改进Newell跟驰模型与实证研究

为了克服Newell跟驰模型单一考虑跟驰车与前导车之间的车间距进行速度优化描述车辆跟驰行为的不足,在同时考虑车间距和速度差对车辆跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进Newell跟驰模型。通过对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件。并通过在西安市二环南路西段实地拍摄视频采集得到的数据,对模型的参数进行了标定;最后分别采用上述模型对未来交通流趋势进行仿真预测,通过预测结果与实测数据的对比分析,证实了改进Newell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。     

基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型

针对目前缺少公交车辆跟驰模型参数和单一数据采集方式无法获取完整车辆跟驰过程数据的问题,提出一种基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型,采用实测数据进行参数标定和模型验证。通过移动GPS数据采集设备随车采集车辆的运动轨迹和无人机空中悬停俯拍采集公交车辆的停车间距,并进行数据融合处理得到完整过程的公交车辆跟驰行驶数据;通过引入均方误差指标来衡量实际测量值与模型仿真值之间的差异,将公交车辆跟驰模型的参数标定问题转化为一般优化求解问题;通过对实测数据进行统计分析,获取公交车辆的平均停车间距参数;采用粒子群优化算法对智能驾驶跟驰模型中的舒适制动减速度和加速度系数2个参数进行求解,得到模型的最优参数;将验证集中的实测数据与模型仿真值进行对比,对模型参数的效果进行验证,并以厦门快速公交走廊的车辆多编组运行控制为例,对跟驰模型的效果进行进一步的验证,其中头车采用速度优化模型进行控制,跟随车辆则采用上述标定的公交车辆跟驰模型进行控制。研究结果表明：公交车辆跟驰模型生成的数据曲线与实测数据曲线基本一致,跟随车辆与头车在路段上行驶和车辆进出站2个阶段的运动轨迹曲线基本一致,符合车辆跟驰模型的跟随性,进一步证明了...     

基于TSK模型的车辆跟驰模型

为解决传统的基于模糊推理的车辆跟驰模型参数校准精度差的问题,提出了基于TSK模型的车辆跟驰模型.采用改进的基于遗传算法的TSK模型辨识方法,对分组中数据点不足的情况作了特别处理,通过GPS采集跑车实验数据,根据实测数据构建并验证TSK模型.实验结果和理论分析吻合较好,模型精度提高了一个数量级,表明TSK模型用于车辆跟驰模型是可行的.     

基于TSK的车辆跟驰模型

为解决基于模糊推理的车辆跟驰模型在参数校准方面存在的问题,提出了基于TSK模型的车辆跟驰模型。对TSK模型在现实驾驶行为中的意义进行了分析,解释了子系统的工作点和线性方程的物理意义,为TSK模型在车辆跟驰中的深入应用奠定了基础。采用改进的基于遗传算法的TSK模型辨识方法,对分组中数据点不足的情况作了特别处理,通过GPS采集跑车实验数据,从实测数据构建并验证TSK模型。实验结果和理论分析吻合较好,表明TSK模型用于车辆跟驰模型的可行性。     

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。     

多车道下的车辆行为模型研究

针对我国混合交通的特点,提出一个新的车辆行为模型,模型由跟驰模型、邻车影响模型和换道模型共同组成.在新模型中将车辆的跟驰状态划分为一般跟驰和自由行驶,充分考虑了驾驶员的反应延迟.同时,鉴于多车道间车辆的相互干扰,还建立了邻车影响模型,探讨同向及对向的相邻车辆对驾驶行为的影响.运用面向对象开发环境VC 6.0对模型进行软件实现,将仿真计算结果与已有的实测数据进行对比,取得了较满意的结果,证明所建模型符合实际情况.     

改进分子动力学的车辆跟驰模型

为了更好地研究复杂情况下的车辆跟驰特性,将车辆跟驰行为类比为分子在一维管道中相互作用的结果.已有的基于分子动力学的车辆跟驰模型利用需求安全间距和车道限速作为因素建立分子跟驰模型,忽略了车辆相对速度对驾驶员跟驰行为的影响,不符合真实的跟驰情况.因此,将车辆相对速度纳入模型结构中,建立分子相互作用势函数和壁面势函数,并据此构建改进分子动力学的车辆跟驰模型.用高精度车载定位仪器对车辆跟驰过程中的参数进行采集,利用遗传算法对模型参数进行标定并对模型进行分析,分别验证模型在不同跟驰状态下的准确性,并与改进前的分子跟驰模型进行对比.结果表明,改进的分子跟驰模型可以更有效地预测车辆的跟驰行为.     

基于时间安全余量的跟驰模型

为了能够找到CA跟驰模型无法对道路的通行能力进行准确分析的原因,并对之进行改进,分别从时间安全余量和空间安全余量的角度对CA跟驰模型进行了分析。结果表明:由于传统CA模型的跟驰间距是在临界跟驰间距的基础上添加一个空间安全余量,因此在车辆低速时,CA模型推出的跟驰间距会大于现实数据,而在车辆高速时,CA模型推出的跟驰间距又会小于现实数据,从而导致CA模型在分析交通通行能力时不准确;而将模型的安全余量加在时间上,则可以在车辆中、低速条件下有效地克服传统CA模型的不足之处,其仿真数据与实地采集的数据,在车流速度不超过60 km/h时有较好的吻合度。     

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。     

基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析

为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference, FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明：考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。     

两种驾驶方式构成的异质交通流稳定性研究

对由两种驾驶方式组成的单车道异质交通流的稳定性进行分析和研究. 利用实际数据对两种驾驶方式对应的最优行驶速度车辆跟驰模型及智能驾驶员车辆跟驰模型进行参数标定,使用线性稳定性分析方法获得了异质交通流的稳定性条件,并定义了异质交通流的稳定性函数和驾驶方式的稳定性函数,在此基础上进行了仿真实验. 研究结果表明异质交通流的稳定性受两个关键因素的影响:驾驶方式在交通流中的比例和驾驶方式的稳定性函数. 仿真发现智能驾驶员的驾驶方式比最优行驶速度的驾驶方式具有更好的稳定性. 此外,还获得了在不同的速度下,有关不同驾驶方式比例的稳定性变化曲线.      

加速度与多速度差模型及稳定性分析

在多速度差模型(Multiple Velocity Difference Model, MVDD)的基础上,给出了一个扩展交通流模型--加速度差与多速度差模型(Multiple Velocity and Acceleration Difference Model, MVADM).在MVADM中,尝试利用前车的加速度差以提高交通流的稳定性.通过线性稳定性分析,发现与MVDM相比,MAVDM模型中自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域有明显增加.     

车联网环境下自动驾驶交通流建模与分析

在车联网环境下,对原有自动驾驶交通流跟驰模型进行改进,构建新的自动驾驶跟驰模型,并理论推导在不同自动驾驶比例下混合交通流稳定性的解析判别条件,从混合交通流稳定域角度对比分析模型改进前后混合交通流的稳定性。结果表明,相比于原自动驾驶跟驰模型,改进后的模型能有效缩小混合交通流不稳定区域,降低混合交通流全速度范围内稳定时所需的最低自动驾驶比例,从而提升自动驾驶混合交通流的稳定性。     

自动驾驶车辆对人工驾驶车辆跟驰行为影响分析

针对自动驾驶车辆（automated vehicle, AV）与人工驾驶车辆（manual vehicle, MV）组成的混行跟驰环境，基于Waymo公开数据集研究混行环境中AV前车对MV后车跟驰行为的影响。首先，探究混行环境中期望安全裕度模型和智能驾驶人模型的建模能力和模型参数变化，研究表明，混行环境中MV跟驰行为的机制没有发生变化，但是MV驾驶人的减速敏感程度更低。其次，从跟驰安全性、稳定性和环境效应3个方面对混行跟驰行为进行进一步分析得到，混行环境中的MV跟驰行为的稳定性和环境效应得到了改善，但是安全性并没有发生变化。最后，通过对前车速度波动性进行讨论发现，AV前车主要是通过降低自身速度波动性，从而抑制MV后车的速度波动性，改善MV后车在稳定性及环境效应方面的表现。     

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.     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.     

车距自控系统跟车模型稳定性仿真分析

用仿真分析方法,对可能用于车距自控系统的跟车模型的稳定性作了分析,主要内容包括：选定了３种可能用于车距自控系统的跟车模型,在以通行能力为约束的条件下,以前车突然制动与平稳降速２种典型驾驶行为和行驶车距与车速２种主要车辆行驶参数,对选定的３种跟车模型作了仿真,根据仿真结果给出了适用于车距自控系统的变速控制模型。