考虑驾驶员行为特性的模糊推理跟驰模型改进研究

基于模糊推理的车辆跟驰模型实现了用数学方法描述驾驶员的主观判断、推理和执行的过程,但现有的这类模型通常未考虑驾驶员行为特性的差异。针对这一问题,在基于模糊推理的跟驰模型中引入期望车头时距,不同行为特性的驾驶员具有不同的期望车头时距,在此基础上建立了改进的车辆跟驰模型。仿真结果表明,改进的跟驰模型能准确描述不同类型驾驶员的跟驰行为及其差异。     

基于长短期记忆神经网络与注意力机制的智能汽车分车型跟驰模型

考虑到跟驰车流中前车车型对智能汽车跟车行为的影响，采用长短期记忆 （Long Short Term Memory，LSTM）神经网络，基于 NGSIM 数据集，通过 One-Hot方法编码车型特征，并引入注意力机制 （Attention Mechanism） 生成输入特征的注意力权重，训练并建立了一种可根据前车车型产生不同跟驰行为的智能车辆跟驰模型 （Identifiable Vehicle Type Car-Following Model，IVT-CF）。在不同前车车型的跟车场景中仿真发现，IVT-CF 模型仿真车辆的速度和位移的均方误差 （Mean Square Error，MSE） 比不分车型的 LSTM 模型分别降低了 23.8%、31.7%，比 IDM 模型分别降低了 15.8%、18.7%，仿真精度更高。在混入大型车辆的车队跟驰场景仿真中发现，交通流速度和车头间距的收敛时间为 92 s，该模型能较快收敛，具有较好的稳定性和抗干扰能力。     

基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立

基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。     

城市道路跟驰车辆驾驶员视觉感知滞后效应的研究

根据驾驶员的视觉感知阈及城市道路交通特点，分别建立了城市道路中直道、弯道以及超车3种情况下跟驰车辆驾驶员视觉滞后时间的计算公式。从城市交通具体参数计算结果表明，跟驰车辆驾驶员总反应时间中视觉感知滞后时间是不可忽视的。     

利用五轮仪实验数据建立车辆跟驰模型

车辆跟驰模型是微观交通流模拟的一个基本模型，用来分析和描述在无法超车的同一车道上一辆车(驾驶员)跟随另一辆车的方式。由于实际道路上驾驶员信息的获取困难，建立的车辆跟驰模型难以标定或验证。本文利用五轮仪试验系统获取的车辆跟驰数据，应用BP神经网络，建立了车辆跟驰神经网络模拟模型。     

跟驰过程中驾驶员认知结构模型的建立

在道路交通4要素中(人、车、路、环境),人以其主动性和智慧性起着支配作用,是其中的主体要素。基于认知心理学的有关知识,论文采用因子分析法对五轮仪实验系统观测到的车辆跟驰数据进行分析,确定了对车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,建立了车辆跟驰过程的驾驶员认知结构模型。为驾驶行为研究和车辆跟驰模型的建立提供了理论基础。     

考虑慢车影响的双车道PFV跟驰模型研究

在双车道交通系统中会有较多的因素影响跟驰行为,针对单车道提出的跟驰模型能否直接适用于双车道系统值得研究。双车道交通系统中的车辆存在换道行为,因此,在研究双车道跟驰行为时不仅应考虑本车道前后车辆的影响,还应该考虑邻近车道车辆的影响,合理地将换道规则引入跟驰模型中。考虑慢车影响,基于PFV跟驰策略建立了双车道跟驰模型。仿真结果表明,相较于FVD策略而言,采用PFV策略,慢车在双车道交通系统中造成的车辆延误较小且无碰撞发生,可以更好地描述车辆在双车道系统中遇到慢车时的跟驰行为。     

基于时变期望车距与最大车速的跟驰模型

为了精确模拟城市交通网络中行驶车辆之间的跟驰行为,在研究跟驰状态下车辆行驶特性的基础之上,考虑车辆行驶的最大限制速度和前车速度,对基于最大车速的广义力模型进行改进.改进的跟驰模型将处于跟驰状态的车辆与前车之间的期望车间距看作是与前车、目标车车速相关的时变量.将该模型与基于最大速度的广义力(GF)模型分别用于模拟车辆跟驰过程,与实测数据进行图表对比分析,表明该模型的仿真结果更接近实际的交通流特性.     

基于自适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型.针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练.最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真.结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值.     

基于期望间距的车辆跟驰模型的建立

以“期望间距”为基准参理，考虑驾驶员的心理和生理因素，建立了车辆跟驰模型，为研究驾驶行为提供了一种新的思路。