交通诱导信息对驾驶员路径选择行为影响调查分析

可变信息板通过向驾驶员发布实时路况信息,诱导驾驶员选择合理路径.影响驾驶员路径选择行为的因素是多元的,包括驾驶员个体属性、道路属性、可变信息板属性等.使用RP调查获取驾驶员行为数据,探讨交通诱导信息对驾驶员行为的影响.分析表明,交通诱导信息对驾驶员行为影响较大.在驾驶员个体属性中,驾龄和道路熟悉度对驾驶员行为影响最大;道路属性中,驾驶员对拥堵状态最为敏感;VMS信息中,年长的驾驶员偏好实际交通信息,年轻的驾驶员偏好驾驶建议信息.      

诱导信息条件下驾驶员路径选择行为研究

驾驶员的路径选择行为是影响交通诱导成效的一个关键因素。建立了诱导信息条件下驾驶员路径选择行为模型,仿真分析了诱导信息和驾驶员的经验对驾驶员路径选择行为、路网交通流分布、系统整体效益的影响。研究结果表明,随着出行次数的增加,2条路径的交通流波动逐步减小,系统总行程时间逐渐减少,逐渐趋于系统均衡。驾驶员的长期经验、诱导信息的长期准确对驾驶员的路径选择行为、系统均衡具有重要影响。     

面向智能手机的驾驶员交通信息搜寻-决策行为分析

为系统分析面向智能手机的驾驶员交通信息搜寻-决策行为影响机理,在集成分析交通信息搜寻及决策行为,构建驾驶员交通信息行为概念模型的基础上,基于有序多分类Logistic模型构建搜寻行为模型,分析社会属性和交通信息感知对驾驶员交通信息搜寻行为的影响;同时,基于TPB构建决策行为模型,考虑心理因素变量对驾驶员交通信息决策行为的影响,运用结构方程模型定量刻画驾驶员对智能手机发布交通信息的响应机制.结果 表明:①驾驶员年龄与交通信息搜寻频率呈显著负相关,信任度对搜寻频率的正向影响最大,平均作用系数达21.762;②知觉行为控制对驾驶员出行决策的影响最大,贡献度达0.4;③停车信息对驾驶员行为态度的影响最小,贡献度为0.85,表明驾驶员迫切希望提高智能手机中停车信息的精准性和时效性.      

基于驾驶员行为的交通信息发布方式选择研究

信息技术在交通方面的应用越来越广泛,交通诱导信息的发布可大大提高路网的运营能力,为缓解交通供需矛盾提供了一个有力工具。交通诱导信息作为城市交通流分布的重要影响因素,通过改变驾驶员的出行时间、出行方式和出行路径,使道路上的交通流重新分配。本文以SP调查数据为支撑,从出行行为角度分析交通诱导信息方式对驾驶员出行选择行为的影响。利用非集计模型建立驾驶员选择行为模型,预测分析拥堵状态下,驾驶员对不同交通诱导方式的选择行为,进而有序地引导驾驶员出行选择,以达到缓解交通拥堵的目的。     

交通信息对驾驶员路径选择行为影响的初步分析

本文以解析交通信息对驾驶员路径选择行为的影响为目的，研究总吉出描述性信息在运用中的特征，初步建立起提供放行时间信息条件下驾驶员的路径选择模型。     

交通信息在出行行为中的影响分析

分析了交通信息对出行者在驾驶员路径选择行为中的作用机理和过程,阐述了之间的相互作用关系,论述了交通信息的效用度和出行者信任度之间的影响并提出相应的定性模型。     

行程时间信息质量与接受水平关系分析

论述了信息质量对驾驶员信息接受模式的影响和研究不同质量信息的接受情况对先进的交通信息系统（ATIS）开发中制定信息发布策略的意义，并选择行程时间预测信息作为研究对象；通过实验分析方法对驾驶员的信息接受率与信息质量的关系进行了分析，提出一简单易用的线性分段模型来描述驾驶员对不同误差的行程时间预报的接受率，并根据实验数据给出了可接受的误差范围；指出，鉴于驾驶员的信息质量评价标准随信息使用进程有所变化，而且基于实验数据的分析与真实的信息利用情况存在一定差异，因此需要对驾驶员进行长期跟踪调查，并在真实的交通环境下检验和修正有关模型。     

VMS交通诱导系统现状分析

对VMS应用现状进行了分析,阐述了信息发布对驾驶员行为决策的影响,指出当前VMS信息诱导系统存在的一些问题,对研究VMS下驾驶员行为特性的方法进行了探讨。     

基于实验分析的驾驶员路线选择模式研究

驾驶员的信息响应模式对交通信息的效果有很大影响，是先进交通信息系统（ATIS）的重要研究内容之一，本文通过驾驶员调查和计算机仿真测试等实验分析方法研究驾驶员的路线选择模式，对在行程时间信息作用下驾驶员在熟悉程度不同路线之间的选择进行分析，讨论行程时间信息使驾驶员由常用路线改换到其它路线上的倾向性，并使用多项式Logit模型对实验数据进行分析。使用多因素方法分析驾驶员的路线选择行为较为合理，但因较为复杂而不易使用。本文提出了以行程时间为变量，路线熟悉程度为参数的简化的多项式Logit模型。     

基于多人驾驶虚拟平台研究车群行为的基础模型设计

由于真实环境试验的危险性,车群行为研究的重要数据是很难在实际道路环境中获得的,因此必须借助于虚拟技术来完成.根据基于多人驾驶虚拟平台,设计了道路模型,驾驶员汽车模型,交通环境模型和车群行为模型,融入驾驶员反应和车群行为2个因素,在虚拟平台上面对各模型之间的协调关系及相关预测和传递行为进行了研究.初步已建立15台机器驾驶虚拟平台,同时提供1台服务器接入外网用于系统发布.