基于最小安全距离的跟驰模型的建立和仿真研究

在常用的基于车间时距的安全距离模型和基于制动过程的安全距离模型的基础上,建立了在单车道跟驰状态下,前导车分别处于静止、匀速和匀加速等不同状态下,跟随车与前导车不发生追尾碰撞的最小安全距离模型,并考虑了车辆加速度渐变的过程,避免了以往模型中采用加速度突变的问题。最后通过Matlab仿真,验证了该模型能够很好地解决常用模型计算的安全距离出现偏差的问题。     

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．     

基于车路协同技术的信号交叉口改进车辆跟驰模型

为了缓解信号交叉口对交通流的阻断问题,基于车路协同技术提出了信号交叉口速度引导决策方法.考虑信号灯相位差异以及车辆可能面临的交通状况,制定了3个速度引导策略,并构建了改进车辆跟驰模型.通过数值仿真验证了所提模型的引导效果,并分析了引导区间长度对速度引导的影响.结果表明,与已有模型相比,改进车辆跟驰模型能够使更多的车辆在绿灯结束前快速通过交叉口,其他车辆通过速度引导平滑地减速停车或跟随队尾在红灯结束后不停驶通过信号交叉口,消除了车辆速度突变.此外,通过增加引导区间长度能够缓解信号交叉口车辆停车排队现象,进而提高了速度引导效果.改进车辆跟驰模型的可行性和优越性得到了证实.     

基于时变安全距离的跟驰模型反馈控制

为了更真实地反映交通流特性,在Konishi提出的耦合映射(CM)跟驰模型基础上,考虑不同速度下车辆的不同安全距离,设计了新的安全距离表达式,随后提出了一类基于时变安全距离的CM跟驰模型,并对模型的稳定性进行了研究;基于稳定性理论,给出了模型满足稳定和交通拥挤现象不会出现的充要条件,在此基础上设计了一类滞后反馈控制器以更好地抑制交通拥堵;最后通过仿真算例,对比了Konishi模型和新跟驰模型在抑制交通拥堵和车辆行驶过程中二氧化碳排放方面的性能.仿真算例表明:与Konishi跟驰模型相比,基于时变安全距离的跟驰模型的收敛性更强;所设计的控制器能通过调整车队速度有效缓解交通拥堵和降低车辆二氧化碳排放.     

基于单目视觉的跟驰车辆车距测量方法

为了解决结构化道路上跟驰车辆的防追尾碰撞问题,首先在对车辆制动模型进行分析的基础上得到了车辆制动距离的计算公式,进而计算出跟驰车辆与前方车辆之间的安全距离.然后,从针孔模型摄像机成像的基本原理出发,推导出基于图像中车道线消失点的车距测量公式.车距测量结果只与图像中的近视场点到摄像机的实际距离有关,无需对所有的摄像机参数进行标定,从而解决了单目视觉车距测量问题.最后,完成了不同距离处前方车辆的车距测量试验.试验结果表明,该方法的车距测量相对误差小于3％,具备了较高的检测精度,能够满足跟驰车辆防追尾碰撞的应用要求.     

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。     

基于最小安全距离的车辆换道模型研究

通过对车辆换道时车辆的运动轨迹的分析,以最小安全距离MSD(minimum safety distance)作为安全换道的目标,以避免车辆发生碰撞的临界条件为前提,分别建立了双车道环境下换道车辆与其周围车辆之间的最小安全距离换道模型.在车辆换道过程中,对与换道相关联车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了换道车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式,并充分考虑了换道车辆完成换道后的跟驰安全性,既能够较好地保障车辆换道的安全性,又能提高道路的使用效率.最后,借助Matlab仿真软件,以最小安全距离换道模型为理论基础,结合实际例子进行仿真分析,仿真结果表明在车辆换道过程中,最小安全换道距离与换道车辆的加速度、换道时间和换道车辆与周围车辆间的相对速度等有关.     

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ANFIS的高速公路车辆跟驰模型与仿真

为了更好地描述高速公路上驾驶员在车辆跟驰过程中表现出来的模糊、不确定性的行为特征,采用自适应模糊神经网络ANFIS来建立车辆跟驰模型.首先,通过小波分析方法,对采集到的跟车数据进行降噪,消除外界因素的干扰,从而恢复数据的原始信息;根据信号处理方法,利用相关函数计算出驾驶员在跟驰过程中的反应时间.然后,建立以两车速度差、车头间距和后车速度作为输入,以及后车加速度作为单输出的自适应模糊神经网络跟车模型.最终,对该模型仿真训练,自适应生成驾驶员跟驰行为规则,并与传统的GM跟车模型对比分析.结果表明,该网络模型能较客观地反映高速公路上的驾驶员跟驰行为.     

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．