基于最小安全距离的车辆换道模型研究

通过对车辆换道时车辆的运动轨迹的分析,以最小安全距离MSD(minimum safety distance)作为安全换道的目标,以避免车辆发生碰撞的临界条件为前提,分别建立了双车道环境下换道车辆与其周围车辆之间的最小安全距离换道模型.在车辆换道过程中,对与换道相关联车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了换道车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式,并充分考虑了换道车辆完成换道后的跟驰安全性,既能够较好地保障车辆换道的安全性,又能提高道路的使用效率.最后,借助Matlab仿真软件,以最小安全距离换道模型为理论基础,结合实际例子进行仿真分析,仿真结果表明在车辆换道过程中,最小安全换道距离与换道车辆的加速度、换道时间和换道车辆与周围车辆间的相对速度等有关.     

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.     

考虑换道切入安全的混行车辆队列控制方法

智能网联车辆以队列行驶可以大幅提升道路的通行能力,但也会带来新的道路交通安全问题.针对随机车辆换道切入引发的碰撞风险,提出一种基于深度强化学习的混行车辆队列分布式控制方法.首先,针对车辆换道切入场景特点,考虑多控制目标建立深度强化学习奖励和智能体网络结构,建立混行车辆队列分层控制模型;其次,结合多因素道路安全性评价指标,利用复频域方法分析控制系统稳定性,得到车辆队列行驶安全性约束条件;最后,与线性控制和模型预测控制方法进行Prescan/Simulink联合仿真对比验证,相同条件下考虑换道切入安全的混行车辆队列控制方法使车间距降幅减小56.9%和52.1%,速度降幅减小58.72%和51.19%,车速标准差峰值降低54.8%和49%,碰撞时间最小值提高420.7%和265%,表明该方法应用于混行车辆队列行驶可大幅提升道路安全性.     

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。     

基于单目视觉的车辆碰撞模型

为了解决主动安全研究中车辆在行驶过程中与前车的碰撞危险判定问题,该文提出了一种车辆碰撞模型。基于针孔成像原理,分析图像中目标车辆与世界坐标系中实际车辆的映射关系。检测图像中路面消失点与车辆底部的位置,并以其差值作为车辆尺寸特征。分析多帧图像中车辆目标尺寸特征的变化规律,从而分析出车辆行进趋势,并估算出前车同本车的相对碰撞时间。该碰撞模型既为驾驶员反馈了碰撞时间信息,又通过分析加速度避免虚警。与已有模型相比较,该文模型在车辆距离大于30 m时效果不稳定,在距离小于30 m时误差低于5%。实验结果表明该模型具备较强的实用性与准确性。     

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Carsim和Simulink的超车换道仿真分析

超车是换道的主要动机,分析超车过程中驾驶员的操作特性以及车辆运动状态,能够为驾驶员模型的精确控制提供参考。在分析各种可能换道的基础上,构建动态超车换道可行域。以7次多项式规划换道边界轨迹,依据期望跟车距离确定可行域的上边界,根据安全碰撞条件确定可行域的下边界;并依据两车的运动关系确定超车换道条件。预设超车换道轨迹,在Simulink中构建驾驶员模型;并将Carsim中车辆模型导入,进行了超车换道模型仿真分析。对超车过程中车辆参数进行对比分析。结果表明:超车过程中驾驶员一般会提高车速,但加速强度不大;且低速时换道的随意性大,但与设定轨迹偏离程度较小。     

面向无人驾驶的车辆协同换道轨迹规划

换道轨迹规划是无人驾驶车辆核心功能模块之一。传统换道轨迹模型研究场景简单,较少考虑车辆间的相互影响。为此,综合考虑换道过程中车辆之间的相互作用,结合车辆运动特性,引入换道安全控制参量——车间间距,建立考虑前方障碍车辆的多项式协同换道轨迹模型。基于换道安全考虑,采用矩形构建车辆模型分析换道过程中车辆的几何关系。以换道车辆的几何特征角点与前方障碍车辆车尾的相对位置关系建立安全约束方程。与现有多车换道轨迹规划方法相比,轨迹方程形式简单,求解方便,换道安全控制参量物理意义直观明确。仿真实验验证了换道轨迹模型的可行性与合理性,研究结果为无人驾驶多车安全换道轨迹规划研究提供探索性研究。     

面向无人驾驶的车辆协同换道轨迹规划研究

换道轨迹规划是无人驾驶车辆核心功能模块之一。传统换道轨迹模型研究场景简单,较少考虑车辆间的相互影响。为此,综合考虑换道过程中车辆之间的相互作用,结合车辆运动特性,引入换道安全控制参量——车间间距,建立考虑前方障碍车辆的多项式协同换道轨迹模型。基于换道安全考虑,采用矩形构建车辆模型分析换道过程中车辆的几何关系。以换道车辆的几何特征角点与前方障碍车辆车尾的相对位置关系建立安全约束方程。与现有多车换道轨迹规划方法相比,轨迹方程形式简单,求解方便,换道安全控制参量物理意义直观明确。仿真实验验证了换道轨迹模型的可行性与合理性,研究结果为无人驾驶多车安全换道轨迹规划研究提供探索性研究。     

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。     

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.     

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.     

一种基于改进的弹性安全换道间距规则的元胞自动机模型

基于对STCA模型与F STCA模型的分析研究,结合车辆换道的实际状况,重新定义了换道风险度的概念,提出了一种更符合实际情况的改进的弹性安全换道间距规则,并进一步提出了基于该规则的双车道元胞自动机交通流模型.实验结果表明,该模型有益于提高道路资源利用率,同时在安全方面能够降低事故发生的可能性.     

基于元胞自动机的施工区道路车辆换道点研究

为了研究城市道路施工区车辆的运行状态,结合施工区的特点,以元胞自动机NaSch模型为基础,加入跟驰规则及换道模型,模拟车辆在城市道路上行驶遇到施工区之后的换道行为,分析车辆在不同换道点换道所引起的施工区道路交通状况变化,以及高、低峰时段车辆对换道点的最佳选择。Matlab仿真结果表明,低峰时段车辆总密度较低,此时换道成功率高,车辆换道不宜过早;车流密度达到一定程度后,车辆的最佳换道点应随着车流密度的增加而逐渐提前,这可在一定程度上减少车辆拥堵时间;高峰时段车辆密集,车辆总密度过高,此时换道成功率低,换道点提前已无法缓解拥堵,车辆需绕道而行。     

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。     

基于驾驶模拟实验的驾驶风格对高速公路换道行为的影响

为考察不同驾驶风格驾驶员在高速公路上的换道行为,对36名驾驶员进行了驾驶模拟实验研究和问卷调查.采用K-中心聚类方法将驾驶员分为谨慎型、普通型和激进型.基于驾驶模拟实验所得的134次换道过程记录,提取了换道频次、持续时间、平均速度、横向加速度峰值、与前车相对距离以及碰撞时间等数据,并采用单因素方差分析方法对这些数据进行对比分析.结果表明:不同风格驾驶员换道行为存在显著差异;随着谨慎程度的增加,换道频次和换道平均速度降低,车间相对距离和碰撞时间均增大,从而提升了换道过程的安全性.研究结果可提升交通仿真软件中换道行为模型的精细化程度,并为驾驶人层面交通安全政策的制定提供参考.