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      

基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法

行驶环境中交互车辆的运动行为会对驾驶人心理产生刺激,引起驾驶人心理状态的变化,进而影响其换道决策行为。为此提出了1种基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法。基于单向3车道快速路交通场景,通过交互式多模型分析车辆的横向速度与横向位移,引入可变横向速度相关的转移概率矩阵,预测交互车辆的目标车道选择;建立驾驶人心理风险场模型,量化行驶环境与交互车辆的运动行为对驾驶人心理风险造成的影响;利用高仿真驾驶模拟器联合SUMO试验平台开展287人次的模拟驾驶试验,通过建立混合交通仿真场景采集驾驶人的换道数据,并选取平均碰撞时间与驾驶人心理风险因子2个特征参数,使用K-means算法进行驾驶风格聚类,将驾驶人分为保守型、正常型和激进型这3类,并进一步确定不同风格的驾驶人在换道初始时刻所能接受的心理风险阈值。在此基础上,实现车辆的个性化安全换道决策。驾驶模拟器试验验证结果表明：对应于保守型、正常型和激进型的驾驶人,实际最小换道决策时间分别为3.48,6.29,11.33 s,实际最大换道决策时间分别为4.65,7.45,12.52 s,理论换道决策时间分别为4.09,6.83,11.95 s,所建立...     

考虑驾驶心理的封闭式道路车辆出匝换道模型

针对现有分流区车辆换道出匝模型对驾驶人心理因素考虑不足的问题,以换道紧迫感的概念来反映驾驶人心理对驾驶行为的影响,应用微分法建立了车辆出匝的换道模型。该模型揭示了车道数、减速车道长度、交通标志牌的设置、交通流量、行驶车速等对驾驶人出匝换道行为的影响。结果表明:考虑驾驶人心理的出匝换道模型在分流区上游端内更符合实际;驾驶人会依据交通环境对换道地点位置进行自动调节,但指路标志牌位置设置过近时,仍会使出匝车辆无法及时变更车道;交通流量的增大,会使出匝车辆的换道区间变得分散,换道行为更加激进。     

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。     

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%.      

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。     

基于轨迹数据的交叉口进口道车辆换道行为特性分析

为探索城市信号交叉口进口道范围内机动车换道行为特性，利用无人机拍摄视频提取车辆换道轨迹数据，分析了进口道车辆换道行为的宏观和微观特性。研究结果表明：强制换道行为多发生在距离停车线60 m～90 m处，自由换道行为在90 m～120 m处；换道时间集中分布在4.5 s～5.5 s之间，其中强制换道的平均时间为4.58 s，自由换道时长为3.81 s；强制换道行为主要受目标车道的可插入间隙及前后车辆的速度差影响，但整体来看分布较为分散；自由换道行为追求行车效率，目标车道的交通运行状况往往要优于原车道，换道行为主要受到原车道前车的相对距离和速度影响。本研究成果可以为城市交叉口的理论研究提供方法参考，为进口道的管理与控制提供理论基础。     

基于轨迹数据的地下快速路换道决策模型研究

为准确描述城市地下快速路换道行为特性,基于8自由度驾驶模拟试验,获取了不同交通流情况下,全时全员车辆高精度轨迹数据,并提取了471个自由换道和164个强制换道样本。分析主车与目标车道前、后车以及当前车道的前车间隙特征,选取车速为性能指标,均方根百分比误差为拟合优度函数,利用遗传算法对GIPPS模型进行参数标定及效果验证。结果表明:自由换道决策时,与目标车道前车的间隙远大于与目标车道后车的间隙,而强制换道决策更多受驾驶任务影响,周围车辆间隙大小无显著差异。自由换道间隙符合对数正态分布,强制换道间隙符合伽马分布。GIPPS换道决策模型在自由换道和强制换道行为样本的验证中,模型预测误差值不同,自由换道模型参数的误差更小。研究结果对于构建符合地下快速路环境特征的换道决策模型具有重要价值。     

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。     

考虑速度空间横向伸缩效应的混合交通流模型

为了深入研究和刻画城市机、非车道间无硬隔离路段处较为常见的混行现象,针对车辆在不同速度下导致道路空间发生横向伸缩的效应,建立一种以元胞自动机为基础的耦合模型,元胞空间实际容量根据交通条件伸缩变化。针对机动车流引入了加速受限、主动减速等规则;为非机动车流设计了舒适驾驶空间、换道规则。通过数值模拟,研究了机非混行路段交通流的特性和道路横向空间的变化。结果表明:模型可推导出非机动车饱和流相位在机非混行路段对应密度范围扩大;非机动车流在拥堵流相位中,机动车流对非机动车流的影响表现出差异性;较真实地反映了骑行者寻求安全、舒适的驾驶空间;机动车中等密度下对横向扩张效应影响较为明显;横向压缩效应的发生较符合交通流基本规律;机动车道混行交通产生的偏析现象是非机动车主导,偏析效应会随着非机动车换道概率的降低和密度的上升而加强,并加剧道路拥堵。因此在混合交通流的建模当中,考虑道路横向空间实际容量以及造成其变化的因素,是能够较真实地体现机非干扰的,从而使得模型更贴近实际。     

高速公路连续瓶颈混合交通流可变限速与换道协同控制方法

为缓解高速公路连续瓶颈区车辆强制换道造成的通行能力下降的问题,减轻瓶颈之间的相互干扰,提出了面向智能网联车辆（connected and automated vehicles,CAVs）与普通车辆混行情况的高速公路连续瓶颈可变限速与换道协同控制策略。对传统的细胞传输模型（cell transmission model,CTM）进行改进,使其更好地预测考虑了可变限速地混合交通流状态;基于实验模拟,得到了不同交通需求场景下合理的换道控制段长度,通过对瓶颈上游车流进行预先换道提醒,缓解因强制换道引发的通行能力下降现象,进而提高可变限速控制的效果,同时利用可变限速对高交通需求下的流量进行调控,为换道控制段内车辆能够完成预先换道提供保障;构建了连续瓶颈下协同控制框架,并以最小化总行程时间和速度差为目标,优化连续瓶颈的交通运行性能;分析了3种CAVs渗透率对协同控制的影响。结果表明：相比于无控制和可变限速控制,在协同控制下总行程时间分别降低了54.76%和33.05%,总速度差分别减少了86.84%和29.58%。此外,CAVs对协同控制性能和道路运行状况有着积极作用。当CAVs渗透率为0.5时最...     

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。     

高速公路弯道路段车辆紧急避撞安全换道模型

针对高速公路弯道路段安全换道问题,本文中基于侧向速度正态分布拟合方法,建立了考虑人-车-路相互作用的高速公路弯道路段车辆紧急避撞安全换道模型,并依据车辆安全避撞位置关系,提出了车辆弯道换道的安全性约束条件,获得了车辆制动换道方式下的车辆最小避撞安全距离。通过与传统模型和2自由度车辆动力学模型仿真对比,结果表明,该模型能较准确地描述车辆弯道路段换道运动轨迹和计算车辆避撞最小安全距离。车辆弯道避撞安全换道模型充分考虑了人、车、路之间的协同关系,为智能车辆与辅助驾驶的研究提供了参考。     

基于改进PFV策略的双车道连续元胞自动机模型

根据道路实际情况,提出考虑多车信息的改进PFV策略,并进行参数标定;将跟驰策略和换道规则相结合,建立双车道连续元胞自动机模型,采用周期边界式条件进行模型仿真,比较不同密度下双车道交通流变化情况和车辆换道行为,通过仿真结果的时空图显示车辆换道造成的系统速度延迟,通过比较双车道系统的交通流密度-交通流量、交通流密度-行驶速...     

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%。     

减速频次催生换道意图下自动驾驶车辆自适应换道模型

科学、合理、拟人化的换道控制是实现自动驾驶车辆安全高效行驶的重要保障,已有研究主要考虑相邻车道速度差、换道间隙等要素对车辆换道控制的影响,并未考虑车辆频繁加减速导致乘车体验差而催生换道意图这一重要现象。针对该问题,设计以抗干扰能力为基础的自动驾驶车辆自适应换道调控方法,其调控过程主要包括：采用智能驾驶人模型控制自动驾驶车辆纵向驾驶行为,以减速频次为指标度量自动驾驶车辆的抗干扰能力,并将抗干扰能力引入到自动驾驶车辆换道决策过程中,模拟自动驾驶车辆因频繁加减速导致乘车体验差而产生换道意图的现象,在此基础上,提出车辆换道控制模型。然后,以智慧高速为背景,利用Netlogo构建多种自动驾驶车辆运行场景,测试所构建的自适应换道调控方法。研究结果表明：智能驾驶人模型的选用能够合理体现自动驾驶车辆换道行为对交通流的运行影响;相比于低密度车流（≤30 veh）,在中高密度车流情况下（≥40 veh）,自动驾驶车辆维持原有车道运行的能力较弱、换道频率较高,且过高[80次·（5 min）^-1]或过低[10次·（5 min）^-1]的抗干扰能力临界值会导致自动驾驶车辆运行速度降低至10 km·h^-1,因此可以根据不同车流密度条件对自动驾驶车辆的最大抗干扰能力进行设置和调整,从而保证自动驾驶车辆的运行效率,这也从侧面证明了所提自适应换道调控方法的科学性与合理性。研究结果对于提高自动驾驶车辆换道控制的合理自主性具有重要意义,该结果进一步完善了自动驾驶车辆换道模型库,能够为自动驾驶自适应换道调控提供理论和技术支撑。     

车辆换道模型中的同步更新与异步更新

现实中,车辆在同一时空尺度运行时,不可避免存在行为冲突。然而在交通仿真层面上,受限于模型逻辑、编码实现等因素,仿真平台在模拟换道行为时多采用异步更新的方式,故未能较好地考虑车辆间的博弈与竞争行为。以交通仿真平台AE为基础,对比强制换道中的同步更新与异步更新2种模式,研究结果表明,前者可更真实地展现车辆间的行为冲突。     

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。      

基于交通状况及行驶速度的高速公路换道时间研究

换道行为是影响高速公路运营安全的重要因素之一,而换道时间为交通安全分析模型中的关键参数,在换道时间标定中应考虑不同交通状况和不同行驶速度的影响。为此,在交通状况不同的多条高速公路进行了一系列的现场实车试验,通过行车记录仪采集连续的行车视频,采用计算机视觉技术中的Canny算法识别行车视频图像中的车道边缘线,获取精确的车辆轨迹与车道边缘线的偏移值,实现对车辆换道行为的准确识别。根据车载辅助驾驶装置记录的试验车辆换道时的行驶速度,以及换道影响区域内试验车辆邻近的各种车辆,对车辆换道时所处的不同交通状况和行驶速度组合条件下的车辆换道时间进行分析研究。结果表明:不同交通状况下的高速公路换道时间均服从对数正态分布;换道时间与车辆换道影响区域内的交通状况存在显著联系,车辆在处于低密度交通状况下的换道时间比在中、高密度交通状况下的换道时间长;当车辆在处于低密度交通状况和低行驶速度下换道时,换道时间比其他交通状况和行驶速度组合下的长,而在中、高密度交通状况下车辆的换道时间并不受车辆行驶速度的影响。本研究成果可为自动驾驶、微观交通仿真等相关模型的换道行为参数标定提供参考。