信号控制交叉口自行车流运行特征模型

为科学合理地解决城市道路信号控制交叉口自行车交通流通行能力的计算问题,在分析大量实测数据的基础上,对信号控制交叉口自行车交通流的运行特征进行了分析,得出自行车停车排队密度随交叉口自行车道宽度增加而线性递减的关系。根据自行车在启动后匀加速到匀速行驶的特征,建立了自行车交通流启动时间-速度、时间-距离模型;根据实测数据,标定了自行车流排队膨胀模型;根据绿灯时间自行车流量与车道宽度之间明显存在的线性关系,建立了交叉口自行车饱和流量和通行能力计算模型,为形成交叉口自行车通行空间设计、混合交通流信号控制理论奠定了基础。     

机非标线分隔道路电动自行车越线风险模型

为分析电动自行车越线行为产生的机理,建立了基于生存分析的越线风险模型,以评估各影响因素下电动自行车的越线风险.通过应用越线车速作为自变量,建立生存函数明确越线车速与累积越线比例的关系;应用Kaplan-Meier非参数回归分别分析非机动车道宽度、相邻机动车道交通流状况对越线速度的影响,建立COX比例风险模型获取上述影响因素下电动自行车越线的相对越线风险值.通过对西安市不同宽度和交通流状况的道路实测数据的分析,得出结论.研究结果表明:越线风险可通过电动自行车的车速体现,当车速从20增长到35 km/h时,累积生存比例从71.2％快速下降至16.4％;非机动车道宽度及相邻机动车道交通流状态对越线速度影响显著,非机动车道宽度为260和220cm道路的车辆越线风险分别为180cm道路的0.688倍和0.859倍,自由状态车辆越线的风险为非自由状态的2.445倍,高密度非机动车道的越线风险是低密度状态的2.590倍.研究结果可为含电动自行车的混合交通流环境下的交通设计及交通管理提供理论依据.     

单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究

行人和自行车混合行驶是一种常见的非机动车交通组织方式,然而目前对于其混合流动力学的研究十分有限。本文基于社会力模型,提出一种面向行人-自行车混合流的混合流社会力模型(MFSF)解析行人-自行车混合流的运动机理,修正了以往研究中的自行车模型,通过实际道路上行人和自行车混合流的观测数据校准模型,构建仿真平台,最后使用仿真平台重现单向道路中行人和骑行者的自组织现象。根据仿真结果与实测数据流量-密度基本图的对比分析,验证了 MFSF模型的真实性和有效性,并可以看出,MFSF模型可以再现行人和自行车混合流的自组织现象。当行人与骑车者的比例相同时,行人和骑车者的密度越低,骑车者的车道宽度变化就越小;当行人与自行车比例变化时,骑行者的比例越大,骑行者占用的道路越宽,且骑行者的车道宽度越不稳定;如果行人输入显著减少,则自行车者车道宽度显著增加。     

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.     

封闭式道路分流影响区交通流特性研究

为解决分流影响区对道路通行能力的影响,以分析分流区的交通流特性和密度为出发点,根据HCM2000道路通行能力数据和服务水平数据来标定模型的参数,建立分流流量和减速段长度仿真模型探讨匝道分流影响区的交通流特性,以四车道和六车道为例分析匝道分流流量、减速段长度与分流影响区密度的关系,可为快速路分流区的交通规划和设计,以及交通组织和管理的改善提供理论基础。     

智能网联环境下多车道异质交通流建模与仿真

为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征,本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式,提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型,进而构建了多车道异质交通流仿真模型,并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明,随着CAV渗透率的提高,单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1,交通流临界密 度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ,同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征：在低密度下,不同类型车辆均可自由行驶及换道;密度在20~100 pcu·km-1 时,车辆换道频率呈“上凸”状,CAV渗透率越高,HDV凸形峰值越大,而CAV峰值较低;在高密度下,受可换道空间的约束,不同类型车辆均无法完成换道。此外,进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益,包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况,为未来异质交通流管理提供理论参考。     

信号控制交叉口自行车流体扩散模型

如何确定信号控制交叉口自行车的通行能力对交叉口配时和渠化设计有重要意义。揭示了信号控制交叉口自行车流的运行特性,建立了自行车流体扩散模型,对不同交叉口宽度、不同信号配时的混合交通条件下交叉口自行车通行能力进行计算,得出交叉口宽度与自行车通行能力呈负线性相关。通过自行车流体扩散影响分析,得出自行车对机动车、尤其是同向右转及对向左转车辆的通行能力影响较大的结论。最后,根据哈尔滨市4个信号控制交叉口实际调查数据,得到考虑机动车影响的信号控制交叉口自行车通行能力计算结果,并与北京市观测值进行了对比。     

考虑天气影响的高速公路交织区交通运行状态识别

为精准识别不利天气下高速公路交织区的交通运行状态，在传统交通流指标上引入天气因素，建立改进的k-prototypes交通运行状态划分方法。本方法通过分析在不同等级的降雨、能见度、风速下交通流特性的变化特征，确定天气对交通流状态的影响；利用随机森林模型选择交织区各车道交通流运行状态的影响变量；为提高模型精度，引入信息熵衡量k-prototype算法的相异性，并提出聚类效果评价指标衡量状态的有效性。结果表明：考虑天气及交通流特征的高速公路交织区各车道运行状态划分为7类最佳，分别对应《道路通行能力手册》中的各级服务水平。在恶劣天气影响下，交织区各车道服务水平均下降明显，车道1、3平均下降4个等级，车道2、4平均下降3个等级；在中度天气影响下，各车道下降2～3个服务水平。在同一服务等级下车道1、3车流运行最小速度下降范围在11.2～17.4 km·h^-1，而车道2、4在21.2～27.4 km·h^-1。研究成果可为恶劣天气影响下更精细化的交通管理以及提高高速公路交织区服务水平提供理论基础。     

高速公路混合收费站通行能力的仿真

为了合理地分析到达流大小、流量组成及通道配置情况等因素对高速公路混合收费站实际通行能力的影响,得到某一到达流量特性下混合收费站MTC和ETC通道的最佳配置组合,借助VISSIM仿真系统,对不同到达流量、不同ETC交通流比率条件下高速公路混合收费站通行能力随通道总数和ETC通道所占比例的变化进行了仿真研究。仿真结果表明:饱和流状态下,混合收费站的通行能力随收费通道总数的增大而增大,随ETC通道比例的增大而增大;到达流量一定时,ETC通道的设置比例应与到达流中ETC交通流比率相协调,才能使得混合收费站满足通行需求。得到了不同到达流量时能满足通行需求的ETC交通流的最低比率和混合收费站通道的最佳配置组合,为混合收费站的车道设置提供了参考。     

混合流下非机动车道基本需求宽度的设计

为弥补在非机动车道设计方面对电动自行车考虑不足的情况,有必要对由人力/电动自行车组成的饱和混合流下非机动车道基本需求宽度进行研究。以非机动车饱和混合流为研究对象,从非机动车的物理运动宽度组成出发,通过构建多重线性回归模型分析了非机动车物理运动宽度的影响因素,对分类自变量进行组合筛选;建立了不同组合类型下的非机动车速度与运行摆幅、路侧安全净距线性模型,得到性别为女性、年龄为老年和车型为电动自行车为最不利组合的结论;根据非机动车道的85%位运营速度确定最不利组合下的非机动车物理运动宽度,进而确定非机动车道基本需求宽度;针对非机动车道宽度合理性验证的准确性问题,从稳定性角度提出了运用速度熵来验证基本需求宽度合理性的方法,并以多条非机动车道路段为例进行了实测验证。研究结果表明：在隔离栏和划线下,非机动车单车道基本需求宽度分别为1.65、 1.50 m;在绿化带、隔离栏和划线下,非机动车两车道基本需求宽度分别为2.90、 2.80、 2.65 m。在同一车道数和隔离方式下,车道宽度越宽,交通流速度熵越高;随着非机动车道宽度增加,以基本需求宽度为拐点,非机动车道的交通流速度熵变化幅度增大,稳定性更...     

双车道普通车辆-自动货车混合驾驶交通流建模与仿真

作为未来交通的一部分,自动货车队列被认为是最早实现的自动驾驶场景之一.为深入探讨普通车辆与自动货车构成的混合交通系统可能呈现的特征及其原因,分别建立了适用于描述普通车辆和自动货车驾驶行为的元胞自动机(Cellular Automaton,CA)模型,运用数值模拟的方法探究交通流状态的演变过程.研究发现：双车道环境下自动货车的加入是一把“双刃剑”,在交通流密度较低且自动货车占比较小时,对普通车辆影响甚微;在交通流密度较高且自动货车占比较高时,普通车辆换道条件苛刻导致换道频率降低,无法获取更高车速进而影响了整个道路系统的通行效率.     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

无信控交叉口电动自行车与机动车的冲突博弈研究

电动自行车骑行人与机动车驾驶人是城市道路交通系统的重要参与主体,在无信控交叉口电动自行车和右转机动车可能产生冲突。尤其当交通参与者不严格遵守通行优先权时,极大增加了参与主体交互的复杂性。本文以各交通主体的损失最小为目标,构建直行电动自行车与右转机动车的冲突博弈模型。在考虑两车驾驶人主观心理感知的前提下,引入前景理论价值函数和决策权重函数;根据演化博弈的复制动态方程分析博弈主体行为策略演化过程,得出不同条件下系统的最终稳定策略;利用数值仿真分析不同参数对系统演化的影响。研究结果表明,前景理论相关参数影响系统演化的收敛速度,不影响演化的最终结果;不同风格的电动自行车骑行人制定通行和让行决策时,表现出的风险偏好不同;互让损失的增加对电动自行车和机动车的通行概率起促进上升和抑制下降的作用,而机会损失的作用恰好相反。本文建立的理论模型可用于揭示道路主体在冲突行为中的决策演化规律,为我国城市交通管理控制提供理论依据。     

信号交叉口自行车群通行阶段划分

我国城市信号交叉口处机动车、自行车和行人的混合交通流具有典型性. 对其有效的组织是保障交通通畅运行的关键措施之一. 本文以信号交叉口多辆自行车形成的自行车群为研究对象,选用视频采集技术获取自行车群在北京市和天津市两个信号交叉口的通行特性. 然后采用聚类分析的方法,用自行车群的平均速度、群的长度、群的宽度3个指标对两个信号交叉口自行车群通行阶段进行聚类划分. 结果表明,自行车群通过交叉口的过程可以分为3个阶段--群逐渐扩散阶段、膨胀阶段和逐渐收缩阶段.     

慢行交通混合过街特性及冲突模型研究

慢行交通混合过街时相互干扰较多,过街特性与一般的行人或电动自行车过街有所不同。本文对福州地区5个信号交叉口的慢行交通过街交通流和交通冲突进行调查,并使用SPSS软件对实测数据进行了统计分析,从而描述慢行交通混合过街交通流特性并建立交通冲突模型。研究得到电动自行车过街平均速度的均值是7.89km/h,行人过街平均速度为4.37km/h;随着慢行交通密度的提高,慢行交通速度呈现下降的趋势。最后将冲突模型预测值与实测值作比较,检验了冲突回归模型的有效性。     

异常事件下高速道路交通状态的分析与仿真

为了考察异常事件对高速道路交通运行的影响,对事发后高速道路局部交通状态的演变过程进行了分解,分析了各阶段的事发点通行能力,并将事发点通行能力的影响因素归纳为事件性质、阻塞行车道宽度、事件发生位置、现场行车秩序与上游交通量等五类,针对交通事故引起局部车道临时关闭这一典型的异常事件,进行微观交通仿真。仿真结果表明:行车延误随着车道关闭开始大幅度增长,直至车道开放,之后开始降低,整个演变过程伴随着波动;当交通量接近于道路通行能力时,交通流系统处于脆弱的平衡状态,异常事件极易引起大范围、长时间的交通拥堵,此时,应采取交通诱导和匝道控制等必要的措施来转移部分交通量,减小异常事件的影响。     

车道拥挤收费与信号控制组合优化模型研究

针对设有公交专用车道的城市道路,在交通过饱和状态下,为了提高道路通行能力,允许私家车以收费模式驶入公交专用车道,以缓解交通拥堵,建立了基于拥挤收费的交通信号控制模型.模型分别计算了公交专用车道和常规车道的行程时间及相关联交叉口的总体排队延误,另外对公交专用车道设置了临界密度.该模型在保证公交专用车道交通服务水平的前提下使所有车道的路段行程时间及路口排队时间最短,最后利用遗传算法和VISSIM仿真相结合对模型进行了求解.结果显示了车道拥挤收费和信号控制组合优化模型的有效性,降低了车辆排队延误.     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

根据城市道路交通流特性,针对同一交通状态下交通流参数分散在一个二维区域的现象,将交通流划分为4个状态,讨论了不同状态之间的转变情况;针对城市道路交通状态存在模糊性的特点,以流量、速度、占有率作为样本数据的特征属性,提出了基于模糊C均值聚类(FCM)的交通状态实时判别方法,该方法首先采用模糊聚类技术对历史数据进行分类,得到不同交通状态的聚类中心,然后对新观测到的交通数据所属类别进行实时判别以确定交通状态。以赣州市文明大道为实例进行分析,其结果与实测交通运行状况结果一致,验证了方法的有效性。     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数

为解决未来自动驾驶专用车道的规划设计问题,本文提出了一种自动驾驶车与人工驾驶车混合交通流路段阻抗函数模型.首先,分析了自动驾驶专用车道的设置对混合交通流中车辆跟驰模式的影响;其次,在此基础上,引入微观跟驰驾驶模型,推导了不同自动驾驶车辆渗透率条件下的路段通行能力函数,分析了自动驾驶车辆对路段通行能力的影响;然后,将混合交通流通行能力引入经典的BPR函数,推导了考虑自动驾驶的混合交通流路段阻抗函数模型;最后,设计了数值实验讨论了自由流速度(自由流行程时间)、自动驾驶车辆的渗透率和安全车头时距对路段阻抗的影响.结果 表明:(1)当路段流量较小时,自动驾驶车辆的引入对路段阻抗行程时间的影响较小;(2)当自动驾驶车的渗透率为30％时,设置自动驾驶专用车道对行程时间的改善最为明显;(3)当流量较小时,自动驾驶车辆渗透率对路段阻抗行程时间的影响较小,而随着路段流量的增大,自由流速度和自动驾驶车辆渗透率将共同决定路段的行程时间.相关成果可为未来自动驾驶专用车道的规划与设计提供理论支撑.