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。     

基于风险势场的网联自主车辆换道行为建模

为提高智能网联环境下网联自主车辆的换道安全,针对网联自主车辆环境感知及实时通讯的特点,以势场理论为基础,分析车辆不同方向所面临风险变的差异性,对动态车间距进行修正,构建车辆风险势场模型,将网联自主车辆驾驶过程中所面临的风险进行量化,以此为基础建立网联自主车辆安全换道距离模型,反映不同运动状态的换道车辆所需要的安全换道距离的变化趋势。对模型进行数值模拟分析,结果表明：当前车道和目标车道上车辆的运动状态直接影响换道时所需要的安全距离的大小。可见车辆进行换道操作时需调整自身的运动状态来改变风险势场的分布情况,避免与其他车辆的风险势场发生冲突,影响行车安全性。     

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.     

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。     

面向高速公路的车辆换道安全预警模型

近年来在高速公路或快速道路上因车辆发生换道导致的交通事故频发,且后果都很严重.为此提出了面向高速公路的安全换道预警模型.首先描述了车辆换道过程和发生换道的动机;然后设计了模拟换道过程的场景,分析了车辆可能发生的碰撞类型;进而以避免发生碰撞为前提,分析车辆在换道过程中与周围相邻车辆间的位置关系,寻找出车辆发生碰撞的临界位置,并以此为依据,研究得到避免车辆发生碰撞的安全距离条件;最后以匀速换道为实例,验证了模型的有效性.     

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。     

诱导信息下基于博弈论的路径选择模型

诱导信息下的路径选择模型无论是在宏观的交通规划领域,还是在微观的驾驶员行为机理研究过程中都具有重要的意义.通过分析出行者选择路径的过程,将博弈论中的静态多人博弈与路径诱导下的出行者的决策过程进行对比,引入求解纳什均衡的划线法,来阐述出行者的路径选择模型,以求得到最接近实际的出行者在静态诱导信息下的路径选择模型;给出了基于博弈论的路径选择模型算法,并通过1个简单实例阐述了在静态诱导信息下出行者的博弈过程以及求解纳什均衡的方法.     

博弈论在数学建模中的应用

介绍了博弈论的相关知识,并引用了一个常见的数学建模案例,通过博弈论加以解决,说明了在数学建模中,博弈是一种常见的解决问题的方法.     

基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测

为排除驾驶员在换道过程中存在的交通安全隐患,基于驾驶员操纵特性和交通环境状态分析,提出了一种能有效预测驾驶员换道行为的方法。依托自然道路条件下的实车实验,将驾驶员视觉特性与数据分析相结合,确定了意图时窗宽度为5 s。依据在车道保持与意图换道两阶段的操纵特性和交通环境等参数差异化分析,构建了换道行为预测的表征参数体系。引入二元Logistic模型,确定各参数的回归系数,并进行换道行为预测。研究结果表明:该模型可至少提前2. 5 s预测出换道行为;且换道行为起始时刻的预测精度为96. 34%。与基于视觉特性和转向灯状态预测换道行为相比,具有更高的准确率和更优的时序性。     

车联网环境下信息交互形式对驾驶行为的影响

为研究车联网环境下不同信息提供方式对驾驶行为的影响,设计了车联网环境下的模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。对比不同分心任务的驾驶行为特征和正常驾驶行为的差异,从转向角、车辆侧向偏移、速度、跟车距离等特征参数描述了车联网信息导致分心的驾驶行为规律,并构建了基于模糊综合评价方法的驾驶人分心等级评判模型,横向对比了不同信息提供方式对驾驶行为的影响程度。     

博弈原理在解决交通拥挤中的分析

随着城市化与机动化的全面推进,我国大城市的交通拥挤现象日益突出。为探讨政府采用何种经济手段缓解交通拥堵更加合理,本文运用混合博弈的方法对政府和出行者两个博弈主体进行分析,从政府单纯征收拥堵税或进行公交补贴及两种策略共同实施的角度对出行者的出行行为选择进行研究,通过运用混合战略模型中的效用函数公式vi(σi,σ-i=∑s∈S)(∏σi(Si) j=1 n)ui(s)综合分析政府和出行者的期望效用,探讨出政府通过经济政策来缓解交通s∈Sj=1拥堵的本质是引导私人小汽车向公共交通出行转变。在此基础上,本文提出对私家车征收交通拥挤税、向公共交通出行者提供经济补偿对缓解大城市高峰时期交通拥堵具有更加明显的效果,同时应将拥挤税税额限定在合理的范围之内。本文的研究结论为大城市解决交通拥堵提供了可借鉴和参考的依据。     

基于Cosplay游戏法的大学生心理干预模式构建

本文阐述了Cosplay与Cosplay游戏法,分析了Cosplay游戏法在大学生心理干预过程中所具有的基本功用。从Cosplay游戏的前期准备阶段、游戏阶段、后期心理辅导三个阶段构建了基于Cos-play游戏法的大学生心理干预模式,并论述了大学生的选择要素及模拟情景的逼真要素是Cosplay游戏法进行大学生心理干预过程中的两个最重要因素。     

博弈论在投标报价决策中的应用

:建立合成标底评标办法的投标报价博弈模型 ,根据该模型对某市南环大桥D合同段的投标报价进行决策分析 ,经过实际投标 ,收到明显的效果 ,报价分获得满分     

基于博弈论优化权重的地质环境承载力评价

随着区域城市化和工业化进程的推进,地质环境问题日趋突出.在对研究区基础资料与野外成果分析的基础上,选取了地形地貌、土地利用类型、岩土体工程地质类型等11个评价指标构建了地质环境承载力评价指标体系.分别采用专家打分法和信息熵理论确定了各指标主观权重和客观权重.为综合考虑主观权重和客观权重的优缺点,通过建立博弈论集成模型获得组合优化权重,最终实现了对研究区地质环境承载力分区.结果 表明:承载力高区、较高区、中区、较低区和低区分别占整个评价区的24.65％、34.20％、16.02％、15.67％和9.47％.研究结果可以为研究区未来城市规划建设以及地质环境保护提供重要依据.     

逆向供应链企业间知识共享行为的演化博弈分析

针对制造商和第三方回收商组成的两级逆向供应链,运用演化博弈方法,建立了逆向供应链企业间知识共享行为的演化博弈模型,对逆向供应链企业间知识共享的均衡情况、策略选择和影响因素进行了分析。研究结果表明,逆向供应链企业间知识共享行为选择演化系统既可以收敛于知识共享这一理性状态,也可以收敛于知识不共享的不良"锁定"状态,这主要与逆向供应链各成员企业知识量差距、激励收益、知识吸收转化能力、共享风险以及共享成本等因素相关。根据分析结论,从逆向供应链中的企业规模、企业学习能力、内外部激励机制以及信任机制等方面提出了相关建议。