智慧高速主动管控虚拟仿真教学实验设计与建设

交通工程进入2.0时代，未来交通系统的发展将具有更大的不确定性，虚拟实验在交通问题研究和交通工程人才培养中核心手段的地位愈加突出［1］。2021年年底，我国高速公路总里程超16.9万千米［2］，继续稳居世界第一，但高速公路运行管理仍面临效率低下、安全事故频发等挑战。在“交通强国”“新基建”等国家战略指引下，智慧高速已成为未来发展的必然趋势［3］。然而，由于受到高速公路系统边界开放、运行状态动态时变、实地实验风险高、未来技术不确定性大等因素的限制，一直难以开展有效的实验教学。同时，驾驶行为，如车辆跟驰、换道行为是影响交通流运行状态的关键因素之一，基于交通流运行状态的时空演化规律制定主动管控策略是改善交通运行安全和效率的有效手段。现有主流商业化交通仿真软件（如VISSIM、CORSIM等）在工程实践中得到广泛应用，但由于存在驾驶行为模型固定且接口开放性较差、核心参数直接调参困难、交通流运行原始数据处理烦琐等问题，因此其不适合交通流理论及理论应用的相关教学。鉴于此，笔者团队开发了《智慧高速主动管控虚拟仿真实验》，基于Unity3D建立虚拟道路场景，融合业界主流驾驶行为模型，构建轻量化交通流仿真平台，可复现不同天气环境下高速公路“主线+出入口匝道”交通流运行场景，目前已在国家虚拟仿真实验教学课程共享平台上线（网址为/details/page?id=9667&is-View=true）。利用人机交互界面，学生通过调整交通流参数及驾驶模型参数或开发个性化交通流模型，根据系统同步输出的流量-速度曲线及速度时空分布图，理解交通流运行状态演化规律；在此基础上，学生可选取合适的智慧高速管控策略，进行相应的参数设置或开发个性化管控策略及进一步的评估优化。该实验帮助学生实现知识点的融会贯通，引导学生探索学科前沿，提高创新实践能力。一、实验系统要素设计本实验系统的核心要素包括道路环境、车辆运行、管控策略以及实验数据自动处理与显示。（一）道路环境要素车辆道路环境包括高速公路主线及其出入口匝道、路侧建筑、车辆、天气状况等。借助Unity3D游戏引擎，构建出三维可视化模型景观。该系统通过引入漫游、导航等控制逻辑，允许使用者于虚拟场景中进行漫游、导航等操作，具备真实感强、沉浸感好等优点，深得青年学生的喜爱。（二）车辆运动车辆运动是该系统的核心仿真要素，包括车辆到达分布、车辆跟驰行为、换道行为设定等。实验系统中车辆到达基本服从均匀分布，随机引入干扰；系统预设业界主流跟驰模型，包括IDM智能驾驶人模型、Gipps安全距离模型、Helly刺激-反应模型等三类跟驰模型，特别是用于管控策略测试的IDM跟驰模型，其参数基于实证数据和驾驶模拟器数据综合校准，驾驶人跟驰行为仿真准确率可达95%以上；基于国内海量自然驾驶数据，将车辆换道过程解耦为“动机生成—车道选择—间隙选择—换道执行”四阶段，标定后的换道模型准确率达90%以上。（三）管控策略管控策略包含速度引导、匝道信号控制、动态车道管理等，可直接在高速公路及匝道相应位置修改信号灯控制方案、速度引导值、车道管控方案等并可视化在道路场景中，后台算法将控制车辆遵循控制策略运行。（四）数据自动处理与显示在高速公路主线上设置四处关键断面，由后台采集经过该断面的流量和速度，绘制流量-密度曲线图，以及速度时空分布图。二、实验设计与步骤（一）实验设计本实验包括两大板块——高速公路交通流拥堵机理解析和高速公路主动管控策略效果评估，可满足不同知识储备的不同年级学生实验需求。1.高速公路交通流拥堵机理解析涉及的主要知识点包括：（1）交通流基本特征参数及其关系。交通流基本特征参数包括流量、密度、速度，基于流量-速度曲线、速度时空图分析交通流状态特征及演化规律。（2）交通流跟驰模型。跟驰模型是交通流理论的基础模型，选取了最典型的IDM智能驾驶人模型、Gipps安全距离模型、Helly刺激-反应模型作为本系统预设模型。通过调参了解不同类型跟驰模型的关键参数及其敏感性，建立跟驰行为参数与交通流运行状态的关联关系。2.高速公路主动管控策略效果评估涉及的知识点包括：（1）常见的主动管控策略，如速度引导、动态车道管理、匝道控制等。（2）基于流量-速度曲线的交通流运行状态判别。基于交通流运行状态确定适合的管控策略及其触发时刻，合理设置管控参数，并基于速度时空图评估管控策略的有效性。（二）实验步骤步骤1：点击“认知学习”，回顾交通流基本理论和主动管控策略的基本知识点。步骤2:点击“开始实验”—“经典跟驰模型对比”后，系统弹出理论知识点问题窗口，点击回答。步骤3—5：分别选择IDM跟驰模型、Gipps跟驰模型、Helly跟驰模型，调整参数设置，观察交通流运行状态。点击“设置”，设置主线和匝道流量参数、大车比例、仿真运行控制（加速比例、预热时长、仿真时长）等参数；观察交通流运行情况；点击“天气”可观察晴天、雨天交通流的不同运行特征；点击“数据”，可观察速度-流量散点图和速度时空图的变化规律，单击散点图中散点可显示车道编号、速度、流量等信息。如图1所示。图1跟驰模型调参及运行结果显示步骤6：点击“开始实验”—“拥堵生成及机理解析”后，系统弹出理论知识点问题窗口，点击回答。步骤7：选择IDM模型作为跟驰模型，根据实证数据标定车辆运行特征参数，点击“设置”，调整主线和匝道流量，生成入口匝道瓶颈。瓶颈生成后可在速度-流量散点图中观测到拥挤状态的点，并在速度时空图中显示拥堵演化过程。步骤8：给定某流量条件下的交通拥堵场景。点击“管控车道设置”，设置CACC专用车道，并进一步设置CACC车道的跟驰行为参数，如车头时距、期望速度，以及专用道准入车辆数等。如图2所示。图2管控车道设置界面与运行效果步骤9：学生调整网联车辆比例，设定仿真时间。仿真结束后系统自动下载交通流流量、速度参数（.csv），计算不同参数下的里程生产量，并进行CACC车道管控效果评估及适应性分析。步骤10：给定某流量条件下的交通拥堵场景。在匝道控制界面，设置匝道信号控制配时参数，包括周期时长和绿灯时间。步骤11：学生调整信号配时参数，设定仿真时间。仿真结束后系统自动下载交通流流量、速度参数（.csv），计算不同参数下的里程生产量，进行匝道控制策略有效性评估。步骤12：给定某流量条件下的交通拥堵场景。在速度引导界面，学生设置不同车道的期望引导速度和引导开始、结束位置与时间。步骤13：学生通过观测速度时空图调整引导速度，确定速度参数后设定仿真时间。仿真结束后系统自动下载交通流流量、速度参数（.csv），计算不同参数下的里程生产量，进行速度引导策略有效性评估。步骤14：学生完成对比三种策略的效果，并在实验开始界面上传实验报告。教师完成评分后学生可自行下载得分表。（三）实验结果学生需提交的实验结果包括以下内容。1.基于流量-速度曲线的跟驰模型参数敏感性分析。2.拥堵场景构建与速度时空图分析。3.动态车道管理方案及效果评估。4.匝道控制方案及其效果评估。5.速度引导方案及其效果评估。此外，实验系统设有个性化跟驰模型上传接口，学生可自行开发跟驰模型控制车辆运行，并进行模型的测试和优化。如图3所示。图3个性化跟驰模型上传入口三、实验特色与教学效果（一）实验特色本实验特色主要体现在以下三个方面。1.实验理念创新：破解交通仿真底层模型，支持学生自主开发。传统交通仿真实验旨在教会学生微观交通仿真软件的基本操作，已有仿真软件的“黑箱运行”导致学生难以接触到仿真核心模型，继而无法从本质上理解交通流运行特征及演变机制。本实验项目打破仿真软件核心模型的黑箱约束，开发轻量化实验平台，揭示交通流运行原理。学生通过参数调整可深入理解交通仿真核心模型的原理和关键参数，并建立其与交通运行状态的关联关系；通过开放接口进行自主开发和调试个性化模型，对接交通学科前沿需求，支持学生创新能力培养。2.实验方案创新：按需设计、接口开放、场景自主、多维交互。智慧高速主动管控涉及交通工程多门专业课程，涵盖多个知识点。设计合理的实验方案以满足不同年级、不同知识储备、不同实验目标的多样化需求是本实验解决的核心问题之一。基于此，本虚拟实验项目开发了交通流模型和智慧高速主动管控策略两大模块。面向不同层次学生的实验需求，可选择完成部分或全部实验内容，对系统预设模型调参或利用开放接口开发个性化交通流模型，生成个性化交通流运行场景，并通过友好的人机交互界面、交通流三维呈现、统计图表自动生成、交通运行全息源数据下载等多种方式引导学生完成实验。3.教学方法创新：线上线下虚实融合，实现数据互馈。采用“线上虚拟实验+线下驾驶实验”虚实融合的教学方法，实现数据互馈，提升教学效果。一方面，学生利用线上虚拟实验平台，通过调整跟驰行为、管控策略等参数，结合交通流三维呈现、流量-速度曲线、速度时空图等输出理解交通流状态演化规律，评估管控策略实施效果；另一方面，利用驾驶模拟器在线下开展不同场景下的单车/多车驾驶模拟实验，以及基于自然驾驶实验数据，收集真实驾驶行为参数，并将其反馈到线上虚拟实验指导参数设置，从而促进学生对理论模型和工程应用的融合，提升教学效果。（二）教学效果学习过该实验的本科生认为“实验界面逼真，沉浸感很好”“通过调整模型参数，找到了跟驰行为及管控策略对通行能力的影响，加深了对课本知识的理解”“对交通流理论有了更清晰的认识，还尝试开发了自己的交通流