黄灯期间信号交叉口的驾驶员行为

交叉口安全评价、信号方案设计等工作中必须考虑黄灯期间驾驶员的行为特性,为此需要构建合理的驾驶员行为模型。针对黄灯期间信号交叉口的驾驶员行为模型进行研究,利用视频采集驾驶员在黄灯期间的行为数据,经数据预处理后,考虑黄灯启亮时刻车辆位置、车速两个因素,运用Logistic回归构建了驾驶员行为模型,并利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)等检验了模型的准确性。     

信号平交路口右转机动车穿越直行自行车决策行为研究

运用信息的观点分析了平面交叉口内右转机动车穿越直行自行车的微观行为,认为该行为包括混合交通的信息感知、信息处理、穿越判断决策和执行四个环节;利用大量实际数据,重点分析了穿越判断决策.侧重研究了影响机动车穿越决策的主要因素及其相互的关系,利用Logistic模型建立了穿越决策行为模型,最后利用实际数据对模型进行了检验.     

信号控制交叉口交通行为的简单二维元胞传输模型

一维元胞传输模型无法描述多相位信号控制交叉口上不同方向车辆排队的形成与消散过程,本文建立适用于多相位信号控制交叉口的简单二维元胞传输模型.提出交叉口和连线的简单二维元胞表示方案从微观层面描述交叉口进口道上不同方向的车辆排队,基于Daganzo的元胞传输模型建立简单二维元胞传输模型描述交通流在路段和交叉口上的运行与演化规律.在此基础上,在元胞层面建立信号控制方案评价指标的实时估计模型.算例分析表明,二维元胞表示方案优于一维元胞表示方案,简单二维元胞传输模型的估计精度高于一维元胞传输模型,并且简单二维传输模型能够适用于过饱和交通流.本文建立的简单二维元胞传输模型可用于路网信号控制方案的微观评价.     

糊决策理论在驾驶员行为研究中的应用

针对驾驶员开车行为的特点 ,利用系统模糊决策理论建立了多个描述驾驶员根据前方道路信息和自身考虑进行预期轨迹决策的模糊评价指标及其隶属函数 ,并仿真计算了驾驶员在不同道路环境下的轨迹决策行为 .     

糊决策理论在驾驶员行为研究中的应用

针对驾驶员开车行为的特点 ,利用系统模糊决策理论建立了多个描述驾驶员根据前方道路信息和自身考虑进行预期轨迹决策的模糊评价指标及其隶属函数 ,并仿真计算了驾驶员在不同道路环境下的轨迹决策行为 .     

驾驶员行为的Kuipers定性仿真算法

定性推理的目标就是寻求一种计算理论来模拟人处理定性知识的方法。驾驶过程就是驾驶员把通过其五官和其它渠道获得的道路信息和汽车的有关运动状态等定性信息传递到大脑加工后反馈给手脚执行操纵的过程。由于传统的数字仿真是建立在精确系统数学模型基础上的仿真,因此,使用传统的数字仿真技术模拟驾驶员的驾驶过程是困难的。本文依据Kuipers的定性仿真方法对熟练驾驶员和刚学会开车的驾驶员,在具有不同曲率半径和路面情况的一段道路上所做出的车速选择做了定性推理,给出了两类不同驾驶员驾车行为的定性状态描绘图和相应的车速曲线变化图。     

交叉口交通信号灯的模糊控制及优化研究

针对城市单交叉口的交通信号控制问题,提出一种交通灯信号的模糊控制方法。该方法基于四相位定相序对单交叉口交通灯进行控制,模糊控制系统输入为车辆排队数和车辆到达率,输出为当前绿灯相位的绿灯延长时间。利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模糊控制系统的模糊规则和隶属度函数,提升模糊控制系统性能。利用Sumo(Simulation of Urban Mobility)仿真软件,实现了该模糊控制方法。将Sumo自带的控制方法、模糊控制方法、以及基于GA的模糊控制方法进行仿真对比。结果表明,基于GA的模糊控制方法能有效减少车辆的平均延误时间,提高了交叉口的通行能力。     

基于GA的城市交叉口信号控制模糊规则优化

根据城市交通系统中单交叉口信号控制的具体情况，对遗传算法进行了改进，并利用改进的遗传算法对交叉口信号模糊控制器的模糊规则进行优化，建立新的优化算法．计算机仿真结果表明，采用改进的遗传算法方法优化模糊控制规则，可以减少因人的经验的局限性而导致的模糊规则的不完备性，使得控制器实用性更强，控制效果更好．     

交叉口公交优先预信号感应控制策略仿真实现

为实现公交优先预信号感应控制策略,采用交通仿真软件VISSIM中逻辑控制语言VAP编写其程序,并结合软件进行仿真分析。从空间和时间两个方面对预信号设置进行了研究,提出具有＂要＂、＂抢＂、跳相功能的公交优先预信号感应控制的方法,并将基于此三种控制方法的VAP控制程序应用于北京市幸福大街交叉口的仿真实例中。结果表明：预信号绿灯提前启亮时间为4s、预信号红灯提前启亮时间为5s时公交优先预信号感应控制效果最优。公交优先预信号感应控制较无公交优先固定控制和公交优先预信号固定控制方式能大大降低主干道直行公交车和社会车辆延误,保证了交叉口主干道直行车流的顺利通行。     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles,CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响,构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略,构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则,通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数,研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力,且车流通过交叉口区域的延误显著降低;同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响,呈现出随着控制区长度的增加,车均延误逐渐降低并趋于稳定。