基于双边控制法的仿真交通拥堵缓解分析

交通拥堵是阻碍道路交通发挥应有通行能力、降低车道通行效率的常见交通现象。自动驾驶汽车的出现给拥堵问题的解决提供了新的解决思路和技术方向。基于微观交通流交通波理论,根据实际道路饱和交通流车辆跟驰行为建立虚拟交通场景,通过自动驾驶仿真平台构建仿真试验环境,对采用双边控制法的自动驾驶汽车影响下的“幽灵堵塞”拥堵波传导现象进行了仿真分析。结果表明：采用双边控制法的自动驾驶车辆在缓解拥堵波传递上具备 优化效果,拥堵波得到有效缓解,通行效率提升 37.57%。     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

不完全车联网环境下元胞自动机换道模型研究

随着车联网技术的不断发展,自动驾驶车辆加入交通流中的可能性逐步增大,进而形成新的混合交通流.在综合考虑自动驾驶车辆对于较大范围内交通信息实时感知能力以及车辆间信息交互对于换道的影响,提出了自动驾驶车辆关注区间的概念,设计了不完全联网环境下新型混合交通流元胞自动机换道模型,通过改变自动驾驶车辆比例、自动驾驶车辆关注区间大小、交通流密度等参数进行数值模拟.结果表明:新型混合交通流元胞自动机换道模型,能够帮助提高交通流平均速度15%左右,改善道路通行效率.     

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场，未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响，利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型，并在综合已有ACC和CACC模型的基础上，提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型，进而得出不同ACC，CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量；与ACC车辆比例r_a相比，CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著；当r_c>0.5时，饱和流量快速增加，当r_c=1时，饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步，通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性，对存在跟驰关系的连续车流来说，自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为，车流会在更短的时间内进入稳态；在交通瓶颈处，自动驾驶降低了拥堵程度，提高了阻塞发生的临界流量。总体来看，自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升，特别是在协同式自动驾驶场景下，车辆行为更加协调一致，交通流表现出良好的抗扰性，进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

自动驾驶仿真技术研究现状

作为测试自动驾驶车辆的关键技术之一,计算机仿真与真实的物理环境下的自动驾驶汽车测试相辅相成,在未来的自动驾驶行业领域,计算机仿真也必将为自动驾驶车辆的开发与相关技术标准的制定提供重要的依据。本文主要从自动驾驶仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建技术、软件现状等部分为切入点,介绍自动驾驶仿真技术的现状,为自动驾驶仿真技术的研究和发展提供参考依据。     

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。     

自动驾驶仿真系统中网络安全测试方法研究

本文介绍了高级自动驾驶汽车网络安全的检测方法,形成将网络安全模型与车辆仿真测试模型相结合的测试框架。仿真测试综合汽车动力学模型、路况、天气、感知等多种模型,能够全面系统地测试自动驾驶系统的功能和性能。通过分析得到的针对自动驾驶的网络安全威胁模型与仿真模型相结合,可以体系化地验证自动驾驶系统对抗网络安全威胁的能力,是推动自动驾驶网络安全检测的积极尝试。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展，网联自动驾驶车辆（CAV）、自动驾驶车辆（AV）和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在。建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型，考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素，并进行典型场景的数值仿真。刹车和起步过程的3种混流数值仿真结果显示，模型在几种典型混行场景下均具有可行性，车辆的加速度和速度变化更为平缓。不同CAV比例下的数值仿真结果显示，车队中CAV比例越高，车队整体恢复至平稳状态的时间越短，波动幅度越小。CAV均质流数值仿真结果表明，与MHVAD模型相比，该模型不稳定区域减小33.8%，所控制的车队速度波动幅度减小14%。CAV与AV混流的数值仿真结果显示，与PATH实验室模型相比，由该模型控制的车队加速度进入相对稳定状态提前5.5 s。该模型可用于不同车辆均质流及3种车辆混行的队列控制，在目前开展混行实车试验困难的情况下，也可应用该模型进行混行跟驰仿真，从而为混行交通流的道路交通管理及基础设施布设提供理论依据和模型支持。     

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      

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性，基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台，该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力，可动态模拟不同的路面附着系数，同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度；采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真，模拟多种道路交通场景，并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统，完成了多项关键技术研发，包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法，可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外，为验证快速测试平台的有效性，以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例，基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法，在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况，自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好，与参考轨迹的偏差小于8%，证明了该测试平台检测方法的有效性。     

自动驾驶整车在环仿真平台研究及模拟实现

针对目前主流自动驾驶整车测试方法及ADAS整车在环仿真测试方法的特点。利用虚拟现实和实时仿真技术,搭建自动驾驶整车在环仿真平台,并在室内进行仿真平台的模拟实现和案例测试。该平台不仅可以提供丰富的测试环境,危险场景以及难复现的复杂场景进行可重复性测试,而且使用的是真实车辆的车辆动力学特性,无需复杂的车辆动力学模型,同时测试成本也相对低廉。     

基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

基于模糊推断的车辆跟驰模型

在微观交通流模拟中，由于驾驶行为的不确定性，难以建立精确模型。在模糊推断的基础上，以直接自然的语言描述驾驶行为准则，提出了车辆跟驰模型。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证，提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术，即真实车辆行驶在真实测试场地中，同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合，从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合，搭建起数字孪生自动驾驶测试平台，实现算法的验证测试与评价，并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用，对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。     

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。      

自动化测试在SOTIF开发中的应用

为应对自动驾驶给车辆系统安全验证和确认工作带来的新挑战,基于即将发布的自动驾驶安全标准ISO/PAS21448《车辆—预期功能安全(SOTIF)》,分析了其对车辆系统验证和确认工作的新要求,基于此开发了一种满足SOTIF开发需求的自动化测试系统,并利用该系统进行了在环及实车自动化测试,给出了车道保持功能(LKA)的SOTIF测试和指标开发示例,该测试方法及测试系统为自动驾驶车辆系统的SOTIF开发提供了支持。     

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。     

基于LabVIEW的自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统

为了提高自动驾驶汽车在道路测试中的安全性,基于LabVIEW设计了一种自动驾驶汽车在线振动监测与诊断系统。该系统通过上位机与驾驶机器人通信,获取车辆运行状态数据,同时对自动驾驶车辆的振动在线监测,最后结合车辆振动数据和状态信息进行在线诊断,开发了监测与诊断界面,实现了自动驾驶汽车在道路测试行驶过程中的振动在线监测与诊断。     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展，高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试，确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行，并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要，提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法，以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈，提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型，基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic，MTL)，将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码，生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则，并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法，并搭建仿真试验平台，在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力，解决了时序逻辑性不足等问题，大幅提高了交通规则数字化转换效率，对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力，相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。