混合交通环境下逼近最优换道策略的 无人车驾驶模型

针对无人车在现实交通流中的驾驶行为以及车辆间相互影响机制还不明确的现状,提出逼近最优换道策略的无人车驾驶模型.结合无人车周围的交通环境,引入驾驶行为指标体系,利用层次分析法测算指标权值.基于欧氏距离与灰色关联分析的Topsis(Technique for Order Preference by similarity to an Ideal Solution)法建立驾驶行为决策模型来计算换道最优逼近值,代替随机换道策略驾驶模型中的随机概率值;建立逼近最优换道策略的无人车驾驶模型,利用美国洲际5号公路的实际交通数据对新模型进行数值仿真.结果表明:逼近最优换道策略的无人车驾驶模型明显优于随机换道的无人车驾驶模型,能够改善交通拥堵状况,提高整个道路车辆的行驶速度.     

考虑侧向偏移的车辆行为特性及优化速度模型

针对车流优化速度模型在侧向偏移方面的尚存缺陷,提出了考虑侧向车影响及侧向偏移的优化速度模型。综合考虑了车辆侧向偏移的影响因素,基于刺激-反应机制和车辆跟驰理论,系统分析车速优化模型,协同考虑换道车辆侧向偏移的影响因素,建立车辆行为特性的优化速度模型,并在典型的减速换道场景中进行仿真分析。结果表明,考虑侧向偏移的优化速度模型能够更加贴合实际交通状况,切实体现车辆驾驶行为特性规律,研究成果为车辆平稳运行和安全换道提供理论依据。     

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.     

拥堵状态下驾驶人心率与不良换道的关系模型

道路交通拥堵已成为交通领域的研究热点,交通拥堵对驾驶人的生理和行为特性产生了显著影响,选择驾驶人心率指标和斜插型换道比例来分别表征交通拥堵状态下驾驶人的生理状态和行为特征,并通过实测试验获取交通拥堵压力系数、驾驶人心率均值和斜插型换道比例的同步数据,引入BP神经网络理论构建拥堵压力系数和心率均值对不良换道行为的联合影响模型。研究结果表明:该模型清晰地表达了拥堵状态下驾驶人心率与不良换道的关系,为评价道路交通拥堵的危害性提供了新的视觉。     

融合改善型可行性检验模型的换道跟踪方法

现有的最小安全距离换道可行性检验模型通常默认周围车辆处于车道保持状态,且只考虑本车道和目标车道车辆对本车换道的影响,未讨论周围车辆处于车道变换状态或者相间车道车辆变道的影响。为建立更加安全、全面的换道可行性检验模型,实现安全自主换道,分析了车道变换的逻辑架构,重点研究了一种全面考虑周围（包括相邻车道和相间车道）车辆处于车道变换和车道保持状态的改善型换道可行性检验模型,保障车辆换道过程中不与周围车辆发生碰撞。使用基于模型预测控制（MPC）方法实现换道轨迹跟踪控制,设计仿真对比试验,通过PreScan和Simulink联合仿真对所研究的模型和方法进行验证。仿真结果表明提出的改善型换道可行性检验模型比对比模型更加安全高效,MPC控制方法的横向轨迹跟踪误差在1 cm以内,具有很高的跟踪精度。     

基于GPS定位数据的高速公路换道特征分析与行为识别

为了实现对高速公路微观状态的监测,需要对车辆换道行为进行识别.利用车载GPS定位数据获取车辆换道参数,并分析换道车及其周围车辆在换道时的参数统计分布特征,提取换道行为表征参数,建立了基于隐马尔可夫的换道行为识别模型.结果表明:利用该模型可以实现对驶出换道、驶回换道和车道保持行为的较好识别,且能在换道发生后1s识别出换道行为,准确率高达92%.为后期实时换道预警提供参考.     

考虑换道风险影响的城市快速路出口影响区车道管理

为优化城市快速路出口影响区的交通组织,降低出匝车辆的换道风险,提高交通运行的安全性和高效性,依托上海自然驾驶实验数据,提取城市快速路出口影响区出匝车辆的轨迹数据样本,建立出口影响区换道风险评价方法及分级标准;针对三种常见的快速路出口,考虑人、车和路域环境方面的综合因素,利用二项Logistic模型构建换道风险模型,分析不同因素对换道风险的影响程度,以及一定条件下车辆存在换道风险的概率;在此基础上,根据出口影响区的车辆运行信息和换道风险模型,控制换道风险在合理范围内,得到出匝车辆的合理（最迟）换道位置,并提出相应的城市快速路出口影响区的车道管理方法。     

前车刹车状态对交通流的影响

在交通流BJH模型基础上,考虑前车刹车状态对车流行为的影响,提出改进后的交通流BJH模型．模拟结果表明,在道路车辆密集程度不太大时,前车减速刹车是时断时续的影响车流;当道路车辆密集时,密度超过转捩点密度时,平均车间距小于安全车距,驾驶员对前车刹车的行为将作出刹车反应,这样导致了交通阻塞．计算机数值模拟反映了接近实测的交通通行能力以及交通的崩溃．     

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。     

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。     

城市环境下无人驾驶车辆驾驶规则获取及决策算法

城市道路多源信息环境下换道行为决策是无人驾驶车辆实现实际道路行驶的关键技术之一.为提取复杂动态环境下驾驶员的换道决策规则,利用PreScan软件搭建虚拟城市道路环境,基于Simulink建立6自由度车辆动力学模型,采用粗糙集提取驾驶员换道行为决策规则.结果表明本车与当前车道车辆的相对速度维持在4~7 m/s、相邻车道空间距离在20~35 m时驾驶员就会进行换道决策.研究结果可以为无人驾驶车辆在线机器学习提供规则知识库,并为进一步深入研究换道行为不确定决策提供理论基础.      

商用半挂车队列纵向运动协同控制及仿真

基于滑模控制理论设计了一种适用于商用半挂车队列行驶的协同自适应巡航控制算法,并分别采用相邻两车车间通信和领车与跟随车辆直接通信两种通信方式对商用半挂车队进行纵向运动控制,在MATLAB/simulink和Trucksim软件环境下进行联合仿真及性能对比。仿真结果表明,与相邻两车车间通信方式相比较,采用领车与跟随车辆直接通信的方式可以有效缩短每辆跟踪车辆的响应时间和相应的行车间距,增强车队稳定性和安全性,提高道路通行能力。     

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。     

A Simulation System and Speed Guidance Algorithms for Intersection Traffic Control Using Connected Vehicle Technology

In the connected vehicle environment, real-time vehicle-state data can be obtained through vehicle-toinfrastructure communication, and the prediction accuracy of urban traffic conditions can significantly increase.This study uses the C++/Qt programming language and framework to build a simulation platform. A two-way six-lane intersection is set up on the simulation platform. In addition, two speed guidance algorithms based on optimizing the travel time of a single vehicle or multiple vehicles are proposed. The goal of optimization is to minimize the travel time, with common indicators such as average delay of vehicles, average number of stops, and average stop time chosen as indexes of traffic efficiency. When the traffic flow is not saturated, compared with the case of no speed guidance, single-vehicle speed guidance can improve the traffic efficiency by 20%, whereas multi-vehicle speed guidance can improve the traffic efficiency by 50%. When the traffic flow is saturated, the speed guidance algorithms show outstanding performance. The effect of speed guidance gradually enhances with increasing penetration rate, and the most obvious gains are obtained when the penetration rate increases from 10% to 40%. Thus, this study has shown that speed guidance in the connected vehicle environment can significantly improve the traffic efficiency of intersections, and the multi-vehicle speed guidance strategy is more effective than the single-vehicle speed guidance strategy.     

建立安全换道域的换道决策与规划

局部路径规划强调在微观交通场景中输出一条可行驶路径,对每一离散时刻的路径点都要求有极高的安全性和舒适性。现有的局部路径规划方法中鲜有考虑路径曲率是否连续、路径起讫点约束等物理特性的基于安全换道域的换道决策与规划方法。本研究中对典型的换道场景建立了临界安全换道角模型,对无法演变为单障碍车换道场景的双障碍车换道场景建立了安全换道域。对比了几种常用换道路径,筛选出B样条曲线法作为局部路径规划方法,利用换道时间和换道路径平均曲率确定基于安全换道域的最优换道路径,并提出了基于安全换道域的换道决策,联合Simulink和PreScan计算平台在典型换道场景下实现了所提出的换道策略的仿真验证。结果表明,所提出的换道决策和换道路径规划能够实现本车的安全换道。     

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.     

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.      

考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略

汽车加速度和速度因交通环境障碍物实时动态变化,智能汽车避障实时参考轨迹不光滑变化;参数摄动,车速实时变化和采集信号干扰,将造成智能汽车动态侧向避障精准控制困难。为此,提出考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略。该控制策略分为动态轨迹规划层和动态轨迹跟踪层;动态轨迹规划层依据障碍物汽车加速度和速度动态变化,采用基于避障极限位置的动态轨迹规划算法,以规划能够保证智能汽车侧向安全避障的实时参考轨迹;动态轨迹跟踪层设计了考虑了质量、转动惯量和前后侧偏刚度参数摄动的鲁棒控制器,以实现实时动态参考轨迹精准跟踪。最后,利用Matlab/Simulink和Trucksim软件联合仿真,进行所提控制策略仿真验证。仿真结果表明：动态轨迹规划层能够依据障碍物汽车加速度和速度实时变化,实时规划了安全侧向避障动态参考轨迹;轨迹跟踪层克服了质量、转动惯量、前后侧偏刚度参数摄动,以及实时参考轨迹不光滑动态变化,平滑良好地跟踪了侧向避障实时参考轨迹。因此,所提控制策略实现了智能汽车安全动态侧向避障,同时确保了避障过程汽车横摆稳定性。