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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

多源信息刺激下驾驶员综合认知拓扑结构研究

根据多传感器信息融合和人类对多源信息综合处理过程之间的相似性,充分考虑驾驶员心理-物理因素及其对驾驶行为多变性和不确定性的制约,研究多源信息刺激下驾驶员任务集聚的心理-物理综合认知拓扑结构和认知活动链,探讨各驾驶行为模式的决策机制、车辆运行模式的运行机制和驾驶员协同反应机理,可为微观交通流仿真和智能车辆的研究提供理论依据,为智能运输系统的建立提供分析工具.     

驾驶员道路认知特性模型

为了提供驾驶员车速控制模式建模所需的试验数据依据和评语隶属函数,采用模糊集合原理和模糊统计试验分析方法,研究了车辆驾驶员对道路结构和交通环境因素的安全性认知与评价思维过程。在实测226处国道二级公路典型路段道路结构数据基础上,根据对131处路段样本评价试验后得到的1 785组有效“专家”认知评语数据,得出了基于0.2-截集的各认知评语非零集和基于0.8-截集的各认知评语确定集,建立了车辆驾驶员对国道二级公路道路结构和交通环境要素的安全性模糊评价评语模糊子集和模拟计算模型。     

车辆跟驰模拟中的驾驶行为与模糊逻辑控制

分析了车辆驾驶员信息处理过程及性格特征，在描述了基于驾驶员速度、距离判断跟车模式的基础上，应用模糊数学方法，建立了车辆跟驰驾驶行为的模糊逻辑控制模型。     

基于模糊推理的跟驰安全距离控制算法及实现

车辆跟驰是普遍存在的交通现象之一。由于驾驶员在控制车辆过程中具有模糊的、不确定性的行为特征，难以对驾驶员的行为进行精确的数学描述，此外，为保证车辆行驶的安全，有必要对车辆跟驰时如何保持安全距离进行研究。基于此，提出基于模糊推理的车辆跟驰间距控制算法，并对其进行了仿真运算。仿真结果表明，用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的，并且通过模糊推理控制后车的速度，后车能够以安全距离跟随前车安全行驶。     

面向驾驶员行为研究的基础理论——多源信息融合算法综述

驾驶员行为的研究是智能运输系统,特别是其先进的车辆控制系统仿真、研智能车辆领域中基于多源信息融合的驾驶员行为研究较为罕见.因此应从人机控制观点出发,应用模糊逻辑、非参数统计等理论以及智能协同技术,对驾驶员任务集聚、协同反应过程,特别是多源信息融合、人机协同效能在不同路网环境中的实现等建模关键理论与方法进行研究,建立驾驶员微观协同仿真模型.这是智能化交通控制与管理系统开发和实现的关键技术,对提高交通系统管理效率、缓解拥挤,减少污染和能源消耗,培育未来新产业,具有十分重要的理论价值和现实意义.     

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交通流中车辆跟驰建模的研究在交通工程和智能交通系统领域内显得十分重要，其核心就是对驾驶员认知问题的测度.本文在总结以往跟驰模型的基础上具体讨论了AP (action point)模型，并对其不足之处做了改进，重点研究了后车跟随加速度的算法.此外，本文提出了驾驶员多信息处理机制和多通道判断决策概念，企图从控制论角度来对驾驶行为进行客观地定性分析和定量描述，以期正确地揭示交通流的本质特征.     

基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析

不良驾驶行为(车速过高，车速变化过快等)影响危险货物及车辆的稳定性，是导致危险货物运输事故频发且后果严重的重要原因. 基于对营运车辆联网联控系统海量数据的分析处理，根据其属性提取8 个驾驶行为量化指标，采用因子分析和模糊C均值聚类相结合的方法，实现对危险货物运输车辆驾驶员风险驾驶行为的科学聚类. 结果表明，危险货物运输车辆驾驶行为特征可有效聚为急加减速、超速驾驶和变速驾驶3 种行为，且在每种驾驶行为下实现对驾驶员安全等级的分类. 由此可以识别风险较高的驾驶员，这对危险货物运输企业和行业管理部门有重要参考意义.     

基于模糊推理的车辆换道分析研究

为有效解决车辆换道行人研究中驾驶员对周围环境认知的不确定性,首次提出利用模糊推理系统对驾驶员换道行为进行分析。提出采用模糊聚类分析的方法进行输入变量的模糊集划分,求出对应的高斯隶属函数,首次引入Takagi-Sugeno推理方法进行车辆换道的模糊推理和去模糊化处理。利用NGSIM数据对建立的模糊推理进行参数标定,并进行推理结果分析,结果表明:利用模糊聚类确定隶属度函数的方法,能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性;而且推理结果与真实换道决策相比较时,其判断正确率高达81%,充分证明模糊推理在研究离散型推断问题中是可行的,而且此方法还可进一步应用到自动驾驶、驾驶员辅助系统的开发中。     

预瞄跟随理论和驾驶员模型在汽车智能驾驶研究中的应用

根据预瞄跟随理论及驾驶员的开车行为特性 ,指出汽车智能驾驶与驾驶员操纵行为的内在一致性——汽车智能驾驶系统的控制特性与熟练驾驶员的驾驶行为特性基本一致。结合驾驶员操纵行为模式将汽车智能驾驶系统划分为信息感知、轨迹决策和操纵控制三个部分 ,并一一加以具体分析 ,利用系统模糊决策理论对几种汽车行驶的典型工况进行了智能车辆方向控制仿真计算。理论分析和仿真结果表明预瞄跟随理论为智能车辆的研究提供了一个可行的研究途径 ,按照该理论建立的驾驶员方向控制模型可以直接应用于智能车辆控制算法的研究开发     

一种基于信息融合的跟随驾驶行为协同仿真模型

基于信息融合技术模拟驾驶人信息感知、分析决策和车辆控制的全过程,建立跟随驾驶协同仿真模型.模型以动态交通信息为输入,设计单个神经元仿真驾驶人对感知信息的筛选,采用模糊径向基高斯神经网络提取驾驶行为特征向量,应用模糊积分法模拟驾驶人对信息的分析和决策过程,输出为车辆控制状态.离线检验结果表明,该模型能较好地描述跟随车状态变化,具有较高的精度.     

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。      

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法，但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况，给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法，将多个自动驾驶车辆看成一个整体，利用多目标优化控制理论，计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划，达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动，使交叉口车辆整体收益最大，各利益体间的收益更为均衡；与非协作行驶决策相比，冲突消解时间缩短，减少交叉口单车平均延误1~2 s，平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

基于多车协作优化的冲突消解模型

传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法,但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况,给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法,将多个自动驾驶车辆看成一个整体,利用多目标优化控制理论,计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划,达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明：多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动,使交叉口车辆整体收益最大,各利益体间的收益更为均衡;与非协作行驶决策相比,冲突消解时间缩短,减少交叉口单车平均延误1~2 s,平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考.     

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明:在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。      

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于粒子群优化模糊控制器的电动汽车再生制动控制策略研究

为提高电动汽车一次续驶里程,引入双锂离子电池组供电模式和电机再生制动能量回收系统,设计电动汽车的动力系统结构.通过对电动汽车制动模式进行分析,提出了基于粒子群优化算法的电机制动力矩模糊控制策略,并给出粒子群优化策略的算法实现.通过硬件在环仿真,证实了该控制策略能提高能量利用率.     

基于满意度的多目标约束模糊控制规则库的建立及应用

本文针对难以建模的非线性系统,结合有关满意度优化理论,给出了基于模糊控制系统的多目标搜索规则库的方法,并利用所建立规则采用Mamdani算法来逼近控制问题的最优解。同时把该方法应用在具有强非线性特点的车辆自动驾驶问题上,通过对模糊控制规则的量化细分搜索出车辆自动驾驶的规则库。