驾驶员视角和后视效应对交通流稳定性的影响分析

交通流跟驰模型是微观交通流仿真和交通安全评估的重要工具,在城市交通规划、交通运行宏观调控等方面广泛运用.传统交通流跟驰模型主要考虑车辆参数,对于驾驶员因素不够重视,本文将驾驶员视角引入全速度差(FVD)模型,研究基于FVD模型的扩展模型,结合驾驶员后视效应,利用线性稳定性分析扩展模型的交通流稳定性特点.通过将驾驶员视角用驾驶车辆体型参数进行数据量化,分析车辆体型参数对交通流稳定性的影响.仿真实验表明:本文研究的扩展模型在车距较小的情况下交通流稳定性要优于FVD模型;驾驶员对视角变化的敏感系数越高,整个交通流越稳定;驾驶员后视概率越高,交通流越稳定;对于大型车辆,车流高峰时期为其开辟专用车道能够提高该阶段交通流稳定性.     

连续记忆效应的交通流跟驰建模与稳定性分析

为了研究驾驶员的自主特性对交通流的影响,考虑实际交通中驾驶员对车速变化的连续记忆效应,本文提出一个改进的自稳定控制驾驶跟驰模型,以期提高交通流的稳定性。通过线性稳定性分析,得到新模型的稳定性条件为a2V′(b)(1-λγ);与Bando的优化速度(optimal velocity,OV)模型相比,自由流稳定的敏感系数临界值ac变小,稳定区域明显增加。数值模拟结果表明,驾驶员的连续记忆效应能够显著地提高车流的稳定性,并有效地抑制交通流堵塞。     

基于追尾危险感知模糊推理的交通流运行安全评价

为了有效替代基于事故数据的传统追尾风险评价方法,对微观驾驶员追尾危险感知模糊推理中的跟驰安全距离计算方法,包括影响驾驶员反应时间的天气状况隶属度函数进行了改进.以此为基础,提出可评价整个行车环境安全的道路行车危险总体感知度指标;构建了一个衡量宏观交通流的平均追尾风险评价指标,并通过Aimsun仿真软件得到不同交通条件下的平均追尾风险评价指标值,采用通过模糊聚类方法对该指标进行等级划分,可为道路交通事故预警技术提供支持.     

基于交通安全场的路口交通模型

提出了交通安全场的概念、性质,并建立了交通参与者安全场之间的冲突模型。通过对交通监控录像的分析,其计算结果与实际观测的数据基本一致,数据都在理想的范围之内。交通安全场模型可以扩展到城市干道以及高速公路的交通流建模,为交通分析、驾驶员培训、交通指挥及微观交通流仿真提供了理论基础。     

基于元胞自动机研究驾驶员特性对信号交叉口交通流的影响

为了研究驾驶员特性对信号交叉口交通流的影响,建立基于元胞自动机的信号交叉口交通流模型,研究驾驶员行为特性对信号交叉口平均车速和车辆延误等的影响。研究表明,不同绿信比情况下,驾驶员特性均对信号交叉口交通流产生较大的影响;冲动型驾驶员比例增加会加快绿灯放行时交通密度的疏散,稳重型驾驶员比例增加可减少绿灯交通流稳定时车辆通行的延误,胆小型驾驶员比例增加可提高黄灯时间内的通行效率以及减少红灯时间内的排队延误。研究还表明,当绿信比超过0.7时,它的变化对信号交叉口交通流影响不显著。     

基于改进模糊C均值聚类算法的城市道路状态判别方法

针对传统模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法与阈值法两种交通流状态判别方法在适用性上的不足,通过分析交通流数据的分布特征,以各状态数据的离散性变化差异作为参考进行状态的划分,在FCM算法的基础上加入历史先验数据与后验概率进行初始聚类中心的优化;并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系与空间分布更加敏感的马氏距离进行算法改良,使交通状态判别结果更加接近实际交通运行状况;并用实验数据进行算法验证,验证了方法的稳定性与结果的有效性,判别结果与数据表现也更加接近。     

用于交通流预测的带距离权重模式识别算法

基于带权重的模式识别算法(WPRA)的交通流短时预测根据历史交通模式所属时段特征区分不同历史状态值权重系数的大小,但权重值的主观设定降低了方法实际应用的可靠性.通过分析基于数据驱动的非参数回归交通流预测算法核心原理,针对WPRA模型权重系数的主观随机性进行预测算法改进,建立了能预测短时交通流的带距离权重的模式识别算法(DWPRA).最后,应用实际交通流数据引入均方根误差进行算法验证,验证结果显示相同近邻K值情况下,DWPRA比WPRA均方根误差降低约4.8%~7.1%,证明了算法的有效性.     

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．     

基于空间句法的兰州市城市道路网络特征分析

以2015年兰州市主城区道路网为研究对象,基于空间句法模型,分别选择连接度、控制值、集成度与智能度指标定量分析其特征.结果表明,兰州市主城区道路网络呈现河谷带状组团式空间分布特征,没有形成完整统一的诸如方格网式或环形放射式的道路系统结构形式,相对独立地形成了城关区、七里河区、安宁区与西固区4大道路网组团,导致组团间道路联系松散,路网的均衡性与整体性差;兰州市主城区道路网络中,高连接度和控制度的道路数量较少,交通选择性整体水平低,而在仅有的高选择性道路中,横向道路的交通选择性强于纵向道路;无论是市级尺度的全局集成度,还是区级尺度的局部集成度,其空间分布都呈现单中心结构特征,距中心越近,拓扑可达性越高,反之亦然.受兰州市河谷空间环境的影响,城市道路网络智能度在市区尺度上表现中度的局部空间对整体空间的连通感知能力,而在分区层面却表现出较强的局部空间对整体空间的连通感知能力.     

基于主客观紧急度判断的车辆行驶模糊控制

紧急情况下驾驶员能否做出准确、及时的判断和操作,对于防止交通事故具有重要的现实意义。为 保证车辆行驶安全,有必要对车辆行驶中紧急度做出判断,并给出相应的控制算法。首先提出基于相对距离、 车速和驾驶员基本特征的车辆行驶中紧急度,同时给出基于模糊推理的车辆行驶控制算法,并对其进行了仿真 运算。仿真结果表明：情况越紧急,驾驶员会越快地采用最大制动减速度;驾驶员基本特征对制动操作的影响 明显。总之,通过模糊推理控制后车的制动减速度,能实现后车的行车安全。     

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。     

基于驾驶视认需求的隧道入口段光环境研究

为实现安全舒适的隧道入口段光环境,从驾驶员视觉功能及需求出发,提出了基于驾驶安全视认的隧道入口段光环境评价方法.以色温5 700K、显色指数70的隧道入口段光环境为研究对象,对小客车驾驶员进行不同运行速度的实车视认试验,得到驾驶员动态视认特性规律;采用驾驶员驾驶过程中对小目标物的视认距离作为入口段光环境安全视认评价指标,应用MATLAB数学统计软件建立了不同运行速度下视认距离与入口段亮度折减系数定量逻辑关系模型;最终得到不同设计速度下能够满足驾驶视认需求的亮度折减系数阈值,与现行规范值相比略高.研究方法和结论可为实际隧道入口段光环境设置、监控及运行管理提供技术参考.     

敏捷驾驶在交通流中的作用

在交通流NaSch模型的基础上,考虑了当车辆速度大于车间距时,司机对前车的敏感驾驶随机减速行为,其概率与最大速度驾驶及延迟加速的随机过程不同,由此提出了一维交通流元胞自动机模型．计算机数值模拟结果得到的基本图显示出交通容量非常接近实测的交通容量,而且还显示出亚稳态特征、滞后效应和相分离现象等复杂的实际交通行为;这都是由于敏感驾驶所导致的,而且表明交通流元胞自动机模型演化步骤的顺序对交通流的状态起了很大的作用．并且这样的模型是合理和符合实际的．     

城市快速路路段交通流状态评估方法

交通流状态分类对于选择交通控制和诱导策略有非常重要的作用,不同的快速路路段设定的交通流参数临界值及变化特性会有所不同.本文考虑到交通流参数对交通流状态判别的影响程度,给出了一种基于加权欧氏距离的相似性度量方法,并确定了交通流状态判别的关键参数.根据整个路段的交通流数据,通过聚类分析构造最小距离分类器,把个别路段的交通流数据作为样本数据,进行了对个别路段的状态评估.实证分析结果表明:在交通流状态判别过程中,密度是最关键的参数:基于最小距离分类的个别路段的状态评估结果与实际情况非常类似,这将为交通控制和管理提供决策依据.     

基于VISSIM仿真的山区高等级公路雾区限速方法

针对目前山区高等级公路雾区限速理论不能切实反映雾区交通流状态的情况,在完善雾区限速理论的同时,提出了具体的限速方法。首先建立不同大气能见度下驾驶员动态可视距离与车速的关系模型;并以驾驶员的动态可视距离不小于停车视距为条件,得到不同雾况等级下的限速值;其次,考虑到雾区交通量对限速值的影响,基于流量-速度模型,对同一雾况等级根据交通量的大小分级限速;最后,以限速值为变量进行VISSIM仿真对比试验,将车速方差和安全车距达标率作为评价限速值优劣的指标,对雾区限速理论值进行优化;该方法适用于不同交通流状态,可为山区高等级公路雾区交通安全保障方案的制定提供参考。     

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．     

基于改进FCM均值聚类算法的城市道路状态判别方法

针对传统FCM算法与阈值法两种交通流状态判别方法在适用性上的不足,通过分析交通流数据的分布特征,以各状态数据的离散性变化差异作为参考进行状态的划分,在FCM算法的基础上加入历史先验数据与后验概率进行初始聚类中心的优化,并将传统欧氏距离替换为对多维度数据之间变化关系与空间分布更加敏感的马氏距离进行算法改良,使交通状态判别结果更加接近实际交通运行状况。并使用实验数据进行算法验证,验证了方法的稳定性与结果的有效性,判别结果与数据表现也更加接近。     

自行车流影响下的网络交通流均衡分析

使用实际可变旅行时间风险度量方法,考虑了旅行时间长短与旅行时间波动性两方面因素对路径选择行为的影响,并建立了存在自行车流的混合交通流网络交通平衡分析模型.该模型能恰当地描述机动车驾驶者对劣化出行路段的筛选行为,再现网络交通流趋于实际可变旅行时间风险度量下的交通平衡过程.实例研究表明：通过单幅道路自行车与机动车使用空间组织优化,在保障自行车交通出行者安全的同时,能提高25%以上的交通效率.     

考虑驾驶员特性的混合交通流演化网络特性研究

考虑驾驶员具有不同的驾驶特点,利用元胞自动机NS模型和FI模型的混合模型模拟交通流状态的演化网络,模拟结果表明:混合比例系数虽然对道路交通流的流量和平均速度影响很大,但是不改变交通流状态演化网络的无标度特性;网络模型的无标度特性呈几何分布.     

基于模糊推理的驾驶员换道模型

以换道过程中目标车道跟随车为研究对象,对跟随车与换道车之间的交互行为进行分析,采用模糊推理技术进行建模;选取相对间距、相对速度、最迟换道距离、驾驶员性格等作为模糊推理系统输入变量,换道支持度为输出,构造3类不同换道方式的模糊规则,建立基于模糊推理的车辆换道模型。结果表明:根据模糊推理的特点设计的换道模型能够反映车辆驾驶行为的自主特性;通过改变交通流密度进行数值模拟分析发现,相比于强制换道和对称双车道元胞自动机模型,协作换道模糊推理模型提高了整个路段的交通流平均速度,减少了路段交通拥挤。