绿灯倒计时信号对驾驶员行为决策的影响

为探讨绿灯倒计时信号设置的必要性及其对交叉口通行效率和安全的影响,基于行为决策理论,构建绿灯倒计时信号对驾驶员驾驶决策的Logistics模型.分析绿灯倒计时信号对车辆通过停止线时的速度(地点车速)和平均车头时距等车流特性指标的影响,研究车队连续性、地点车速、倒计时显示时间和是否营运车辆4个因素与加速行驶、减速行驶、匀...     

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.     

信号控制交叉口绿灯间隔时间计算方法

为了解决目前实际应用中因绿灯间隔时间设置不当而产生的安全隐患问题,通过分析机动车的制动特性以及驾驶员的驾驶行为,结合交叉口的实际情况,分别给出了未安装交通信号倒计时装置与安装了交通信号倒计时装置这两种情况下信号控制交叉口的绿灯间隔时间计算公式,以确保两相邻相位通过信号控制交叉口的冲突车辆能够获得合理的绿灯间隔时间并安全顺利地通过交叉口.     

基于视频检测的黄灯期间驾驶员行为研究

黄灯政策问题已成为道路交通安全领域的研究热点.本文开发了基于视频处理技术的交叉口检测系统,自动采集黄灯期间的交通数据,包括黄灯启亮时车辆到停止线距离、速度、加速度和黄灯结束后车辆的通过情况,建立黄灯期间的驾驶员“停车/行进” 决策行为模型和“抢黄灯”行为结果模型.利用北京市“闹市口大街-宣武门西大街”和“中关村东路-成府路”的视频数据对模型进行检验,两个模型的预测结果与实际观测误差分别为8.6%和2.5%.实验结果表明,视频检测技术和驾驶员行为模型能够应用于交叉口的控制管理,本文提出的模型与方法可为相应交通管理措施的制定和实施提供技术支持和理论依据.     

红灯倒计时对机动车微观驾驶行为的影响

红灯倒计时普遍应用在我国城市道路交叉口。红灯倒计时影响下的机动车驾驶行为对于交通安全至为重要。红灯倒计时对机动车微观驾驶行为的影响表现为三方面。首先,通过实地视频观测和驾驶模拟实验的方法采集交叉口驾驶行为相关参数,包括有红灯倒计时和无红灯倒计时的交叉口。其次,选取车辆速度、车头时距和驾驶人的反应时间为指标依次对比红灯倒计时影响下驾驶行为的差异。研究表明:红灯倒计时模式下车辆速度标准差显著(p=0.000)较小;红灯倒计时模式下前3辆车的车头时距比红灯模式小,后续车辆车头时距相近似;红灯倒计时对驾驶人的反应时间有离散作用,其反应时间均值显著(p=0.004)较小。最后从交通安全考虑,建议红灯倒计时的使用应配合2秒的交叉口全红信号。     

信号控制交叉口机动车绿灯间隔-安全可靠度曲线簇

为了提高信号控制交叉口(以下简称为“交叉口”)的安全性,提出一种基于安全可靠度的交叉口机动车绿灯间隔计算方法,并绘制面向工程应用的绿灯间隔-安全可靠度曲线簇. 首先,对经典的交叉口绿灯间隔计算方法进行了归纳;其次,推导出基于安全可靠度的绿灯间隔计算方法公式并对各影响因素进行敏感性分析;再次,基于Monte Carlo算法模拟反应时间与车辆减速度的交互过程,对模型进行求解;最后,根据模拟结果,绘制了典型交叉口宽度 (15~35 m)、车辆运行速度(15~40 km/h)及安全可靠度(50%~95%)取值下的交叉口绿灯间隔-安全可靠度曲线簇.结果表明：经典的交叉口绿灯间隔计算方法的核心缺陷在于未考虑车道组内车辆行为参数的随机性;交叉口绿灯间隔受多个因素影响且服从正态分布,绿灯间隔对反应时间(32.46%)及车辆减速度(24.68%)的敏感性最强.将安全可靠度引入绿灯间隔计算过程中,一方面提供了一种基于概率论的计算思路与方法,另一方面为定量地分析交叉口绿灯间隔的安全性提供了依据.     

交叉口绿灯倒计时信号对黄灯时长的影响研究

在分析绿灯倒计时信号对驾驶员驾驶行为的影响以及最佳黄灯时间计算方法的基础上,建立车辆在绿灯末期运动过程的数学模型,确定考虑绿灯倒计时信号的最佳黄灯时间计算方法。计算分析结果表明：车辆加速性能对最佳黄灯时间的影响可以忽略;考虑绿灯倒计时信号的情况下,信号灯的可见距离越长,所需的黄灯时间越长;在信号灯可见距离足够远的情况下,最佳黄灯时长比未考虑绿灯倒计时信号多0.6～0.7 s。建议对于信号灯可见距离较远、流量未饱和,且未安装交通违法检测装置的交叉口,黄灯时间延长一个闪烁周期,并去除黄灯倒计时信号。     

绿闪灯与绿灯倒计时对电动自行车驾驶行为的影响对比

针对过渡信号对驾驶员驾驶行为存在显著影响但缺乏规范化设置的问题,利用图像处理软件获取其驾驶行为特征参数,提出基于电动自行车过街行为的四分类方法。统计分析绿闪灯和绿灯倒计时交叉口信号过渡期间四类到达电动自行车的停车线速度和违章率及违章时间分布等指标,分析结果表明,绿闪灯会导致电动自行车较大的交叉口进入速度,绿灯倒计时会导致电动自行车较高的红灯通过率,因而更容易导致交叉口电动自行车交通事故的发生。     

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。     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

基于驾驶员视认性的畸形交叉口安全视距计算

针对无信号畸形交叉口有别于规则交叉口的几何特性,以及因几何特性的不同而带来的安全问题,通过分析驾驶员在畸形交叉口处观察相交道路车辆情况的过程与特点,利用多自由度驾驶仿真平台,对驾驶员在畸形交叉口的驾驶操作及视认特性进行实验,并根据实验所得数据,提出基于驾驶员视认性的畸形交叉口安全视距计算方法,从而得到基于驾驶员视认性的畸形交叉口视距的计算,并对畸形交叉口平面设计进行建议改善,以满足安全通行的需求。     

基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真

可靠合理的车道变换模型能提高微观交通仿真精度.为了研究车道变换行为意图起因及行为过程的规律,利用高空摄像法分析了城市干道基本路段驾驶人变道驾驶行为的特征,获取了变道车辆与其周围车辆距离、车速等的数值关系,提出期望车道的概念,总结了期望车道选择和车辆车道变换的基本规律,建立了基于驾驶行为的直线路段车道变换模型.最后编写V...     

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元胞自动机模型在城市交通流特性的研究和模拟方面非常有效，可在先前的元胞自动机交通流模型中，没有反映车辆驾驶者水平对车流行进的影响。目前北京市有近1/3的驾驶者为新司机，他们的存在直接影响着北京市的交通状况。为了能够反映出驾驶者水平与车流之间的关系，在新模型中引入了驾驶水平因子，以反映驾驶者的不同水平。通过计算机模拟，发现当驾驶者的水平一致且较高时，车流相当流畅，而新司机的加入则造成车流中出现了自由相与堵塞相的全局性交替，类似于波的传播，而且新司机越多，波的周期越短，波峰走向与水平方向的夹角越陡。     

考虑前车状态的智能网联车交叉口行为决策

为使智能网联汽车（intelligent connected vehicle, ICV）在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口，在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上，建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架. 通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态，预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为，进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断；将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率，用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件；仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力，讨论了影响决策过程的关键因素. 研究结果表明:相比于现有模型，综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性，从而进行更合理的行为选择，随着单位绿灯剩余时间的增加，车辆决策通过交叉口的概率可提高20%，当前车道的车辆位置对决策结果影响显著.      

城市道路场景下驾驶注意力需求的影响因素研究

为探索城市道路场景下影响驾驶注意力需求的交通因素,搭建包含多种交通变量的城市道路交通场景,对30位被试进行驾驶模拟器视线遮挡实验。以视线遮挡概率表示驾驶注意力需求等级,采用逐步逻辑回归方法建立各交通变量对驾驶注意力需求等级模型,并分析其影响方式。结果显示,遮挡概率沿驾驶路线波动较大,不同交通变量对驾驶注意力的需求不同。十字路口、公交车站、路边停放车辆、跟车距离、会车距离和弯道曲率等对驾驶注意力需求影响显著。越接近十字路口遮挡概率越小,到达十字路口时几乎没有遮挡。说明被试会主动适应外界交通环境对注意力的需求,有选择的获取与驾驶有关的交通变量信息,并预测各个交通变量的发展趋势。研究结果有助于提高驾驶分心预警系统的环境敏感性。     

信号倒计时影响下的进口道交通流分析与建模

为揭示信号倒计时对驾驶决策行为的影响,本文基于实测数据对信号控制进口道各断面的车速分布特征进行了分析,研究发现临近停车线处于不同断面位置的车辆行驶特性由于信号倒计时的有无及剩余绿灯时间的影响而存在差异.提出了考虑信号倒计时下驾驶心理的元胞自动机模型,通过数值模拟剖析了不同时空条件(位置、车速与剩余时间)下微观驾驶心理与行为对中观交通流的作用机理.结果表明,该模型可较好地刻画信号灯控制下城市进口道路车辆运行特性.     

基于警示停车线的黄灯时长优化模型

为减少闯黄灯现象和保障交叉口停车制动安全,在停车线前设置警示停车线。运用动力学原理,建立警示停车线距离模型。车辆到达警示停车线时,若为黄灯,则应减速制动并于停车线内停车;若为绿灯,则应匀速通过交叉口。基于警示停车线及上述驾驶原则,充分利用交叉口相邻相位交通流到达冲突点的时间差,建立黄灯时长优化模型。依据上述模型设置警示停车线和优化黄灯时长,可有效减少恶意闯黄灯现象,有利于保障交通安全,提高交通效率。     

BP Simulation Model and Sensitivity Analysis of Right-turn Vehicles' Crossing Decisions at Signalized Intersection

Inter-crossing behavior model of motor vehicles and bicycles is the key part of micro-simulation for mixed traffic at signalized intersection. The microscopic behaviors of the motor vehicles passing through the bicycle flow at a two phased signalized intersection were analyzed to reproduce the passing behavior of motor vehicles. A BP neural network model was proposed to describe the motor vehicles' passing decision. Based on the field data at two typical intersections in Beijing, the model was validated and compared with the Logistic model. The results indicated that the BP model was more effective than the Logistic model and had better prediction accuracy. First derivative sensitivity matrix of the BP model was established. The sensitivity analysis showed that the most important factor impacting on the motor vehicles' passing decision-making behavior is the gap allowing motor vehicles to pass through. The passing decision-making behavior is the most sensitive to the gap when it lies between 2.76 s and 2.96 s.     

主观拥堵感知下驾驶人路径调整行为决策研究

为深入调查研究交通拥挤的形成机制和扩散规律，本文针对交通拥堵形成和消散的内因， 即驾驶人在拥挤状态下路径的研判调整行为进行研究。设计基于全方位视角场景的驾驶人主观 拥堵感知实验，通过采集驾驶人个体特征、出行特征和交通流参数，结合驾驶人的主观拥堵评分 和路径调整决策，采用方差分析方法，探究驾驶人个体特征和出行特征对路径调整决策的差异 性。基于二项Logistic建立主观拥堵状态下路径调整行为模型，进一步量化所选驾驶人个体特征 和出行特征对路径调整决策产生的具体影响。研究表明：驾驶人个体和出行特征因素不同导致 路径调整决策产生显著性差异，其中，男性、老年人、低驾龄、出行次数少，以及弹性出行的人群更 青睐于保持原路径行驶；调整路径后增加的行驶距离占剩余行驶距离比例越大，保持原路径行驶 的可能性越大；熟悉周边路网的人群保持原路径的可能性是陌生人群的11.3%；区间车速每增加 1 km·h-1，驾驶人保持原路径行驶的可能性为之前的1.223倍。     

交叉口右转机动车穿越决策BP仿真模型及灵敏度分析

机非相互穿越模型是信号交叉口混合交通微观仿真系统中反映机动车和自行车相互影响的核心模型. 为了描述交叉口处机动车穿越自行车流的决策行为,分析了两相位信号交叉口右转机动车穿越邻道直行自行车的微观行为,提出了基于BP神经网络的机动车穿越决策模型. 以北京2个交叉口调查数据为基础,对该模型验证并与Logistic模型比较,结果表明BP模型优于Logistic模型且具有较好的预测精度. 根据所建模型的映射关系计算出系统输出对输入参数的一阶灵敏度矩阵,灵敏度分析结果表明,自行车提供给机动车的穿越间隙是影响机动车穿越决策行为的决定性因素,且间隙在2.76s～2.96s变动时对机动车穿越决策行为影响最大.