计及安全性与舒适性的智能车辆换道轨迹规划研究

针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由车辆的动力学特性和三圆碰撞模型设计轨迹初筛评价函数,选取合格轨迹作为候选轨迹;最后,参考人工势场理论的思想,引入行车过程中风险场的概念,根据换道效率,换道风险值和横、纵向冲击度建立总损失函数评价候选轨迹以进行二次筛选,选取最佳轨迹并完成可视化。为检验算法的可行性,通过搭建双车道的道路环境,设计障碍车不同速度和加速度的多场景进行弯道换道的仿真验证。研究结果表明,本文所提算法能够满足换道的安全性和舒适性需求。同时,在正常换道场景下,乘员在换道过程的97.5%时间处于舒适状态,在紧急避障场景下也能达到平衡安全性与舒适性的目标。     

混合自动驾驶场景多换道需求下的主动间隙适配和换道序列规划

为解决城市道路拥挤状态下车辆可行换道间隙少、换道时间长,进而导致停车等待、堵塞后续车流等问题,本文基于智能网联环境下车辆之间的交互协同,提出了一种混合自动驾驶场景多换道需求下的主动间隙适配和换道序列规划模型.首先,采用多项式和三角函数分别描述了换道过程中的空间轨迹和速度曲线,得出了换道间隙可行性判别依据.在此基础上,构造了换道启动可行状态集合,并构建了单个换道请求下的间隙适配和协同换道的最优控制模型.然后,考虑多换道需求,构建了主动间隙适配和换道序列规划模型,对换道序列进行整体优化.最后,设计了数值仿真实验,验证了本文模型可对多换道需求进行时空优化.仿真实验结果表明,本文模型能够降低换道行为对城市道路通行能力的影响,且适用于不同的交通需求,模型可提升24％的道路通过量.     

基于多目标优化的高速超车轨迹规划

为保障高速超车规划过程中的安全,同时提升轨迹的舒适性,笔者提出一种基于多目标的高速超车轨迹规划算法。该算法在可行凸空间的基础上求解出高速超车边界条件,再通过安全超车策略对超车行为的可行性进行分析,随后根据建立的超车轨迹规划目标函数和舒适性优化函数对轨迹的平顺性和乘坐的舒适性等目标进行优化,并且算法实时规划轨迹直至超车行为完成。为验证该算法的有效性,利用Prescan和MATLAB/Simulink构建联合仿真平台,对所设计的两种常见超车场景进行验证分析。仿真结果表明：在匀速超车以及加速超车场景下,相较于单目标优化,经多目标优化的超车轨迹的横向位移峰值、横向加速度峰值、横摆角速度峰值、曲率峰值,以及车速峰值的优化效果都获得了提升,有效的提高了所规划超车轨迹的舒适性和安全性。     

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。     

基于群决策和熵权法的换道轨迹评价研究

针对换道轨迹评价中指标间的信息重叠和指标权重设定的主观性问题,提出了基于相关性分析和因子分析的评价指标选取方法,从16个参数中选出了表征舒适性、高效性、平顺性、生态性和安全性的11个评价指标;运用层次分析法计算指标主观权重,运用群决策理论计算专家权重,运用熵权法计算指标客观权重,从而提出层次分析法、群决策理论和熵权法相结合的指标权重设定方法,计算得出安全性、高效性、舒适性、生态性、平顺性的权重分别为0.73、0.15、0.06、0.04、0.02,从而建立换道轨迹评价体系,并用该体系对驾驶模拟获取的换道轨迹进行了评价。结果表明,提出的换道轨迹评价体系较为全面且减少了指标间的信息重叠,综合了主观上的专家经验和客观上的数据信息使评价结果更为合理,对轨迹性能的重要性排序可为轨迹规划中设置约束条件时的侧重倾向提供参考;构建的换道轨迹评价体系和提出的评价方法为换道轨迹评价提供了参考。     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题，提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法；构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型，并求解；构建保持、先行、避让在内的决策集，提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法，并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11，0.29，0.80 m，预测精度较高；复杂动态环境下，本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

基于弹复力调整的高速列车群动态运行轨迹优化方法

为提高列车控制过程的自主性和智能性,研究了列车群动态运行过程,采用多智能体和图论方法构建了列车群分布式信息交互模型;以节能和准点为优化目标,以安全和乘客舒适度为约束条件,建立了列车群运行轨迹多目标优化模型,利用基于模拟退火思想改进的差分进化算法获取了列车群静态最优运行轨迹;在此基础上,为避免或消解列车运行过程中随机干扰导致的延误传播问题,针对移动闭塞系统,基于弹复力构建了信息交互支撑的列车群动态间隔调整机制,设计了列车群在线协同优化算法,实现了列车群运行轨迹的动态调整,最后采用武广高速铁路实际数据进行了仿真验证。研究结果表明:提出的在线协同优化算法可以有效提升最优解搜索能力,避免Pareto最优解集的频繁更新,在不同干扰场景下算法触发频率平均降低36.7%;在试验设计的一般干扰场景中,优化后的动态调整策略在保证列车群安全平稳运行的同时,将受扰列车的延误度由6.2%降至0,与立即恢复延误策略相比,节能率达4.8%;在试验设计的较大干扰场景中,受扰列车的延误度由13.1%降至1.4%,全局时间偏差恢复为0,节能率达1.8%。可见,提出的方法能够解决运行轨迹静态规划方式无法完全适应外部动态环境变化的问题,有效保障干扰情况下列车运行复合紊态的及时恢复。      

基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。      

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法。建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级行程时间估计;选取单向4车道的城市道路为仿真算例,建立VISSIM仿真模型,验证本文模型性能。仿真结果表明,在不同的车辆行驶速度条件下,相比于传统行程时间估计方法,本文提出的改进5次多项式换道轨迹规划模型能够精确地得到车辆最短行程时间下的行车轨迹,实现车道级行程时间的准确估计。     

高速公路车辆换道行为风险研究

换道作为车辆的基本驾驶行为之一,对道路上车辆的运行安全有着至关重要的影响.针对高速公路上换道行为导致事故频发的现状,通过对换道车辆及其相邻车辆在换道过程中的运行特征及位置、速度关系进行分析,构建车辆安全换道模型.研究结果表明:通过对不同换道特征的换道行为进行MATLAB仿真,可确定车辆之间的不同速度、加速度情况及驾驶员反应时间下的动态安全距离,以此来确定换道安全和风险的动态临界阈值,为自动驾驶换道预警系统提供理论上的支撑.     

基于社会力的驾驶员换道决策行为建模

为建立更加简单的换道决策模型和考虑换道车辆和目标车道车辆间的相互作用,在换道效用和安全间隙选择的传统方法基础上,将社会力跟驰模型与换道模型相结合,提出了一种基于社会力的驾驶员主动换道决策行为模型.首先,以社会力模型中跟驰力作为各车道运行效用函数,构建换道目标车道选择效用模型;其次,考虑换道过程车辆纵向安全性,利用跟驰力搭建换道车辆和目标车道车辆间相互作用效用模型以对安全间隙选择进行约束;最后,对所建立的模型利用NGSIM（next generation simulation）数据和MATLAB遗传算法工具箱中genetic algorithm函数对多车道下驾驶员换道决策行为（不换道、向右换道、向左换道）进行标定和验证.研究结果表明:基于社会力的主动换道决策模型能够很好地识别出驾驶员的换道决策行为,最优参数在标定数据中对不换道、向右换道、向左换道的识别率分别达到了93.44%、93.14%和90.77%,验证数据中换道决策行为识别率分别达到了86.16%、80.00%和80.27%;标定和验证的单个识别率都在80.00%以上,整体识别率分别达到92.66%和83.28%.      

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰—换道—跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰-换道-跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.     

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。     

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。