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。     

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.     

基于双曲正切函数的小客车换道轨迹模型

通过Simi-Motion软件提取高速公路出口路段无人机航拍视频的左换道(LLC)和右换道(RLC)车辆轨迹数据,基于双曲正切函数建立了新的车辆换道轨迹模型,将新模型与传统的样条曲线函数、五次多项式、正弦函数轨迹模型进行对比分析.通过对模型参数的敏感性分析、拟合优度检验、CarSim仿真分析证明了新模型的特点和适用性.研究表明:相比于传统的换道轨迹模型,新模型具有较高的拟合精度,且模型中各参数均具有实际物理意义,模型中参数τ值表征驾驶员出口路段换道行为的紧急程度,该参数的存在使得新模型具有普适性和应用价值.利用这一特性,该模型可以生成特定驾驶环境的车辆换道轨迹,有助于与换道有关的道路几何指标研究和驾驶员辅助系统(ADAS)的开发和应用.     

基于微观换道的高速公路双车道出口辅助车道长度研究

为研究辅助车道长度确定的基本原理和合理长度,采用无人机航拍视频及YOLOv3目标检测算法提取双车道出口辅助车道路段车辆的原始轨迹数据,通过卡尔曼滤波和Frenet坐标系转换,得到了车辆微观换道特性和速度分布特征。以修正双曲正切函数换道模型拟合换道轨迹,左、右换道拟合优度分别为97.48 %、97.62 %。根据路段车辆运行和微观换道特性,建立了双车道出口辅助车道长度计算模型,将辅助车道划分为右换道段、反应段、等待段和左换道段4个组成部分。研究表明：出口辅助车道长度中最主要的影响因素是换道长度,其与行驶速度正相关,和《路线规范》相比,明确了辅助车道最小长度的计算原理,界定了辅助车道的范围,为设计中灵活运用提供了参考。     

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。     

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。     

加权指数损失下长短时记忆网络换道意图识别模型

针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33％,宏平均精确率为89.04％,宏平均召回率为92.84％,宏平均F1值为90.33％.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果.     

信号交叉口可变导向车道上游检测器布设及触发条件研究

为提高设有可变导向车道的信号交叉口进口道车辆运行效率,使上游车队平滑过渡到进口道,对可变导向车道上游交通特性进行了分析,明确进口道上游车辆换道的主要区域及换道特性,为可变导向车道上游检测器的布设提供了依据. 同时,基于检测器数据的可变导向车道控制策略,提出检测器的触发条件及触发时间点的选取方法,通过VISSIM仿真和具体实例对给出的控制策略进行了验证,结果表明该方法可以提高信号交叉口的通行能力,并且提出的触发条件和触发时间点能够使进口道上游车辆平滑过渡到进口道.      

考虑服务水平的路段随机动态行程时间可靠性

在路段行程时间可靠性的研究中,对于路口排队延误的处理多为设置固定延误值,缺乏对随机路网条件下路口延误的动态分析。针对时变的道路网络,根据交通流在交通网络上的运行特性,考虑出行者与路况的交互作用,综合考虑车辆排队、信号相位、车流速度的相互影响,确定不同道路服务水平下的随机动态路段行程时间可靠性。研究结果表明,考虑随机动态路口排队延误的行程时间具有较高的可靠性。     

车联网环境下匝道汇入区瓶颈换道优化

高快速路汇入区（即合流区）瓶颈是交通流运行的咽喉，汇入瓶颈交通流失效会加剧拥堵，诱发交通振荡以及事故率上升等一系列问题。与现有研究大都通过调节匝道汇入车辆行为或主线车辆速度进而试图改善汇入区交通流问题不同，该研究聚焦于瓶颈汇入区上游主线车辆，通过动态调节汇入区上游主线车道车辆分布，提升汇入区通行能力。具体而言，研究提出一种可以对网联车（CV）进行双向换道建议的混合整数线性规划模型，该方法不依赖于交通流基本图设定的临界密度，通过实时计算每一辆个体CV的向左、向右或保持车道决策以优化车道流量分布，减少汇入车辆干扰，提升汇入效率。基于VISSIM交通仿真软件，通过二次开发搭建了汇入区瓶颈换道优化实时仿真评估系统，并对该方法进行了验证，测试不同流量组合和不同CV渗透率下算法的有效性。各车道时空轨迹表明该换道建议优化方法可以有效减小汇入车辆冲突，车均延误分析结果表明在单车道平均流量1 550 ~1 800 veh·h^-1区间，即汇入瓶颈失效关键流量区段，换道建议优化方案相比原方案能显著改善汇入区的运行效率，车均延误可降低10 %~50 %左右。CV渗透率敏感性分析表明，在较低的0.2~0.5渗透率下即可达到减小延误的目标。