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。     

不同情绪作用下的汽车驾驶行为预测

为探究驾驶员情绪对驾驶行为的影响,本文采集驾驶员心电信号和行车数据,对不同情绪作用下的驾驶员行为进行预测。首先,根据问题的数学描述,建立融合驾驶员情绪变化的驾驶员模型,依据模型设计神经网络体系结构。然后,采用竞争学习算法进行驾驶行为预测,其损失减小到传统方法的1/2,结果表明,竞争学习算法是一个有效的算法,可以很好地应用在驾驶行为预测的研究中。最后,对驾驶员高兴、悲伤、愤怒和平静4种情绪作用下的驾驶行为进行预测,车速预测值非常接近观测值。在高兴和愤怒情绪状态下,平均车速相比于平静状态时都有显著增加,伴随着明显的超速行为;愤怒情绪下,出现事故的可能性增加,驾驶员趋向更危险的驾驶行为;在悲伤情绪下,平均车速相比于平静状态时显著下降,驾驶员驾驶较谨慎。     

基于GM（1,1）与AR模型的轨道不平顺状态预测

反映轨道几何状态变化的轨道几何检测数据是一个随时间变化的时间序列,具有随机性特点.本文将经过普遍适应性改进的灰色GM（1,1）与随机线性AR模型相结合,研究轨道水平不平顺状态在点、单元区段范围随时间变化趋势,并对GM（1,1）预测的残差进行修正,从轨道水平的几何状态变化的随机数据序列中找寻变化规律.用得到的几何状态变化模型分别对轨道的短期、中长期状态进行预测分析,预测结果表明模型是有效的,满足预定精度的要求.     

基于驾驶员状态的高速公路安全车距模型

为进一步完善高速公路环境下的安全车距模型,通过道路模拟驾驶试验,确定不同车速、驾驶员不同疲劳状态下的制动反应时间域,同时根据驾驶员的眼睛状态确定驾驶员的疲劳度,基于模糊隶属函数建立驾驶员的制动反应时间与疲劳状态、车速之间的对应关系,并对高速公路环境下的安全车距模型进行实时修正。通过MATLAB仿真验证了不同驾驶员状态下车距模型的可靠性。     

基于分层COX 模型的跟驰反应延迟时间生存分析

驾驶员的反应延迟时间是驾驶员跟驰行为的重要指标之一，也是跟驰模型中的重要参数之一. 为分析延迟时间与车辆运动状态、光照条件影响因素之间的关系及延迟时间的概率分布，通过实车实验得到跟驰行为延迟时间自然驾驶数据，采用Kaplan-Meier 方法进行延迟时间单因素分析并构建延迟时间分层COX模型. 结果表明：驾驶员跟驰反应延迟时间生存函数受前车加速度，前车加速度变化状态影响显著；前车加速度与延迟时间风险函数之间的关系随时间变化，需采用分层COX模型建模；前后车相对距离每增大10 m，延迟时间风险函数取值减小6.03%；前车由变速运动变为匀速运动时，延迟时间风险函数取值减小35.39%. 研究给出延迟时间风险函数与影响因素之间的定量关系，结果可应用于跟驰模型参数优化与微观驾驶行为仿真模型.     

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轨道几何形状检测数据是一个随时间变化具有随机特征的时间序列,反映轨道几何状态的变化.在本文中,灰色关联度理论用于研究轨道水平不平顺时间序列数据,挖掘时间序列数据之间隐含的关系;经过普遍适应性改进和残差修正改进的灰色GM（1,1）模型预测固定测点轨道不平顺长期状态变化趋势,随机线性AR和卡尔曼滤波模型分析单元区段轨道不平顺短期变化趋势,探索轨道状态变化随机数据序列中隐藏的规律并进行预测.短期和长期预测模型验证结果表明,三种模型是有效的,能够达到预期的精度.     

音乐节奏对单调高速公路驾驶安全的影响

为研究高速公路环境下音乐节奏对驾驶员驾驶状态的影响,选取6位驾驶员参加4组实际道路驾驶试验,4组试验所对应的音乐环境分别为:无音乐、慢节奏、中节奏、快节奏,当被试驾驶至80 min时开始播放相应音乐,并监测驾驶员脑电参数。基于脑电功率谱的比值(α+θ)/β和脑电波SMR波的幅值,分析其变化来研究音乐对驾驶安全的影响。结果表明:在单调高速公路驾驶中,当驾驶员行驶到被动疲劳极限时间80 min后,音乐节奏对驾驶员疲劳状态和注意力水平有显著的影响。     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

驾驶员注意力量化转换模型研究

为研究驾驶员注意力转移规律,提出驾驶员注意力转换模型.将驾驶注意力分布状态划分为驾驶态、干扰态、内敛态,构建注意力转移状态空间.依据短时连续驾驶过程中注意力分布的齐次性,将马尔科夫过程引入到研究中,构建连续短时片段内驾驶员注意力转移模型.针对长时连续驾驶中注意力在各状态分布的非齐次性,通过时段划分采用短时模型叠加的方法得到长时连续驾驶注意力转移的近似处理模型组.结合实验数据对模型进行了检验,结果分析表明平均误差MAPE均小于5%,具有较高精度,模型可用.     

共享任务对汽车安全性和软件可用性的影响

为了确定汽车共享交互任务与驾驶任务协同作用对驾驶安全性和交互可用性的影响,进而为汽车共享软件优化和汽车共享驾驶员筛选培训提供理论参考,首先针对24名经验丰富的中国驾驶员,利用汽车模拟驾驶试验,采集了车速变化、制动时间、交互时间等驾驶安全性和交互可用性参数数据,然后通过配对样本t检验方法,在停车状态和驾驶状态,对比分析了是否使用汽车共享软件对交互可用性绩效和驾驶安全性绩效的影响. 研究表明:相对于不操作共享任务,驾驶时操作汽车共享任务交互时间增加了24%～87%,满意度降低了15%,认知负荷增加了33%～61%,但交互错误不受影响;反向来看,驾驶时操作汽车共享任务会对驾驶安全性产生影响,表现为相对于不操作共享任务,制动反应时间增加了45%,方向盘调整次数增加了217%～761%,方向盘调整角度增加了25%～66%,驾驶错误增加了512%～1053%,车速降低了8%;汽车共享软件导致的驾驶分心只影响反应时间,不影响制动行为.      

高速公路隧道临近段车辆换道持续时间生存分析

为研究高速公路隧道临近段车辆换道行为,提高隧道路段行车安全水平,在广东省的3条高速公路隧道临近路段开展自然驾驶试验,采集换道车辆的行车轨迹以及周围行车环境等数据。基于采集到的车辆换道数据,采用生存分析的全参数估计方法,考虑不同驾驶人换道风险感知水平的异质性,构建随机参数加速失效时间(AFT)模型,分析隧道临近段行车环境、车辆运行状态等潜在因素对车辆换道持续时间的影响。研究结果表明：相较于固定参数AFT模型,随机参数AFT模型具有更好的拟合优度;至隧道进口的距离、起始车道前车的车速差、换道方向和至目标车道前车距离会对高速公路隧道临近段车辆换道持续时间产生显著影响;车辆换道位置距离隧 道进口越近,至目标车道前车的距离越近,换道持续时间越短;相较于换道车辆车速大于起始车道前车的情况,换道车辆处于非跟驰状态和车速小于起始车道前车时,换道持续时间分别增加 7%和20%。研究结果可为高速公路隧道临近段交通安全设施改善和微观驾驶行为模型构建提供理论依据和方法指导。     

照度与纵坡耦合作用下海底隧道出入口段驾驶人视觉特征分析与建模

为研究照度与纵坡耦合作用下海底隧道出入口段驾驶人视觉特征变化规律,选取26名驾驶人在交通状况相近的非高峰时段进行海底隧道实车试验。利用视觉仪、照度计等采集真实交通状态下照度、驾驶人眼睑闭合度、注视时长、车速及位置数据,分析驾驶人受不同照度及纵坡耦合作用下眼睑闭合度、注视时长和行车速度的变化规律,并分别建立眼睑闭合度、注视时长、车速与照度和坡度的数学模型。研究结果表明：驾驶人驾车通过海底隧道出入口段时,眼睑闭合度明显降低,受照度影响作用效果显著;注视时长增加,受照度作用效果显著;注视点多分布于前方车辆;车速呈现下降-上升-趋于平缓-下降-上升的规律,且受照度和纵坡坡度耦合作用效果显著。     

考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导方法研究

信号交叉口的车速控制不当会降低车辆的燃油经济性甚至引起追尾碰撞事故,车路协同环境下的车速引导系统可以有效提高信号交叉口处的通行效率和燃油经济性。现有车速引导研究大多忽略了驾驶员风格的差异性,将导致驾驶员无法准确跟踪引导速度。针对该问题,建立考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导模型。首先,分析不同风格驾驶员车辆最大纵向加速度的概率分布;其次,研究闭环反馈车速引导方法,使驾驶员更准确地跟踪引导车速;然后,基于机会约束规划方法优化闭环反馈车速引导模型,使模型更加符合驾驶员的不同风格;最后,在MATLAB/ Simulink环境中设计仿真场景,对激进型、适中型和保守型3种闭环反馈车速引导模型进行仿真分析。仿真结果表明：相较于传统车速引导模型,本文模型可使不同风格的驾驶员更容易跟踪引导车速,其中,激进型和适中型车速引导模型可以使车辆以更短的时间通过交叉路口,保守型车速引导模型可以提高车辆在绿灯相位通过交叉口的概率。本文方法可以有效地提高信号交叉口的通行效率。     

考虑车辆调度和调度员分配的共享汽车混合车队规模优化

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共 享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分 配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内燃汽车、混合动力汽车、插 入式混合动力汽车和纯电动汽车构成的混合共享汽车系统,考虑车辆调度和调度员分配,以运营 商利润最大化为目标,CO2排放量和道路拥堵为约束,构建混合车队规模优化模型。通过Matlab 调用Gurobi求解器求解上述混合整数线性规划模型。最后,以成都市为例,分析不同CO2排放量 约束,以及车辆调度对共享汽车运营商利润、不同类型的车队规模、车辆利用率和用户需求满足 率的影响。同时,比较单一车队和混合车队共享汽车系统,结果显示,混合车队和单一插入式混 合动力车队可以实现经济效益和环境效益的双赢,是目前最适合共享汽车系统发展的模式。     

冰雪条件下中国驾驶员跟驰行为及模型研究

分析驾驶员在冰雪条件下的驾驶行为特性，建立考虑驾驶员行为特性的跟驰模型，有助于丰富现有交通流理论.通过招募驾驶员开展实车跟驰试验，对比分析正常条件与冰雪条件下的驾驶行为差异.进而基于任务难度均衡理论构建包含人类因素参数的任务难度模块，引入改进后的智能驾驶员模型，并采用车辆轨迹数据对模型进行标定和有效性验证.研究表明：驾驶员在跟驰行驶过程中受外界刺激及自身驾驶能力影响时会对车辆行驶状态进行动态调整，试图保持期望间距，且速度与前车一致的状态；冰雪条件下驾驶员采取风险补偿行为，其车头时距波动幅度较正常条件收窄，模型引入人类因素参数可以较好地描述其差异性. 模型有效性验证表明，新模型在6个仿真场景中的表现都优于传统智能驾驶员模型，且表现出更好的鲁棒性.研究结果可为冰雪条件下的交通管理措施制定提供理论支持.     

基于Stackelberg 博弈理论的自主性车道变换模型

本文提出了一种基于Stackelberg 策略的自主式车道变换模型.车道变换是一种 非常复杂的决策过程,很多因素会影响驾驶员做出变换车道的决策.本文关注自主式车道 变换情况,在自主式车道变换中驾驶员希望通过车道变换来得到更好的驾驶环境,例如 更高的速度或者更大的车头时距等.车道变换是一个决策的过程,在这个过程中驾驶员会 权衡诸多的因素并做出决策.在车道变换过程中目标车辆和在目标车道上的后随车辆会 相互产生影响.另外不同的驾驶员有不同的特点,即便在相同的交通环境下也会做出不同 的决策.我们利用Stackelberg 策略理论对驾驶员的车道变换决策行为进行建模,并利用仿 真对所提出的模型进行验证.     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

考虑个体驾驶速度偏差的车辆调度模型

考虑驾驶速度偏差, 建立了多驾驶人、多种车型、多种物资、多仓库点和多需求点的物资车辆调度模型, 分别以整体运输时间最短、整体运输成本最低以及综合整体运输时间与成本最小为目标, 研究了个体驾驶速度偏差对上述目标的影响; 将驾驶人参数加入到遗传算法的基因编码中, 建立了驾驶人唯一性约束、初始地点约束以及物资供需数量约束, 保证每个基因个体中驾驶人分配方案可行, 且物资运输不超供需总量; 采用遗传算法求解了随机分配驾驶人条件下有驾驶速度偏差与无驾驶速度偏差时各目标的车辆调度方案。计算结果表明: 优化调度方案满足模型中的所有约束条件; 3种目标下的最优方案中, 驾驶人的分配方案不同, 说明目标函数受驾驶人驾驶速度偏差影响; 有驾驶速度偏差情况下的各目标调度结果均优于相应无驾驶速度偏差的调度结果, 3种目标函数差比分别为3.50%、2.96%和1.13%, 说明驾驶速度偏差对求解质量有一定影响; 驾驶人随机分配时的各目标调度结果均劣于相应最优结果, 3种目标函数差比分别为3.91%、2.47%和1.98%, 说明驾驶速度偏差会影响调度效率, 优化驾驶人分配方案能降低整体运输时间与成本。由此可见, 根据特定的调度目标对驾驶人进行合理分配, 可以得到更符合调度目标、更贴近实际、更经济省时的车辆调度方案。      

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...