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。     

基于宏观运动波和微观元胞自动机的双车道交通流混合建模

基于运动波理论和线性元胞自动机模型,提出了一种宏观与微观空间表现尺度相结合的双车道交通流混合建模方法.在交通流供需理论框架下,定义了考虑车辆变道行为和元胞自动机空间离散性影响的宏观/微观边界转换条件.该边界条件能够克服在引入车辆变道行为和应用离散化的微观元胞自动机模型时所引起的交通流质量损失问题.应用混合模型模拟双车道堵塞和单车道关闭引起的交通流瓶颈现象.结果表明,交通波在经过模型空间尺度发生变化的边界时能够连续传播,传播速度并未出现降低或者振荡现象,并且交通流质量守恒.混合建模能根据各路段所需表现的空间尺度不同,应用不同空间层次的交通流模型分别模拟,有效提高了大型交通流网络的模拟效能.     

基于MFD的模拟超饱和路网交通控制策略优化

为了缓解城市路网频繁出现的超饱和交通堵塞,本文以堵塞区域路网各条路段上行驶的车辆数作为状态变量,建立路网交通的状态方程,分析路段上车辆数变化规律;同时,基于交通流宏观基本图,以路网中路段累积车辆数最优作为控制目标,建立关于堵塞区域路网系统的离散状态优化控制模型,并将该模型在某城市新区进行模拟算例应用。结果表明,这种基于交通流宏观基本图的优化控制策略能有效缓解城市路网中超饱和交通堵塞,使路网整体输出效率得到明显提升。     

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。     

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.     

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。     

考虑双前导车的跟驰与换道联合模型

针对现有跟驰与换道模型没有同时考虑驾驶者决策过程中前瞻性的问题,在全速差跟驰模型及概率式换道模型的基础上,提出了一种考虑双前导车的跟驰与换道联合模型,并给出了模型参数的辨识方法.应用美国NGSIM开源交通流数据库中美国I80高速公路Emeryville路段的车辆行驶轨迹数据,分别采用轨迹标定法和极大似然法对所提模型中的跟驰模型和换道模型进行了参数标定,并参照NGSIM数据库中的交通环境设计了数值仿真实验.仿真实验结果显示,交通流平均速度、车速离散度与实测数据的误差均在5.0%左右,换道次数和换道率的误差均小于20%.所提出的模型能够准确描述多车道高速公路交通流的微观特性,适合用于模拟实际多车道高速公路交通流的动态特征.     

城市快速路车辆换道影响仿真分析及策略研究

城市快速路作为城市主干交通网具有重要作用,车辆换道是影响城市快速路交通运行状态的主要因素。基于北京市东南五环实地交通调查数据,构建并标定了城市快速路车辆换道仿真模型,通过Vissim仿真比较自由换道和强制换道的影响,研究交通需求、交通组成、分离比例、换道次数与城市快速路交通流特性的关系,分析交通需求和换道次数的共同作用。结果表明,平峰时疏解交通需求,高峰时优化横向分布。通过远端分流,控制大中型货车驶入并设置慢车道,诱导车辆提前或延后驶出相邻匝道,倡导提前换道处罚强行换道等措施,改善城市快速路换道路段的交通运行状况。     

常见驾驶行为下驾驶人注意力分配特征

为了获得驾驶人在常见驾驶行为下的注意力分配特征,借助驾驶模拟器采集特定交通流下的驾驶人眼动数据,利用注视时间和视觉信息搜索范围表征驾驶人注意力分配;分析不同驾驶行为下的驾驶人注意力分配特征,并探究来自不同方向的交通流对驾驶人注意力分配的影响。结果表明:驾驶人对前方正中心总是给予足够多的关注;自由流条件下,车辆转弯或换道时,驾驶人对正中心的关注下降,对转向一侧的关注增加,并且搜索范围由远处向近处转移;车辆沿曲率缓和的道路行驶时,交通流出现对驾驶人注意力分配的影响较小,而在转弯或换道时,交通流出现会对驾驶人注意力分配产生较大影响。     

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。     

适应性交通流连续性模型

【目的】考虑人的主动行为在复杂的交通系统所起的作用,从微观机理出发,利用气体动理学理论建立交通流连续性宏观模型,研究交通的拥堵现象。【方法】假定单一司机的期望速度与其局域瞬时速度成正比,考虑司机期望速度随时间的驰豫变化,利用广义Paveri-Fontana等式,通过运用距方程和Chapman-Enskog方法,导出类Naveri-Stokes方程的适应性交通流模型;然后对适应性交通流模型进行线性稳定性分析,并通过数值分析验证适应性模型的合理性。【结果】适应性模型能更好地解释高密度下的时停时走交通现象,描述交通堵塞的消散过程,反映右转车流的"挤压"效应。【结论】引入司机的期望速度的宏观交通流动力学方程能较好模拟高密度的交通拥堵现象。     

考虑交通障碍的双车道扩展交通流模型

借助智能交通系统（ITS）,本文把扩展的车辆跟驰模型应用于双车道,建立根据确定规则进行换道的扩展交通流跟驰模型。通过改变发车车头间距,在开放边界条件下左车道有交通事故发生的时,重现实际交通中的交通流现象。数值模拟发现：双车道交通流模型能够有效的抑制交通流阻塞,提高交通流量。     

驾驶人换道决策分析及意图识别算法设计

为设计一种能在保证准确率的条件下提高识别效率的驾驶人换道意图识别算法,分析驾驶人的换道决策,使用对驾驶人换道决策有影响的环境参数,设计了基于模糊逻辑理论的综合决策因子,反映驾驶人做出换道决策的可能性。提出一种基于隐Markov模型的换道意图识别算法,以综合决策因子与表征车辆横向运动的特征参数为观测变量,以驾驶人意图为隐状态,搭建并训练隐Markov模型,通过其解码方法实现驾驶人的换道意图识别。使用真实驾驶人在驾驶模拟器上进行换道的数据进行算法验证。结果表明:引入综合决策因子作为观测变量之一时,该换道意图识别算法能保证准确性并提高识别效率。     

基于跟驰模型的雾天安全限速模拟研究

为准确描述雾天交通流特性,挖掘交通流速度以及交通状态的关系,通过对不同气质的驾驶人在不同能见度下的驾驶行为进行问卷调查,分析雾天驾驶人的驾驶心理特性,在Na Sch模型中引入加速概率,改变以往加速过程中的贪婪机制,构建考虑雾天驾驶心理的道路交通流模型。通过数值模拟,得到不同能见度水平下车流密度、车头间距、速度以及排队长度的变化趋势,并利用主成分分析法构建交通运行水平模型,为高速公路雾天不同能见度下选择合适的限速值和行车间距建议值提供辅助决策。     

基于跟驰模型的雾天安全限速研究

为准确描述雾天交通流特性,挖掘交通流速度以及交通状态的关系,本文通过对不同气质的驾驶人在不同能见度下的驾驶行为进行问卷调查,分析雾天驾驶人的驾驶心理特性,在NaSch模型中引入加速概率,改变以往加速过程中的贪婪机制,构建考虑雾天驾驶心理的道路交通流模型。通过数值模拟,得到不同能见度水平下车流密度、车头间距、速度以及排队长度的变化趋势,并利用主成分分析法构建交通运行水平模型,为高速公路雾天不同能见度下选择合适的限速值和行车间距建议值提供辅助决策。     

考虑两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型

考虑驾驶员在不同交通环境下会变换驾驶方式的真实情况,建立两次改变驾驶方式的双车道交通流元胞自动机模型(TTChange-CA模型).通过数值模拟发现,2种类型车辆的初始混合比例和换道概率对交通流基本没有影响;与只改变一次驾驶方式的双车道模型(TChange-CA模型)相比,TTChange-CA模型提高了系统的流量、速度和临界密度,增加了道路利用率;与双车道SDNaSch模型和WWH模型相比,该模型的速度、流量及时空图的致密程度介于二者之间,更真实地刻画了现实交通流.     

多车道交通流理论与应用研究综述

为了深入了解多车道交通流特性对道路设施高效安全稳定运行的影响,从理论研究、技术发展和工程应用等角度回顾了近年来多车道交通流理论和应用研究。介绍衡量多车道交通流纵向通过能力和横向分布状况的量化指标及其影响因素,说明其与宏微观交通流特性的关系;从微观、中观和宏观3个层次阐述了多车道交通流建模方法和代表性研究;按照智能化等级分类,介绍了传统和新型多车道交通流控制技术。基于对现有研究的分析和讨论,从多车道交通流状态监测、模拟和控制等方面提出了此领域的未来发展方向。研究表明:该领域应从以下几方面开展研究,研究多源数据驱动的多车道交通流状态监测技术;提出减少交通分布不均衡的交通设计方法;合理平衡换道模型的通用性和个性化;提升考虑换道车流及个体车辆随机运动的宏观交通流模型性能;开展微观、中观、宏观建模方法的借鉴和融合;加强车道级交通信号控制、动态车道分组等传统多车道交通控制技术的研究和应用;拓展智能网联背景下的多车道交通流控制理论和技术的研究范畴等。