信号交叉口左转车辆跟驰行为建模

跟驰模型是交通流理论的核心内容之一,但左转车辆在交叉口转弯过程中跟驰行为的特征表现,尚缺少基于实际数据的深入研究。针对这个问题,设计了信号交叉口左转车辆跟驰实验,基于高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)和移动地理信息系统采集车辆跟驰行为相关数据,分析了信号交叉口不同转弯半径下左转车辆跟驰速度时变规律及分布本征。在全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型的基础上,考虑跟驰车驾驶员对前导车加、减速反应的非对称性,构建了改进的全速度差模型,并采用遗传算法对模型进行了参数标定。最后,以跟驰车加速度为检验指标,利用实测数据对改进的全速度差模型加、减速度过程的准确性进行了分析与评价。结果表明:信号交叉口左转跟驰车辆的平均运行速度与转弯半径成正相关;在不同转弯半径下跟驰车速度出现频数最高的数值随着转弯半径的增大而增大;改进的全速度差模型,能更好地描述交叉口左转车辆跟驰过程,驾驶员对前导车减速行为的反应比对加速行为的更强烈。     

基于前车制动过程的车辆跟驰安全距离模型

在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地解决传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。     

交叉口直行待行区时空资源集成优化模型

直行待行区是提高信号控制交叉口空间资源利用率、提高直行进口道通行能力、降低直行车道车辆排队长度及缓解交叉口拥堵的有效方法.探讨了信号控制交叉口直行待行区的设置条件及其利弊,分析了直行待行区设置前后的直行进口道车辆运行特征.针对直行待行区设置后会增加车辆二次起动-停车而造成的车辆油耗及尾气排放增加等问题,提出了一种以车辆排队长度最短、直行进口道通行能力最大、车辆平均停车率最小为优化目标的交叉口直行待行区时空资源集成多目标优化模型.通过VISSIM仿真对该优化模型进行有效性分析,仿真结果表明通过合理设置直行待行区长度,并配以直行相位协调控制策略,能够提高交叉口直行待行区交通运行效益及环境效益.     

基于最大车速的广义力跟驰模型

为了更有效地模拟城市交通流，尤其是城市交叉口交通流的运行状况，在研究跟驰状态中车辆行驶特性的基础上，考虑车辆行驶的最大限制速度，提出了一种基于最大车速的广义力模型。将该模型与Helbing—Tilch广义力模型分别用于模拟车辆经过信号交叉口的动态运动，并采用实际道路上车辆的跟车数据仿真跟车情况。结果表明，该模型不仅消除了Helbing—Tilch广义力模型存在的停车间距过大问题，而且仿真效果更接近实际的交通流特性。     

一种改进的微观跟驰模型

根据交叉口区域内车辆行为的特殊性，在交通仿真中采用跟驰理论对交通流进行研究．针对目前纯微观跟车模型没有考虑驾驶员反应时间的情形，提出了一种改进的微观跟驰模型．该模型根据车辆行驶特点对道路进行区域划分，能结合交叉口区域的特点，确定车辆最小和最大安全距离的界限值，并充分考虑了驾驶员反应时间造成的延迟对于车辆行驶速度和加速度的影响．通过仿真实验，进一步证实了模型的有效性．     

城市道路干线信号协调控制与车速引导集成优化

针对当前干线信号协调控制为基于车辆到达驱动的被动响应型控制的特点与不足,提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法。优化原理为:考虑车辆-信号控制系统双向通信的环境下,在干线协调控制的基础上引入速度引导来调节车辆到达交叉口时刻,以避免车辆在红灯期间到达交叉口,减少停车次数并提高协调控制系统通行效率。首先,选择双向绿波带宽模型作为协调控制方案的基础;依据下游交叉口当前信号灯色和剩余时长,将车辆引导分为红灯引导和绿灯引导,分别给出最佳车速方程;基于最佳车速给出车辆到达交叉口时刻、交叉口延误和停车次数的估计方法。然后,以车辆引导速度和干线绿波相位差为控制变量,以绿波带宽最大、车辆延误与停车次数最小为目标,建立集成车速引导和干线绿波的优化模型;应用粒子群算法的多目标搜索算法对优化模型求解。选择长沙市湘江中路4个连续交叉口开展案例研究,分别应用普通干线绿波Maxband模型和提出的集成模型设计信号控制方案,并以VISSIM仿真平台进行效率评价。结果表明:集成模型能同时调节相位差和车辆速度,增大绿波带宽,减少停车次数;仿真周期内与Maxband模型相比,集成模型的上行和下行方向平均延误分别降低了24.8%和31.1%,平均停车次数分别减少了37.6%和41.7%,基于车速引导的集成模型能显著提高干线协调控制的效率。     

基于实车驾驶数据的信号交叉口车辆运行特性

为得到信号交叉口的车辆运行特性和驾驶模式,开展实车驾驶试验,采集车辆在自然驾驶状态下通过信号交叉口的速度、加速度等运行参数,得到了车辆速度和纵向加速度的变化趋势、分布范围和统计特征值,分析了车速与行驶距离的相关性,确定了减速停车和起步加速的驾驶模式。结果表明：车辆驶入交叉口时在停车前100米范围内车速下降最明显;而绿灯启亮后,车辆在头50米内速度提升最明显。减速距离与初速度之间具有较高的关联度,加速距离和稳定速度之间的关联度略低。减速度总体上大于加速度,85分位减速度为1.19 m/s2,85分位加速度为1 m/s2。减速度峰值出现在停车前5秒内,而加速度峰值出现在起步后的3秒内。本研究可为跟驰模型和微观交通仿真提供参数标定值,为城市交叉口信号配时和交通管理提供实际数据参考和理论依据。     

重载公路信号交叉口车辆跟驰特性及折算系数

为研究重载公路信号交叉口处不同车型车辆跟驰行为的差异,调查获取自然驾驶条件下某重载公路信号交叉口通行车辆的跟驰数据,分析各车型车辆的跟驰特性。结果显示：绿灯启亮后,重载公路信号交叉口的车辆加速非常缓慢,车流长期处于加速阶段,几乎无法在绿灯期间达到稳定车速;此外,在跟驰过程中,车辆车间时距随车型变化差异显著,随车速变化差异不明显。基于以上发现,并考虑不同运行阶段车流运行特性的差异,分别对容量计算法和车头时距法进行改进,利用实测数据计算得出重载公路信号交叉口加速阶段和稳定阶段的车辆折算系数。     

基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型

针对目前缺少公交车辆跟驰模型参数和单一数据采集方式无法获取完整车辆跟驰过程数据的问题,提出一种基于多源数据融合的公交车辆跟驰模型,采用实测数据进行参数标定和模型验证。通过移动GPS数据采集设备随车采集车辆的运动轨迹和无人机空中悬停俯拍采集公交车辆的停车间距,并进行数据融合处理得到完整过程的公交车辆跟驰行驶数据;通过引入均方误差指标来衡量实际测量值与模型仿真值之间的差异,将公交车辆跟驰模型的参数标定问题转化为一般优化求解问题;通过对实测数据进行统计分析,获取公交车辆的平均停车间距参数;采用粒子群优化算法对智能驾驶跟驰模型中的舒适制动减速度和加速度系数2个参数进行求解,得到模型的最优参数;将验证集中的实测数据与模型仿真值进行对比,对模型参数的效果进行验证,并以厦门快速公交走廊的车辆多编组运行控制为例,对跟驰模型的效果进行进一步的验证,其中头车采用速度优化模型进行控制,跟随车辆则采用上述标定的公交车辆跟驰模型进行控制。研究结果表明：公交车辆跟驰模型生成的数据曲线与实测数据曲线基本一致,跟随车辆与头车在路段上行驶和车辆进出站2个阶段的运动轨迹曲线基本一致,符合车辆跟驰模型的跟随性,进一步证明了...     

基于改进F-B模型的过饱和状态下交叉口信号配时优化方法

为减少过饱和交叉口的车辆延误时间,建立了改进的F-B配时模型。该模型进行周期计算的步骤与F-B法相同,在调查各进口道交通量时,提出"通过交通量"的概念,并采用延误模型对F-B算法以及改进F-B法进行评价。案例分析结果表明,与F-B配时模型相比,应用改进F-B配时模型的信号配时方案使相邻交叉口延误时间分别减少了34.39%和28.05%。该模型能够有效缓解交通拥堵,减少车辆排队长度并提高交叉口服务水平。     

改进分子动力学的车辆跟驰模型

为了更好地研究复杂情况下的车辆跟驰特性,将车辆跟驰行为类比为分子在一维管道中相互作用的结果.已有的基于分子动力学的车辆跟驰模型利用需求安全间距和车道限速作为因素建立分子跟驰模型,忽略了车辆相对速度对驾驶员跟驰行为的影响,不符合真实的跟驰情况.因此,将车辆相对速度纳入模型结构中,建立分子相互作用势函数和壁面势函数,并据此构建改进分子动力学的车辆跟驰模型.用高精度车载定位仪器对车辆跟驰过程中的参数进行采集,利用遗传算法对模型参数进行标定并对模型进行分析,分别验证模型在不同跟驰状态下的准确性,并与改进前的分子跟驰模型进行对比.结果表明,改进的分子跟驰模型可以更有效地预测车辆的跟驰行为.     

混合交通环境下降雨对车辆跟驰行为的影响分析与模型构建

针对混合交通环境下车辆跟驰分析时缺少对降雨环境考虑的问题,通过研究驾驶人在降雨环境下驾驶行为的改变,构建在不同降雨强度下适用的跟驰模型。首先,通过Python程序从云控平台数据库中提取车辆跟驰数据和降雨强度数据,分析了车辆在不同降雨强度和交通流状态下的跟驰速度、加速度和车头间距等变化特征以及其相互作用关系,进一步探索了降雨与正常天气下车辆跟驰行为的差异。其次,从优化速度跟驰模型出发,使用加速度衡量跟驰行为特性,综合考虑降雨对前后车相对距离和相对速度的影响,提出了适用于不同降雨强度下的安全间距和驾驶人期望速度确定方法,构建了不同降雨强度下的跟驰模型,并采用遗传算法对新模型进行了参数标定。最后,通过交叉验证方法对标定结果进行了评估,计算了模型输出值与实际值之间的误差。研究结果表明：降雨环境下车辆速度和加速度随着降雨强度的增加有不同幅度的降低,但是车辆加速度变化程度比车辆速度变化程度明显,这说明加速度对于降雨反应更加灵敏;降雨环境下,车头间距受前车速度影响,进而控制后车跟驰速度,不同降雨强度和不同前车速度区间都影响车头间距大小,后车跟驰速度随着车头间距的增大而增大;模型计算结果与实测值的均方...     

车路协同环境下信号交叉口车速引导策略

为降低车辆需停车通过信号交叉口的可能性,减少停车时间,针对在三、四线城市交叉口区域实时的车辆排队长度数据不易或无法获得这一实际情况,提出车路协同环境下的车速引导策略。搭建了车载交通灯提醒系统,并对安徽省芜湖市衡山路-凤鸣湖北路交叉口的交通灯进行了数据采集。在实际数据的基础上,运用VISSIM软件进行仿真验证,结果表明,在高峰和平峰流量时车速引导策略均能有效降低单车行程时间,平均降低比率分别为9.2%和13.0%,且改善效果在平峰流量时优于高峰流量时。该车速引导策略提高了信号交叉口的交通效率,为车路协同环境下车速引导的实际有效运用提供了思路。     

基于Agent的交叉口群微观交通仿真系统与应用

为了改善车辆在交叉口群的运行效率,缩短车辆排队长度和减少车辆起停次数,在对交叉口群微观交通仿真中车辆、交叉口、车道、信号灯实体进行Agent建模基础上,采用AgentSpeak语言设计了车辆Agent的跟驰行为、交叉口避撞与左转待转行为、以及换道行为等模块,实现了基于Agent的交叉口群微观交通仿真系统。以西安市小寨商圈交叉口群为例,车辆Agent分别按照随机速度行驶和最大限速行驶意图模型进行仿真试验。研究结果表明:采用最大限速行驶策略时,车辆在交叉口群的平均延误时间可降低25.7%,平均起停次数可降低35.8%,这为改进现有交叉口群车辆通行控制策略和管理措施提供了思路及评价手段。     

基于时变安全距离的跟驰模型反馈控制

为了更真实地反映交通流特性,在Konishi提出的耦合映射(CM)跟驰模型基础上,考虑不同速度下车辆的不同安全距离,设计了新的安全距离表达式,随后提出了一类基于时变安全距离的CM跟驰模型,并对模型的稳定性进行了研究;基于稳定性理论,给出了模型满足稳定和交通拥挤现象不会出现的充要条件,在此基础上设计了一类滞后反馈控制器以更好地抑制交通拥堵;最后通过仿真算例,对比了Konishi模型和新跟驰模型在抑制交通拥堵和车辆行驶过程中二氧化碳排放方面的性能.仿真算例表明:与Konishi跟驰模型相比,基于时变安全距离的跟驰模型的收敛性更强;所设计的控制器能通过调整车队速度有效缓解交通拥堵和降低车辆二氧化碳排放.     

改进Newell跟驰模型与实证研究

为了克服Newell跟驰模型单一考虑跟驰车与前导车之间的车间距进行速度优化描述车辆跟驰行为的不足,在同时考虑车间距和速度差对车辆跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进Newell跟驰模型。通过对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件。并通过在西安市二环南路西段实地拍摄视频采集得到的数据,对模型的参数进行了标定;最后分别采用上述模型对未来交通流趋势进行仿真预测,通过预测结果与实测数据的对比分析,证实了改进Newell模型的有效性。     

基于超距雷达数据的车辆跟驰行为分析及建模

针对高速公路车辆跟驰特性及速度预测问题,基于超距雷达数据分析了高速公路车辆跟驰特性,建立起基于长短期记忆（long short term memory,LSTM）的跟驰速度预测模型。首先,根据数据特点建立了处理规则并筛选跟驰序列。其次,根据车身长度将跟驰车划为大型车与小型车,分析了车辆在跟驰过程中速度、车速差、车间距和车头时距等参数的分布及相对变化关系。然后,将前车速度、位置差、上一时刻车头时距作为模型输入,跟驰车速度作为模型输出,构建了基于LSTM的跟驰速度预测模型,模型预测精度达到99.75%。最后,以高速公路数据为例进行验证,传统机器学习支持向量回归（support vector regression,SVR）模型的预测性能低于深度学习模型,LSTM模型的R Square较SVR模型提升了4.37%;作为LSTM的结构简化变体,在相同的结构参数下,门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）模型的预测性能并未提升,但训练速度较LSTM模型提高了28.48%。深度学习LSTM、GRU模型能够更精准地预测高速公路的车辆跟驰速度。     

“一路一线直行式”公交模式下公交车行驶诱导和调度集成方法

为了充分发挥"一路一线直行式"公交模式的优越性,在车站与路口协同设计与控制的基础上,在交叉口信号配时的约束下,提出一种公交车行车速度优化和诱导、公交车调度的集成方法.该方法根据公交线路各个站点之间的距离、公交车辆的平均行驶速度、各个站点的平均上下客时间,优化公交车辆的行驶速度和发车时间.通过该方法可确保公交车到达有站点的信号交叉口时,利用红灯等候时间上下客;到达无站点信号交叉口时,无需停车,顺利通行,从而避免信号交叉口信号控制对公交车辆通行造成的负面影响,减少公交车在信号交叉口的停车次数和延误.基于概率论分析了该方法的效益,并通过实例说明该方法的可行性.     

基于粒子群算法的多效益交叉口信号配时模型

城市交通的延误主要发生于交叉口,提高交叉口信号的运行效率对缓解交通拥堵具有重要作用。本文建立了基于车辆平均延误、停车次数和通行能力的多效益信号配时优化模型,并使用了粒子群算法进行编程求解。实际案例分析结果表明,模型求解出的优化配时方案降低了交叉口车均延误和停车次数,同时提高了交叉口的通行能力,综合改善了交叉口的多个指标,对提高交叉口的运行效率具有显著作用。     

快速路入口区域车辆跟驰行为研究

快速路入口区域车辆跟驰行为及安全间距会受到汇入车辆影响。为了探索快速路入口区域车辆的跟驰行为,利用无人机在200m高空对快速路入口区域进行高空悬停定点拍摄,并利用Tracker软件提取了车辆速度、车辆横纵坐标、加速度等参数。采用跟驰距离、相对跟驰速度绝对值及跟驰片段长度指标对快速路入口区域车辆的跟驰行为进行判断,确定了快速路入口区域跟驰行为判定准则。在此基础上,对交通流变化、车道分布、入口形式对跟驰行为的影响进行对比分析。研究发现：快速路入口区域车辆跟驰距离均值为26m,车辆跟驰距离集中分布在15~28m;相对跟驰速度绝对值均值为0.75m/s,且90%车辆相对速度绝对值小于1m/s;车辆跟驰距离和后车跟驰速度随交通流增加逐渐减小;快速路最内侧车道车辆跟驰距离和跟驰速度大于中间车道;直接式入口的主线车辆跟驰距离和跟驰速度大于平行式入口。本文研究成果可为快速路入口区域跟驰行为参数标定及管控提供参考依据。