基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性，采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄，获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图，获取每一时刻车辆的精确运行状态数据，在此基础上对2个视频进行拼接，最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标，共提取换道行为1 520条，筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据，在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s，平均换道空间距离为148.08 m，换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m），其相对距离在10 m以内的占28.24%，驾驶人为了加快行驶，在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下，依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大，平均值为10.2 km·h^-1，并且在83%的情况下，本车的速度大于前车，说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC，MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析，并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急，非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性，以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。     

基于驾驶人不满度的高速公路自动驾驶换道决策

为了实现高速公路的自由换道行为决策，并满足行车安全高效性、决策结果平稳无震荡、与运动规划模块结合引导车辆行驶等要求，提出了一种基于驾驶人不满度的换道行为决策方法。首先，根据驾驶人的速度期望建立了驾驶人不满度累积模型，并基于驾驶人速度不满累积度产生换道意图。其次，依据不同车道障碍车的运动状态，设计了2种目标车道选择策略，通过预测引擎对各个待选车道进行预测和评估，选取其中行车效率较高的车道作为目标车道，同时建立换道最小安全距离模型，用以在换道全过程中判断换道的可行性。然后，将换道行为决策的结果以目标车道的形式传递给基于改进人工势场的运动规划模块，用于运动规划模块目标的选取，以引导车辆横纵向运动。最后，在CarSim/PreScan/Simulink的联合仿真平台和硬件在环平台上建立多种测试场景，验证换道行为决策算法。试验结果表明：换道行为决策算法能够依据驾驶人速度不满累积度产生稳定的换道意图，进而根据所设计的换道策略选取具有更高行车效率的目标车道，并在换道过程中持续判断换道的可行性，以应对障碍车辆突然加减速等突发状况，保证换道过程的高效性和安全性；换道行为决策算法通过目标车道的转换，引导运动规划模块调整车辆的运动，实现跟车、换道等行为。     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。     

高速公路驾驶人换道意图识别模型

为了增加驾驶人换道过程中的安全性,提出一种基于隐马尔科夫理论的驾驶人意图换道识别方法.在模拟高速公路环境下,采用非接触式眼动追踪仪采集驾驶人的眼动数据、头部运动数据以及车辆行驶数据,选取左-右链结构的隐马尔科夫模型(GM-HMM)分别建立向左换道、向右换道和车道保持模型.结果显示,所建立的驾驶人的意图识别模型的准确率达到了90%以上.     

考虑驾驶心理的封闭式道路车辆出匝换道模型

针对现有分流区车辆换道出匝模型对驾驶人心理因素考虑不足的问题,以换道紧迫感的概念来反映驾驶人心理对驾驶行为的影响,应用微分法建立了车辆出匝的换道模型。该模型揭示了车道数、减速车道长度、交通标志牌的设置、交通流量、行驶车速等对驾驶人出匝换道行为的影响。结果表明:考虑驾驶人心理的出匝换道模型在分流区上游端内更符合实际;驾驶人会依据交通环境对换道地点位置进行自动调节,但指路标志牌位置设置过近时,仍会使出匝车辆无法及时变更车道;交通流量的增大,会使出匝车辆的换道区间变得分散,换道行为更加激进。     

车路协同下车队避让紧急车辆的换道引导方法

为保证紧急车辆更安全、高效地到达紧急事故现场,基于车路协同系统,提出车队避让紧急车辆的换道引导策略。针对目标车道无车辆、有车辆和有车队3种不同场景,分别提出确保紧急车辆快速通过的协同换道策略。通过协同换道策略引导紧急车辆前方行驶的车队和目标车道的车辆改变速度以调整车辆间距,使其满足换道安全距离,依据换道轨迹规划使车队完成换道,并提出紧急车辆发送紧急避让信号的位置方法,计算当不影响紧急车辆的速度情况下,其发送紧急避让信号时与车队尾车的最短距离。利用SUMO交通仿真软件,实现车路协同环境下3种不同场景车队避让紧急车辆的换道引导,并比较目标车道为车队的场景下,车队换道至目标车队的每个空档中（方式A）和车队换道至目标车队的同一个空档中（方式B）2种不同的换道引导策略。研究结果表明：目标车道有车队的场景下,方式B的协同换道时间更短,发送紧急信号的位置距车队尾车82 m,较方式A的87 m更近,对周围车辆影响更小,因此此场景采用方式B的协同换道策略;在目标车道无车辆、有车辆和有车队3种场景下,紧急车辆分别距车队尾车71,71,82 m时发送紧急避让信号,其可以维持期望速度,验证了最短距离与车辆速度的关系式;与未使用换道引导策略的情况相比,紧急车辆的速度提高,延误减少。     

基于VanetMobiSim/NS-2的车辆换道模型仿真

高速公路上驾驶人换道行为容易导致车辆碰撞事故。利用车载自组网（Vanet）车车通信提醒驾驶人在换道过程中可能遇到的危险,但在真实环境中测试车载自组网难度大,代价高。Vanet-MobiSim和NS-2分别是优秀的交通、网络仿真器,两者联合可以为车载自组网提供真实可靠的微观仿真平台。文中结合开源的VanetMobiSim中的智能驾驶人换道模型——IDM_LC设计Vanet环境下的车辆换道模型,仿真产生不同车密度、车道数下的移动车辆Trace文件。将Trace文件导入开源的NS-2中进行仿真分析。结果表明,采用VanetMobiSim/NS-2联合仿真平台可以很好的模拟设计的不同情景下的车辆换道模型,车辆换道时的车车通信将使得车辆换道效率和安全性都得到提高。     

基于虚拟现实的车辆换道最小安全距离研究

从换道需求和换道安全两个方面对换道行为进行了分析,结合阅读文献给出了常用的分析模型。在此基础上,以换道车辆为目标,运用车辆运动学理论,对车辆换道过程中目标车辆与周围车辆的安全距离进行了分析,给出了多车道、多车辆情况下相应的换道最小安全距离模型。为使换道时各车辆间的位置关系以及运动安全状态有效、直观的表现出来,利用虚拟现实建模语言VRML和Matlab/Simulink建立了联合动态仿真模型,对给出的最小安全距离模型进行了实验验证。实验结果显示,给出的换道最小安全距离模型能够有效的实施安全换道决策,避免碰撞发生。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

多车道高速公路出口车辆换道行为研究

为研究多车道高速公路出口车辆换道行为,提出了出口换道车辆样本的识别指标与标准。基于筛选出的高速公路出口段的车辆换道样本,分析了不同换道需求次数下的出口换道位置分布特征,确定车辆换道影响范围,通过对车辆换道影响范围图的特征和原因的分析,并结合实际情况,提出高速公路出口诱导设置的建议。基于最后一次换道和路段上普通换道的持续时间、速度、横向加速度、纵向加速度样本,利用SPSS中T检验模块,完成换道过程中的车辆运动状态特征显著性分析。最后,找出换道意图关键影响因素,构建驾驶人换道意图与各关键影响因素的二元Logistic关系模型。     

变道辅助系统弯道目标车辆位置识别方法

识别弯道上行驶的后方目标车辆相对自车所在的车道是变道辅助系统的难点。文中提出一种基于雷达传感器识别弯道上行驶的后方目标车辆所在车道的方法,根据自车的转向角及车身结构参数计算自车的转弯半径,再根据雷达探测的目标车辆的方位角和相对自车的距离计算后方目标车辆的转弯半径,通过比较两者的大小,判别后方目标车相对自车的位置关系。     

基于车路协同的车辆换道Logistic模型研究

本文基于车路协同系统下的多车数据,提取车路协同中距离和速度指标,利用python进行参数估计,并验证了模型的可靠性,同时结合车辆换道过程中的目标车道上前车和后车的距离和速度信息进一步对换道需要满足的最小间距问题进行说明,提出在车路系统系统中嵌套车辆换道最小间距模块,结合车辆换道最小间距和Logistic模型可以减小车辆换道判断误差,为驾驶者提供更加准确的换道参考。     

网联与非网联环境下驾驶人换道意图识别研究

网联时代的到来必将改变驾驶人的注意力分配和环境感知能力，进而影响其认知与行为模式。此时，非网联环境中建立的换道意图模型是否继续适用于网联环境值得研究。因此，基于驾驶模拟器搭建了网联与非网联换道场景，对比分析了2种环境下驾驶人换道意图表征参数与换道意图识别模型。结果发现：网联环境下的换道意图时间窗口长度(6.6 s)比非网联环境(4.1 s)长了约60.98%。网联环境下，意图表征参数(车辆运动与驾驶人操作参数)波动幅度显著小于非网联环境。换道意图阶段，非网联环境下驾驶人的平均扫视速度、后视镜观看频次以及注视时间与网联环境下存在显著差异。模型对比发现，当提前0.5 s识别时，网联与非网联环境下的模型识别精度无明显差异，分别为98.25%和96.35%;当提前2 s识别时，网联环境下的模型识别精度(93.48%)显著高于非网联环境(85.68%);在提前3 s识别时，网联环境下的模型识别精度为92.23%,非网联环境下出现了训练不收敛的情况。综上可见，网联与非网联环境下驾驶人换道意图表征参数与模型识别精度存在较大的差异。此外，网联环境下驾驶人换道意图通过所提模型精确识别后利用网联通信方式发...     

基于UCWin/Road仿真的高速公路出口预告标志前置距离研究

为了研究高速公路出口预告标志的前置距离,以驾驶心理学原理和驾驶人对标志的响应特性为基础,将驾驶人的驾驶操作行为过程分为5段,并建立了满足安全性和舒适性要求的高速公路出口预告标志前置距离计算模型,模型中采用了等待可插入间隙行驶距离模型和等速偏移正弦曲线车辆换道行驶距离模型。通过对标志牌的设置方式进行分析,提出了在不同道路条件、不同驾驶人特性条件下的出口标志合理设置距离建议值。运用UCWin/Road进行建模,Forum8驾驶模拟器进行仿真。仿真验证结果表明:仅双向四车道高速公路出口预告标志的设置距离与《道路交通标志和标线》规定值相接近,且设置距离较合理,双向六车道及以上,规定的设置距离偏小。     

基于驾驶人换道行为的换道决策辅助系统预警时间研究

基于驾驶人的换道操作行为初步提出换道决策辅助系统合适的预警时间。观察换道作业与目标车道跟随车辆之间的联系。实验在西安绕城高速公路某一路段上实现。     

车队认知能力增强的通信区块间隙优化方法

为了在单车超越车队的过程中缩短超车车辆与车队间通信范围，减少车队通信压力，锁定影响车辆入队的关键车队区块，同时通过将待进入关键区块的车队进行间隙优化调整，为驾驶人提供定制化换道入队引导服务，提出了基于驾驶人超车风格特征参数的车队内信息传输关键区块锁定算法，通过分析影响驾驶人换道入队位置范围的关键因素，将驾驶人换道入队过程分为本车道速度调整过程与入队速度调整过程，利用非参数贝叶斯算法获取驾驶人超车换道特征数据并提出基于关键区块所在车队位置序列的车辆间隙优化调整策略。研究结果表明：超车车辆加速度、与前车预计碰撞时间、与车队相对速度是影响驾驶人换道入队范围的关键因素；通过非参数贝叶斯算法将超车车辆运行数据分类获取的驾驶人换道入队驾驶操作基元，可准确提供驾驶人行为特征关键参数；通过将驾驶人换道特征分为48个子类型，可锁定驾驶人换道入队范围且车队关键区块范围随着超车车辆与车队速度差值不同在各个特征类型上呈现不同变化趋势；针对驾驶人入队特征对待进入车队关键区块的车辆间隙进行优化调整，不仅可以为驾驶人提供可接受的驾驶辅助信息，同时减少了车队间隙产生过程中车辆加速度范围，提升了车队运行的舒适性。     

考虑频繁换道倾向的交通流元胞自动机模型

为揭示频繁换道对交通流的影响,构建一种考虑频繁换道倾向的元胞自动机模型。对NGSIM车辆轨迹数据进行提取、统计分析,研究车辆速度、车头间距对车辆换道倾向的影响;改进换道概率函数刻画上述影响,并定义驾驶行为倾向函数表征频繁换道对目标车道紧邻后车的影响,构建考虑频繁换道倾向的双车道元胞自动机STCA-FLC模型。结果表明:STCA-FLC模型较STCA模型在车流密度小于13辆/km时,车辆平均速度、流量最大分别提高约6.67%、3.02%;在车流密度大于13辆/km时,车辆平均速度、流量最大分别降低约9.48%、14.91%。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

车路协同下避让紧急车辆协同换道策略

为加快紧急车辆抵达事故现场的速度，同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响，运用车路协同系统，提出避让紧急车辆协同换道策略，通过调整紧急车辆下游车辆位置，实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车（DV）及其相邻目标车道车辆为控制对象，根据相邻车道车辆间距与车车通信范围，搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标，确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化，引导车辆完成协同合流，既能保障车辆安全换道，还能降低换道造成的速度振荡传递。同时，为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动，对上游车辆（UV）采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响，并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明:采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s，此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现，恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s，比未采用上下游协同换道策略降低了34%。      

城市地下道路分合流区变速车道长度研究

为了研究城市地下道路分合流区的变速车道长度,利用先进的8自由度驾驶模拟平台构建三维驾驶模拟仿真环境并开展了驾驶模拟试验,采集了4种主线设计速度条件下、驾驶人在地下道路分合流区内的驾驶模拟试验数据。基于速度、加速度、方向盘转角和行车轨迹构建了一种驾驶行为分析方法,通过该方法分析了驾驶人在地下道路分合流区内的速度调整行为和车道变换行为,并总结其在速度调整区间和车道变换区间的分布规律,基于该分布规律得出地下道路变速车道长度的推荐值。结果表明:在分流区内,驾驶人调整速度和变换车道通常交叉进行,减速区间和换道区间往往部分重合甚至相互包含;而在合流区内,驾驶人通常在结束加速操作前开始变换车道。与熟练驾驶人相比,新手驾驶人在分流区内采取了更为激烈的减速措施,而在合流区内新手驾驶人通常需要更长的加速距离以寻找合适的汇入间隙。与公路及城市道路出入口变速车道规范长度相比,减速车道推荐长度满足公路相关标准规范的规定值,略高于城市地下道路的标准规定值,加速车道推荐长度高于公路及城市道路出入口标准规范的规定值,研究结果可为地下道路规划和设计工作提供参考。