对智能驾驶员模型的改进及其应用

传统的跟驰模型在自由流附近不能得到车辆以自由流速度行驶的结论,分段描述的模型解决了这个问题,却破坏了模型的统一性和简单性.智能驾驶员模型（IDM）能够以较少的参数和统一的形式描述从自由流到拥堵流的车辆行为.然而IDM模型在期望距离非负和反应时间问题上存在缺陷,改进了这2点不足.并在分析模型特性的基础上采用北京实测数据,标定了该模型,并应用这个模型研究了快速路出口车队遇到下游信号灯路口后排队和拥堵的产生机制.     

城市交通网络中相继故障问题的研究

为了探讨城市交通网络拥堵产生机理,在分析城市交通网络特性的基础上,建立了双层城市交通网络模型,构建了交通动力学模型,并引人累计到达目的地的车辆数目和网络瘫痪时刻2个参数来刻画交通网络拥堵相变。通过计算机仿真,分析了网络拓扑结构、车辆生成率、道路交叉口能力和网络规模对网络拥堵相变临界值的影响,运用车辆到达数目对时间的导数将网络划分为自由流、亚拥堵和瘫痪3种状态,并给出了对应的区间值。研究表明,对于随机出行网络和无标度出行网络来说,都存在自由相到拥堵相的相变,相变点的值可以用来衡量网络能力,且车辆生成率、交叉口能力和网络规模对网络能力有着不同程度的影响。     

基于车辆个体特征的IDM模型研究

现有的跟驰模型大多基于标准驾驶行为建立,未能真实体现车辆的个体差异.文中将反应时间和车型作为车辆的个体特征加入IDM跟驰模型中.假设反应时间在驾驶员人群和单个驾驶员的反应过程中都存在离散,采用车辆尺寸,加减速性能和车头时距等要素描述不同车型的差异,建立了考虑反应时间和车型的跟驰模型.对信号灯放行状态和稠密交通流中扰动传播的仿真表明,考虑反应时间和车型的跟驰模型能较好体现交通系统的随机性和异质流特征,仿真效果与实际更加契合.      

基于位置匹配的多车道自由流电子收费技术研究

提出一种基于车载电子标签和车辆的位置实时匹配的多车道自由流电子收费方法,通过电子标签和车辆的实时位置匹配实现自动收费和自动稽查功能,能有效降低系统后台稽查成本,可应用于高速公路和城市道路的自由流收费、拥堵收费等场景。     

基于高斯混合模型的车辆自由流速度分布

基于车辆速度参数是描述交通流运行的最基本参数之一,在交通状态评价与交通安全性分析中具有的重要作用,针对城市道路不同种类车型混合运行的特征,提出采用高斯混合模型来描述自由流状态下的车辆速度分布.结合实测速度数据中的双峰分布特性,将混合车流车型分为大型车与小型车2类,进而建立了2类型的高斯混合模型,并采用期望最大化算法对模型参数进行估计.通过实测数据验证结果表明,模型能够很好的拟合观测速度数据,并能够有效区分不同类型车辆速度,为确定不同类型车辆限速标准、分析不同类型车辆相互影响提供理论依据.     

高速公路匝道自由流预交易系统研究与应用

匝道自由流预交易系统是基于现阶段的国标5. 8GHz的ETC收费体系,运用了多车道自由流并行交易技术以及ETC多阶段交易技术,采用了空间换取时间的方法,把ETC车辆通行费在车道交易的提前至匝道,匝道负责预交易、车道负责验证,实现ETC车辆在ETC车道和MTC车道的快速通行,解决了收费广场易拥堵问题,提升了收费广场通行能力,给予了人民群众全新的快速通行体验。     

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.      

航拍视频车辆检测目标关联与时空轨迹匹配

高解析度轨迹数据蕴含丰富车辆行驶与交通流时空信息.为从航拍视频中提取车辆轨迹,构建了车辆检测目标跨帧关联与轨迹匹配融合方法.采用卷积神经网络YOLOv5构建视频全域车辆目标检测,提出车辆动力学与轨迹置信度约束下跨帧目标关联算法,建立了基于最大相关性的断续轨迹匹配与融合构建算法,实现轨迹车辆唯一编号.将轨迹从图像坐标转换为车道基准下Frenet坐标,构建集合经验模态分解(EEMD)模型进行轨迹数据噪声消除.采用南京市快速路无人机拍摄的2组开源航拍视频,涵盖拥堵与自由流交通状态,对轨迹提取算法进行效果测试.结果表明,在自由流和拥挤条件下轨迹准确率分别为98.86％和98.83％,轨迹召回率为93.00％和86.69％,构建算法的轨迹提取速度为0.07 s/辆/m.该方法处理得到的详细车辆时空轨迹信息能为交通流、交通安全、交通管控研究提供广泛的数据支撑,数据公开于http://seutraffic.com/.     

寒冷地区二级公路路段交通微观仿真研究

以通行能力研究与主要目的，在调查常握寒冷地区二级公路交通流特性的基础上，借鉴国内外成熟的交换流仿真模型，建立了以发车模型，自由行驶模型，跟驰模型和超车模型为主要模块的寒冷地区二级公中路段交通仿真模型，并对各子模型进行了详细的描述，最后给出寒冷地区二级公路的路段通行能力及车辆换算系数。     

基于智能驾驶员模型算法的长期跟车车速预测研究

针对新能源汽车能量管理中难以长期、精准地预测车速的问题，提出了一种基于模型的参数化车速预测方法，利用传感器和GPS提供的前瞻数据预测车辆的速度轨迹。首先根据整车动力学和车辆停车转弯趋势建立基于智能驾驶员模型（IDM）的车速预测算法；然后，从NGSIM公开数据集中筛选数据用于参数标定及仿真；最后，利用遗传算法（GA）对算法参数进行标定。仿真验证结果表明，优化后的车速预测算法在通畅或拥堵的交通环境中，对于长期车速预测均有较高的精度，误差可控制在8%～13%范围内。