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。      

预告标志对城市快速道路交织区交通流特性的影响

为了更好地采用城市快速路交织区的交通流特性指导、优化道路设计,基于城市快速路交织路段内驾驶员的换道行为及车辆换道数据,分析该路段内的车辆换道轨迹及持续时间等信息。建立基本的车辆换道规则,发掘预告标志设置对交织路段交通流特性的影响,并在AnyLogic中建立模型进行仿真。结果表明,预告标志设置对交织区车辆换道特征会产生影响。     

基于元胞自动机的快速路交织区建模仿真

快速路匝道处的交通流因交织方向多而显得具有混乱、复杂和难于管理.匝道交织区的交通管理对于提高快速路通行能力、加强交通安全运行具有非常重要的意义.文中引入"冒险系数"来表达驾驶员的驾车习惯,并使用元胞自动机模型来仿真快速路交织区中交织车辆的跟车和换道行为.仿真得到交通流量、交织区长度等参数对交织路段交通所产生的效果和影响,并用宏观流速曲线验证了模型.     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

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...     

拥堵条件下驾驶人群体重复换道博弈的仿真研究

为完善拥堵交通流仿真中拥堵产生与消散的自发性,研究不同驾驶人群体的换道策略对拥堵产生与消散的影响,通过参考智能驾驶人模型(IDM)建立智能体,构建了基于多智能体系统的3车道交通环境,对交通流仿真方法进行改进,使其可以更加真实地表现出现实环境中拥堵的产生和消散.通过仿真实验,产生不断演化的交通流,得到一系列的仿真数据.利用仿真数据,采用重复博弈的理论分析驾驶员群体的策略对道路通行能力的影响.仿真及推理结果表明,在不发生事故的前提下,驾驶人群体采取占优的换道策略最多可以提高所有车辆7%的平均车速;理性的驾驶员换道策略的调整的最终结果会使道路通行能力降低.      

城市路网交通流元胞自动机模型研究

研究城市路网交通流的动态特性,揭示交通拥堵、环境污染和交通事故的产生原因和规律,能为城市交通问题的解决提供理论依据.元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具,能够再现许多重要的交通流特征.从路段模型、交叉口模型和路网模型3个方面总结和评述了国内外各种典型交通流元胞自动机模型.在现有模型的基础上,通过对车辆起讫点分布、路径选择行为、双向通行多车道路段车辆换道规则、不同控制交叉口的车辆更新规则以及网络拓扑结构等方面进行改进,可以提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性.     

城市快速路交织区控制策略研究综述

由于快速路交织区及其影响范围内存在大量不同流向车辆的换道行为,导致交织区成为快速路的交通瓶颈。为保障交织区交通高效安全运行,文中在综合分析交织区运行特性和安全特性的基础上,综述交织区匝道、主线等控制策略,建立快速路交织区及影响区域交通运行协同控制框架,考虑车辆行驶行为因素,分别对主线、匝道和交织区的拥堵情况、紊乱程度、排队溢出等交通状态进行识别和预测,建立涵盖匝道控制、可变限速、车道信号、定向车道、标线诱导、实体隔离等方案的协同控制策略,并进行预评估与反馈校正,实现交织区从信息采集、预测控制、策略执行的全链条反馈校正流程;最后提出交织区交通控制面临的挑战和研究方向。     

快速路交织区标线设置分析及仿真

虚实标线结合方法在快速路交织区的应用研究较少,存在虚实标线结合方法作用不明、效果不清的问题。为此,在乌鲁木齐典型快速路交织区标线设置的基础上,利用VISSIM仿真软件对快速路交织区不同标线方案建立模型,厘清标线方案在选定评价指标下的统计学特性。仿真结果表明,虚线方案可以有效提高车辆行驶速度,减少匝道车辆的排队长度、延误,提高快速路交织区运行效率。虚实线方案可有效减少车辆在交织区的换道次数,减少因换道行为引发的交通事故,规范交织区车辆换道行为便于管理。     

考虑换道行为的无信号控制环岛交通流建模

为了研究环岛内车辆换道行为频繁发生影响环岛内交通运行效率,从而引发交通事故并阻断整个交通等问题,考虑到环岛和高速公路类似,进出车辆都在同一侧发生且车辆只有交织冲突,将环岛看成一条短的环形高速公路,用高速公路交通流模型来分析环岛内的交通流特性,并基于现有换道交通流理论,通过引入换道强度变量ε(t,x)对无信号控制的环岛内交通行为进行研究,分析其运行特性,建立考虑换道行为的多车道环岛交通流模型。研究结果表明:引入换道强度变量的无信号环岛交通流模型能真实反映环岛内交通情况;通过数值例子也验证了该模型的有效性,证实频繁的换道行为会降低环岛的车辆实际通过能力。研究是对现有文献中无信号控制环岛交通流建模的补充。     

基于元胞自动机的破损路面车辆换道仿真

针对路面破损条件下,驾驶员为获得更高行驶效益而进行车道变换的现象,以元胞自动机Na Sch模型为基础,引入慢启动规则和换道规则,建立路面破损条件下双车道车辆微观换道模型。以换道需求、车道选择、间隙检测和换道执行4个过程确立仿真流程,对不同路面破损条件下的驾驶员特性、交通流特性和车辆换道特性进行仿真分析。从车辆运行角度对路面破损等级进行划分,依据效用理论计算车辆在不同车道上的行驶效益,建立车辆车道选择模型,并定义换道系数,分析单块路面破损对车辆换道行为的影响。基于驾驶员的行为差异,在仿真过程中将驾驶员分为冒险型、机敏型、谨慎型和迟缓型4类,通过设置仿真参数,对不同类型驾驶员在路面破损条件下的行为特性进行分析。结果表明:换道系数随路面破损等级的增加而不断增大,破损等级越高,车辆在破损路段行驶的效益越低,进一步增大驾驶员进行车道变换的概率,能够很好地模拟路面破损对车辆换道行为产生的影响。冒险型驾驶员在中密度区的换道率最高,随着路面破损程度的增加,车辆换道率和行驶速度方差随之增大,说明破损路面会降低车辆行驶效益,加剧换道行为的产生,同时增加车辆行驶速度的波动性,对交通流正常运行产生一定干扰,不利于行车安全。     

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      

互通式立交车辆分流选择行为概率模型

为系统分析互通式立交分流区驾驶人的分流选择行为特征,讨论驾驶人多项分流选择行为的随机复杂性,根据车辆换道方式及位置对驾驶人分流换道行为进行了定量描述,确定了模型选择树及线性效用函数。选取分流区车辆行驶速度、加速度、车型、匝道小时交通量、减速车道车头时距等特征变量,建立了驾驶人匝道分流与分流方式选择的两层Nested Logit概率模型。基于广河高速公路部分互通式立交分流区的雷达跟踪数据,采用分阶段估计法进行模型参数估计。根据t检验判断了特征变量的影响程度,对模型进行了优化。结果表明:互通式立交区分流选择行为受多种因素综合作用的影响;两层NL概率模型具有较高的预测精度。     

基于动态重复博弈的车辆换道模型

在对车辆换道行为分析的基础上,提出了一种应用动态重复博弈原理建立车辆换道模型的方法,对每个阶段车辆的博弈过程以及车辆行为策略进行了描述,并利用速度期望的值作为车辆不同行为决策概率,在此基础上,考虑影响车辆速度期望的各个因素来对车辆速度期望的获得进行了分析。通过对不同交通流条件下实际调查的车辆换道次数与仿真值进行比较,表明了所提出模型的有效性。     

基于多维灰色理论的交通拥堵预测

分析了城市交通拥堵的特征及交通拥堵预测所需的交通流参数；针对交通拥堵形成原因的多元性和不确定性,运用多维灰色系统理论,建立了城市交通拥堵GM(I,N)预测模型,并对该预测模型的实用性进行了分析.     

基于驾驶行为的城市道路车辆主观换道模型研究

车辆换道行为因其运行环境复杂,所涉及的交通因素众多,容易引起交通冲突,从而降低道路交通系统的安全性.对车辆换道行为的动态特性及其对车流运行的影响机理进行建模与研究,对提高交通系统的运行效率有重要意义.基于城市道路车辆换道行为的特征,改进了元胞自动机模型细化车辆换道过程;考虑驾驶员特性、车辆类型的影响,采用模糊推理理论描述驾驶员的换道决策,进而建立了城市道路驾驶员主观换道模型.通过将实测交通流数据与仿真输出数据进行对比,验证模型的有效性.结果表明,所建立的模型输出结果与实测数据的误差较小,说明模型具有一定的有效性.     

路面破损情况下车辆行驶换道行为的建模

基于国内外学者对车辆换道微观行为的建模和仿真理论,提出了路面破损约束条件下道路交通车辆换道行为的建模方法。首先,进行了车辆因路面破损而换道的机理分析,计算了车辆不同情况下换道的常概率区和亚概率区;其次,提出了路面破损影响下换道的路径选择效益模型;最后,基于社会力模型思想,建立了车辆可选择换道属性的离散模型。     

高速公路主线提前换道与入口匝道协同控制研究

为提高多车道高速公路合流区采用入口匝道控制的管控效果，针对多车道高速公路不同车道之间的交通特性，通过调整合流区路面标线施划方式，提出了多车道高速公路主线提前换道与入口匝道协同控制策略。利用主线提前分散换道诱导更多主线车辆选择内侧车道行驶，以降低主线上游驶入合流区选择外侧两车道的比例，而入口匝道控制根据主线外侧两车道流量动态调整匝道车辆汇入主线的时机和数量，以达到合流区整体运行效率最优，提升合流区通行能力。案例分析发现，在入口匝道流量为600 pcu/h时，若主线上游流量分别为3 600、4 800和5 400 pcu/h,诱导150 pcu/h主线车辆提前换道可以分别降低整体车均延误4.41%、7.57%和50.55%,诱导300 pcu/h主线车辆提前换道可以分别降低整体车均延误5.94%、10.39%和61.03%,验证了协同控制策略的有效性。     

基于双边控制法的仿真交通拥堵缓解分析

交通拥堵是阻碍道路交通发挥应有通行能力、降低车道通行效率的常见交通现象。自动驾驶汽车的出现给拥堵问题的解决提供了新的解决思路和技术方向。基于微观交通流交通波理论,根据实际道路饱和交通流车辆跟驰行为建立虚拟交通场景,通过自动驾驶仿真平台构建仿真试验环境,对采用双边控制法的自动驾驶汽车影响下的“幽灵堵塞”拥堵波传导现象进行了仿真分析。结果表明：采用双边控制法的自动驾驶车辆在缓解拥堵波传递上具备 优化效果,拥堵波得到有效缓解,通行效率提升 37.57%。     

基于换道起点和终点混合搜索算法的轨迹与行为特征研究

在交通流理论中的车辆换道特征研究领域,基于高精度交通流数据的车辆换道过程搜索算法是准确有效发挥高精度交通流数据价值的关键。依托NGSIM项目的高精度交通流数据,提出了基于车辆横向位移与速度的换道起点和终点混合搜索算法,并通过可视化对比进一步验证了该算法与已有算法在准确度上的优越性。对新算法所得的车辆换道过程进行了交通流特征参数分析,研究结果表明:以往研究低估了车辆实际换道持续时间;车辆换道持续时间受道路路段车流饱和度的影响;根据算法将车辆换道过程分前中后三段,前段持续时间和后段持续时间相对稳定;以车道线为界,车辆在跨越车道线前后的纵向位移之比大于1,且受道路路段车流饱和度影响。