道路几何设计对IDM模型跟驰行为的影响

考虑道路几何设计参数转弯半径、超高、坡度对车辆跟驰行为的影响,对车辆跟驰智能驾驶员模型(IDM)进行了改进.结合二自由度车辆动力学模型,利用Matlab/Simulink建立改进后的跟驰模型并进行仿真.仿真分析发现:在具有转弯、超高和坡度的道路上,改进后的模型,其跟驰车辆车头时距增大,行驶速度减小,保证了车辆行驶的安全性;车辆横摆角速度和侧向速度随半径和超高的增加而减小,保证了汽车操纵稳定性.结果表明,改进后的模型能够更准确地描述道路几何设计对车辆跟驰行为的影响.     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况，在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素，建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型；引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度；利用RV和AV混行场景跟车数据，以模型拟合精度最高为目标，对所有参数遍历寻优，进行标定；对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性，解析了车速对交通流稳定性的影响；设计了数值仿真试验，模拟了城市道路和高速公路2种常见场景，分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明:考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性；车辆速度越低交通流稳定性越差；考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势，更好地模拟AV的动力学特征；与FVD模型相比，在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s-1和13.12%，拟合精度提高了4.47%；与PATH实验室的ACC模型相比，在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%，拟合精度提高了1.21%。可见，该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制，以及AV和RV的跟驰仿真。      

考虑多前车反馈的智能网联车辆跟驰模型

基于智能网联车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)跟驰特性,本文研究CAV跟驰模型.考虑多前车电子节气门角度反馈,构建CAV跟驰模型,并应用稳定性分析方法,推导所提模型稳定性判别条件.以考虑3辆前导车的CAV跟驰模型为例,设计数值仿真实验,分析不同CAV比例时混合交通流的安全性.模型稳定性分析表明：所提模型相比已有模型(CAV的T-FVD模型及常规车辆FVD模型)具备更优的稳定域,且考虑前车数量越多、多前车反馈权重系数越大,所提模型的稳定性越好;相同取值条件下,距离越远处的前车反馈权重系数对所提模型稳定性的影响越大.数值仿真表明,CAV有利于降低交通流的车辆尾部碰撞安全风险.     

基于最优间距的车辆跟驰模型及其特性

为真实地反应车辆跟驰机理,假设在跟驰状态下,驾驶员倾向于保持最优跟驰间距,在分析最优间距函数的基础上,建立了车辆跟驰模型(optimal distance model, ODM).利用NGSIM数据,对ODM模型和经典Gipps车辆跟驰模型进行参数标定和评价.用仿真方法分析了ODM模型再现宏观交通流现象的能力和加速度特性.研究结果表明:与Gipps模型相比, ODM模型的加速度、速度和距离的仿真精度分别提高了0.36 m/s2、0.99 m/s和0.73 m,并能够再现实际交通流中稳定车流和冲击波等交通现象;在稳定交通流中, ODM模型总是趋向于使车辆间距等于最优跟驰间距,或在其附近小幅度波动.      

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.     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

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.     

交叉口车辆跟驰换道模型构建及仿真

为了提高城市交叉口的通行能力、保障交通安全、研究车辆行驶规律,提出了一种新的与跟驰结合的换道概率实时判断模型。首先,从车辆运行状态出发,将交叉口车辆行驶过程分为跟驰-换道-再跟驰3个阶段;然后,在全速差跟驰模型(Full Velocity Difference Model,简称FVD模型)的基础上,将跟驰与换道模型相结合,根据3阶段建立换道概率模型,并利用实测数据进行参数标定;最后,通过模拟仿真交叉口路段,对模型影响因素进行分析。仿真结果显示,在靠近交叉口停车线过程中,车流速度浮动会趋于平稳;当离交叉口停车线距离、车辆分布情况均相同时,相同道路环境下,前方车辆中大型车辆的比例越高,车辆换道概率越大,大型车辆比例上升20%,车辆换道概率上升3%;当前方大车比例、车辆分布情况相同时,离停车线距离增加100m,车辆换道概率增加10%。这符合实际运行中车辆运行规律,可为探究其他影响因素提供参考。     

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.     

考虑车流异质性的信号交叉口疏解车辆跟驰模型

为客观地描述绿灯期间交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为，基于实测数据验证全速差模型发现，其加速度、速度、车间距的仿真结果存在较大误差. 考虑不同车型车辆性能和驾驶员驾驶行为差异，基于4 种跟驰情景，即小客车跟驰小客车(car-car)，小客车跟驰公交车(car-bus)，公交车跟驰小客车(bus-car)，公交车跟驰公交车(bus-bus)，建立考虑车流异质性的车辆跟驰模型. 结果表明，改进模型的性能提升明显，较全速差模型，速度和跟驰间距的均方根百分比误差(RMSPE)分别下降了15.29%，22.32%，更符合交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为.     

纯微观车辆跟驰行为研究与仿真

车辆跟驰作为交通领域研究的一个重要课题,在现实生活中具有重要的实际意义.为了研究车辆在行驶过程中的跟驰特性,首先,依据车辆跟驰原理,在原有微观车辆跟驰模型的基础上,对模型进行了改进和完善,使之更切近实际.然后,以VC6.0为平台,对纯微观车辆跟驰运行过程进行仿真,仿真结果直观地表现车辆在跟驰过程中速度、加速度的变化,反映出车辆的跟驰特性,以期对相关交通问题的解决提供有益的探索.     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为实时辨识方法

为了提高道路交通安全主动防控能力, 以小汽车行驶轨迹数据为研究对象, 研究了不良驾驶行为的实时辨识问题; 基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据; 提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论; 使用大样本统计分布方法确定不良驾驶行为的特征参数阈值; 建立了结合交通环境信息的不良驾驶行为谱, 计算了不良驾驶行为谱特征值; 以车辆不良驾驶行为谱特征值为依据标定不良车辆样本; 以部分驾驶行为谱参数为输入, 使用不平衡类提升的人工智能算法建立了不良驾驶行为辨识模型; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良跟驰行为特征。分析结果表明: 使用四分位差法得到不良跟驰特征参数的阈值为0.19 s-1, 大部分样本处于正常跟驰状态, 约2%样本处于不良跟驰状态; 基于每辆车行驶轨迹中正常跟驰状态和不良跟驰状态的比例, 使用95%分位数将8 917 veh小汽车样本划分为不良跟驰车辆445 veh与正常跟驰车辆8 472 veh; 不平衡类提升算法CUSBoost辨识不良跟驰车辆达到了94.4%的召回率和85.9%的精确率, 平衡分数和精确率-召回率曲线下的面积为所有算法中最高。可见, 不良驾驶行为谱作为一种客观的不良驾驶行为量化表达方法, 与人工智能方法结合可以生成海量的不良驾驶行为谱库; 不平衡类提升算法可以解决不良驾驶行为数据的不平衡问题, 与常规算法相比具有更好的不良驾驶行为辨识能力。      

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性，对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型，分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性，给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件，并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下，CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明，通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后，CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性，另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外，由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性，对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性,对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型,分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性,给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件,并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下,CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明,通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后,CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性,另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外,由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性,对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

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基于智能交通诱导信息考虑前方多辆车,司机又通过后视镜考虑后方车辆,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流的动力学特性及其拥堵控制。利用离散延迟反馈控制动力学模式,通过调整模型中控制参数给出了抑制交通拥堵的策略。利用反馈控制理论,导出了在头车速度发生变化时,交通流保持稳定性的条件。分析结果表明,考虑前后方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,亦即稳定性条件明显减弱。数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与前人相关工作的比较得知,考虑前后方车辆的信息能够更有效地抑制交通拥堵。     

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。      

基于模糊决策跟驰理论的计算机仿真

对于车辆跟驰过程中模糊的、不确定性的、难以进行精确数学描述的行为过程,探讨采用模糊控制来实现。面对交通系统的诸多影响因素,寻找最优解决方案解决各种交通问题,在现实交通环境中难以实现,应用计算机技术进行交通仿真。利用计算机仿真技术,结合模糊控制规则给出高速公路上车辆跟驰行为的一种仿真,仿真结果表明,用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的,并且通过模糊推理控制后车的速度,后车能够以安全距离跟随前车安全行驶。