不良天气条件下的驾驶行为研究

以往研究表明,不良天气条件下的交通安全事故数量显著增多.不同天气条件下的行驶速度相差很大,晴天条件下车辆的行驶速度最高,依次是中雨、大雨及雨雾天.驾驶员心理反应在各种天气条件下差异也很大,中雨条件下的心率最大,接下来依次是晴天、大雨及雨雾天气.心率的标准差由大到小依次为中雨、雨雾、大雨以及晴天.文中对影响驾驶员驾驶行为的因素进行了分析得出,不同天气条件下的平均速度与能见度密切相关,驾驶员心率与车辆行驶速度以及驾驶员的紧张程度相关.     

适应ITS的交通流参数之间的关系

流量、速度和密度是表征交通流特性的三个基本参数．随着ITS中纵向避碰技术和自动公路技术的应用以及车辆制动性能的提高，车辆能够以相同速度在较高的密度条件下行驶或在相同的密度条件下能够以更高的速度行驶．传统的流量-速度-密度关系将有变化．文中研究了适应ITS的交通流三个基本参数之间的关系模型，模型中引入了自由流密度，并用实测数据对模型进行了验证．     

雾霾天气低能见度下的交通流仿真研究

为了研究雾霾天气低能见度下的交通流,结合停车视距模型,建立雾霾低能见度下的交通流微观模型。在数值模拟中,得到了雾霾天气低能见度条件下的时空图,分析了低能见度下不同最大速度的事故率曲线结果表明,与晴天相比,低能见度下,交通拥堵的频率和持续的时间都相对较长。并仿真得到了不同密度下的道路车辆限速值,仿真结果与道路能见度限速标准相一致。研究结果对于雾霾天气下交通管理与控制、安全出行都具有重要的意义。     

雾天高速公路行车间距控制模型研究

为提高雾天环境下高速公路通行能力及行车安全性,从改善高速公路基础设施角度出发,建立一种雾天环境下高速公路行车间距控制模型。首先,分析影响雾天车辆行驶安全因素;其次,基于安全行车影响因素,分析雾天条件下两种常见情景,找出最不利情况下的车辆行驶最小安全间距;最后,借鉴铁路"闭塞段"原理,建立雾天环境下高速公路闭塞区间,并配合适当限速提出安全提示灯安装间距。     

探索雾天高速公路交通管理的有效途径

雾天能见度低,驾驶人的视线及判断能力受到很大影响．雾给高速公路交通带来巨大的经济损失和安全隐患,如何在雾天等低能见度条件下开展高速公路交通管理工作是交通管理部门的一个难题．本文从管理实践角度出发,剖析了高速公路雾情特点及雾天行车驾驶人的心理特征,阐述了不同雾情及不同路段单元的管控要点,提出了低能见度条件下“小循环重叠的...     

基于NGSIM轨迹数据的车辆行驶速度特性分析

行驶速度是驾驶人状态、车辆性能、道路环境及外部环境等因素共同作用的结果,也是上述复杂因素的外在表现,因此,对行驶速度进行微观特性分析具有重要意义。以NGSIM轨迹数据为研究对象,研究汽车在不同车道、位置、车头间距情况下的速度特性变化,并利用多项式曲线对不同情况下的速度曲线进行拟合。结果表明:随着车头间距的增大,平均车速增加趋势变缓;车头间距较小时,最内侧车道的车辆行驶速度最低,平均车速随车头间距的增加而增加;出入口对主路上车辆的行驶速度有一定影响;多项式曲线对自由流状态下的车辆行驶速度有较好的拟合效果。     

基于期望车速的跟驰模型研究

期望车速是驾驶员驾车过程中依据道路条件、车流状况、所驾驶车辆性能等因素,经综合考虑后存在于自身心目中并认为可以实现的一种＂目标车速＂,它对行驶车辆的实际行车速度高低产生影响。为了反映车辆运行过程中不同驾驶员运行车速选择的差异,本文提出了基于期望车速的跟驰模型。该模型能够解释不同驾驶员在相同道路条件下选择不同行车速度的原因。在建立模型的基础之上,作者讨论了保持交通流稳定性的充分和必要条件。最后,文中给出了应用实例。结果表明：当驾驶员的期望车速接近均衡车速时,交通流是稳定的;反之,当驾驶员期望车速与均衡车速差异较大时,交通流的稳定性可能下降。     

公路设计速度和交通量对交通噪声源强预测值的影响分析

交通噪声是公路建设项目运营期主要的环境污染问题之一。现有研究表明,公路交通噪声源强与车辆实际行驶速度和车型比直接相关,而车辆的实际行驶速度可通过公路设计速度和交通量进行预测。主要分析在不同的车型比情况下,公路设计速度和交通量对公路交通噪声源强预测值的影响,并采用SPSS软件对其影响程度进行权重分析,为设计阶段公路降噪设计提供参考。     

山区低等级公路弯道行车速度对行车轨迹的影响

将驾驶模拟器应用于交通仿真中.在具有不同道路线形组合的弯道上,对小客车进行了行驶试验.针对山区低等级公路小半径曲线的特点,分析了行车速度的变化趋势以及与行驶轨迹的关系.对于小半径曲线而言,车辆在进入曲线时速度降低,轨迹发生内向偏移;而车辆在驶出曲线时速度提高,轨迹发生外向偏移.进一步地考虑曲线路段车辆受力特征及驾驶人驾驶行为,分析了行车速度与行车轨迹侧向偏移的相关性,得到了基于车速的行车轨迹侧向偏移计算模型,计算结果可为山区公路线形设计提供参考依据.     

基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型

为研究混合交通流条件下山区双车道公路超车行为，确定关键影响因素与超车持续时间的关系。以云南省典型山区双车道公路为例，利用无人机采集超车行为视频数据，提取参与超车行为的机动车轨迹，构建超车行为变量指标体系，分析山区双车道公路超车行为特性；建立基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型，确定影响超车持续的关键协变量，并分析关键协变量与超车持续时间的定量关系。结果表明：混合交通流条件下，山区双车道公路平均超车持续时间为10.3 s，平均超车距离为201.3 m，由驾驶员的驾驶风格、较高的行驶速度及复杂的交通流条件共同作用所致；Log-logistic 加速失效时间模型对超车持续时间拟合效果最好，AIC和BIC分别为272.989和265.650，危险函数拐点约为13 s，说明超车行为在13 s前结束的可能性最大；影响超车持续时间的关键变量分别为超车距离和超车车辆与被超车车辆的初始速度差、最大横向距离、是否有对向车、被超车车辆长度和超车车辆类型，影响程度较大的协变量为超车车辆类型和是否有对向车，当超车车辆为货车时，超车持续时间增加了22.9%，当有对向车时，超车持续时间降低了17.8%。     

能见度变化下道路车速特性与安全措施分析

为降低城市道路交通事故发生量以提高城市道路利用率,在大量调查数据的基础上,运用一般统计学方法对城市道路车速运行特性进行统计分析,并以速度一能见度为变量绘制P-P图,进而分析出符合不同能见度下的车速分布模型。通过不同车速分布模型的建立和P-P图的分析得出：能见度较高时（能见度大于10000Lux时）,整体车速波动范围较小;能见度较低时（能见度小于500Lux时）,整体车速波动范围较大,该结论印证低能见度下事故率升高的原因。最后,以低能见度下车速的85％位车速为依据,给出低能见度下城市道路车速的管控措施。     

基于组合深度学习的快速路车道级 速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

基于车车通信的快速路入口匝道车速控制研究

为研究车车通信技术条件下车辆通过合流影响区时的运行情况,缓解快速路交通压力,提出车车通信环境下入口匝道车辆速度控制模型。首先,分析合流影响区车辆汇合存在的问题;然后,结合合流影响区车辆行驶速度需求,确定入口匝道车辆在加速车道上可汇合位置;接着,根据入口匝道车辆和主路最外侧车道车辆分别到达合流影响区汇合点的时间,建立入口匝道车辆汇入的车速控制模型;最后,对传统环境下和车车通信环境下车辆驶过合流影响区进行仿真。结果表明,在给定的仿真时间段,车车通信环境下,主路和匝道交通量分别为1 000veh/h和400veh/h时,合流影响区的交通量提高了19.5%,入口匝道车辆的平均行驶时间节约了26.9%、平均行驶速度提高了19.7%;主路交通量为1 800veh/h、匝道交通量为800veh/h时,传统环境下合流区车辆出现排队现象,车车通信环境下无排队现象。     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

基于社会力模型的无车道划分异质交通流研究

考虑当前针对无车道划分时的交通流特性研究较少,而且没有考虑车辆类型的异质性,因此本文基于社会力模型提出了一个无车道划分异质交通流模型.利用仿真软件Matlab搭建仿真平台,分析所建立模型的特性,以及道路条件、大车比例对交通流的影响.结果表明,本文所建立的交通流模型能有效地模拟无车道划分情况下的异质交通流特征.在无车道划分时,道路通行能力和平均速度会随着道路宽度减小而减小,当道路宽度小于7m时,通行能力会急剧下降.当交通流密度比较低时,增加大车比例对道路通行能力和平均速度影响很小;当交通流密度比较高时,大车比例的增加会降低道路通行能力,但交通流会变得更加稳定.     

基于组合深度学习的快速路车道级速度预测研究

随着物联网、云计算和大数据在智能交通领域的普及应用,传统的以道路断面为研究对象的预测方法已经无法满足智能网联技术发展的需求.本文以车道断面为研究对象,提出一种基于组合深度学习(Combined Deep Learning,CDL)的城市快速路车道级速度预测模型.该模型利用基于信息熵的灰色关联分析提取空间特征变量,采用长短期记忆神经网络提取空间特征变量的时间特征,并利用门限递归单元神经网络得到预测结果.通过北京市东二环路车道断面实测微波数据验证发现,提取车道交通流的时空特征,CDL模型能够很好地拟合不同车道不同时段的速度变化趋势,可有效地实现车道速度的单步及多步预测,且该模型的预测精度和稳定性均优于传统预测模型.     

雾霾情况下路网模型及雾霾对交通路网的影响

雾霾对城市交通路网的影响主要包括交通数据缺失、交通安全和污染物排放三大问题.首先,基于城市交通数据监测系统,增加路网模型中驾驶员对能见度因素的反应特性,建立雾霾情况下交通路网模型,包括车道模型和交叉口模型两部分.然后,建立雾霾情况下交通路网模型评价指标,包括路网交通数据缺失率、交通危险系数和路网车辆污染物排放指标.最后,通过雾霾对路网影响程度和影响区域的仿真,得出如下结果:雾霾程度越严重、影响区域范围越大,交通数据缺失率越高,越不利于交通安全,同时污染物排放越多.     

基于梯度推进决策树的日维度交通指数预测模型

城市交通运行监测和预测是掌握交通运行变化特点,制定缓解交通拥堵策略的重要工作,其结果能为公众提供有效的路况信息,亦为政策措施的制定和效果评估提供重要支撑.有别于传统的短时交通预测,本文提出的预测模型不是针对相邻时段的运行状态预测,而是更长跨度上,针对日级别高峰时段交通运行状态的预测.构建了包含时间周期、特殊天气、节假日、限行、大型活动等因素的多维度影响因素集;以长期历史交通指数构建数据训练集,提出了基于梯度推进决策树的日维度路网状况预测模型.应用最优模型进行验证,结果表明,模型预测精度可达 90%以上,与其他 4种回归模型的对比分析也显示,本文所提出的模型在各项评分中均表现最优,说明其更适合于大样本、多因素的回归分析.本文所提出的日维度预测模型对提升城市路网运行质量、缓解交通拥堵具有重要的应用价值.     

车路协同雾天预警系统对车辆运行生态特性的影响

为探究车路协同技术对车辆运行生态特性的影响，基于驾驶模拟试验平台构建车路协同条件下的雾天预警系统，测试了驾驶人在浓雾条件下驾驶车辆的能耗排放特征；设计了空白对照组、可变情报板(DMS)预警组、人机交互界面(HMI)预警组以及DMS+HMI预警组4种试验场景，招募43名驾驶人开展驾驶模拟试验，通过对比不同预警方式作用下车辆总体和道路关键区段的能耗排放差异，明确不同预警系统对车辆运行生态特性的影响效用。分析结果表明:相对于空白组，3种车路协同雾天预警系统均能显著降低车辆整体能耗与排放，但是不同预警方式的作用效果并无明显差别；道路场景分为了预警前、预警区、渐变区和雾区4个关键区段，3种预警系统在预警区及渐变区均可有效降低车辆能耗及排放；HMI从发出预警信息后开始生效，DMS可在车辆进入预警区前产生效果，DMS+HMI在预警区的效果最为显著，但进入雾区后不能有效降低车辆能耗与排放。可见，虽然车路协同雾天预警系统整体可以提升车辆运行生态特性，但是单一增加预警强度或改变预警方式并不能有效保证整个雾天影响区域不同区段均具有节能减排效用，合理设置车路协同预警系统应综合考虑不同预警方式、预警信息触发点位及时机、驾驶人特性等因素的匹配关系。      

基于换道概率分布的多车道交织区元胞自动机模型

交织区是快速路系统的重要组成部分，由于车辆频繁换道、相互作用复杂，容易造成交通瓶颈。本文提取城市多车道交织区时间分辨率为0.1 s、空间分辨率为0.1 m·px-1 的高精度车辆轨迹，分析交织区及相邻路段的交通流和车辆行为特性，提出分区元胞自动机模型。在上游和下游换道模型中，建立基于速度差、车辆间距的换道动机规则、间距规则及Logistic换道概率规则。对于交织影响区，建立考虑速度、间距及路径转换需求的换道动机规则，根据安全风险构建换道时机的多步决策规则，提出基于换道频率Gaussian分布模型的换道概率规则，并对主要参数进行灵敏度仿真测试分析，模型具备评估交织区不同换道状态的实际应用潜力。仿真与实测显示，本文 模型流量、速度、密度及换道分布等特性与实际相符，能有效反映车辆在不同位置的换道需求与强度差异性，刻画多车道交织区复杂的换道行为。