港湾式公交停靠站的设计分析

在对南京市公交停靠站的交通调查的基础上，对港湾式车站造成的拥挤及安全问题进行分析，总结了缓解延误和减少安全隐患的一些方法和措施。并针对车站的几何设计，提出了一些建议和看法。     

自动驾驶车辆对人工驾驶车辆跟驰行为影响分析

针对自动驾驶车辆（automated vehicle, AV）与人工驾驶车辆（manual vehicle, MV）组成的混行跟驰环境，基于Waymo公开数据集研究混行环境中AV前车对MV后车跟驰行为的影响。首先，探究混行环境中期望安全裕度模型和智能驾驶人模型的建模能力和模型参数变化，研究表明，混行环境中MV跟驰行为的机制没有发生变化，但是MV驾驶人的减速敏感程度更低。其次，从跟驰安全性、稳定性和环境效应3个方面对混行跟驰行为进行进一步分析得到，混行环境中的MV跟驰行为的稳定性和环境效应得到了改善，但是安全性并没有发生变化。最后，通过对前车速度波动性进行讨论发现，AV前车主要是通过降低自身速度波动性，从而抑制MV后车的速度波动性，改善MV后车在稳定性及环境效应方面的表现。     

考虑上游信号控制的公交停靠站车辆延误模型

针对公交停靠站运行效率缺少评价方法的问题,以时空轨迹图描述公交车辆在停靠站的到达、服务及驶离过程,在考虑上游交通信号配时影响的情况下,建立公交车辆延误与到达率、服务时间的数学关系模型,并通过实际调查数据验证模型的有效性.结果表明在不同条件下模型计算结果与实测值的相对误差为9.98%,能够准确反映公交停靠站的运行机理,对于评价公交停靠站的服务水平和分析相关影响因素提供了重要依据.     

信号交叉口网联自动驾驶车辆时空轨迹优化控制系统

为降低车辆在信号交叉口范围内的燃油消耗量,提出了网联自动驾驶车辆时空轨迹优化控制系统。系统基于离散时空模型,设计了时空节点-弧模型以重构车辆时空轨迹;并以车辆发动机做功值,作为时空弧成本,以前方车辆时空轨迹和车辆运动学特征为约束,利用A*最短路算法求解具有最低燃油消耗的网联自动驾驶车辆时空轨迹;同时改进了Pitt微观车辆跟驰模型,以预测普通车辆的时空轨迹。预测结果作为约束条件,应用于网联自动驾驶车辆时空轨迹优化过程中,使系统适用于网联自动驾驶车辆与普通车辆混行条件下,仿真结果表明:系统能够降低高达13.94%的网联自动驾驶车辆燃油消耗;同时有效降低整体交通燃油消耗总量;能够在40%的网联自动驾驶车辆占有率条件下,实现良好的控制效果。计算时间仅为10~(-3)s水平。系统能够有效实现预期控制目标;并为近期网联自动驾驶车辆占有率较低环境下的车辆控制提供了一定的理论基础,实用性较强。     

基于自适应MP C的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶汽车轨迹跟踪精度和稳定性,设计一种基于模型预测控制(MPC)的自适应轨迹跟踪控制器.利用遗忘因子递推二乘算法在线估计轮胎侧偏刚度,实时更新控制器预测模型;设计控制参数选择器,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行在线优化,实现预测时域能根据横向和纵向车速自适应的选择.通过Simulink/Carsim进行联...     

公交站点车辆停靠对信号交叉口进口道交通延误模型

为评价进口道具有公交停靠站信号交叉口的公交停靠影响和车辆运行效益,建立公交站点车辆停靠对信号交叉口进口道的交通延误模型.根据公交车停靠对不同类型信号交叉口交通延误影响情况的不同,将影响延误模型分为3类.针对最常见的影响延误模型,首先通过详细分析不同情况下公交车停靠对信号交叉口进口车辆的作用机理,研究分情况的交叉口进口车辆延误计算方法和计算公式;然后根据这些延误计算公式,利用积分方法,得到一套公交车辆停靠对交叉口进口车辆平均延误的计算公式.该公式能较好地计算进口道具有公交停靠站的信号交叉口进口车辆延误,为有效改造和合理布设公交站点提供理论基础与定量分析工具.     

基于五次多项式的智能车辆轨迹规划

针对智能车辆换道轨迹中存在的侧向加速度过大或轨迹曲率不连续的问题,在对传统车辆换道模型进行比较分析的基础上,提出基于五次多项式换道模型的轨迹规划方法.基于换道轨迹安全性和效率性的要求,以车辆换道时的侧向加速度、换道时间和车辆横摆角速度为优化变量,设计目标函数.通过求解目标函数得到最优换道时间,进而得到最优换道轨迹.对等速偏移+正弦函数换道模型和五次多项式换道模型进行仿真对比.结果表明：利用五次多项式换道模型的轨迹规划方法,当路面附着系数为0.2时,侧向加速度最大值为0.45 m/s²,轨迹的曲率最大值为2.02×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.6时,侧向加速度最大值为0.70 m/s²,轨迹的曲率最大值为1.12×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.8时,侧向加速度最大值为0.81 m/s²,轨迹的曲率最大值为0.90×10^-3 m^-1,均小于等速偏移+正弦函数换道模型轨迹曲线的侧向加速...     

基于Transformer的自动驾驶交互感知轨迹预测

针对自动驾驶运动规划中预测周围交通参与者(如车辆、自行车、行人)未来轨迹的问题,提出了一个基于Transformer的轨迹预测模型(Trajectory Prediction Transformer,TPT)来帮助自动驾驶车辆预测周围交通参与者的未来运动轨迹。首先,为了有效地考虑交通参与者和交通环境之间的交互信息,将交通参与者建模为交通智能体。并将交通智能体的历史运动轨迹和周围交通环境信息编码为多通道图,作为模型的输入。然后,利用改进的Transformer对交通环境进行建模,并捕捉交通智能体与交通环境之间值得关注的交互信息,预测其未来运动轨迹。最后,在大规模自动驾驶数据集Lyft进行的实验表明,TPT模型能够在不同预测时长下取得优于其他对比模型的预测结果,且用时更短。     

基于改进遗传算法的电动汽车轨迹优化方法

在复杂障碍物环境中的轨迹规划方法是电动汽车智能辅助驾驶技术的一个重要研究内容.为了使得电动汽车能够在高速行驶工况下平稳转向行驶,提出了一种基于改进遗传算法的轨迹优化方法.本文基于五次多项式进行轨迹规划,用改进遗传算法对五次多项式的参数进行优化,使得规划轨迹满足车辆的动力学约束条件,从而使得优化后轨迹具有更强的可行性.实车实验结果表明,优化后轨迹比优化前轨迹能够更好地满足动力学约束条件,优化效果明显,车辆在高速行驶工况下按照优化轨迹行驶能够进行平稳转向行驶.     

基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制设计

针对车辆动力学控制系统所具有的强非线性特点提出了基于机器视觉的车辆自动驾驶模糊控制方案.采用Michael等人提出的车辆系统动力学模型,通过模糊控制规则的量化划分对车辆在道路上的运动进行了仿真.仿真的结果 显示,本方案可以很好地解决空旷道路上的车辆自动驾驶问题,并且该控制方法 可以保证车辆快速准确地在道路上安全高速行驶,具有很好的鲁棒性.     

考虑操纵稳定性的自动驾驶汽车轨迹综合优化方法

针对自动驾驶汽车在局部轨迹规划上对车辆操纵稳定性考虑不足、对车辆模型过度简化和缺少对车辆舒适性客观评价的问题,建立了考虑车辆操纵稳定性的车辆三自由度模型,模拟自动驾驶汽车换道场景,根据输入车轮转角得到输出的换道轨迹,运算得到车辆换道行驶参数化方程和行驶轨迹特征.运用BP神经网络对行驶轨迹特征进行识别,得到自动驾驶汽车换道持续时间和横向偏移距离所对应的车轮转角变化关系.在不同换道车速下,根据不同换道持续时间和横向偏移距离,输入车轮转角得到换道优化轨迹簇和操纵稳定性参数.在只考虑行驶效率和安全的常规轨迹优化方法的基础上,构建轨迹综合优化目标函数,考虑表征车辆换道过程舒适性和操纵稳定性的(横摆、侧倾、侧向)加速度变化率均值,提出一种基于行驶效率、安全性、舒适性和操纵稳定性的轨迹综合优化方法.对轨迹综合优化目标函数进行求解得到最优换道行驶轨迹,联合仿真结果表明该方法优于常规轨迹优化方法且舒适性、操纵稳定性改善达20%以上.     

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BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测

在复杂交通环境中行驶的智能汽车需要预测未来周围车辆的动向,为了提升智能汽车快速且准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力,设计了一种基于BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测模型.模型由BiGRU编码器、交互卷积池化层和GRU解码器组成,能够预测未来5s车辆多模态驾驶行为的概率和多模态驾驶行为对应的轨迹分布.试验结果表明,相...     

区域公交车辆调度及购车计划的双层规划模型

借助双层规划模型,从系统的角度探讨了区域公交车辆调度和购车计划之间的有机联系.根据该问题的特征将其等价转化为:考虑车场容量、燃料及污染气体排放量等约束因素,如何在不同车辆数下构建每辆车完成班次的序列以完成所有班次,同时确定每辆车车型,追求车辆利用率最大和购车费用最少.利用遗传算法求解相应车辆数的上下层模型最佳解,比较所...     

自动驾驶环境下考虑停车需求的交通均衡模型

本文在自动驾驶环境下,考虑交通网络中自动驾驶车辆(autonomous vehicles,AVs)的载人和空载状态在路段上相互影响,研究AVs路径选择和停车选择的组合均衡问题.首先,提出自动驾驶环境下考虑停车需求的交通均衡条件,建立网络均衡模型,证明模型的等价性以及解的唯一性;其次,采用网络变换法,将原问题变换为经典的...     

基于车辆轨迹数据的急减速驾驶行为判定方法

目前很多研究使用车辆轨迹数据来识别急减速驾驶行为,但目前使用的固定阈值方法无法对不同驾驶场景做出区分且缺乏建模分析.基于车辆跟驰模型,提出了一种包含多种驾驶场景的急减速驾驶行为判断方法,该方法考虑照明条件、天气、道路车速等参数,解决了现有方法中缺乏场景分类的问题.使用聚类算法区分历史数据中的急减速驾驶行为,提取实际阈值...     

基于改进型Stackelberg博弈的自动驾驶测试数据定价模型

针对自动驾驶测试数据兼具连续与离散变量,且包含时间戳和经纬度等间接信息特征的特点,利用特征挖掘过滤、连续变量离散化、驾驶模式加权等方法对传统信息熵方法进行适应性调整,提出基于特征工程的驾驶模式加权信息熵方法,确定自动驾驶测试数据信息量;引入信息量构建数据消费者效用方程,提出考虑信息量和平台利润率约束的改进型Stackelberg博弈数据定价模型。以上海市自动驾驶实际测试数据开展典型案例分析,结果表明,基于改进型Stackelberg博弈的数据定价模型可有效评估数据信息量,合理分配数据生产者、数据平台和数据消费者交易三方的利润率,并显著提升数据交易量和数据交易三方总效用,从而增强自动驾驶测试数据交易市场的活力。     

基于参数描述的换道场景自动驾驶精确决策学习

为提高车辆驾驶安全性并充分考虑人类驾驶员对于自动驾驶控制系统的接受度,研究并实现了自动驾驶车辆在换道场景下的精确决策学习。汽车自动驾驶不仅需要决策是否换道,还需要决定汽车的具体微观行为,如换道时间和期望加速度的确定等,因此,车道变换的精确决策需使用3个参数来描述,并需要通过强化学习求解。这种基于参数精确决策的合理性体现在两个方面：首先是不同的决策参数值会影响规划的轨迹,如果决策不精确,将产生运动的不确定性;其次是基于真实交通数据（NGSIM）的分析,因为人类换道行为在换道时间和期望加速度上存在显著的差异性,在当前的决策研究中很少被明确考虑。此外,发现NGSIM数据中存在一些潜在的紧急情况,可以通过优化部分决策参数来提升其安全性;在强化学习算法的设计中,动作过程中加入换道时间和期望加速度;奖励函数考虑了安全性、当前驾驶员的意愿和平均人类驾驶风格;问题求解中,自定义了基函数,并通过基于核函数的最小二乘策略迭代强化学习方法学习精确的安全决策行为。仿真结果表明,使用强化学习参数决策可以实现更精确的决策,从而提高安全性能,并可在变道场景中模仿人类驾驶员的行为。     

自动驾驶环境下交通均衡分配模型及算法

研究自动驾驶环境下(autonomous vehicles,AVs)路径选择和停车选择的交通均衡分配.AVs的路径选择和停车选择两个过程,分别对应载人状态(从起点到目的地)和空载状态(从终点到停车场),考虑两种状态的交通流在路段上相互影响,针对路段成本函数Jacobian矩阵对称与不对称的情况,提出相应的模型以及求解算...     

考虑交互轨迹预测的自动驾驶运动规划算法

针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.