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。     

网联自主车辆协作换道行为博弈特性及模型

为了更加深入了解在车联网环境下车辆之间的动态交互博弈关系,基于自动驾驶车辆换道存在协作交互决策的自主特性,建立了网联自主驾驶车辆的协作换道行为模型。协作换道行为模型将换道决策过程的交互博弈时间作为换道的主要安全影响因素,速度收益作为换道博弈优化目标,运用SUMO仿真对比分析传统换道模型与协作博弈换道模型。仿真结果表明,协作博弈换道模型具有更好的速度收益、安全性和稳定性。异质车群中的网联自主车辆存在协作换道行为特性,博弈换道模型科学地表征了换道动态博弈过程,且具有很好的稳定性。     

考虑驾驶风格的车辆换道行为及预测模型

车辆换道过程对交通安全和交通拥堵有重要影响,为了获得不同驾驶人的换道行为特性,考虑了车辆换道过程中驾驶人的因素,利用SPSS对问卷调查的结果进行主成分分析,采用K-均值聚类方法对驾驶风格进行量化,将驾驶人分为激进型和保守型两种类型,再利用时间对数模型提出了驾驶风格值变量。对两组类型驾驶人进行换道试验,获得了不同风格驾驶人换道时间和换道纵向距离等换道特性的试验数据,并建立了考虑驾驶风格的车辆换道时间预测模型;基于预测的换道时间以及换道车辆转向角与驾驶风格值变量、速度之间的关系,结合车辆运动学模型,建立了车辆换道纵向距离预测模型,并将预测结果与实际换道数据进行了对比分析,结果表明,本研究提出的预测模型准确率较高。研究结果表明,激进型驾驶人在换道过程中其行为较为激进,换道时间较短,换道距离较短;所建立的预测模型可以较准确地预测和解释驾驶人的换道行为。     

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。     

基于安全裕度的网联自主汽车换道行为风险量化及动态平衡模型

伴随车联网技术的发展,道路交通流呈现智能网联自动驾驶汽车与传统人工驾驶车辆混合共存发展态势,研究网联新型混合车流换道驾驶行为的风险特性极其重要。基于安全裕度理论,建立了换道行为风险量化模型,采用故障树分析法,推导换道的时间和空间风险,进行时空融合的风险评定量化,以判断车辆是否处于安全变道状态,并动态平衡车辆换道行为可能存在的风险。运用SUMO软件对建立的量化模型进行仿真验证分析,1/TTC与瞬时风险系数均值分别下降约0.1与0.05,同时变化趋势趋于稳定。安全裕度风险量化模型使换道风险得到了有效控制的同时,交通流的稳定性得到了较大提高,可保障未来网联环境中自主驾驶车辆队列的稳态运行,从而提高交通容量和交通效率。     

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.     

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.     

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.     

基于双车驾驶模拟的城市快速路驾驶人换道交互行为特征

为研究换道情境下换道车辆与目标车道后方车辆驾驶人间的交互行为,设计了城市快速路换道场景,搭建出双车驾驶模拟实验平台,招募40名驾驶人,开展了8种换道场景下的双车实验并进行驾驶风格问卷调查.基于换道阶段实验数据,分析对比了单、双车实验中两车驾驶人的交互行为特征和差异.利用多元Logistic回归模型,分析不同因素对换道交互决策的影响.结果表明：单、双车实验中,换道车辆和目标车道后方车辆的行为特征具有明显差异,从而验证了开展双车实验的必要性;不同的道路限速、换道方向、驾驶风格等因素下,两车驾驶人关键行为变量呈现差异性;道路限速、车辆初始速度、两车纵向位置差、横/纵速度差、纵向速度乘积等均对两车换道交互决策产生显著影响.     

基于V2V的高速换道轨迹多目标规划

为了解决传感器式智能车辆换道灵活性差和安全性低等问题,提出一种V2V模式下的高速换道模型.在换道起始时刻,通过V2V获取周围交通车的状况,确定与周围交通车在换道前应该保持最小的安全换道距离,判断换道的可行性.换道条件允许的情况下,采用多项式函数对车辆的换道轨迹进行描述.并建立了权衡换道舒适性和效率的目标函数对轨迹进行多目标规划,为车辆规划出该交通环境下的最优换道轨迹.结果表明:与非V2V换道模型相比,在换道空间不够充裕的情况下,通过V2V规划出来的轨迹,在换道过程中与周围车辆保持着更大的安全车距;CarSim仿真中车辆轨迹跟踪误差和动力学参数都控制在合理的范围内,进一步说明多目标优化的轨迹可以综合提升换道的效果,使得车辆能够适应不同交通环境.     

基于支持向量机的车辆换道决策模型研究

车辆换道行为是微观交通流中的典型驾驶行为之一。研究车辆换道决策模型,可以帮助无人驾驶车辆正确进行换道决策。以NGSIM数据集为依据,采用SG滤波器对NGSIM数据集进行平滑处理,筛选平滑处理后的数据得到训练集和测试集;选择影响车辆换道决策的7个因素作为模型输入,建立基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)车辆换道决策模型和标准支持向量机(标准SVM)车辆换道决策模型;对训练集和测试集进行归一化处理,利用归一化处理的数据进行模型的训练和测试。测试集数据分类验证结果表明,建立的PSO-SVM车辆换道决策模型的决策准确率为94.67%,相比于标准SVM车辆换道决策模型提高6%,能有效实现无人驾驶车辆的换道决策。     

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。     

基于驾驶员类型的车辆换道模型

由于传统最小安全距离的换道模型忽视驾驶员个体差异,使其缺乏安全性和灵活性.文中首先对与换道相关联的车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式.在此基础上,针对不同类型司机在不同换道环境下的驾驶特性,结合车辆运动学理论,建立基于不同行驶状态及不同司机类型的椭圆最小安全距离换道模型,能够较好地解决传统换道模型存在的缺陷.最后通过Matlab仿真对比发现,文中提出的模型由于考虑驾驶员因素,仿真结果与实际交通更为相符.     

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。     

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。     

一种网络攻击下网联自动车的改进换道模型

网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）和经典的换道模型最小化换道总制动模型（Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL）进行改进,提出了一种扩展换道模型（Extended Lane-Changing model, ELC）,来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。     

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。     

基于支持向量机的汽车转向与换道行为识别

汽车驾驶行为是影响燃油消耗和安全驾驶的重要因素,驾驶行为识别是对汽车安全驾驶和节能进行优化的基础。该文针对汽车转向和换道行为,通过加装汽车转向盘转角传感器,结合车载总线通信技术获取汽车行驶状态信息,基于汽车转向运动学推导车辆行驶状态与汽车行驶轨迹之间的映射关系,进一步建立汽车行驶方向向量模型,提出以车身轴线转角和最大转向盘转角为特征量的支持向量机线性分类器,并运用Lagrange数乘法和二次规划算法求解该最优分类问题。通过设计实车实验验证了该方法的有效性。实验结果表明:该方法识别汽车的转向与换道驾驶行为的准确度达98%以上。该技术可用于汽车行驶安全预警与控制系统,提升行驶安全。     

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。     

网联异质车群的自主换道行为及动力学建模

道路上行驶的网联异质车流,存在着网联自主驾驶汽车（Connected Autonomous Vehicles, CAVs）和人工驾驶汽车(Human-driven vehicles, HVs)的复杂交互耦合关系。传统的交通优化模型着重于均匀化网联车辆的运行速度,缺乏对网联车辆自主换道和主动礼让行为的考虑。为引导CAV自主变道决策和让行行为,挖掘其自主行为的动力学特性,运用系统动力学建立车车交互行为模型,判断CAVs所处的空间阈值,控制瓶颈区CAVs的目标巡航速度,调节瓶颈区道路车辆密度,提高异质车流通行效率。采用Matlab数值仿真,验证分析面向CAV自主决策行为的动力学模型,结果表明:相较于传统的交通优化模型,加入符合换道条件和让行条件下的CAVs自主行为因素后,交通瓶颈区车辆平均延误以及瓶颈区排队长度均减少约20%,其中停车延误可减少约40%。网联异质车流中车车交互行为特性及自主决策行为动力学模型可为提高异质车流在瓶颈区的高效运行提供理论基础。