多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

引入驾驶风格的熵权法多属性换道决策模型

为改善AHP换道模型需要主观赋权的问题，在分析换道决策机理及换道决策属性的基础上，提出引入驾驶风格的熵权法多属性换道决策模型.在不同空间占有率D 下对模型进行仿真，获得不同驾驶风格、多种车道分隔方式下的平均换道动机概率和平均换道成功概率. 分析发现，驾驶风格对平均换道动机概率和平均换道成功概率产生显著影响的空间占有率分别为(0.10, 0.85)和(0.30, 0.85)，其中，激进驾驶风格的概率最大，保守的概率最小. 说明该模型能响应驾驶风格偏好的影响，熵权法在多车道元胞自动机换道决策模型中的适用性较强.     

车道分隔方式对驾驶换道行为的影响

为探索不同车道分隔方式对驾驶换道行为的影响，在分析机动车驾驶换道决策机理与换道决策属性的基础上，改进双车道元胞自动机(STCA)的换道规则模型，提出了基于层次分析法(AHP)的多属性换道决策模型.在同向 3车道上设置不同车道分隔方式，运行模型以获得每种分隔方式在不同空间占有率情况下的换道动机概率、换道成功概率分布规律.分析发现：平均换道动机概率直接与交通流内部状态属性有关，平均换道成功概率则由交通流内部状态属性与车道隔离方式共同决定；通过对不同分隔方式下的换道规律分析，表明模型能较好诠释不同车道分隔方式的交通管理法规涵义.该换道决策模型构造方法上具有同时处理多个外部决策属性的能力，具有较强的通用性.     

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于换道概率分布的多车道交织区元胞自动机模型

交织区是快速路系统的重要组成部分，由于车辆频繁换道、相互作用复杂，容易造成交通瓶颈。本文提取城市多车道交织区时间分辨率为0.1 s、空间分辨率为0.1 m·px-1 的高精度车辆轨迹，分析交织区及相邻路段的交通流和车辆行为特性，提出分区元胞自动机模型。在上游和下游换道模型中，建立基于速度差、车辆间距的换道动机规则、间距规则及Logistic换道概率规则。对于交织影响区，建立考虑速度、间距及路径转换需求的换道动机规则，根据安全风险构建换道时机的多步决策规则，提出基于换道频率Gaussian分布模型的换道概率规则，并对主要参数进行灵敏度仿真测试分析，模型具备评估交织区不同换道状态的实际应用潜力。仿真与实测显示，本文 模型流量、速度、密度及换道分布等特性与实际相符，能有效反映车辆在不同位置的换道需求与强度差异性，刻画多车道交织区复杂的换道行为。     

基于随机效用理论的城市道路车辆自由换道行为研究

为深入分析城市道路驾驶员换道行为的影响因素，基于大连市西南路路段的车辆运行轨迹 数据，引入随机效用理论，建立了城市道路车辆自由换道模型，并对模型进行了标定和验证，且 应用弹性理论定量分析了换道概率对不同因素的敏感度。结果表明，所建模型可以较好地预测车 辆的自由换道行为；驾驶员换道决策对本车与当前车道前方车辆之间的车头间距最为敏感；相对 于当前车道前方空隙的刺激，相邻车道驾驶环境的诱惑对驾驶员换道决策的影响较小，说明在前 方无不利刺激（狭小的驾驶空间或加速空间） 的情况下，驾驶员在行驶过程中倾向于保持在当前 车道。该研究结果可进一步应用于城市道路换道行为的微观仿真研究中，以提高其仿真精度。     

城市道路拥堵状态下驾驶人换道特性研究

交通拥堵状态下车辆行驶速度低于驾驶人期望车速,引发驾驶人变换车道以获得更好的行车空间,由此导致不同程度的交通冲突。首先分析交通拥堵对驾驶人换道行为的影响,依据导致的交通冲突数和冲突程度将换道驾驶行为分为三种类型。基于大量实测数据,分别研究小型客车、大型客车、小型货车在交通拥堵状态下的车道变换特性,构建三种类型换道比例与交通拥堵压力系数的关系模型。结果表明,交通拥堵对三种类型车辆的换道行为均产生显著影响;相比小型客车和大型客车,小型货车不同类型换道比例分布更加离散。     

基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型

在探索机动车驾驶换道决策机理,分析影响驾驶员换道决策内外因子的基础上,提出了以内部因子为决策变量,外部因子为约束条件的机动车多车道换道模型,并将其引入一维改进舒适驾驶元胞自动机模型,形成基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型.不同V/C条件下该元胞自动机模型的运行分析表明：换道驾驶行为会导致自身及周边车辆的加减速、匀速、怠速等运行工况发生变化;不同的内外因子导致车流平均换道次数不同,车流平均速度的波动规律也不同.本文提出的多车道换道模型描述决策机理清晰,能同时描述多个内外因子的共同作用,具有很好的适应性与扩展性.     

基于元胞自动机的高速公路临时瓶颈交通流仿真

为研究强制换道及冲突点分布对高速公路临时瓶颈交通流的影响,在NS(NaSch)模型和STCA(symmetric two-lane cellular automata)模型的基础上,引入强制换道规则,根据瓶颈口上游驾驶员心理状态的变化,建立高速公路瓶颈交通流模型.在开口边界条件下,针对不同的安全换道概率、强制换道概率、冲突点距离和冲突区间长度参数,模拟得到瓶颈交通流量和换道频率与车辆到达率的关系.仿真结果表明,安全换道行为对系统流量影响小;强制换道行为是降低瓶颈系统最大流量的主要因素,当安全换道概率为0.5时,强制换道概率从0.0增加至0.1,最大流量下降了17%;冲突点距离的增加缓解了交通拥堵程度,当冲突点距离从1 cell增加至4 cell时,临界车辆到达率上升了4%;冲突区间长度对交通事故风险的影响较大,最大强制换道频率随冲突区间长度的增加而增加.      

基于Stackelberg 博弈理论的自主性车道变换模型

本文提出了一种基于Stackelberg 策略的自主式车道变换模型.车道变换是一种 非常复杂的决策过程,很多因素会影响驾驶员做出变换车道的决策.本文关注自主式车道 变换情况,在自主式车道变换中驾驶员希望通过车道变换来得到更好的驾驶环境,例如 更高的速度或者更大的车头时距等.车道变换是一个决策的过程,在这个过程中驾驶员会 权衡诸多的因素并做出决策.在车道变换过程中目标车辆和在目标车道上的后随车辆会 相互产生影响.另外不同的驾驶员有不同的特点,即便在相同的交通环境下也会做出不同 的决策.我们利用Stackelberg 策略理论对驾驶员的车道变换决策行为进行建模,并利用仿 真对所提出的模型进行验证.     

基于动态概率网格和贝叶斯决策网络的车辆变道辅助驾驶决策方法

提出了一种车辆变道辅助决策方法, 向驾驶人提供变道行为决策; 构建了由车载GPS、相机传感器和雷达组成的行车环境信息传感装置, 利用非采样B样条曲线模型对车道线建模, 通过控制点位置求解与搜索策略实现车道线的检测、跟踪与类型识别; 根据车道线信息确立有效行车区域, 并建立了一种动态概率网格的行车环境几何模型, 对有效行车区域进行紧凑型表征; 考虑了车辆对行车环境表征结果可靠性的影响, 根据高斯分布将车辆位置信息映射到动态概率网格中, 计算了每个行车单元的占用概率; 将车道线信息与网格单元占用概率作为初始节点状态参数, 输入贝叶斯决策网络, 估计概率网格单元的占用状态, 量化输出当前行车环境表征结果以及不变道、向左变道、向右变道3种变道决策的期望效用值, 通过计算各决策的期望效用值比率确定最优变道决策。试验结果表明: 在场景1中“向左变道”决策的期望效用值最大, 为0.70, 视为最优决策, 在其动态概率网格中, 右侧车道线“实线”状态参数为100.00%, 因此, “向右变道”决策效用期望值最小, 决策系统输出的最优决策“不变道”符合中国交通法规, 也表明检测车道线类型的必要性; 场景2的“不变道”和“向右变道”决策期望效用值分别为0.43和0.44, 比率接近1, 无法判断最优决策, 驾驶人可根据经验决定是否变道。      

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。     

基于车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略

现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差。为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为。首先,利用Next Generation Simulation (NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证。其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹。结果表明,所提策略可以在保证驾驶安全性的前提下,实现经济、舒适和高效的换道过程。单独考虑经济、舒适和高效的优化策略,能够分别降低35.71%的单位路程燃油消耗,94.58%的前轮转角的角速度以及70%的换道所需时间。这说明所提的换道轨迹优化策略能够从微观角度缓解或解决由不当换道驾驶行为造成的交通问题,并为驾驶辅助系统提供理论依据和方法指导。     

基于支持向量机的车辆驾驶行为识别研究

从车辆行驶轨迹的角度,车辆驾驶行为可细分为车辆跟驰行为、车辆换道准备行为和车辆换道执行行为,它们对交通拥堵、交通事故等都有着重要影响,也是自动驾驶、交通仿真等系统的基础构成模块.然而,如何从实际微观交通流数据中对3种行为进行识别是驾驶行为研究的基础和难点.本文提出基于支持向量机的驾驶行为识别方法,使用真实车辆轨迹数据,为提高模型的准确率,首先对样本数据进行归一化和主成分分析预处理,然后采用网格搜索算法对惩罚因子和核参数进行寻优,最后利用样本数据对基于支持向量机的分类模型进行训练和测试.结果表明,模型的测试精度达到了98.41%,能够很好地识别车辆的行驶状态,为驾驶行为各阶段的研究提供支持.