个性化诱导下的居住区共享停车泊位分配模型

针对停车资源有限条件下群体式停车诱导容易产生局部拥堵的问题,研究居住区参与的个性化共享停车服务模型.提出了个性化共享停车诱导服务策略,定义了居住区停车位共享管理指标,建立了居住区共享停车泊位分配模型.通过对高峰泊位空闲指数差异均值和驾驶员停车后步行距离目标的双重约束,在满足驾驶员停车选择目标的同时实现了停车资源的均衡有效利用.研究表明,个性化诱导方式下,居住区停车场利用自身泊位的闲置时间可以有效缓解周边建筑的停车吸引,减少局部停车拥挤,成为毗邻建筑的最佳共享停车合作伙伴.     

基于DFS算法的路内停车预约车位设置方法

为充分研究预约停车位设置方法对路内停车巡航时间的影响,根据深度优先搜索(depth first search, DFS)算法设计了停车寻位的流程、设计仿真运行程序以及仿真的一般场景,提出了包含节约巡航时间比例、服务车辆数、总停车时长、平均停车时长4项指标的预约停车位设置方案的模糊综合评价方法。仿真案例基于DFS算法,根据出行者对于停车预约系统及停车位置选择偏好,设置仿真停车时所需参数以及仿真算图,共设计20组仿真方案和2组对照方案,得到各方案下各类车辆的巡航时间。结果表明:随着预约停车位比例增加,预约车辆平均巡航时间节约比例最高达21.6%,服务预约车辆数增加,但总服务车辆数并未保持上升趋势,总停车时长逐渐下降,同时平均停车时长无明显变化;预约停车位置设置不同(近目的地或远目的地),对于巡航时间有显著影响。各方案为优的隶属度最高为0.68,即80%预约停车位比例,最外侧设置4个预约停车位,解得为案例场景最优方案;相同比例预约停车位,设置一定数量最外侧预约停车位方案具有较高评价值。该研究验证了预约车位位置和比例对停车效率的影响,并得到在当前场景以及选择模型下预约停车位设置最优方案。     

考虑区域占有率的RTCN路内停车泊位预测模型

针对汽车停车过程中反复寻泊产生无效交通量这一问题,以向公众提供准确的实时及预测的停车位信息为目标,考虑到当前卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)在空闲泊位短时预测的研究中存在的缺陷,同时为了解决路内停车样本数过少的问题,将RAdam算子引入TCN模型中,其中,TCN模型用于提取空闲泊位的时间特征,RAdam算...     

城市中心路内停车与停车换乘的动态优化模型

城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈：在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车;而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。     

智能停车场停车诱导方法研究

在分析驾驶员选择车位的主要考虑因素的基础上,利用Dijkstra算法确定行驶距离、利用欧几里得距离确定步行距离以及利用三角模糊数期望值的方法确定停车位的环境信息值,从而确定决策属性矩阵,最终利用基于灰熵关联度多属性决策的方法进行了停车场路径的寻优.     

基于投影的车辆视频检测方法

为了提高车辆视频检测的鲁棒性,提出了一种虚拟区域内邻近帧间差分和背景差分相结合的车辆视频分割方法. 采用一种新的背景模型的高效自动更新方法,确定目标区域,利用腐蚀膨胀形态学运算减少检测区域内非目标干扰,采用帧间逻辑操作和种子填充方法填充待分割区域,基于水平和垂直投影方法,对车辆进行检测. 实验结果表明,该方法对道路车流量具有较好的检测效果.     

基于系统总耗时最小的双目标泊位分配模型

针对为同一停车场不同入口同时申请停车诱导的车辆分配泊位问题,提出了以系统总耗时最小为第一层目标和单个停车者总耗时相近为第二层目标的双目标泊位分配模型。定量描述和分析了行进车道上泊车行为的发生对行程时间的影响,采用模糊综合评判法对停车入位时间进行分析,针对?t时段内系统中待泊车辆数与停车场内有效泊位数比值的不同,选择不同的影响因素,制定不同的泊位分配策略。通过算例分析表明：此模型能够适应于停车场内空满程度不同的情况,克服了单目标模型最优解的不唯一性,同时达到了系统内总耗时最小和各停车者耗时相近的诱导目标。     

无人驾驶停车共乘缓解瓶颈拥堵研究

利用无人驾驶车辆利于共乘和自行停车的特点，提出了一种新的高效的通勤模式——无人驾驶停车共乘。首先，基于扩展的瓶颈模型，解析了该出行模式下瓶颈处通勤行为的均衡特征，建立了共乘率、停车收费与出行成本(包括瓶颈排队、工作延误、共乘隐私损失及共乘下车延误)之间的定量关系，给出了可诱导至系统最优的拥堵收费方案。然后，实施了数值实验，证明了模型的有效性，探究了模型中关键参数对出行费用的影响。最后，提供了该通勤模式可以应用的实际场景。解析和数值实验结果均表明，该通勤模式可缩短早高峰出行的持续时长，简化出行过程，从而大幅减少出行费用和换乘停车场规模，可为未来解决城市交通拥堵和市中心停车位缺乏等难题提供借鉴。     

面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法

基于物理规划的思想,研究面向驾驶员个性化需求的动态路径诱导方法.首先,分析个性化动态路径诱导问题,构建路段交通阻抗的个性化评价指标体系;然后,基于物理规划思想,进行个性化动态路径诱导:面向驾驶员对道路的“可行性”需求动态确定交通路网搜索的几何空间;面向驾驶员对道路的“偏好性”需求,对几何空间内的交通路网阻抗进行个性化评价;面向驾驶员对道路的“最优性”需求,基于Dijkstra算法在动态交通路网中进行最优路径搜索;当路网中的交通阻抗发生变化时,及时更新路网信息,重新搜索从车辆当前位置到目的地的最优路径.研究结果表明:该方法既能体现驾驶员的个性化需求;仿真算例验证了该方法的有效性和可行性.     

城市环境下无人驾驶车辆驾驶规则获取及决策算法

城市道路多源信息环境下换道行为决策是无人驾驶车辆实现实际道路行驶的关键技术之一.为提取复杂动态环境下驾驶员的换道决策规则,利用PreScan软件搭建虚拟城市道路环境,基于Simulink建立6自由度车辆动力学模型,采用粗糙集提取驾驶员换道行为决策规则.结果表明本车与当前车道车辆的相对速度维持在4~7 m/s、相邻车道空间距离在20~35 m时驾驶员就会进行换道决策.研究结果可以为无人驾驶车辆在线机器学习提供规则知识库,并为进一步深入研究换道行为不确定决策提供理论基础.      

城市路内停车设施选址优化模型

分析了路内停车泊位供给和需求的影响因素,综合考虑路内停车场的服务能力和利用率、泊车者的步行距离以及路内泊位的建设费用等因素,建立了路内泊位选址优化模型,并运用遗传算法进行求解.算例结果表明所提出的方法是有效的,可为路内泊位选址研究提供参考,也可为实际管理规划工作提供决策支持.     

基于期望感知价格的公共机构差异化停车收费

公共机构停车场的收费价格过低导致停车资源匮乏,还出现了非服务对象占用服务对象停车位的现象。为了提高车辆周转率、明确设置公共机构停车场是为服务对象提供车位的初衷,制定了公共机构差异化停车收费方案。对于服务对象,选取出租车出行进行出行成本的对比;而对于非服务对象,则选取附近停车场进行对比,然后结合logit离散选择模型分别计算服务对象以及非服务对象对停车收费价格的期望感知价格。利用期望感知价格的弹性确定出行者对停车收费价格的心理底线。对于合理的停车需求,采用设置合理的公共停车场分担率的方法优化停车场收费价格。对于非合理的停车需求,取出行者心理能够承受的最大停车收费价格为优化价格。以广东省人民医院为例,通过本文的优化方法得出的价格方案,能够使选择在医院停车场停车的非服务对象由88%大幅下降至15%,更好地服务有需要的服务对象。同时能够有效地引导服务对象选择其他出行方式就医,选择私家车出行的服务对象将由85%下降至50%,能够缓解停车场停车难的问题。     

V2V环境下基于改进OV模型的交叉口通行效率分析

在V2V环境下,驾驶员可以直接获取邻接车辆的运动状态和交叉口的信号时长,利用和前车之间的车头间距与安全距离差对车辆进行预加速控制,对驾驶行为产生积极影响。本研究基于V2V环境考虑驾驶员反应提前时间的改进OV模型,选取交叉口排队消散效率和直行车道的通行能力作为分析信号交叉口通行效率的指标,研究了考虑驾驶员反应提前时间的改进OV模型对信号交叉口通行效率的影响。仿真结果表明,相比传统OV模型和考虑驾驶员反应延迟时间的OV模型,基于V2V环境改进的OV模型在交叉口处能获得更高的消散效率和直行车道的通行能力,极大提高了交叉口的通行效率。     

基于泊位使用特性的停车共享策略方法

为了缓解由于机动车保有量过快增长而造成的大中型城市交通拥堵及停车供需失衡问题,依据泊位共享的理念充分挖掘可利用停车资源成为了一种新方案。由于在不同模式下泊位共享服务方式的适用性不同且泊位共享具有严格的时间窗约束、排他性及唯一性特征,使得共享泊位资源在实际应用中难以得到高效利用。本文以闲置时间利用率最大化为目标,将泊位划分为固定泊位及非固定泊位,分别建立相应的共享泊位配置优化方法。首先对于非固定泊位,在构建时间序列模型动态预测停车需求的前提下,以驾驶员15min最大寻泊可接受时间内车辆净增量为预留泊位值,进而确定共享泊位配置模型;其次,对于固定泊位则考虑共享请求在随机非预约和预约模式两种情形下的区别,前者以单个泊位闲置时间利用率最大为目标构建共享泊位配置模型,而后者则采用最大匹配规则树理论探讨系统闲置时间利用率最大化的泊位共享配置模型。最后以数值实验论证泊位共享可有效提高泊位利用率和周转率,结果表明预约共享模式相对于非预约模式可以将泊位空闲利用率提高12.9%。     

基于改进遗传算法的末端共同配送车辆路径优化

为解决共同配送路径优化问题,提出一个具有可操作性的共同配送策略,基于此构建了以考虑车辆使用成本、车辆行驶成本和碳排放成本最小化为目标的共同配送车辆路径模型,用K-means聚类方法对客户节点进行分区聚类,确定各末端配送网点所服务的客户,并在此基础上利用基于节约里程算法的遗传算法对该模型进行求解.通过利用公共数据集实验验证设计的CW-GA算法的优越性,发现相较于传统GA,本文算法具有良好的求解性能.利用本文算法仿真分析共同配送前后相关成本的变化以及不同配送模式下的燃料消耗、行驶距离变化,结果表明共同配送能够有效降低物流总成本.     

基于无线传感器网络的车辆跟踪算法设计与分析

设计了一种基于传感器网络的车辆跟踪方法,为了达到降低能量消耗的目的,文中结合车辆动力学的知识,减小跟踪区域,减少活动节点个数.现实中,车辆运动带有目的性,车辆的位置和速度在时间上具有相关性,为此本论文采用GM模型来预测车辆下一时刻的位置,依据车辆位置来更新跟踪区域,确保移动目标始终处于跟踪区域内.仿真结果表明,相对于OCR法,本方法降低了22%的能量开支.     

考虑信号灯状态的经济车速规划

为解决车辆在信号灯控制区域频繁启停造成的通行延误和通行效率低问题,提出了考虑信号灯状态的经济车速规划方法。首先,借助车路协同技术通过车-车、车-路交互获得车辆当前的位置和运动状态数据,以及信号灯相位信息,对近信号控制区车辆通行特征及路口可通过性进行判定,建立车辆通行引导控制模型;其次,对各驾驶行为下车辆时空轨迹进行分析,分别以路口停车次数及车辆延误最小为目标,建立统一优化目标函数,利用多目标粒子群算法求得最优经济车速,以向驾驶员提供车速建议;最后,为验证车速引导模型的有效性,利用PreScan、Vissim和MATLAB/Simulink联合仿真。结果表明,该方法可有效避免红灯停车,车辆行程时间可减少18.7%,停车次数在高车流密度下减少44%以上,车辆延误减少45%。     

停车场内部泊车行为特性分析及最优泊位选择模型

在详细分析有无诱导条件下的停车场内部泊车行为异同的基础上,提出服务于车位引导系统的最优泊位选择模型.结合国内外微观泊车行为调查分析结果,确定了停车场内泊位选择过程中的主要影响因素,包括步行距离、行驶距离、安全性、遮荫时长和有效泊位两侧车辆占用情况等.将各影响因素视为泊位的多项属性,建立了基于灰熵的最优泊位选择模型,对某一时刻停车场内所有的空余有效泊位进行排序,确定最优泊位.实例分析表明,该模型客观、简单、实用,有助于车位引导系统为停车者选择实时的最优泊位.     

基于车路协同的行人过街主动安全预警系统

为了解决交叉口信号过渡期间行人与车辆常因路权不明确而产生冲突导致交通事故的问题,设计基于车路协同的行人过街主动安全预警系统;采用模块化设计方案,将该系统分为检测模块、控制模块、预警模块及无线通信模块;该系统检测行人和车辆的位置与速度,并对冲突情况进行判别,针对不同情况,执行相应的预警方案;该系统通过语音提示桩对行人进行预警,通过智能斑马线的不同颜色显示,对行人和车辆进行双向预警;在对停车视距模型和行人过街安全心理模型进行改进的基础上,提出考虑人车特性的车辆安全制动距离模型。结果表明：所提出的模型将多种因素协同耦合,考虑了车辆大小和类型对行人心理的影响,具有安全性和有效性;所设计的系统从理论和技术2个方面解决了行人过街安全问题。     

基于驾驶员特性的山区高速公路夜间限速模型

为充分保障不同特征的驾驶员在山区高速公路夜间行驶的安全性,同时提高行驶的经济性,本文先从夜间环境,如环境照度、能见度、气象和眩光对驾驶员特性的影响分析出发,提出考虑驾驶员特性的夜间反应时间模型和有效动识距离模型。然后,根据主要目标优化思想,提出以驾驶经济性和安全性为目标的山区高速公路夜间限速方法。该方法通过将驾驶员在单位长度路段上每小时的时间费用和车辆燃油费用之和最小作为目标函数,并结合夜间反应时间模型和停车视距模型,考虑夜间对障碍物识别以及车辆行驶稳定性的安全性要求,将三者分别作为约束条件,由此建立起基于驾驶员特性的山区高速公路夜间安全车速最优化模型,从而求解该模型所得的最大安全车速值即为路段最大限速值。最后,为验证模型的合理性和有效性,以松建高速公路某路段为例,通过选取一定参数值,并运用Matlab仿真软件对该模型进行求解,得到不同能见度、路面附着系数和时段下的夜间动态最大安全车速值。仿真结果表明,当能见度和时段不变时,最大安全车速随路面附着系数的减小而减小;当路面附着系数和时段不变时,最大安全车速随路面附着系数的减小而减小;而当仅有时段变化时,最大安全车速值随时段的变化而出现一定程度的波动。该结果所表现的规律符合当前的相关研究成果,且以此得到的该路段的最高限速值99.390km/h,也与该高速公路的设计车速100km/h基本一致。因此,该限速模型为研究山区高速公路的安全车速和改善山区高速公路夜间行驶安全现状提供了一定参考。