倒计时信号交叉口处的驾驶员行为决策

从驾驶员心理角度出发, 分析驾驶员在交叉口处的决策过程.综合驾驶员行为的影响因素, 在对交叉口数据采集和分析的基础上,运用Logistic模型建立了倒计时信号交叉口行为决策模型,并与无倒计时信号交叉口处驾驶员的行为决策进行了比较,最后对影响决策的因素进行了敏感性分析.分析结果表明：倒计时信号显示时间对驾驶员的行为决策存在着显著影响.为城市交通管理者改进倒计时显示屏的设计设置以及在交叉口处采取相应的措施,改善交叉口安全性提供了参考.     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles，CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响，构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略，构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则，通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数，研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力，且车流通过交叉口区域的延误显著降低；同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响，呈现出随着控制区长度的增加，车均延误逐渐降低并趋于稳定。     

信号控制交叉口交通行为的简单二维元胞传输模型

一维元胞传输模型无法描述多相位信号控制交叉口上不同方向车辆排队的形成与消散过程,本文建立适用于多相位信号控制交叉口的简单二维元胞传输模型.提出交叉口和连线的简单二维元胞表示方案从微观层面描述交叉口进口道上不同方向的车辆排队,基于Daganzo的元胞传输模型建立简单二维元胞传输模型描述交通流在路段和交叉口上的运行与演化规律.在此基础上,在元胞层面建立信号控制方案评价指标的实时估计模型.算例分析表明,二维元胞表示方案优于一维元胞表示方案,简单二维元胞传输模型的估计精度高于一维元胞传输模型,并且简单二维传输模型能够适用于过饱和交通流.本文建立的简单二维元胞传输模型可用于路网信号控制方案的微观评价.     

考虑非机动车违章影响的车辆运行效率分析

对非机动车的违章行为对信号交叉口的机动车通行效率的影响进行了研究。利用线性回归模型分析出该交叉口主要出现的违章行为,对违反信号灯通行的非机动车建立违章率模型建立非机动车违章行为下的机动车延误时间模型,根据已有的违章率,分析出不同违章率下的机动车延误时间,可看出违章率越大,机动车延误时间越长。针对非机动车违章行为对机动车产生的影响,从道路设计方面提出改善建议。     

饱和状态下信号交叉口延误的模拟分析法

以宏观交通流的运行特性 :流量、速度、密度之间的关系为基础 ,采用微宏观模拟相结合的方式对信号交叉口处的车辆延误 ,尤其是饱和状态下的延误情况进行了深入细致的模拟研究 ,使运行分析的结果更符合交通流的实际运行状况.     

基于Petri网的城市交通控制混合系统模型

城市道路交通信号控制是典型的混合动态系统,既包含连续状态变量又包含离散状态变量.本文归纳研究了信号控制交叉口群的主要构成元素：交通信号控制、交叉口与道路路段,其中交通信号控制与交叉口两个元素属于离散事件动态系统（DEDS）,而道路路段交通流属于连续时间动态系统（CVDS）.然后,应用混合系统建模理论,分别构筑了交通信号控制的petri网模型、交叉口的petri网模型、道路路段交通流的连续系统模型,以及交叉口petri网模型与路段交通流模型之间的接口.该模型具有既能够进行交通控制信号优化与交通阻塞机理解析应用,又便于计算机软件实现的优点.     

交叉口公交优先预信号感应控制策略仿真实现

为实现公交优先预信号感应控制策略,采用交通仿真软件VISSIM中逻辑控制语言VAP编写其程序,并结合软件进行仿真分析。从空间和时间两个方面对预信号设置进行了研究,提出具有＂要＂、＂抢＂、跳相功能的公交优先预信号感应控制的方法,并将基于此三种控制方法的VAP控制程序应用于北京市幸福大街交叉口的仿真实例中。结果表明：预信号绿灯提前启亮时间为4s、预信号红灯提前启亮时间为5s时公交优先预信号感应控制效果最优。公交优先预信号感应控制较无公交优先固定控制和公交优先预信号固定控制方式能大大降低主干道直行公交车和社会车辆延误,保证了交叉口主干道直行车流的顺利通行。     

不同控制方法下交叉口通行能力的微观仿真剖析

提出一种信号交叉口模糊控制模型,并以传统的定时控制和感应式控制为比较对象,采用仿真技术,从各车道的排队长度、平均滞留时间、通行次数、通行时间和车辆通过率等微观角度分析了交通流的变化与控制方法的内在联系,从交叉口的平均延误、通行时间的均匀性和通过车辆数等宏观角度对比了三种控制方法下的交通效率和公平.微观过程的仿真剖析为交通控制研究提供了新思路,宏观结果则表明模糊控制下的交通更加高效与公平.     

基于决策树和BN的自动驾驶车辆行为决策方法

交通环境中存在着众多影响自动驾驶车辆行为决策安全的不确定性因素, 准确并及时地处理不确定性因素对自动驾驶车辆安全至关重要。因此, 建立了以人工驾驶行为分类为基础的贝叶斯网络(Bayesian network, BN)行为决策模型。利用决策树分类算法对人工驾驶行为进行分类, 利用BN建模驾驶环境并生成最优驾驶动作, 此方法既可以及时地分析人类驾驶员行为类别, 又能够充分考虑驾驶场景中的不确定性因素。利用仿真工具PreScan设计仿真实验, 仿真结果表明行为决策模型能够给出安全、合理的自动驾驶车辆行为。     

单路口交通流控制动态响应的仿真研究

要实现对交叉路口交通流的有效控制，必须研究路口交通流的动特性．由于单个路口是整个路网最基本的被控对象，而爱尔朗分布是一种包含了众多类分布的广义随机分布，随着其参数的变化能够提供一系列随机分布，从而较好地描述了交通流的不确定性．因此，针对车辆到达服从爱尔朗分布条件下单个交叉路口信号控制的动态响应，以使研究具有普遍性．鉴于交通流的不确定性和复杂性，无法建立数学模型，只能采用仿真试验的方法．从仿真试验的结果分析出路口交通流控制动特性的特点，得出一些对提高交通流控制效果有参考价值的结论．     

用于估计信号交叉口行人延误的微观仿真系统

针对发展中城市中由定周期两相位交通灯控制的交叉口，建立了用于估计行人延误的微观仿真系统。信号灯周期被划分为一系列分相位，每个分相位持续1s。仿真系统包括车辆发生器、行人发生器、行人模型、统计模块等。其中，车辆发生器用于估算各分相位穿越人行横道的车流率，进而产生车辆序列；行人发生器用于产生到达人行横道的行人序列；行人模型包含若干行人行为规则；统计模块用于统计各分相位到达行人的平均延误，以及总的行人平均延误。最后，微观仿真系统用采集自西安市一个信号交叉口的数据进行了验证，结果表明它能比较准确地估计行人延误。     

混杂交通微观仿真初探

中国的城市交通大多数属于混杂交通,具有机动车、自行车、行人等3种交通参与者混行,以及违规现象普遍的特点。文章介绍了对混杂交通微观仿真的初步研究,重点介绍了交通参与者模型的构建,尤其是其决策机子模型的构建。在文章的最后,给出了一个混杂交通系统中的无信号交叉口的仿真实例,仿真效果已经初步表现出混杂交通的特点。     

城市单交叉路口交通流实时遗传算法优化控制

针对单交叉路口多相位交通流建立了一种实时动态模型 ,并简要介绍了一种实时遗传算法优化控制方法 .通过对本周期及前一个周期的车流量进行实时测量 ,采用线性预估方法 ,对下一个周期的车流量进行预估 ,以最大通行能力为路口模型控制性能指标 ,从而确定下一周期的相位配时方案 .采用 C语言编程进行实时仿真实验 ,仿真结果表明 ,实时优化性能良好、性能稳定.     

单路口交通的多相位实时模糊控制

讨论单路口多相位的交通信号控制 ,控制方法采用实时模糊控制 ,提出以当前相的主队列、最近1 0秒车辆到达数、后继相的主队列三者决定信号配时的方法 ,给出了该三维模糊控制器的设计 .根据通过交叉口的车辆停驶过程 ,推导出交叉口平均车辆延误计算模型 .对上述控制器进行四相位交叉口的仿真试验 ,以通过交叉口的平均车辆延误作为性能评价指标 ,仿真结果表明 ,控制效果比较满意 ,优于定时控制方法     

A Traffic Simulation Model for Analysing Capacity and Service Level at Signalized Roundabouts

ＡＴｒａｆｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＭｏｄｅｌｆｏｒＡｎａｌｙｓｉｎｇＣａｐａｃｉｔｙａｎｄＳｅｒｖｉｃｅＬｅｖｅｌａｔＳｉｇｎａｌｉｚｅｄＲｏｕｎｄａｂｏｕｔｓＪＵＡＮＺｈｉｃａｉＹＡＮＧＹｉｎｓｈｅｎｇＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＣｏｌｅｇｅ，Ｊｉ...     

基于元胞自动机的道路交通堵塞仿真研究

意外交通事件的发生会干扰正常的交通流秩序,甚至引起交通堵塞。建立交通意外事件影响下的交通流仿真模型,将能有效地对拥堵传播控制进行研究。对堵塞车流中车辆个体的行为特征进行了详尽分析后,通过设置＂挤车变道＂规则对现有的元胞自动机模型进行了改进,建立起一种适合描述交通堵塞传播的元胞自动机模型。该模型能够较为准确地模拟出堵塞交通流的时空传播过程。最后,利用本模型探索了主要交通流参数对堵塞传播的影响规律。

Abstract：

Traffic incidents will reduce the traffic capacity,and even cause the traffic congestion. So building an effective simulation model is necessary to study the rules of congestion＇s propagating. The behavioral characteristics of individual vehicles in the traffic jam are different from others,but the current traffic CA （cellular automaton） models neglect those differences. The differences were taken into account by introducing some new rules into the old CA model. With the new CA model,the process of traffic congestion＇s propagating could be simulated correctly. Lastly,the relationships between congestion＇s propagating and some traffic parameters were explored by this model.     

城市快速路入口匝道交通控制及优化

针对城市快速路入口匝道的信号灯控制方案，借助车流波动理论，分析了该类交叉口内部的车流运行时空特性，描述了快速路、入口匝道上的车流在交叉口的排队过程，以交叉口车流总延误最小为目标，快速路与入口匝道的绿时分配以及信号周期为参数，建立了城市快速路入口匝道交通控制优化模型，并通过一个实例对优化模型和求解算法进行了验证。研究结果表明：当快速路及匝道绿灯时间均满足最低要求而交叉口有效通行时间（信号周期与周期损失时间的差值）仍有富余时，应将富余的可通行时间分配给快速路，以使得交叉口车流总延误最小。快速路入口匝道交叉口的车辆平均延误由优化前的16.76 s下降至13.18 s，同比下降21.36%；匝道最大排队长度由48.82 m缩短至33.28 m，同比下降31.83%。     

信号平交路口右转机动车穿越直行自行车决策行为研究

运用信息的观点分析了平面交叉口内右转机动车穿越直行自行车的微观行为,认为该行为包括混合交通的信息感知、信息处理、穿越判断决策和执行四个环节;利用大量实际数据,重点分析了穿越判断决策.侧重研究了影响机动车穿越决策的主要因素及其相互的关系,利用Logistic模型建立了穿越决策行为模型,最后利用实际数据对模型进行了检验.     

无检测器交叉口交通流量预测的灰色神经网络模型

为解决一般预测方法要求原始数据量较大,而无检测器交叉口获得的交通流量数据又非常有限的矛盾,提出了一种基于灰色神经网络的无检测器交叉口交通流量预测方法。通过选择不同长度的历史数据构建不同的灰色预测模型,对于不同灰色预测模型得到的预测结果再使用神经网络进行组合,该方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单,而神经网络具有非线性拟合能力的特点。以107国道新市站2002年观测的交通流量作为原始数据,采用灰色神经网络进行时交通流量预测,结果表明了该方法是有效可行的。     

多态交通条件下交叉口定时控制延误模型

延误是评价交叉口服务水平的基本指标, 延误模型对交叉口信号控制方案的选择意义重大. 在多态交通条件下, 采用现有模型分析信号控制下交叉口延误程度存在较大误差. 为适应交叉口交通流的多态性, 基于混合Gamma分布稠密性, 准确拟合交叉口到达车头时距数据. 运用拟合概率函数, 统计交叉口进口到达交通量概率. 将交叉口按照到达交通量大小分为欠饱和、过饱和两种状态, 根据统计概率提出交叉口信号定时控制延误模型. 实例分析表明, 基于混合Gamma分布的延误与实际结果更为吻合.