冰雪路面城市快速路跟驰模型研究

针对冰雪路面城市快速路的跟驰模型进行了研究。首先对两种常见的冰雪路面进行了交通调查。根据调查结果对不同冰雪路面城市快速路交通流的自由流速度、平均速度、速度分布,相邻跟驰车辆的车头时距、车头时距与相对速度的相互关系等微观特性进行统计分析,定量地研究不同冰雪路面形态对城市快速路跟驰行为的影响。其次,对不同类型的优化速度函数特征进行对比分析,依据Greenshields速度-密度关系建立期望车速模型,依据车辆不同跟驰状态建立冰雪路面最小安全距离模型,并由此构建冰雪路面优化速度模型。基于现有跟驰理论研究成果,以线性跟驰模型建模思想对全速度差模型进行改造,结合冰雪路面优化速度模型构建适用于冰雪路面的新跟驰模型。最后,利用实测数据对模型参数进行标定,并通过设计实验分析模型的稳定性、加速度非对称性。同时,利用调查数据对新模型和全速度差模型进行模拟分析,结果证明该模型更贴近冰雪路面城市快速路实际交通流,可以为冰雪路面下交通管理措施的制定提供理论支持。     

基于自然驾驶数据的信号交叉口车辆跟驰行为特征分析

为明确城市信号交叉口的车辆跟驰行为特性,基于自然驾驶试验数据,对车辆在减速、加速跟驰状态的车头间距、车头时距和相对速度进行了分布特征分析以及与跟驰速度的相关性分析。结果表明：减速跟驰状态的相对速度主要集中于[-3m/s,1m/s],加速跟驰状态主要集中于[-1m/s,3m/s];减速跟驰状态和加速跟驰状态的车头时距随后车跟驰速度变化趋势相同,确定了跟驰速度小于20km/h的车头时距阈值;去掉跟驰速度小于6km/h的数据后得到的减速跟驰、加速跟驰状态车头时距和车头间距均呈正偏态分布,车头间距集中于5-30m,车头时距集中于1.5s-3.5s;两种跟驰状态车头间距、车头时距的5th、50th、95th特征值与跟驰速度具有较强的相关性。     

GPS数据驱动的车辆跟驰行为建模与分析

为研究道路交通流特性,基于车载高精度GPS跟驰试验数据进行车辆跟驰建模研究,结合深度学习理论和数据驱动方法,构建了基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的长短期记忆(long short term memory, LSTM)车辆跟驰模型。首先,清洗和平滑车辆轨迹数据,并对驾驶特征行为参数及相关关系进行研究,如加速度、车头时距以及速度与跟驰距离特性关系等。在此基础上,制定跟驰状态筛选规则;其次,构建考虑时间序列的PSO-LSTM模型,识别跟驰数据样本集,将当前时刻的前车速度、车头间距和上一时刻的车头时距作为模型输入,预测当前时刻的跟驰车速度;接着,选用25辆车跟驰试验的高精度GPS数据验证PSO-LSTM模型性能;最后,为验证该模型的优越性,选用传统机器学习SVR(support vector regression)模型以及深度学习LSTM模型作为对比。结果表明,基于粒子群优化的长短期记忆模型预测精度高达0.993,整体预测效果高于SVR模型和LSTM模型,其中预测误差指标MAPE(mean absolute percentage error)较SVR和LSTM分别降低了60.02%、1.52%。PSO算法进行超参数优化后的PSO-LSTM模型,能更好地模拟车辆的跟驰行为。     

考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型

分析了传统车辆跟驰模型的局限性,建立了考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型：前后车以相同速度匀速行驶时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度小于前车速度时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度大于前车速度,当前车速度不变时的跟驰模型和前车减速时的跟驰模型．以四种跟驰模型为基础,分别建立了相应的速度一间距关系和车辆追尾模型．追尾模型表明：最小车头距离是后车速度的二次函数,随后车速度急剧缩小;当实际车头距离小于该值时,则会发生追尾事件．     

一种改进的微观跟驰模型

根据交叉口区域内车辆行为的特殊性，在交通仿真中采用跟驰理论对交通流进行研究．针对目前纯微观跟车模型没有考虑驾驶员反应时间的情形，提出了一种改进的微观跟驰模型．该模型根据车辆行驶特点对道路进行区域划分，能结合交叉口区域的特点，确定车辆最小和最大安全距离的界限值，并充分考虑了驾驶员反应时间造成的延迟对于车辆行驶速度和加速度的影响．通过仿真实验，进一步证实了模型的有效性．     

信号交叉口左转车辆跟驰行为建模

跟驰模型是交通流理论的核心内容之一,但左转车辆在交叉口转弯过程中跟驰行为的特征表现,尚缺少基于实际数据的深入研究。针对这个问题,设计了信号交叉口左转车辆跟驰实验,基于高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)和移动地理信息系统采集车辆跟驰行为相关数据,分析了信号交叉口不同转弯半径下左转车辆跟驰速度时变规律及分布本征。在全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型的基础上,考虑跟驰车驾驶员对前导车加、减速反应的非对称性,构建了改进的全速度差模型,并采用遗传算法对模型进行了参数标定。最后,以跟驰车加速度为检验指标,利用实测数据对改进的全速度差模型加、减速度过程的准确性进行了分析与评价。结果表明:信号交叉口左转跟驰车辆的平均运行速度与转弯半径成正相关;在不同转弯半径下跟驰车速度出现频数最高的数值随着转弯半径的增大而增大;改进的全速度差模型,能更好地描述交叉口左转车辆跟驰过程,驾驶员对前导车减速行为的反应比对加速行为的更强烈。     

混合交通环境下降雨对车辆跟驰行为的影响分析与模型构建

针对混合交通环境下车辆跟驰分析时缺少对降雨环境考虑的问题,通过研究驾驶人在降雨环境下驾驶行为的改变,构建在不同降雨强度下适用的跟驰模型。首先,通过Python程序从云控平台数据库中提取车辆跟驰数据和降雨强度数据,分析了车辆在不同降雨强度和交通流状态下的跟驰速度、加速度和车头间距等变化特征以及其相互作用关系,进一步探索了降雨与正常天气下车辆跟驰行为的差异。其次,从优化速度跟驰模型出发,使用加速度衡量跟驰行为特性,综合考虑降雨对前后车相对距离和相对速度的影响,提出了适用于不同降雨强度下的安全间距和驾驶人期望速度确定方法,构建了不同降雨强度下的跟驰模型,并采用遗传算法对新模型进行了参数标定。最后,通过交叉验证方法对标定结果进行了评估,计算了模型输出值与实际值之间的误差。研究结果表明：降雨环境下车辆速度和加速度随着降雨强度的增加有不同幅度的降低,但是车辆加速度变化程度比车辆速度变化程度明显,这说明加速度对于降雨反应更加灵敏;降雨环境下,车头间距受前车速度影响,进而控制后车跟驰速度,不同降雨强度和不同前车速度区间都影响车头间距大小,后车跟驰速度随着车头间距的增大而增大;模型计算结果与实测值的均方...     

考虑交通障碍的双车道扩展交通流模型

借助智能交通系统（ITS）,本文把扩展的车辆跟驰模型应用于双车道,建立根据确定规则进行换道的扩展交通流跟驰模型。通过改变发车车头间距,在开放边界条件下左车道有交通事故发生的时,重现实际交通中的交通流现象。数值模拟发现：双车道交通流模型能够有效的抑制交通流阻塞,提高交通流量。     

基于数据驱动的城市地下快速路跟驰行为模型构建

为了揭示地下快速路交通流的运行特性,利用驾驶模拟器获得的高精度车辆轨迹数据,针对地下快速路提出一种基于数据驱动方法的车辆跟驰模型,并对该模型进行了标定与验证。首先,根据上海市北横通道东段场景模型进行驾驶模拟实验以获取车辆跟驰数据;其次,选择了采用支持向量回归（SVR）方法建立车辆跟驰模型,对模型改进并引入了驾驶行为约束条件;最后,利用实验数据对改进过的SVR车辆跟驰模型进行了标定与验证。结果表明,考虑驾驶行为约束的支持向量回归车辆跟驰模型能很好地描述地下快速路中的车辆跟驰行为;该模型具有一定的可移植性,在其他地下快速路上也有较高的精度。建立的车辆跟驰模型可以量化地分析地下快速路中跟驰车辆间的相互作用,为进行交通仿真和风险研究提供基础。     

一种基于动态期望车头时距的跟驰模型

现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型.     

Modeling Car-Following Dynamics During the Starting and Stopping Process Based on a Spring System Model

Car-following models describe how one vehicle follows the preceding vehicles.ln order to better model and explain car-following dynamics,this paper categorizes the state of a traveling vehicle into three sub-processes:the starting(acceleration)process,the car-folloing process,and the stopping(deceleration)process.The stating process primarily involves vehicle acceleration behavior.The stopping process involves not only car-following behavior but also deceleration behavior.This paper regards both the stopping process and the starting process as spring systems.The car-following dynamics during the starting process and the stopping process is modeled in this paper.The parameters of the proposed models,which are represented in the form of trigonometric functions,possess explicit hysical meaning and definitive ranges.We have calibrated the model of the starting process using data form the Traffic Engineering Handbook and ob-tained reasonable results.Compared with traditional stimulus-response car-following mo     

混有CACC和ACC车辆的连续型元胞自动机交通流模型

现有的混合交通流元胞自动机模型中自动驾驶车辆与手动驾驶车辆在跟驰模型上大多仅存在反应时间上的差别,并不能体现自动驾驶上层控制系统实时调节加速度保持车速稳定的特点,基于Gipps模型和PATH实验室标定的ACC和CACC跟驰模型提出了更符合自动驾驶机理的连续型元胞自动机模型。通过计算机数值仿真分别从速度,流量,拥堵比例以及期望车间时距方面对不同渗透率下的混合交通流进行分析。结果表明,智能网联车辆能有效提高道路通行能力,且能大幅减少交通拥堵;智能网联车渗透率越高,开始出现拥堵车辆的密度临界值越大;同时道路通行能力随期望车间时距减小而增大。     

山区高速公路紧急避险车道辅助车道设置

通过对8处紧急避险车道主线外侧车道车头时距的收集与分析,运用拟合分析和卡方检验,发现当外侧车道交通流小于500veh·h-1时,车头时距符合负指数分布.考虑主线外侧车道交通流量、失控车辆的速度与失控车辆汇入的临界间隙,应用微分法求导得到失控车辆汇入主线外侧车道的汇入概率模型.通过分析失控车辆汇入主线外侧车道的换车道驾驶行为,得到了不同路面状况下车辆汇入临界间隙.在保证失控车辆95%的汇入成功率条件下,计算不同路面状况、主线外侧交通流量与驶入速度下的辅助车道长度设置值.     

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况.针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型.对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模.自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道.运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析.仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性.     

国内典型大城市快速路交通流实测

通过拍摄中国几个典型大城市不同快速路段的交通流录像并进行＂车速-车头间距＂数据采集,建立了一个包含210920组交通流实测数据的大样本数据库,根据实测数据得到的平均车速随着车头间距的增大而增大,符合交通流的基本特征;从超车道到交换道,一般平均速度依次下降,但在出口匝道影响下会出现＂密度倒置＂现象,实测数据转换得到＂流量-密度＂基本图,存在整个密度变化范围里都呈现非线性特征的类型,在小间距数据中,发现存在超过7%的＂高速跟驰＂车辆.     

绿灯充足时段交通违法监控对车速及行为决策影响分析

为了解信号交叉口处绿灯充足时段交通违法监控是否对机动车车速及驾驶人驾驶行为决策产生影响,运用录像法,分别对经过青岛市黄岛区2类4个信号交叉口绿灯充足时段的机动车进行调查。采集了车辆经过交叉口的车速、加速度、所在车道等具体数据,对经过2类信号交叉口的车速及行为决策进行对比分析;并运用logistic回归模型建立信号交叉口驾驶行为决策模型。结果表明在绿灯充足时段,在装有交通违法监控的信号交叉口,进入交叉口前的机动车车速较低,且离散程度较小;进入装有监控的信号交叉口时,驾驶人采取匀速行为决策的比例比无监控情况高22.78%;较减速行为决策相比,加速和匀速行为决策与交通违法监控、车速及所在车道有关。     

路段多车型混合车流通行能力

利用概率论方法,通过对由多种车型构成的混合车流不同跟驰序列,不同组合概率的研究,得到了跟驰车头时距路段多车型混合车流通行能力模型.基于经典车头间距模型,通过对混合车流不同跟驰序列下最小车头间距的研究,得到了多车型混合车流的组合车头间距,进而得到了跟驰车头间距路段多车型混合车流通行能力模型.推广了由大、小2种车型构成的混合车流的通行能力模型.研究表明,路段多车型混合车流通行能力不仅与反应时间、车辆速度、车辆长度、制动性能等有关,还与混合车流的车辆组成状况及跟驰序列相关.最后实例分析了不同小型车混入率情况下路段通行能力的变化状况.