交织车辆的跟车换道行为研究

在不满足换道条件下,交织车辆因换道的强制要求,会有选择地放弃跟车转而进行挤车换道.针对此现象,在深入分析交织车辆的跟车换道行为的基础上,从驾驶员的角度出发,选择其跟车换道的影响因素,构建了跟车换道的效用函数,建立了交织车辆跟车换道的二元选择 Logit 概率模型.基于车辆轨迹获取技术对模型的相关变量进行了调查,采用最大似然估计法对模型进行了标定.选择命中率作为评价指标,采用实例对模型的有效性进行了验证.结果表明,模型能有效地模拟交织车辆的跟车换道行为,精度高达99.0%.      

雾天高速公路换道行为特性研究

为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.      

面向量产的高速公路智能换道系统决策规划方法研究

高速公路智能换道是高级辅助驾驶系统（ADAS）的重要功能,现阶段算法难以在低算力硬件资源条件下兼顾换道安全性和平顺性。为解决此问题,本文提出一种高速公路智能换道系统决策规划方法。通过分级危险区域,检测碰撞风险做出换道决策,进而实施横纵向解耦规划。在横向规划中,设计两阶段五次多项式换道轨迹规划,提升换道途中安全性和平顺性。在纵向规划中,巡航工况采用类PID算法,可提升规划实时性,而跟车工况采用基于同步预测时域的模型预测控制（MPC）算法,通过关联横纵向规划时间可提升换道平顺性,并设计代价函数降低求解复杂度可满足低资源占用要求。通过实车对比试验,验证了该方法在高速公路换道多场景中具有较高的安全性、平顺性和体验感。此外,算法占用的静态区存储和栈区峰值存储测试对比结果表明了该方法具有较低的硬件资源占用率,可满足低算力控制器对资源占用的要求。     

耦合深度学习-运动学的自动驾驶一体化换道研究

现阶段主流算法都面临着数据量不足导致的模型无法完全应对所有场景，从而造成换道失败或者影响换道过程中的安全性。提出了一种新的耦合深度学习-运动学的自动驾驶换道一体化模型。该模型基于经典BP神经网络，对神经元中的激活函数进行替换，从而克服已有模型的不足。通过CarSim仿真来研究了本模型产生的自动驾驶车辆换道轨迹的可跟踪性，结果显示本模型可以更好地学到人类的安全换道行为，可推广使用。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

基于相关向量机的换道安全性评估

针对传统换道预警系统算法存在的准确率和可靠率等问题,利用毫米波雷达、AWS视觉传感器、车载陀螺仪等设备搭建了试验车,在普通高速公路上对19名被试人员进行了实际道路驾驶试验,并从试验数据中筛选出近1000次换道行为数据.以3段式换道轨迹模型为基础,将横摆角速度统计值作为确定各个阶段曲率半径的依据,根据横摆角速度α= 0.05的上侧分位数确定可接受安全域的上限;并以换道持续时间的极大值为基准,通过分析12 s以上的换道过程,形成一系列控制点,采用B样条曲线规划确定了可接受安全域的下限.通过利用相关向量机(RVM)模型对换道过程参数进行估计,并利用7次多项式模型对换道轨迹进行拟合,然后将拟合轨迹与可接受安全域上限或者下限所围成面积与可接受安全域面积的比值作为预警参数,实现了对换道安全性的评估.利用真实数据对上述评估算法进行验证,结果表明,所提出的换道安全算法的评估结果能正确反映换道的真实安全性,并且与驾驶人的操作行为具有良好的相关性.      

考虑频繁换道倾向的交通流元胞自动机模型

为揭示频繁换道对交通流的影响,构建一种考虑频繁换道倾向的元胞自动机模型。对NGSIM车辆轨迹数据进行提取、统计分析,研究车辆速度、车头间距对车辆换道倾向的影响;改进换道概率函数刻画上述影响,并定义驾驶行为倾向函数表征频繁换道对目标车道紧邻后车的影响,构建考虑频繁换道倾向的双车道元胞自动机STCA-FLC模型。结果表明:STCA-FLC模型较STCA模型在车流密度小于13辆/km时,车辆平均速度、流量最大分别提高约6.67%、3.02%;在车流密度大于13辆/km时,车辆平均速度、流量最大分别降低约9.48%、14.91%。     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据      

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。     

基于车辆轨迹的驾驶员自由换道行为研究

自由换道行为会对交通流稳定运行产生较大的影响,在换道过程中驾驶员的行为是重要的影响因素。基于车辆运行轨迹的分析,对驾驶员在自由换道过程中的心理行为进行分析,为自由换道模型的构建提供参考依据。     

通行能力仿真中的换道模型研究

道路通行能力是在饱和交通流下得到的,而目前交通微观仿真中缺少分析饱和流状况下的换道模型,从分析饱和流下换道行为的特性出发,建立了饱和流率下的换道模型。该模型在需求判断中用累积的速度优势代替了传统模型的瞬间速度优势,避免了仿真中车辆在短时间内频繁换道的现象;在可行性检测中加入了前后间距不足时司机的减速行为,与传统模型相比该模型能更好地反映拥挤流下的换道行为,更适合于道路通行能力的仿真。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上，运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境，解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型，利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟，仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时，混合交通流安全性恶化最严重，TET和TIT分别增加约68%和89%，车辆速度离散系数为0.9以上；通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m），可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。      

车路协同下车队避让紧急车辆的换道引导方法

为保证紧急车辆更安全、高效地到达紧急事故现场,基于车路协同系统,提出车队避让紧急车辆的换道引导策略。针对目标车道无车辆、有车辆和有车队3种不同场景,分别提出确保紧急车辆快速通过的协同换道策略。通过协同换道策略引导紧急车辆前方行驶的车队和目标车道的车辆改变速度以调整车辆间距,使其满足换道安全距离,依据换道轨迹规划使车队完成换道,并提出紧急车辆发送紧急避让信号的位置方法,计算当不影响紧急车辆的速度情况下,其发送紧急避让信号时与车队尾车的最短距离。利用SUMO交通仿真软件,实现车路协同环境下3种不同场景车队避让紧急车辆的换道引导,并比较目标车道为车队的场景下,车队换道至目标车队的每个空档中（方式A）和车队换道至目标车队的同一个空档中（方式B）2种不同的换道引导策略。研究结果表明：目标车道有车队的场景下,方式B的协同换道时间更短,发送紧急信号的位置距车队尾车82 m,较方式A的87 m更近,对周围车辆影响更小,因此此场景采用方式B的协同换道策略;在目标车道无车辆、有车辆和有车队3种场景下,紧急车辆分别距车队尾车71,71,82 m时发送紧急避让信号,其可以维持期望速度,验证了最短距离与车辆速度的关系式;与未使用换道引导策略的情况相比,紧急车辆的速度提高,延误减少。     

基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性，采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄，获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图，获取每一时刻车辆的精确运行状态数据，在此基础上对2个视频进行拼接，最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标，共提取换道行为1 520条，筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据，在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s，平均换道空间距离为148.08 m，换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m），其相对距离在10 m以内的占28.24%，驾驶人为了加快行驶，在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下，依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大，平均值为10.2 km·h^-1，并且在83%的情况下，本车的速度大于前车，说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC，MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析，并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急，非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性，以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

基于模糊推理的换车道模型

微观交通仿真在交通系统分析和管理方面是1种安全、有效的工具。在交通微观仿真中,用变换车道表现驾驶员行为是1个非常重要的方面;然而,以往的许多换车道模型并没有考虑驾驶员行为的不确定性和认知性。文中利用模糊推理来表现这种不确定性和认知性,从而使换车道行为更加符合现实。通过实际观察数据与模糊推理的微观仿真模拟的结果比较,表明该模型是可行的,有效的。     

面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪

为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制（MMPC）系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制（SMPC）系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明：当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。