高速公路浓雾环境下换道决策规则提取及决策算法

依据换道决策规则进行换道是当前无人驾驶车辆常用的决策方法之一。针对浓雾环境下换道决策规则提取困难和研究较少的问题,研究了高速公路浓雾环境下的换道决策行为。首先,招募24名职业司机,利用Auto Sim驾驶模拟舱搭建虚拟高速公路浓雾环境进行驾驶实验;其次,提出了基于CART决策树的换道决策规则提取方法,提取出15条换道决策规则;最后,对换道决策规则进行了验证。结果表明,用CART决策树算法提取高速公路浓雾环境下换道决策规则是可行的,提取的规则能准确反应驾驶员换道行为的决策过程,可为高速公路浓雾环境下无人驾驶车辆的换道决策提供一定的理论支撑。     

基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测

为排除驾驶员在换道过程中存在的交通安全隐患,基于驾驶员操纵特性和交通环境状态分析,提出了一种能有效预测驾驶员换道行为的方法。依托自然道路条件下的实车实验,将驾驶员视觉特性与数据分析相结合,确定了意图时窗宽度为5 s。依据在车道保持与意图换道两阶段的操纵特性和交通环境等参数差异化分析,构建了换道行为预测的表征参数体系。引入二元Logistic模型,确定各参数的回归系数,并进行换道行为预测。研究结果表明:该模型可至少提前2. 5 s预测出换道行为;且换道行为起始时刻的预测精度为96. 34%。与基于视觉特性和转向灯状态预测换道行为相比,具有更高的准确率和更优的时序性。     

基于时依等比例风险回归模型的换道时长影响因素

研究了基于时依等比例风险回归模型的换道时长（LCD）影响因素。利用开源HighD数据集,提取了560条完整的换道（LC）轨迹,对整体换道时长分布进行了非参数估计;引入时依等比例风险回归模型,对当前车辆换道时长的影响因素进行分析。结果表明：大部分驾驶员在3~8 s内完成换道行为;共有6个变量显著影响换道时长,其中最为关键的为当前车辆自身车速,同时当前车道的前车与目标车道的后车对换道时长的影响也非常显著。     

基于自然驾驶数据的高速公路出口换道决策模型

为研究高速公路出口换道行为特性,分析驾驶员换道决策机理,依托上海自然驾驶实验所采集的驾驶行为样本和车辆运行参数,采用Google Earth标定行驶路径及高速公路出口范围以筛选出口样本,并根据车道偏移参数和方向盘转角识别换道行为;以单向4车道高速公路为例,综合考虑行驶路径信息和交通流环境,基于随机效用理论,采用Binary Logit(BL)模型拟合构建换道决策模型,得到车道效用函数;基于效用函数作出高速公路出口范围内在自由流、稳定流和拥挤流水平下的分车道效用分布图,并进行同质性和异质性分析.结果表明,换道决策模型准确率达到86.21%,各变量影响均可得到合理解释;根据效用分析,出匝车辆的换道行为是出匝意愿与通行环境改善需求两方面平衡的结果,兼有强制性换道与自由性换道的行为特性,且随着交通流状态由自由流过渡到拥挤流,后者影响逐渐增强,表现为上游向左换道行为趋于活跃、下游向右换道位置接近出口.     

基于效用理论的车辆换道交互行为及决策模型

研究分析道路交通环境下的车辆换道交互行为,客观反映车辆微观行为特性及宏观车流运行规律。通过分析车辆换道微观驾驶行为,构建Logit模型定量分析驾驶人换道行为决策过程,基于“效用理论”思想,实现驾驶人决策效用最大化。选取青岛市杭鞍快速路实际交通流为研究背景,标定模型相关参数;进一步仿真验证了分层Logit模型的准确性。研究成果可为智能网联交通环境下的车车交互、车路协同和自动驾驶系统提供理论支撑和方法依据。     

基于实车试验的驾驶人换道行为多参数预测

针对驾驶人在换道时若出现决策失误,极易引发交通事故的问题,通过在真实交通环境中进行实车试验,采集车辆运动状态、驾驶人操作行为以及头部运动特性、周围交通环境等数据;通过对换道意图阶段和车道保持阶段数据参数的对比分析,提取能够表征驾驶人换道意图和行为的特征参数;通过建立BP神经网络模型,以不同特征参数作为输入向量对待测样本进行预测,确定最终的输入特征指标,并基于建立的BP网络模型,进行驾驶人换道行为预测。研究结果表明:换道前2s内的预测准确率为94.4%,灵敏度为93.33%,能够准确预测出93.33%的换道行为;该模型能够有效预测驾驶人的换道行为,且准确率高、时序性强。     

基于车辆对道路不满意度的微观换道决策

自动驾驶汽车有着极大的应用潜力且高速公路环境下车辆变换车道是常见的行为。为进一步分析高速公路中自动驾驶汽车的微观换道决策,本文定义道路不满意度来表示车辆对行驶道路的不满意程度并将车辆换道意图的产生按本车是否达到目标车速而分为两类,当本车达到目标车速时为第一类,换道意图产生源于本车与前车间距的减小和本车相对于前车速度的增加。当本车未达到目标车速时为第二类,换道意图产生源于本车与前车间距的减小和本车达到目标车速时相对于前车移动距离的增大。针对不同类换道意图的产生机制,结合模糊推理设计道路不满意度算法。换道决策利用当前行驶车道和邻近车道的道路不满意度大小、安全跟车距离、换道安全距离来综合决定换道意图的发生。最后在MATLAB环境下搭建自动驾驶环境并仿真换道决策模型,结果显示本文相比其它换道决策,本文不仅考虑换道安全而且也考虑了目标车道和本车道的跟车安全,更具有实际意义。同时本文的模糊换道决策能兼顾安全性和智能性且适用于依目标车速定速巡航、为达到目标车速而加减速等多种复杂工况下的换道情况。     

基于元胞自动机的双车道环岛交通流特性研究

针对以元胞自动机模型模拟单车道环岛交通行为推断多车道环岛交通流特性的局限性,通过分析双车道环岛上车辆在自由流下的期望行驶路线、在非自由流下的期望换道临界位置和极限位置,描述双车道环岛上车辆的换道决策,建立双车道环岛的元胞自动机模型。数值模拟分析结果表明:环岛总延误时间与环岛限速、车辆驾驶员熟练程度以及车辆左转概率有关,同时也受环岛周长的影响;在其他因素不变的情况下,若环岛周长越小、车辆限速越大、车辆左转概率越小以及驾驶员熟练程度越高,则环岛总延误时间越小。     

信号交叉口上游路段网联车换道博弈特性及模型

为提高网联驾驶车辆在信号交叉口上游路段与驾驶员车辆换道博弈的主动性,以左转网联驾驶车辆为研究对象分析该路段的强制换道博弈特性。首先,通过分析信号交叉口上游路段车辆的行驶意图和换道行为,设定驾驶人期望函数来客观反映车辆的行驶需求,以车辆的安全和行驶效率为收益并进行量化,在完全信息的假设下通过博弈均衡解得到最优换道决策来实现换道收益最大化;其次,为提高换道的舒适性,以五次多项式规划换道轨迹并实现网联驾驶车辆对驾驶员车辆博弈换道的过程;最后,利用仿真试验对模型进行验证,分析不同换道位置和绿灯剩余时间等因素对网联驾驶车辆决策的影响。研究结果表明,在信号交叉口上游非合作博弈强制换道过程中,随单位换道位置增加换道概率平均增加0.69%,随单位绿灯剩余时间增加车辆换道概率平均降低0.82%。通过仿真分析信号交叉口上游路段车辆的博弈换道特性和决策倾向,有利于为网联驾驶车辆换道提供决策引导。     

基于轨迹数据的高速公路养护维修作业区车辆换道特性研究

为了确保高速公路养护维修作业区人车安全、科学制定交通组织和管控措施,基于无人机航拍行车风险区域内高质量交通流视频,提取车辆运行轨迹数据以研究车辆换道特性.为克服将开启转向灯作为车辆换道起始点的不合理之处,提出根据车辆运行轨迹线与车道线之间的几何关系确定车辆换道起始点、结束点的方法;提出利用行车风险区各车道换道频数、频率热力图描述换道起始点空间分布的方法;建立二次回归模型,刻画分车道的车辆换道长度与换道起始点的关系.研究结果表明:封闭车道上的车辆需要全部换道,可通行车道上部分车辆也存在换道行为,且距封闭车道越近受影响越大,车辆换道率越高;各车道车辆换道行为存在横向延迟扩散现象,距离封闭车道越远的可通行车道上车辆换道频率高的区域出现越晚;随着换道起始点越来越靠近工作区,行车风险区域内车辆换道长度呈下降趋势,并且距封闭车道越远的可通行车道上车辆换道长度下降越明显.     

虚幻4驾驶模拟器设计和驾驶员特性分析

深入研究人类驾驶员的驾驶行为和特性,对推动智能汽车向高度自动驾驶发展具有重要意义。采用驾驶模拟器研究驾驶员在复杂交通场景下的驾驶决策和驾驶行为,成为近年来的一个研究热点。基于虚幻四引擎UE4交互式视景仿真技术,通过车辆、道路、建筑、交通灯、行人、路牌等交通元素的驾驶视景仿真环境搭建,开发了CarSim汽车动力学模型和罗技G29力反馈方向盘踏板的具有高拟真度人机交互的驾驶模拟系统。并设计了典型工况下的驾驶模拟试验,通过实时采集驾驶员驾驶数据,对驾驶员特性进行研究。研究结果表明:该驾驶模拟器具有逼真的驾驶体验,利用模糊C聚类算法(FCM,fuzzy C-means),将驾驶员特性进行准确分为6个聚类,可以将驾驶员特性进行准确分类,确立驾驶员特性与驾驶能力的关联,为进一步建立实时驾驶权分配研究奠定了基础。     

基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统研究

针对传统车载交通信息数据发布系统存在操控复杂、用户体验效果差、响应时间过程等问题,提出一种基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统。在车联网环境下,设计车载交通信息数据实时发布系统的硬件部分,其主要包括ARM处理器、GPS接收模块、行车记录信号采集模块、接口模块、存储器、车载网络、报警模块等。通过层次分析法对主因子决策权重进行分析,对驾驶行为特征进行提取,提取结果即为驾驶行为识别结果,根据识别结果和交通安全调查结果得到影响驾驶员行为的关键组成因子,实现对异常汽车运行信息和异常驾驶行为信息进行警报处理。实验结果表明,所研究系统易于操控,并具有良好的人机交互体验,能够减轻驾驶员心理负担,提高驾驶安全性,且响应时延低。     

基于车间通信的换道策略研究

针对道路交通系统中换道行为产生的干扰作用,提出了基于车间通信的两阶段车辆换道策略。基于NGSIM数据对普通车辆换道行为进行分析,建立两阶段换道模型。模型第一阶段考虑影响换道的六个影响因素,构建二元Logit模型,估计车辆换道概率;第二阶段利用安全条件确定车辆换道行为是否实施。对于互联车,在换道模型第一阶段考虑更加精确的实时交通状态信息,设计了对应的换道策略。通过数值模拟,分析不同换道策略对交通流的影响。结果表明,基于车间通信的换道模型考虑了本道和目标车道更多车辆的速度及位置信息,效用函数使得车辆的换道行为考虑了更大范围内平均车速和平均车距的因素,而不仅仅局限于最近邻范围内交通状态的局部效用,从而抑制了换道的频率及其产生的干扰,增加了道路交通系统的通行效率。     

基于分层logit模型的车辆换道行为研究

研究分析复杂交通场景中车辆换道行为,揭示车辆运行特性及其规律。基于效用理论方法,以实现驾驶行为决策效用最大化为目标,建立车辆换道分层Logit模型。系统分析影响车辆行为变化的因素,建立各层次参数变量相关模型。仿真分析表明:较一般的车辆行为模型,车辆换道分层Logit模型更能准确地描述实际交通场景中车辆换道的行为决策过程,有效提高车辆运行效率。研究结果为智能车路协同与交互行为、车辆可变限速技术、自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑。     

山区城市道路交叉口纵向减速标线影响

道路交通安全问题是一个受各种因素影响的复杂的系统问题,受不同的驾驶员特性、汽车性能、道路条件及环境之间的相互影响。对速度的分析应该从实际的行驶环境出发,结合车辆行驶轨迹和其他事故致因系统分析。本文通过实车试验的方法对设置纵向减速标线的山区城市道路交叉口路段和未设置标线的对比路段的交通流量、区间速度、驾驶员瞳孔指标和轨迹横向偏移量等试验数据进行采集,再结合山区城市道路交叉口处的交通特性和道路基本参数等数据,分析试验路段的交通流特性、驾驶员生理行为指标和轨迹规律。试验表明:在城市道路交叉口设置纵向减速标线后车辆在试验路段和对比路段的偏移量分布频率最大值42.62%和38.18%在（0.5,1]区间内;在山区城市道路交叉口段设置纵向减速标线可以提前警告驾驶员控制车速等有利的影响,提高交叉口行驶安全性。     

基于决策树模型的汽车驾驶倾向性判定方法

驾驶倾向性反映了驾驶员在车辆操作和运动过程中表现出的心理情感状态,对交通安全极为重要,准确地确定驾驶倾向性是研究驾驶员行为的难点.从研究驾驶员生理-心理特性的角度出发,利用决策树能融知识表示与获取于一身的优点,将决策树用于驾驶员驾驶倾向性的研究,实现了对驾驶员行为的模拟再现.仿真结果表明,该方法用于驾驶员驾驶倾向性的研究是可行的.     

有人与无人驾驶车辆交叉口驾驶博弈模型

针对有人与无人驾驶车辆在交叉口存在冲突时的协调控制问题,引入智能网联车辆的设计思想,将交叉口存在交互行为的决策个体建模为博弈中的参与者,以冲突车辆的速度改变方案为博弈策略,构建双方的收益矩阵,而驾驶收益采用行车安全收益、行车效率收益和行车舒适性收益来计算,求解博弈模型的纳什均衡,作为双方的最优驾驶策略组合,完成交叉口多车冲突的协作优化.模型加入驾驶员类型的多样性模拟,基于Matlab对提出的算法进行验证,结果表明无人驾驶车辆会根据对方驾驶员行为调整自身的行为策略,与基于冲突表的协作算法对比,本算法的冲突消解所用时间更短,在确保安全的同时提高了冲突车辆通过路口的效率.      

基于驾驶员类型分析的智能车辆交叉口行为决策

提出一种基于车辆行为交互的两阶段智能车辆交叉口行为决策方法.第一阶段通过基于模糊逻辑的驾驶员激进程度判别模型,判断交叉口其他车辆的驾驶员类型;第二阶段通过驾驶员激进程度与碰撞到达时间（TTC）进行行为决策.使用Prescan和Matlab/Simulink进行交叉口联合仿真.结果表明,该方法可以使智能车辆安全有效通过有其他车辆通行的交叉路口.