异质流网联车的不同换道集聚策略

为研究车联网环境下异质交通流的演变规律，首先，引入相对熵定量描述异质流的有序性，并分析有序性与智能网联车（connected and autonomous vehicle,CAV）市场渗透率、协同自适应巡航控制（cooperative adaptive cruise control,CACC）队列数之间的内在联系，推导得出智能网联车渗透率的增加及队列数的减少可以提升异质流的有序性；其次，提出了保守型集聚（conservative aggregation,CSA）、激进型集聚（radical aggregation,RDA）两种改进的智能网联车集聚换道策略，并通过元胞自动机仿真实验，从通行能力、相对熵和平均队列长度等方面比较了无集聚（no aggregation,NOA）、常规集聚（conventional aggregation,CVA）、CSA、RDA 4种换道策略的优劣；最后，在CSA换道策略中分析了不同最小队列规模限制对于通行能力的影响.研究结果表明：在双车道环境下，采取集聚换道策略能使智能网联车形成CACC队列，使异质流趋于“有序”，在20～95辆/km密度范围内提升通行能力；...     

车路协同环境城市快速路分流区通行能力提升策略

根据车路协同环境城市快速路分流区不同车型的自动、人工驾驶混合车流特征，引入动态加速度、可变换道概率改进元胞自动机模型车流运行规则；设计了考虑主路自动驾驶渗透率、大型车混入率、驶出自动驾驶渗透率、驶出车流率、出口匝道车道数、换道决策点距离等因素耦合作用的分流区换道仿真试验；对比分析了多因素耦合作用下驶出车辆自由换道率、平均换道距离等指标影响程度，研究了城市快速路分流区道路通行能力变化规律；提出了基于可变换道决策点距离的分流区道路混合车流通行能力提升策略。研究结果表明:分流区驶出车辆自由换道率越高，道路通行能力越大；主路车流自动驾驶渗透率对通行能力的影响最为显著，自动驾驶环境可达到人工驾驶环境道路通行能力的2倍；出口匝道车道数对通行能力的影响不显著，2条出口匝道比1条出口匝道的通行能力提升约3%；换道决策点距离对通行能力的影响较为显著，车辆换道决策点距离从100 m增加到150 m时，分流区道路通行能力可提高9.6%~10.6%。可见，可借助移动式交通标志提前引导车辆换道决策，显著提高分流区道路通行能力。      

智能网联异质交通流混合特性

为研究车联网环境下异质交通流的演变规律,基于改进的NaSch模型,针对智能网联化程度的前期、中期和后期分别进行仿真实验,得到交通流基本图,并分析通行能力与网联车渗透率的内在联系;其次,通过马尔可夫链证明了网联车形成的有序排列能提高道路通行能力,随机仿真实验验证了理论推导的正确性;最后,引入考虑车辆排列方式的相对熵,从而定量描述异质车流的有序性,阐明了智能网联车辆（connected and autonomous vehicle,CAV）改善交通状况的本质原因. 研究结果表明:随着智能网联车渗透率的增加,通行能力增加,在智能网联化前期,渗透率的增加对通行能力提升较小,最高仅提升23.5%,中、后期通行能力最高能提升125.0%;在一定交通密度下,CAV渗透率与流量呈现正相关,相对熵与流量呈现负相关;智能网联车处于分离态时相对熵较小,分离态对随机混合的通行能力的提升随着CAV渗透率的增加而降低.      

融入公交车与自动驾驶车队的异质交通流模型

为研究网联自动驾驶车（connected autonomous vehicle, CAV）和人工驾驶车（human-pilot vehicle, HPV）所组成的异质交通流特性及公交车驾驶行为对环境的影响，首先，分析异质交通流中的4种跟驰模式：人工驾驶小汽车跟驰、人工驾驶公交车跟驰、自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)跟驰和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰；接着，基于各跟驰模型的特点，构建车辆跟驰和换道的元胞自动机模型，综合考虑CAV车队特性、驾驶员与CAV各自反应时间特性以及HPV加塞特性，并利用跟驰模式判断参数融合不同跟驰模式特性，实现统一的模型表达；最后，仿真分析不同CAV渗透率下CAV排队强度及公交车换道行为对交通流的影响.结果表明：在一定的CAV渗透率下，促使CAV形成队列比单纯提高CAV渗透率更能有效提升道路通行效率；适量的公交换道有助于充分利用道路通行能力，过多的公交换道则会妨碍正常交通，公交换道对交通流造成的通行效率衰减随CAV渗透率的增大而减小；同步流状态...     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

考虑前车状态的智能网联车交叉口行为决策

为使智能网联汽车（intelligent connected vehicle, ICV）在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口，在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上，建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架. 通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态，预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为，进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断；将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率，用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件；仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力，讨论了影响决策过程的关键因素. 研究结果表明:相比于现有模型，综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性，从而进行更合理的行为选择，随着单位绿灯剩余时间的增加，车辆决策通过交叉口的概率可提高20%，当前车道的车辆位置对决策结果影响显著.      

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。     

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题，本文采用车联网实时数据，构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先，以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程，以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程；其次，采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵；然后，提出基于卡尔曼滤波方法估计排队长度的流程算法和模型性能评价指标；最后，基于实际数据构建仿真环境验证模型的有效性。结果表明：当网联车渗透率为30％时，平均绝对误差(MAE)，平均绝对百分比误差 (MAPE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为1.6辆，20.9％和2.5辆；当渗透率大于20%时，与基准方法相比，本文模型估计效果更优。     

混行环境下网联信号交叉口车路协同控制方法

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对场景中的网联车辆运动学特性和跟驰行为进行建模的基础上,构建了一种混行车辆编队方法;基于混行车队模型、安全约束与燃油消耗模型,建立了基于滚动优化的交通信号-车辆轨迹协同优化控制方法;基于异步分层优化思路,将该协同控制问题分解为上层交通信号优化与下层车辆轨迹优化两方面,以交叉口车辆行驶延误时间和燃油消耗量为优化目标,利用遗传算法和“三段式”轨迹优化法分别对交通信号优化问题与车辆轨迹优化问题进行求解;对不同稳态车速与智能网联汽车渗透率下构建的混行交通流的稳定性进行了验证,并通过仿真测试分析了所提出的协同优化控制方法的控制效能与关键参数对控制效能的影响。分析结果表明:在不同交通流量与智能网联汽车渗透率下,提出的控制方法均可有效提升交叉口通行效率与燃油经济性;在完全渗透环境下,较固定配时交通信号控制方法最高可分别提升57.3%和13.3%;随着智能网联汽车渗透率的增加,其控制效能不断提高,较无渗透条件最高可分别提升42.0%和14.2%;即使智能网联汽车渗透率仅达到20%,较无渗透条件也可以在交通效率方面实现20.4%的显著改善;较长的交通信号周期与较短的网联人工驾驶汽车驾驶人反应时间有助于协同控制效能的提升。      

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

桥隧组合复杂场景速度行为特性及线形评价

为研究山地城市快速路桥隧组合场景的“车-路”耦合环境和线形协调程度,在重庆市主城区快速路3隧2桥组合场景开展自然驾驶实验,采集18名驾驶员的实时运行速度和13个断面的小型车地点车速,根据道路条件和运行速度数据构建线形综合评价模型。实验结果表明：在隧道-桥梁-隧道多场景切换连接方式中,主线路段的运行速度均值分布在50.00～64.25 km·h^-1;驾驶员在桥梁路段行驶最为警惕,从桥梁驶进衔接匝道或隧道入口时,车辆速度明显减小,有15%以下的车辆会低速通行或经历严重的交通拥堵,其速度分布在8.00～39.50 km·h^-1;验算实验路段的“车-路”耦合强度发现,实验路段整体运行安全状况水平良好,线形条件较好。对山地城市快速路桥隧组合场景的速度行为管控不能只依靠对单体隧道或桥梁的交通管理手段和治理措施,需考虑与上游道路衔接路段的距离和受信号控制的时长等。     

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。     

货车驾驶人驾驶行为与行车安全研究进展

驾驶行为是影响交通安全最活跃的因素,在“人-车-路”复杂环境中扮演着关键角色。为了深入理解货车驾驶人驾驶行为规律和行为风险性,本文聚焦货车驾驶人驾驶行为对行车安全的影响,对货车驾驶人的驾驶行为风格、行为风险性及其与行车安全的关系等相关研究成果进行系统地梳理和分析。首先,利用构建的文献检索策略,筛选出38篇相关文献,并结合LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,对生成的4个研究主题,即货车驾驶人驾驶行为辨识,危险驾驶行为与行车安全,货车碰撞事故致因分析及驾驶安全风险评估进行总结;其次,针对数据源、特征工程及建模方法等分析要素,构建了适用于任意研究主题的通用研究路径,并重点归纳了目前研究主题在数据源、变量选择方法、研究地点及建模方法等关键要素的研究进展;最后,分析和探讨了货车驾驶人驾驶行为与行车安全领域面临的主要问题,从描述、解释、关联及应用的角度提炼该领域研究的未来发展趋势。研究认为：有必要将驾驶状态特性、车辆运行状态及道路交通状况等多维特征变量进行多源信息融合,开展基于大数据和人工智能双驱动的驾驶行为研究;需加强研究山区公路环境下货车与其他类型车辆之间的交互作用机制,从“人-车-路”视角分析货车碰撞事故致因;需进一步完善智能网联和自动驾驶等高新智能自动化环境下的货车驾驶人驾驶行为与行车安全关系研究;拓展面向驾驶安全的货车驾驶人驾驶风险评估的理论方法和应用框架。研究 成果将为货车事故治理、公路货运平台监控及道路线形设计等应用场景提供重要依据,并有助于相对全面地理解货车驾驶人驾驶行为与道路行车安全的交互作用机理。     

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。      

多前车影响的智能网联车辆纵向控制模型

为了更好地模拟智能网联车辆(CAV)的跟驰特性, 在纵向控制模型(LCM)的基础上考虑V2V环境下多辆前车速度和加速度的影响, 构建了智能网联环境下的纵向控制模型(C-LCM); 对LCM和C-LCM进行稳定性分析, 比较了2个模型的交通流稳定域, 确定了不同通信距离时C-LCM对交通流稳定域的影响; 设计数值仿真试验对加速和减速的常见交通场景进行模拟, 分析了在V2V通信条件下CAV的跟驰行为特征; 仿真分析了CAV不同通信距离以及不同渗透率影响下的交通流安全水平; 构建了包含不同CAV渗透率的混合交通流基本图模型。研究结果表明: 交通流稳定域随着考虑前车数量的增多而增大, 当只考虑1辆前车时, 前车与本车的间隔越远, 车辆速度系数对C-LCM稳定域的影响越大; C-LCM可以提前对多前车的行为做出反应, 更好地模拟CAV的动力学特征, 在减速情景中速度超调量从0.15减少为0.08, 最大速度延迟时间由7.5 s缩短为4.9 s, 在加速情景中速度超调量从0.07减少为0.04, 最小速度延迟时间由3.5 s缩短为2.6 s; 随着CAV渗透率的提升, 交通流的安全水平不断提升, 当通信范围内有4辆CAV时, 交通流的安全性能达到最高, 其TIT和TET指标的最大减少量分别为57.22%和59.08%;随着CAV渗透率的提升, 道路通行能力从1 281 veh·h-1提升为3 204 veh·h-1。可见, 提出的C-LCM可以刻画不同车辆的跟驰特点, 实现混合交通流建模, 并降低混合交通流的复杂性, 为智能网联车辆对交通流的影响分析提供参考。      

基于互联网数据城市快速路地点安全分析方法

现有的城市交通安全分析主要考虑人财物的直接损失,却忽略了事故产生的交通延误等间接损失,同时也较少利用互联网海量数据进行分析.本文建立了基于互联网文本数据的城市交通事故属性模型,采用模糊系统聚类法划分事故交通影响等级,构建了基于绝对事故次数、损害后果和交通影响的等效事故次数模型,并将其应用于累积频率曲线和K-means聚类的城市快速路地点安全组合评价方法中.北京市快速路地点安全评价结果表明,本文所提出的方法可有效地将互联网安全文本数据应用于城市交通安全分析中,分析结果可为城市交通安全管理提供有益的借鉴.     

基于元胞自动机的附加导流岛型出口仿真建模

为研究附加导流岛型出口对快速路交通流的影响，本文建立针对附加导流岛型出口的元胞自动机模型。基于KKW (Kerner Klenov Wolf)模型，引入3种换道规则并分段设定，以描述附加导流岛型出口影响下的车辆换道行为。针对主辅路直接衔接的几何特点，对主路车辆经由出口驶出的过程等效简化，定义附加导流岛型出口下的车辆驶出规则。模型的数值仿真结果表明：导流岛通过引导辅路车辆在导流岛上游向外侧车道合流，能够使辅路下游的内侧车道起到辅助车道的作用。在此设置下，辅路车流对车辆驶出造成的直接干扰得到缓解，主路的通行效率显著提高。然而，辅路车辆经过导流岛后的强制换道会对驶出的平稳交通流造成扰动而诱发局部拥堵， 影响驶出车流的进一步疏散，导致主路饱和流量和平均速度的下降。此外，导流岛使得辅路形成道路缩减瓶颈，在其影响下，辅路总饱和流量大幅下降。导流岛对辅路内侧车道的占用使得其流量和平均速度均低于外侧车道，通行效率受到更大的影响。     

多车道高速公路出口开口段安全特性分析

为研究不同断面形式下的多车道高速公路出口影响区开口长度及流量与交通安全的关系，针对2种断面形式的高速公路出口，分别设计了3种不同的开口长度，结合3种不同流量条件设计了18个不同的驾驶模拟场景。实验招募30名被试者开展模拟驾驶实验，提取不同开口长度及流量条件下各断面形式高速公路出口的车辆行驶轨迹、换道间隙的选择、减速度、最小 TTC (Time to Collision)等驾驶行为特性参数，综合分析基于驾驶行为数据对不同开口长度的行车风险。结果表明：两种断面形式下，开口长度对于车辆在开口段上的换道点选择存在显著影响；两种断面形式下，1500 m的开口长度能够满足绝大多数驾驶人的换道需求；在换道间隙选择中，大都集中在5~6 s，分离式断面下的开口长度对于低于临界间隙的换道间隙出现的频次具有显著影响；流量及开口长度对于最大减速度及TTC最小值和分布位置均不存在显著性影响，但分离式断面下的最大减速度和最小TTC相较于整体式断面更小；此外，整体式断面中内侧3车道的行车风险低于分离式断面，分离式断面中外侧车道的行车风险低于整体式断面。