基于实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,本文选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用本文实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

国内典型大城市快速路交通流实测

通过拍摄中国几个典型大城市不同快速路段的交通流录像并进行＂车速-车头间距＂数据采集,建立了一个包含210920组交通流实测数据的大样本数据库,根据实测数据得到的平均车速随着车头间距的增大而增大,符合交通流的基本特征;从超车道到交换道,一般平均速度依次下降,但在出口匝道影响下会出现＂密度倒置＂现象,实测数据转换得到＂流量-密度＂基本图,存在整个密度变化范围里都呈现非线性特征的类型,在小间距数据中,发现存在超过7%的＂高速跟驰＂车辆.     

货车移动遮断影响下的跟驰风险异质性建模

基于移动瓶颈理论和交通流理论构建“货车移动遮断”效应模型,解析货车移动遮断形成机理,选用无人机采集货车移动遮断场景中车辆行驶视频数据并提取高精度车辆跟驰轨迹样本,基于此提出考虑冲突可能性和冲突严重度的小客车跟驰风险评价方法和分级标准,利用RP-ORP模型构建了考虑异质性跟驰风险概率预测模型。结果表明：货车移动遮断动态影响交通流稳定性,其形成过程包括减速跟驰和加速超车两个阶段;考虑异质性的RP-ORP模型能实现特定条件下小客车跟驰行为处于不同风险等级的概率预测,且拟合优度高于FP-ORP模型高;货车纵向加速度、跟驰车头间距、跟驰持续时间、小客车与货车速度差、激进型驾驶员5个变量显著影响小客车跟驰风险水平,且跟驰持续时间和激进型驾驶员2个变量具有随机参数特性。     

冰雪路面城市快速路跟驰模型研究

针对冰雪路面城市快速路的跟驰模型进行了研究。首先对两种常见的冰雪路面进行了交通调查。根据调查结果对不同冰雪路面城市快速路交通流的自由流速度、平均速度、速度分布,相邻跟驰车辆的车头时距、车头时距与相对速度的相互关系等微观特性进行统计分析,定量地研究不同冰雪路面形态对城市快速路跟驰行为的影响。其次,对不同类型的优化速度函数特征进行对比分析,依据Greenshields速度-密度关系建立期望车速模型,依据车辆不同跟驰状态建立冰雪路面最小安全距离模型,并由此构建冰雪路面优化速度模型。基于现有跟驰理论研究成果,以线性跟驰模型建模思想对全速度差模型进行改造,结合冰雪路面优化速度模型构建适用于冰雪路面的新跟驰模型。最后,利用实测数据对模型参数进行标定,并通过设计实验分析模型的稳定性、加速度非对称性。同时,利用调查数据对新模型和全速度差模型进行模拟分析,结果证明该模型更贴近冰雪路面城市快速路实际交通流,可以为冰雪路面下交通管理措施的制定提供理论支持。     

冰雪条件下城市道路路段车头时距

为准确把握冰雪条件下城市道路交通流特性,研究城市不同类别道路的车头时距分布规律,在大量实地调查数据的基础上,对冰雪条件下,城市不同等级道路上的车头时距进行数据整理、分析。采用爱尔朗分布拟合不同条件下的车头时距分布,并进行检验。结果表明拟合效果良好。为冰雪条件下城市道路交通流特性研究提供理论及数据基础。     

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...     

基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析

为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference, FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明：考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。     

不同车头间距下交通流的速度分布

在传统的交通流理论中,通常用确定性函数来描述交通流的速度-密度关系.但实际上,交通流存在着相当大的随机性和波动性:在一定局部密度的情况下,往往存在多种短时局部速度.为了能更加真实地描述速度和间距之间的关系,对NGSIM数据进行了研究和统计,对不同车头间距情况下的交通流速度分布建模.结果表明:当交通流密度较小时,速度分布...     

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。     

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。     

车联网环境下考虑侧向间距的跟驰模型

为了更好地刻画车辆的跟驰行为,改善交通流的稳定性,在车联网环境下,根据侧向间距确定车辆受前车运动信息的影响程度,提出了一个改进的跟驰模型.首先,利用微小扰动法得到了模型的临界稳定条件,将改进模型的稳定区域与最优速度模型、全速度差模型的稳定区域进行了对比.其次,分析了在不同侧向间距和速度差敏感系数下模型稳定区域的变化情况.最后,在周期性边界条件下,考察了模型所描述的交通流在受到初始扰动后的演化过程,得到了不同侧向间距和速度差敏感系数下交通流的仿真结果.理论分析和仿真结果均表明:考虑侧向间距和前车运动信息能有效增强交通流的稳定性;改进的跟驰模型能有效地改善交通流的稳定性,并能在一定程度上缓解交通拥堵,增大道路容量,提高通行效率.     

道路急弯路段追尾冲突分析预测

为实现急弯路段的追尾碰撞风险主动防控,提出了一种基于多源数据融合的追尾冲突动态预测方法。首先,基于无人机、毫米波雷达等采集的车辆运行数据,提出了适用于急弯路段交通流特征的追尾冲突判别模型及冲突等级阈值划分标准,分析了急弯路段的追尾冲突空间分布特征。然后,筛选车型、大车比率、断面速度差等13个交通流特征指标作为输入变量,以粒子群算法为基础,分别构建了其与BP神经网络、随机森林、支持向量机算法的追尾冲突动态组合预测模型,并根据混淆矩阵和曲线下面积评估各模型的预测性能,利用黑箱解释方法分析冲突发生概率的显著性影响因素及影响程度。结果表明：相较于平直或一般弯道路段,急弯路段的追尾冲突TTC(Time to Collision)值更小,出弯缓和曲线段冲突更为严重,且弯道内侧碰撞风险最高;粒子群-随机森林模型的追尾冲突预测性能最佳,灵敏度达90.70%;急弯路段追尾冲突受车辆平均车头间距的影响程度最大,当平均车头间距为25 m左右时,冲突发生概率最小,向心加速度均值、速度均值等因素亦对其有显著影响。     

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。     

寒地城市快速路冰雪路面交通流特性研究

利用视频检测系统采集城市快速路冰雪路面上的交通数据,对城市快速路冰雪路面交通流特性进行了研究;分析了冰雪路面对道路交通安全影响,探讨了城市快速路冰雪路面上车速变化、车头时距分布特性,对比分析了冰雪路面与非冰雪路面上城市快速路交通流量与速度的关系,并建立了冰雪路面快速路交通流量与速度关系模型.研究成果将对寒地城市快速路的运营、管理和评价提供科学依据和数据支持.     

交通流模拟中的随机输入模型

在交通流模拟过程中,随机输入车辆信息和交通流信息是模拟的开端,本文在模拟过程中,以[0,1]均匀分布随机数为基础,选用车型、车头时距和车速作为表征动态交通流的随机变量,建立了车辆随机产生了一组数学模型,给出了交通流随机输入的程序框图,并对实际交通流数据进行了分布拟合。     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这与机动车的密度-速度关系完全不同。     

混合交通中自行车密度-速度关系

为研究中国城市混合交通流中自行车交通流特性,建立了混合交通基本路段的自行车密度-速度关系模型。采用视频拍摄、轨迹捕捉和坐标转换的技术方法获取混合交通基本路段上的运动车辆的轨迹数据。通过对轨迹数据的数据挖掘和回归分析,建立了混合交通条件下的自行车密度-速度关系模型。讨论的模型的适用性条件为:非拥挤情况下的稳定自行车流。自行车密度-速度关系的主要特点是随着自行车密度的增加,车速有上升趋势,这点与机动车的密度-速度关系完全不同。     

基于高逼真驾驶模拟器雾霾天气下跟驰行为分析

为研究雾霾天气下车辆跟驰行为,基于8自由度高逼真驾驶模拟器,设置晴天和雾霾天两个实验场景,采集不同交通状态下跟驰驾驶行为数据,分析车头时距、车头间距、车头延迟时距、加速度、减速度等跟驰行为关键变量.实验结果表明,雾霾天气显著影响了跟驰行为,最大车头间距在自由流、拥挤流和阻塞流跟驰状态下分别增加了8.7%、19.4%和25.6%;自由流跟驰状态下最小车头间距减小了13.0%;阻塞流跟驰状态下最小车头时距减小了47.9%,但延迟时距及其离散性增加了15.5%和28.2%;雾霾天气下后车的加速行为更为谨慎.不同交通状态下的跟驰行为存在显著差异.随着跟驰车速增加,最大、最小车头间距及其离散性显著增加;最大、最小车头时距及其离散性则呈先增加后减小趋势,延迟时距显著增加.     

一种基于动态期望车头时距的跟驰模型

现有跟驰模型把期望车头时距视为常量,因实际交通流具有动态性,静态期望车头时距模型并不能确切地描述现实交通流.提出了一种动态期望车头时距的跟驰模型,将其车头时距用韦布尔分布拟合,使其成为随跟驰车辆性能差异和驾驶员自身差异而变化的动态变量.仿真结果表明,基于动态车头时距的跟驰模型能使后随车车速的平均绝对误差从1.715 9 m/s降至0.762 9 m/s,优于静态常量期望车头时距跟驰模型.     

公路交通流车速-流量实用关系模型

针对常用的公路交通流车速-流量关系模型不能进行交通流超饱和状态下交通分析的不足，本文首先应用大量的交通观测数据建立了各级公路车速-流量关系理论模型，通过对公路高峰小时超饱和状态下交通流消散过程的机理分析，研究了各级公路在不同交通负荷条件下的车速-流量关系通用模型的结构，并通过与大量观测数据的拟合，建立了各级公路在任何交通负荷条件下的车速-流量关系通用模型的函数表达式，提出了各级公路在不同设计车速下的实用模型参数．该模型成功地解决了高峰小时超饱和状态下的交通流速度预测问题，为公路网络规划类、终济分析类项目的开展提供了理论基础．