为了研究未来无人驾驶车辆对道路网络容量的影响,本文将路网上的车辆分为无人驾驶车辆和普通车辆两类。假设普通车辆遵循用户最优,无人驾驶车辆遵循系统最优,各OD之间的交通需求乘子采用均一需求乘子的增长方式,构建了满足路段容量约束条件下的路网储备容量模型。研究结果表明路网容量随着无人驾驶车辆市场渗透率的增加而增加。在此基础上,论文构建了 OD需求结构对路网储备容量影响的非均一需求增长乘子容量模型,设计了求解非均一需求增长乘子路网容量模型的多种群遗传算法。研究结果表明无人驾驶车辆市场渗透为较低时路网容量增长不明显。当市场渗透达到一定比例时,无人驾驶车辆占据主导地位,道路网络容量呈近线性趋势增长。而后,当市场渗透较大的时候,道路网络容量增加趋势逐渐放缓,变化状态波动不大。非均一需求增长乘子与均一需求增长乘子两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似,但是前者计算结果大于后者。不同OD对的增长乘子不一定相同,无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布,从而提升整个道路网络的容量。考虑到普通用户对出行路径时间存在感知误差,论文假设普通车辆遵循随机用户最优,无人驾驶车辆仍遵循系统最优,构建了该混合均衡模式下的路网容量模型。研究结果表明,当无人驾驶车辆市场渗透率和普通出行者用户对网络信息熟悉程度均较低时,道路网络容量增长较快。对于给定的市场渗透率,出行者对于路网熟悉程度存在临界值,该值所对应路网容量水平是最大的,超过这个界限,路网容量将会下降。当普通出行者用户对网络信息熟悉程度不高时,非均一需求增长乘子与均一需求增长乘子计算结果差异较小。当普通出行者用户对网络信息熟悉程度达到一定水平时,网络流量分布的集中效应开始出现,此时非均一需求增长乘子计算路网容量结果要优于均一需求增长乘子。通过研究可知,无人驾驶环境下普通车辆遵循用户最优与随机用户最优路网容量计算结果是不相同的,后者计算结果要大于前者。随着网络出行者对路网熟悉程度的增加,二者计算的差异逐渐减小。当出行者完全掌握了路网出行信息时,普通用户将会遵循最短路规则,此时非均一需求增长乘子计算道路网络容量是最低的,网络信息冗余不利于道路网络流量的时空均衡分布。