基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

驾驶员在出行前最优路径选择准则方面表现出多目标性及多属性的特点.为满足驾驶员的偏好来选择最优路径,文中基于信息熵的多属性决策方法,求解备选路径属性权重向量;结合加权算术平均算子WAA(Weighted Arithmetic Averaging Operator),计算各路径的综合属性值,据此选出最优路径.实例分析表明,...     

基于级差效益的驾驶员个性化路径选择

在公路成网的条件下,出行路径选择成为智能交通系统的研究重点。考虑到路径选择的多属性和不确定性,提出一种基于级差效益的、体现驾驶员个性化出行需求的路径选择模型,该模型通过计算可行路径的综合级差效益来量化公路综合属性值,可以克服公路综合属性值在量化过程中的强主观性,同时,根据驾驶员的出行需求为其规划出行路径,能够避免单一优化目标下最优路径的车辆过度聚集所造成路网交通流失衡。模型首先参考不确定型多属性决策模型,构建公路级差效益的综合评价指标体系,获取各个评价指标的级差效益定量化模型,以此得到规范化决策矩阵;然后针对驾驶员需求的主观性和不确定性,利用模糊分析法确定驾驶员个性化路径选择的指标权重,求得可行路径的综合级差效益;最后根据可行路径的综合级差效益,对可行路径方案进行排序,从而选出最优路径。以重庆市黔江区公路网为例,基于级差效益的驾驶员个性化路径选择模型为两个具有不同出行需求的驾驶员规划了不同的路径,为关心成本的驾驶员1规划了路径2,为关心安全的驾驶员2规划了路径1,克服公路属性值在量化过程中的强主观性,同时,避免单一优化目标下最优路径的车辆过度聚集,可为公路信息服务和驾驶员出行选择提供依据。     

基于灰色评价理论的自适应最优路径选择

充分考虑了驾驶员在路径选择中的不同要求,依据层次分析法和灰色评价理论建立了一种根据驾驶员的偏好自适应选择最优路径的方法,并设计了相应的决策支持系统,为智能交通流诱导系统的进一步发展铺平了道路。     

基于曲率与车速的两点智能控制驾驶员模型

为了提高驾驶员模型的路径跟踪精度,基于模糊逻辑智能控制器建立了一种依据道路曲率、车速,采用远、近两点预瞄的智能驾驶员模型。该模型根据目标道路的曲率自适应地选择预瞄距离远、近两点,根据不同的车速和预瞄点的横向偏差决策出最优转向盘转角。对所建立的驾驶员模型与CarSim驾驶员模型进行仿真测试对比,结果表明,该模型能够在反应滞后的情况下完成复杂道路、极限工况的驾驶员操作,路径跟踪误差较CarSim模型小。     

自适应路径规划系统研究

针对目前的路径规划系统普遍采用距离最短或时间最少等单一指标,不能自动识别驾驶员路径选择习惯,为驾驶员自适应地提供符合驾驶员偏好的诱导路径的问题,设计了自适应路径规划系统的框架,提出了一种基于驾驶员路径选择偏好的自适应路径规划算法。算法中设计了基于驾驶员路径选择偏好的多目标路阻函数、基于主成分分析和加权评分分析的评价指标确定方法以及驾驶员路径选择偏好权重的确定方法。最后,利用Mapx、VisualC＋＋和Access数据库联合开发出了自适应路径规划系统,并用长春市驾驶员的实例数据验证了系统的有效性和算法模型的正确性。     

一种基于路段惩罚法的合理路径集生成算法

为了给路径选择模型提供合理的路径集输入,使路径集能够包含更多驾驶员实际选择的路径,提出了一种基于路段惩罚法的路径集生成算法.根据发生拥堵的频率定义路段的拥堵指数,然后根据拥堵指数确定新算法的惩罚规则:在上一次计算的最优路径中需要增加阻抗的路段,是拥堵指数较大路段,而不是原始算法提出的所有路段.通过定义合理的指标评价路径集生成算法的有效性,根据实测的驾驶员出行路径数据评价改进的路段惩罚算法、原始的路段惩罚法以及应用较广泛的随机分类组合法.结果表明,在几种算法中本文提出算法生成的路径与实测路径完全一致的比例最大.     

旅游交通引导标志系统设置方法研究

从驾驶员旅游出行信息需求出发,将旅游出行过程分为4个阶段,选择为出行到达阶段作为旅游交通信息引导阶段;给出了出行路径的规划原则,确定了决策节点选择方法及其道路主要类型,建立了根据决策点的道路交通特征确定旅游交通标志设置的方法;在研究单个旅游景点的交通标志规划基础上后,探讨了区域旅游交通标志系统规划与评价方法。以北京市怀柔区主要旅游景点路径规划与慕田峪长城旅游景点具体路径为例,证实了方法的有效性。     

基于表征驾驶风格的驾驶员纵向加速度模型

驾驶员驾驶风格的差异会引起纵向加速度决策与最优值存在一定程度的偏差.改进了基于最优预瞄的驾驶员纵向加速度模型,以跟随速度为参考量,提出了多点多目标的二阶预瞄决策模型,并以预瞄视野、决策意愿和决策偏差表征驾驶员的驾驶风格进行建模.通过Simulink-Carsim联合仿真,验证模型可以反映出不同驾驶风格下的驾驶行为,为研究分析真实驾驶行为提供借鉴.     

基于累积前景理论的拥挤阈值计算模型

信息诱导是缓解交通拥挤的有效途径,为了描述道路拥挤程度对出行者路径选择决策的影响机理,基于累积前景理论分析了出行者的出行决策过程,分析了出行者拥挤认知模式以及不同出行方式的拥挤信息需求。解析了拥挤阈值的概念,将行程时间作为累积前景理论决策指标建立了拥挤阈值的计算模型,以1个简单路网进行算例分析,模拟驾驶员的拥挤认知及出行活动决策。算例结果揭示了拥挤阈值对路径选择决策行为的影响,同时验证了拥挤阈值是出行者在决策过程中的决策变化分界点。出行时间在拥挤阈值内出行者不改变出行路径;出行时间超过拥挤阈值,出行者将改变出行路径。      

基于多智能体博弈的路径选择策略仿真研究

系统最优与用户最优代表了交通分配中路网管理者与出行者两种不同的利益出发点。在综合考虑两者在路径选择过程中动态交互特点的基础上,引入博弈论的思想协调两者的利益冲突,建立了路网系统管理者与出行者之间的路径选择博弈模型。为验证模型的有效性,结合多智能体技术进行了相应的仿真实验,并利用多智能体仿真软件Starlogo进行模拟。通过对无信息无博弈（随机）出行、用户最优出行、有信息有博弈出行以及系统最优出行等4种不同仿真方案的比较分析,验证了系统与出行个体之间协调的博弈模型性能满足了驾驶员出行需求,提高了路网整体效率,为建立实用的诱导策略提供了参考。