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混合交通是我国城市交通的主要特征，特别是在平面信号交叉口。同相位不同方向行驶的机动车和自行车之间产生大量的干扰，严重影响了交叉口的通行能力，增加了安全隐患，给交通管理带来了难以治理的问题。微观行为模型是研究机非混合交通的有效工具，本文基于三相位信号控制交叉口处的机非混合交通问题，分析了影响机动车右转弯通过交叉口的主要因素，建立了右转机动车在信号交叉口内穿越直行自行车的微观行为模型和自由行驶模型，并利用实测数据对模型参数进行了标定，验证了模型的有效性。该模型揭示了信号交叉口处的机非干扰机理，为进一步研究混合交通条件下机动车的微观行为模型提供了一种方便、高效的仿真分析手段。     

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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.     

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.     

基于交通冲突技术的交叉口事故多发点判别及致因分析

事故数据记录不完善制约了基于事故数据的交叉口安全分析方法的运用.冲突数据样本量大、观测周期短,可以作为事故数据的补充,评价交叉口安全状况及分析事故致因.选取上海市区交叉口进行冲突视频观测,提取冲突类型及冲突严重程度等数据.建立了事故率与机-机、机-非、机-人严重冲突率多元线性回归方程,该方程可用于交叉口事故多发点判别.以武宁路-兰溪路交叉口为例进行致因分析,分析冲突类型及分布进而提出针对的改善措施.     

信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

基于VISSIM的交叉口信号控制优化

城市十字路口较多,加之信号配时不合理,车辆通过就会干扰频繁,使得延误时间过长,十字路口的通过量低.文章以桂庙村口交叉口为例,在对该路口交通流量数据调查的基础上,运用VISSIM建立微观仿真模型,检验仿真与现实路口的相似度,通过“等效交通量”方法优化配时方案,并对优化前后的配时方案进行仿真评价.仿真结果表明：优化方案使得交叉口停车时间下降了10.96％,平均排队下降了15.82％,通过车辆数增加了12.92％,说明优化配时方案能够有效提高该交叉口的服务水平,提高通行率.     

信号交叉口机非交通冲突安全评估

针对机非冲突多角度、强随机性等特征,建立了机动车"安全制动区"模型,采集机动车和非机动车轨迹,提出了基于安全制动区的机非冲突判别方法.基于距离碰撞时间和冲突速度两参数,提出一种新的机非冲突严重程度分析方法.以长沙市4个信号控制交叉口为例,采集机非冲突和相关交通运行参数,探讨了机非冲突次数和交叉口安全风险程度的影响因素.研究结果表明:基于安全制动区的机非冲突判别方法能适应中国城市交叉口混合交通流特征,机动车和非机动车流量是影响机非冲突数量的主要因素,交叉口面积、车道数、交通流量是影响交叉口安全风险程度的主要因素.     

交通仿真模型融合微观车辆排放模型研究综述

为评估交通管控策略的潜在环境效益,在交通仿真模型中融合微观车辆排放模型,可仿真估计机动车污染物排放特征.论文比较分析了微观车辆排放模型的基本特点,总结了微观车辆排放模型本地化移植的方法与进展;对宏观、中观、微观多层级交通仿真模型融合微观车辆排放模型的方法进行了综述分析.研究发现,宏观及中观交通仿真模型与微观车辆排放模型的融合方法主要体现在机动车污染物排放因子修正及车流运行轨迹重建上.现有研究者对微观交通仿真模型融合微观车辆排放模型是否能够准确地估计机动车污染物排放特征存在分歧,表现在微观交通仿真模型输出的车辆比功率分布特征与观测的真实值存在不一致性.最后讨论了模型融合应用发展的未来研究方向.该综述对交通仿真模型融合微观车辆排放模型的一体化平台设计具有重要参考价值.     

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元胞自动机是研究交通仿真的强有力工具。但以往的元胞自动机模型都对交通的局部规则进行大量简化,这种简化用于描述路段的车流规律是可行的,却很难真实反映交叉口复杂的车流运行状态。鉴于此,本文提出新的无信号交叉口二维元胞自动机模型。该模型的特点在于:(1)细化了元胞自动机交叉口模型;(2)引进了驾驶员在交叉口的微观行为模型,如车辆饱和流,跟车模型,穿越冲突交通流临界间隙理论等。这使得模型能充分考虑交叉口中各方向车流的冲突影响,更加真实地反映交叉口的车流规律。在此基础上,本文建立了一个单交叉口的仿真平台,经检验该平台是合理有效的。     

基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

城市信号交叉口混合交通秩序度模型

混合交通是我国城市信号交叉口最为显著的交通特点之一. 为了便于研究混合交通信号控制策略,并进行混合交通流仿真,从信号交叉口“时空资源”有效利用角度,提出了信号交叉口混合交通秩序度的概念,并建立了混合交通秩序度模型. 从信号交叉口的“空间资源”利用角度,建立行人自行车聚集群与机动车冲突区域模型;从信号交叉口的“时间资源”利用角度,建立行人自行车与机动车冲突时间模型,可以作为优化混合交通信号控制策略的一个重要评价指标. 最后,以混合交通秩序度和机动车延误作为评价指标,通过仿真的方法,对实际交叉口进行了混合交通信号控制策略优化,经过方案比选得到一个优化控制方案. 研究结果表明,以混合交通秩序度和机动车延误为评价指标优化的控制方案,比以往单一考虑机动车为评价指标优化的控制方案,效果得到明显改善,更能够表征我国信号交叉口混合交通流的运行状况.     

基于混合车流的公路无控交叉口行车延误模型

为了预测公路无信号控制交叉口次要车流的平均延误时间,建立了由多种车型构成的混合交通流的行车延误模型．在对无信号控制交叉口车辆延误的形成过程进行系统分析的基础上,以可接受间隙理论为基础,采用概率分析方法,对由多种车型组成的混合车流特性进行了分析,在无控交叉口主路车流车头时距服从二阶Erlang分布条件下,建立了支路多车型混合车流的行车延误模型．通过与实际观测的支路行车延误对比分析,模型计算结果与观测的延误值接近,表明该模型较为符合公路无信号控制交叉口的实际情况．     

行程时间服从混合高斯分布的车队离散模型

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号配时优化、公交优先控制提供理论基础.考虑异质交通流条件下车辆行程时间分布特点,采用混合高斯分布拟合车辆行程时间分布.基于此,从流量角度推导了异质交通流条件下车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析了下游交叉口到达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型与Robertson模型、实际数据进行比较分析.结果表明,本文模型能够更好地描述异质交通流条件下的车队离散规律,与Robertson模型相比,平均预测均方误差减少了27%.     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

公交影响条件下基于交通波理论的排队研究

以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

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以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

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在重大灾害事件中,交通需求是影响区域疏散路线规划效果的关键因素之一.考虑实际应急疏散过程中的异质动态交通流差异性装载和分配过程,建立了一种基于受灾人员和应急物资两种异质动态交通流的最小费用流模型;然后针对两种异质流不能混合分配、网络流占用随时间变化更新等特点,提出了一种基于时间扩展的最小费用路线启发式算法,最后给出了相应的算例验证了模型和算法的可行性.结果表明：受灾人员响应行为的快慢影响着疏散时间、拥塞程度、分配的有向路数目;同时针对不同的受灾人员响应行为,调整应急物资装载时刻和装载量,可以有效缩短疏散时间.     

设置非机动车等候区的信号交叉口交通流模型

城市机非混行交叉口的管理与控制是交通管理的重要内容.针对信号交叉口设置非机动车等候区的交通组织方式,建立了交叉口元胞自动机模型.对机动车流采用基于经典 NaSch(NS)的改进多车道元胞自动机模型,建立了交叉口换道规则,增加主动减速规则;对非机动车流采用具有侧向运动的扩展多值 CA模型.研究了设置等候区的车流状态特性,以及非机动车密度和等候区纵向长度对信号交叉口的影响.研究结果表明：设置等候区能在一定程度上提高交叉口的通行能力,但长度并非越长越好,当长度过长时在一定条件下会增大对机动车流的阻滞,总体上等候区是一种值得借鉴的方式;非机动车密度对机动车流的基本图具有显著影响.     

设置非机动车等候区的信号交叉口交通流模型

城市机非混行交叉口的管理与控制是交通管理的重要内容.针对信号交叉口设置非机动车等候区的交通组织方式，建立了交叉口元胞自动机模型.对机动车流采用基于经典 NaSch(NS)的改进多车道元胞自动机模型，建立了交叉口换道规则，增加主动减速规则；对非机动车流采用具有侧向运动的扩展多值 CA模型.研究了设置等候区的车流状态特性，以及非机动车密度和等候区纵向长度对信号交叉口的影响.研究结果表明：设置等候区能在一定程度上提高交叉口的通行能力，但长度并非越长越好，当长度过长时在一定条件下会增大对机动车流的阻滞，总体上等候区是一种值得借鉴的方式；非机动车密度对机动车流的基本图具有显著影响.