不同平面线形下驾驶模拟器速度有效性验证

通过分析国内外经典速度预测模型,在此基础上选择目前国内外广泛应用的经典速度预测模型即Lamm模型作为标准,然后设计了驾驶模拟器速度有效性验证的标准实验场,通过选定的经典速度预测模型,计算得到标准实验场的预测车速,提出了车速有效性验证的方法,即将标准实验场的预测车速与模拟实验车速进行对比分析,将其作为驾驶模拟器实验车速的绝对有效性和相对有效性评价方法,为驾驶模拟器速度有效性的验证提供规范的验证标准.并使用昆明理工大学中型研究型驾驶模拟器进行模拟器速度有效性验证标准的应用研究.通过对比分析标准实验场的预测车速轨迹曲线与实验车速轨迹曲线,从两种车速的显著性差异和两种变化趋势等方面对该中型模拟器进行了验证     

车路协同环境下公交车辆车速引导方法

综合考虑公交车辆"行驶-停靠站-通过交叉口"整个过程,基于行驶过程的信号灯状态,以交叉口公交车辆停车时间最小化为目标,构建基于车路协同环境的公交车辆车速引导方法策略及模型。将车速引导计算模型分为进站前阶段-进站前引导模型、靠站阶段-驻站控制判断模型、出站后阶段-出站后引导模型。基于VISSIM软件及其COM二次开发接口进行仿真实验。研究结果表明,本车速引导模型可有效降低公交车辆在交叉口的车均停车次数、停车延误,提高驾驶平稳安全性。     

基于驾驶模拟实验的85％位车速预测模型

应用运行车速（85％位车速）对道路设计一致性进行评价已被世界各国广泛采用,但用来进行评价的参数——运行车速的获得大都是在道路上测得的,提出一种通过在专用汽车驾驶模拟系统上进行实验,获取运行车速,从而建立运行车速预测模型的方法。实验采用真实路段的虚拟场景,并可在实验中实时记录速度数据,利用速度数据对平均车速、85％位车速与单圆曲线的曲率变化率CCRs及坡度进行回归分析,最后应用CCRs及坡度建立平均车速、85％位车速的预测模型。     

考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导方法研究

信号交叉口的车速控制不当会降低车辆的燃油经济性甚至引起追尾碰撞事故,车路协同环境下的车速引导系统可以有效提高信号交叉口处的通行效率和燃油经济性。现有车速引导研究大多忽略了驾驶员风格的差异性,将导致驾驶员无法准确跟踪引导速度。针对该问题,建立考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导模型。首先,分析不同风格驾驶员车辆最大纵向加速度的概率分布;其次,研究闭环反馈车速引导方法,使驾驶员更准确地跟踪引导车速;然后,基于机会约束规划方法优化闭环反馈车速引导模型,使模型更加符合驾驶员的不同风格;最后,在MATLAB/ Simulink环境中设计仿真场景,对激进型、适中型和保守型3种闭环反馈车速引导模型进行仿真分析。仿真结果表明：相较于传统车速引导模型,本文模型可使不同风格的驾驶员更容易跟踪引导车速,其中,激进型和适中型车速引导模型可以使车辆以更短的时间通过交叉路口,保守型车速引导模型可以提高车辆在绿灯相位通过交叉口的概率。本文方法可以有效地提高信号交叉口的通行效率。     

基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究

为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。     

基于驾驶实验的驾驶员气质特征实证探讨

对驾驶行为开展研究,在提高道路通行能力、减少道路交通事故以及智能驾驶、辅助驾驶和汽车安全设计等方面具有重要意义。如何辨别驾驶员类型、分析驾驶员驾驶特征已成为驾驶员对道路交通流影响量化研究的关键问题。研究选取20位拥有三年以上驾驶经验的驾驶员进行道路驾驶实测实验,以高精度车载GPS为数据采集工具(Video VBOX Pro),记录车辆驾驶过程中速度、加/减车速、换道次数等特征参数,并结合驾驶员自我驾驶评述及随车实验人员主观评价,确定驾驶员的驾驶行为特征。将实验数据确定的驾驶员驾驶类型与心理学气质量测表确定的驾驶员驾驶类型进行对比,通过分析发现:心理学气质量测表不适合用于判断驾驶员的驾驶类型。     

高速公路改扩建期间强制变道行为驾驶模拟的有效性研究

为了验证驾驶模拟技术应用于高速公路改扩建期间施工路段强制变道行为分析的有效性,开展了实车驾驶和驾驶模拟2种实验.首先,采集车辆的速度和位置信息,计算了强制变道的断面车速v、特征断面间距Δd和特征断面时距Δt等行为指标;然后,分别采用非参数统计方法与回归模型来检验各行为指标的绝对有效性与相对有效性.结果表明:驾驶模拟技术能有效地应用于高速公路改扩建期间强制变道行为分析;变道开始断面的车速、越线点与施工路段起点之间的间距和时距、变道结束点与施工路段起点之间的间距和时距均显示出驾驶人在驾驶模拟环境中具有更激进的驾驶行为.     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

网联环境下信号交叉口车速控制策略及优化

为实现车辆在信号交叉口区域的节能减排及提高道路通行效率,本文构建基于目标车速关联的油耗排放模型,建立生态驾驶诱导车速控制策略。在加减速通过场景下以油耗、排放和通行时间为优化目标,以道路限速和不停车通过车速为约束,利用多目标遗传算法优化生态驾驶目标车速;基于MATLAB与交通仿真软件VISSIM进行不同算法渗透率及道路饱和度场景下的联合仿真,将仿真结果导入微观排放模型MOVES测算能耗排放。仿真结果表明：控制策略与无控制时相比,在高算法渗透率、低道路饱和度场景下,车辆平均速度提高13.8%,怠速工况比例下降 33%,中速巡航工况比例上升18%,能耗及N2O、NOX、HC、CH4排放分别减少6.6%及12.2%、4.0%、 6.3%、2.9%,CO排放增加2.5%。最后,依据仿真得到不同控制策略下的速度轨迹在底盘测功机上完成实车实验,实验结果表明,基于交通流优化的控制策略与无控制场景相比,能耗及 CO、 CO2、PN排放分别减少53.1%及47.6%、50.4%、39.8%,NOX排放增加13.6%。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

分道路类型的不同速度行驶工况开发方法

针对传统行驶工况建立方法存在的问题,提出基于逐秒浮动车数据的分道路类型和速度的行驶工况的建立方法,并提出利用机动车功率分布选择短行程的方法。应用上述方法建立的行驶工况能够反映不同交通状态之下油耗和排放测算的机动车行为特征。     

车路协同环境下群体车辆诱导与协同运行方法

为解决城市发展带来的交通拥堵问题,发掘道路交通的潜力,提高车路协同环境下车辆在路网中的行驶效率,面向群体车辆提出了一种诱导优化方法和协同控制策略;在车辆诱导分配方面,在起始点和目的地之间的可达路径中,以交通效率最优、车辆排放最小为目标,设计了基于道路饱和度、车辆行程时间和延误的群体车辆分配规则,建立了群体车辆诱导分配优化模型,并用多目标非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法进行求解;在车辆协同运行控制策略方面,基于引力场思想建立了多车协同运行模型,并提出了多车协同加减速策略;通过仿真验证比较了不同网联自动驾驶车辆(CAV)渗透率下的车辆诱导优化结果,同时仿真了车辆协同加减速策略,并将诱导优化方法和协同控制策略进行了联合仿真。仿真结果表明:多目标诱导分配方法可以提升车辆速度和环境效益,且群体车辆平均速度与CAV渗透率正相关;在四车组队行驶环境中,车辆协同加减速策略能够将车辆在加速和减速时的初始平均加速度分别提高15.0%和8.2%,让车辆快速达到目标速度,保障行车安全;在联合仿真环境中,路网群体车辆的加速度平均提高了11.6%,速度平均提高了1.6%,碳氧化合物排放量减少约4.9%。由此可见,提出的方法能够提高路网通行效率,降低车辆能源消耗,减少对环境造成的不良影响。      

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

基于车辆能耗状态的济南市道路行驶工况构建

为指导车辆设计及优化整车动力系统性能,对道路坡度、瞬时比功率、车速等反映车辆能耗的关键因素进行分析,在建立运动学片段特征值的基础上,运用主成分分析方法及快速聚类分析方法分析了运动学片段特征值,构建了候选工况,综合运用相关系数、相对误差及关键参数概率分布选出了代表性行驶工况,该代表性工况即为构建的济南市道路行驶工况.研究结果表明,以车速信息为基础的特征值与总体样本的相对误差平均值为2.82%,反映道路坡度和能耗状态的特征值与总体样本误差平均值为3.40%,表明构建的工况特征值能够表征车辆实际道路行驶状态.      

公路运行速度整体变化特点及路线设计与指标的选用

高速公路的运行速度主要指高速公路上各车辆的实际行驶速度,目前一些公路的设计速度存在与实际运行速度不符等现象,加剧了公路的安全性隐患。研究和学习公路运行速度并基于此设计科学合理的路线指标,对保障行车安全及提高公路运行的经济、社会效益都具有重要意义。     

Urban Traffic Situation Calculation Methods Based on Probe Vehicle Data

Urban traffic situation information is the basis of effective traffic guidance and traffic control. It is usually expressed by average speed and average travel time of the vehicles on the road. On the basis of the error analysis of the algorithms based on average speed and average travel time, this article promoted the urban traffic situation calculation methods based on probe vehicle data. And experiments were made based on probe vehicle data provided by the taxi management system of Guangzhou, China, combined with the data by the method of vehicle license timing and vehicle following. The results proved that the method is quite effective and practical.     

信号交叉口绿色驾驶车速控制方法

信号交叉口是整个城市交通路网中的瓶颈区域.车流经常在路口停车等候造成怠速行驶,严重降低交叉口的通行效率,同时造成严重的汽车尾气排放污染.为了减轻交叉口对交通流的阻断,合理降低信号交叉口的车辆延误、燃油消耗和污染物排放,本文提出了一种基于多级可变速度限制的信号交叉口绿色驾驶控制方法.该方法以可变速度限制值为控制变量,并基于固定式检测器获取的交叉口附近道路交通状况信息对车辆进行速度限制值的实时发布,以实现在不增加旅行时间的基础上平滑车辆驶近交叉口过程中的时空轨迹.通过MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明,其能够有效地降低交叉口的车辆延误,并减少车辆的燃油消耗与污染物排放量.     

高速公路隧道临近段车辆换道持续时间生存分析

为研究高速公路隧道临近段车辆换道行为,提高隧道路段行车安全水平,在广东省的3条高速公路隧道临近路段开展自然驾驶试验,采集换道车辆的行车轨迹以及周围行车环境等数据。基于采集到的车辆换道数据,采用生存分析的全参数估计方法,考虑不同驾驶人换道风险感知水平的异质性,构建随机参数加速失效时间(AFT)模型,分析隧道临近段行车环境、车辆运行状态等潜在因素对车辆换道持续时间的影响。研究结果表明：相较于固定参数AFT模型,随机参数AFT模型具有更好的拟合优度;至隧道进口的距离、起始车道前车的车速差、换道方向和至目标车道前车距离会对高速公路隧道临近段车辆换道持续时间产生显著影响;车辆换道位置距离隧 道进口越近,至目标车道前车的距离越近,换道持续时间越短;相较于换道车辆车速大于起始车道前车的情况,换道车辆处于非跟驰状态和车速小于起始车道前车时,换道持续时间分别增加 7%和20%。研究结果可为高速公路隧道临近段交通安全设施改善和微观驾驶行为模型构建提供理论依据和方法指导。     

基于车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略

现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差。为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为。首先,利用Next Generation Simulation (NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证。其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹。结果表明,所提策略可以在保证驾驶安全性的前提下,实现经济、舒适和高效的换道过程。单独考虑经济、舒适和高效的优化策略,能够分别降低35.71%的单位路程燃油消耗,94.58%的前轮转角的角速度以及70%的换道所需时间。这说明所提的换道轨迹优化策略能够从微观角度缓解或解决由不当换道驾驶行为造成的交通问题,并为驾驶辅助系统提供理论依据和方法指导。