基于车头时距模型的高速公路出口换道距离研究

高速公路出口的车辆换道行为是产生高速路行车安全问题的重要原因.为研究高速路出口车辆换道的平均距离,选取西安绕城高速未央立交八车道出口的路段拍摄视频,提取车速、车头时距等参数,拟合选取车头时距分布模型,结合间隙接受理论和概率分布模型,建立换道距离计算模型,结果表明:在单车道交通量为650 veh/h至900veh/h的情...     

临近交叉口的车辆跟驰换道行为研究

临近交叉口的车辆往往呈现出复杂多样的跟驰换道行为.基于二维最优速度(OV)交通流模型,本文构建了一个改进的双车道车辆跟驰换道模型,以刻画交叉口前路段上的车辆跟驰换道机制及车流宏观特征.借助模型分析了换道车辆比例、换道期望参数和跟驰安全距离等对交通流宏观特征的影响.结果表明:换道车辆比例对通过停车线的进口道流量有负面影响,换道行为越多,进口道流量越小.换道期望参数越大,换道成功率越大;当道路拥堵时,增大换道期望会减少进口道流量.增大安全距离,容易提升换道成功率但会减小进口道流量,同时促使拥堵发生.     

基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真

可靠合理的车道变换模型能提高微观交通仿真精度.为了研究车道变换行为意图起因及行为过程的规律,利用高空摄像法分析了城市干道基本路段驾驶人变道驾驶行为的特征,获取了变道车辆与其周围车辆距离、车速等的数值关系,提出期望车道的概念,总结了期望车道选择和车辆车道变换的基本规律,建立了基于驾驶行为的直线路段车道变换模型.最后编写V...     

基于运动学的换道安全间距研究

通过建立基于运动学理论的换道模型并分析主车与原车道前车及目标车辆前后车的速度、加（减）速度及安全距离,研究车辆换道行为的安全性。研究结果表明：车辆在进行换道过程中,换道时间由车道及车辆的宽度、驾驶速度、纵向加速度及驾驶员的特性有关系。研究结果可为车辆安全换道决策提供重要依据。     

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车，因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究，分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC)，以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%，两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为；考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用，可使模型具有预测性，两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求，为本车驾驶人预留出反应时间，为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.     

基于元胞自动机的高速公路瓶颈交通演化仿真

为分析高速公路中道路瓶颈造成的堵塞现象,本文改进KKW (Kerner-Klenov-Wolf) 模型, 建立跟驰规则;综合考虑车间距和车速对车辆换道的影响,建立自由换道和强制性换道规则;并对高速公路中不同车流量条件下,道路瓶颈上游的堵塞区域分布、换道行为特征和车道上交通参数的变化情况进行仿真研究。结果表明：在给定的交通量条件下,汇流车道的拥堵区域长度处于动态平衡状态,不会随时间而变化,且道路瓶颈前的汇流行为会导致目标车道上严重的速度下降,汇流车道和目标车道上车辆速度变化趋同;从换道集群特征来看,道路瓶颈前因高交通流量形成的低速汇流车辆倾向于以小集团的方式统一进行换道,造成目标车道上剧烈的交通震荡;瓶颈消失后,交通恢复时间随进口交通流量的上升而线性增长。     

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。     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法。建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级行程时间估计;选取单向4车道的城市道路为仿真算例,建立VISSIM仿真模型,验证本文模型性能。仿真结果表明,在不同的车辆行驶速度条件下,相比于传统行程时间估计方法,本文提出的改进5次多项式换道轨迹规划模型能够精确地得到车辆最短行程时间下的行车轨迹,实现车道级行程时间的准确估计。     

考虑ASD和LCR的高速公路多车道交通流元胞自动机模型

采用多车道元胞自动机模型,分析了考虑平均速度差(Average Speed Difference,ASD)和车道变换规则(Lane Changing Rules,LCR)的高速公路基本路段交通流特性。通过计算机仿真模拟,分别给出了不同车速离散度和车道变换规则条件下的微观交通流量、速度和密度的关系。研究结果表明:车速离散状况越明显,交通流整体速度下降越严重,极限状态下车速离散度使交通流整体速度下降了163%;选用鲁莽型换道规则可使高速公路基本路段的交通流密度下降18%,平均速度提升29%;提出的改进元胞自动机模型通过仿真模拟交通流,可对改善道路的通行能力、提高道路资源的利用效率提出参考依据。     

城市道路拥堵状态下驾驶人换道特性研究

交通拥堵状态下车辆行驶速度低于驾驶人期望车速,引发驾驶人变换车道以获得更好的行车空间,由此导致不同程度的交通冲突。首先分析交通拥堵对驾驶人换道行为的影响,依据导致的交通冲突数和冲突程度将换道驾驶行为分为三种类型。基于大量实测数据,分别研究小型客车、大型客车、小型货车在交通拥堵状态下的车道变换特性,构建三种类型换道比例与交通拥堵压力系数的关系模型。结果表明,交通拥堵对三种类型车辆的换道行为均产生显著影响;相比小型客车和大型客车,小型货车不同类型换道比例分布更加离散。     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

基于车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略

现有的换道轨迹研究大多是将换道轨迹规划和换道轨迹跟踪进行相对独立的研究,这类轨迹在实施过程中将产生不可避免的误差。为了消除这一误差以及缓解或解决由于不当换道行为引起的交通问题,本文提出一种考虑车辆动力传动和转向系统的换道轨迹优化策略,用以指导或替代驾驶员的换道行为。首先,利用Next Generation Simulation (NGSIM)数据获得换道过程的主要驾驶任务,并用highD数据对其进行验证。其次,基于二自由度车辆模型分析车辆的换道运动特性,构建能够被动力传动系统和转向系统所实现的换道轨迹。结果表明,所提策略可以在保证驾驶安全性的前提下,实现经济、舒适和高效的换道过程。单独考虑经济、舒适和高效的优化策略,能够分别降低35.71%的单位路程燃油消耗,94.58%的前轮转角的角速度以及70%的换道所需时间。这说明所提的换道轨迹优化策略能够从微观角度缓解或解决由不当换道驾驶行为造成的交通问题,并为驾驶辅助系统提供理论依据和方法指导。     

施工区混行车流跟驰及换道模型研究

为研究施工区网联车与普通车混行状态下的车流跟驰及换道行为,分析网联车的区域内通讯及更小安全车距等特性,改进普通车元胞自动机模型的减速规则和随机慢化规则,构建网联车跟驰模型。建立普通车和网联车在施工区不同区段的换道意向规则,基于车距采集和空位排序算法建立网联车在通讯区域的预期换道和施工区域的强制换道模型,结合普通车换道模型模拟施工区混行车辆的换道规则及车流分布规律。采用算例验证模型,运用MATLAB仿真,多次实验消除随机因素影响,结果验证了网联车对扩大通行能力,提高平均车速及降低走行时间的有效性;不同比例下的换道点分布显示,网联车比例越高,预期换道区的换道点越靠近强制换道区,且强制换道点越靠前;而普通车换道点分布受混行车流比例的影响较小。     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰-换道-跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰—换道—跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

轨迹数据驱动的车辆换道意图识别研究

为实现准确识别车辆换道意图，提高车辆行驶安全性，综合考虑车辆换道过程的时空特性及不同特征对车辆的影响程度，提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环神经网络(GRU)组合并融合注意力机制的换道意图识别模型。首先，筛选和平滑处理车辆轨迹数据，将车辆轨迹数据分为向左换道、向右换道及直线行驶3类，构建换道意图样本集。其次，构建融合注意力机制的 CNN_GRU模型，识别换道意图样本集，考虑到行驶过程中车辆之间的交互性，将被预测车辆和周围车辆的位置和速度信息作为模型的输入，经过CNN层特征提取的特征作为GRU层的输入，经过注意力机制层对不同的特征增加不同的权重系数，利用 Softmax 层识别换道意图。最后，选用 NGSIM 中 US-101 数据集的轨迹数据验证融合注意力机制的 CNN_GRU模型性能， 同时，与LSTM、GRU、CNN_GRU及CNN_LSTM_Att等模型进行对比分析。验证结果表明，所提模型车辆换道意图识别整体准确率达到97.37%，迭代时间为6.66 s，相比于其他模型准确率最多提高9.89%，最少提高2.1%。分析不同预判时间下的意图识别，模型可在车辆换道前2 s 内均能识别换道意图，准确率在89%以上，表现出良好的识别性能。     

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.     

轨道列车时刻表问题研究综述

广泛的实践应用和复杂的计算挑战,使得轨道列车时刻表优化问题,多年来一直是交通运 输及运筹管理学界的热点研究问题。作为轨道交通运营规划的一个子阶段,列车时刻表向上与 线路规划(或开行方案)、向下与动车组调度融合,可以得到多个延伸的研究选题。在特定的时空 网络中,列车时刻表设计就是为每个列车确定一条无冲突的运行路径,使基于用户的度量指标如 乘客候车时间,或企业的度量指标如运营费用达到最优。对于没有列车越行和停站模式给定的 情况,通过整数变量可以完整地刻画列车时刻表模型,但如果考虑列车越行或列车停站决策,则 需要引入列车在车站出发顺序或停车决策的0-1变量。一般而言,列车时刻表问题的数学模型是 一类典型的大规模、多目标、强耦合的NP完全问题。算法设计是列车时刻表问题最为重要和困 难的部分。对于问题较简单或规模较小的情况,常用方法是对原有复杂问题进行适当简化和(或) 对难处理表达式进行合理修改,然后使用先进的计算架构和商用优化软件求解更新后模型。当 然,分支定界和动态规划这两类直接分解算法,是求解列车时刻表问题的重要方法。对于问题复 杂和规模庞大的情况,以拉格朗日和列生成为代表的对偶分解算法,则是求解列车时刻表问题的 最佳选择。未来,探讨列车时刻表与各种现实需要(如设施维修),以及时变票价和客票分配等因 素之间的深度融合,是一个有价值的研究方向;其次,研究网络环境下列车时刻表问题,将是一个 非常有意义的研究选题;最后,应进一步设计集成了问题特点与现代优化技术的各类求解算法, 开发能够完全应用于实际运营的商用软件。