减少对后方车辆的影响。

研究人员称，一个更具创造性的想法是可变限速（Variable Speed Limits），这一技术已经在美国一些地方采用（但主要是用来根据天气条件改变限速值）。使用LED标志，可下调发生“交通流波动造成的堵车”区域的限速值，使车辆逐步慢下来，而不是突然减速。在某些情况下，这种方法可能会打破交通流波动。

综上所述，简单来讲，智能交通下的车路协同可以很好的解决交通信号灯的问题；而自动驾驶可以解决人的生物因素造成的交通流波动问题和车辆碰撞问题。因此基于车路协同与自动驾驶的自组织协同驾驶将有效解决堵车与车辆碰撞问题。