基于跟驰模型的交通流混沌转化影响因素的仿真研究

为分析交通流混沌转化机理，利用Matlab软件编制皮埃莱（Bierley）模型来产生仿真交通流时间序列。在一定参数组合情况下，仿真研究了交通流车队中前后车辆的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距的变化曲线，可以明显地观察到交通流混沌运动和有序运动之间的转化过程；在此基础上，通过考虑模型参数和仿真参数变化的大量仿真试验，应用最大Lyapunov指数改进算法对仿真交通流混沌转化的影响因素进行了理论分析。该研究结果有助于进一步理解、解释诸多交通流混沌转化现象，并为短时交通流预测和智能交通控制提供理论依据。     

高速公路加速车道长度设计与车辆汇入模型研究

为了探讨加速车道长度对高速公路主线交通流的影响,利用可接受间隙理论,分析上匝道合流区通行特性和通行能力;基于最小车头时距,研究了加速车道上车辆汇入高速公路主线的概率;以高速公路主线和加速车道的车流量、最小车头时距等参数为基础,优化了高速公路加速车道长度设计方法,获得了入口匝道交通流控制模型.结果表明:运用该方法设计高速公路加速车道长度,控制入口匝道交通流,在高速公路主线车流量不变的情况下,入口匝道车流量比传统方法增加了近1倍.     

基于自然轨迹考虑车型的多车道公路交通指标分析

分析了HighD和NGSIM两个开放的自然驾驶数据集中交通流参数(如速度和流量)与安全指标(如车头空距(DHW)、车头时距(THW)和碰撞时间(TTC))的异同.首先针对两个数据集分析了交通状态、不同车道和车辆类型等参数对交通流参数的影响.然后,针对车辆跟驰情况,研究了基于不同车道和不同车型的安全指标分布,探讨了安全指...     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

双向八车道高速公路合流区交通特性与交通冲突特性研究

车辆合流行为是干扰高速公路主线交通运行的主要原因。文中以交通流参数调查为基础,应用统计分析方法,对高速公路合流区的交通量及组成、车速和车头时距进行分析,提出了基于后侵入时间(PET)的冲突严重性判别方法,建立了基于负二项分布的交通冲突预测模型,并结合交通冲突数和冲突率对合流区的安全性进行分析。结果表明,合流区各车道的车头时距与爱尔朗分布拟合较好,外侧2条车道的车速服从正态分布;严重冲突、一般冲突和轻微冲突对应的PET阈值分别为1.23、2.50和4.44s;合流区交通冲突的发生与交通量、大型车比例、速度差及车道位置等显著相关;根据安全水平可将合流区划分为安全、危险及两者之间3组。     

基于多传感器融合的排队长度检测系统设计

提出了一种基于多传感器信息融合的交通路口排队长度检测方法,该系统以无线地磁车辆检测器作为数据检测来源,基于无线传感器网络,构建了一种互联感知的分布式检测系统.系统以多检测节点协同工作的模式,由点到面,实现排队长度等深度路交通流信息获取,为交通信号控制系统提供准确的路网交通流数据.系统基于交通流特性建立数学模型,采用无线地磁车辆检测器及多传感器融合算法实现交通路口各方向排队长度检测.可实现红灯期间实时排队长度检测及绿灯放行期间队首位置判别及实时排队长度检测.通过绿信比优化,均衡各相位绿灯时间的分配,对提高道路通行能力有重要意义.     

基于ADAS联网时空数据的路段交通参数估算模型

交通参数实时获取是道路交通管控的重要基础。针对固定检测器观测范围受限和浮动车数量需求大的问题，研究了1种利用车载ADAS联网数据进行路段交通参数估算的方法。通过分析车载ADAS感知的前向目标参数与交通参数的关系，结合广义交通量定义，并考虑多车道条件下ADAS车辆及其邻近前车的相对运动变化特性，建立了1种非稳态交通条件下的交通参数估算模型。在仿真实验环境下获得定参数据集和验证数据集，完成对模型的参数标定和验证，并探讨时空分辨率和ADAS车辆渗透率对模型估算精度的影响规律。基于实验数据分析，结果表明，时间分辨率降低5 min，所提模型估算误差平均减小3.4%，降低时间分辨率可以提升所提模型的估算精度；空间分辨率降低500 m，流量和密度的估算误差平均减小1.68%，却可能导致速度估算误差平均增加5.19%；ADAS车辆渗透率的增长可以增强估算交通参数和观测交通参数在路段时空区域的契合程度。在ADAS逐渐装车应用的背景下，所提的交通参数估算模型可快速、精准获取路段连续时空范围内的交通量信息。      

基于交通预测的多态交通流信号控制

为解决现有信号控制方法对多态交通流交叉口适应性不足的问题,通过在交叉口设置多功能进口车道和车辆检测器、车道控制器等硬件设施,进行了短时交通流预测基础上的多态交通流条件下交叉口信号配时优化研究。根据交通量预测数据,建立信号控制延误估计模型,以交叉口总延误最小为优化目标选取多功能车道流向,根据每相位最大排队长度逐步优化绿灯时长并实施信号控制。短时交通预测以小波分析为基础,采用RBF神经网络及Markov链分别预测交通流的稳态与随机部分。使用VISSIM软件对设置多功能车道的交叉口多态流信号控制方法进行了交通仿真。分析结果表明：该方法可有效降低行车延误,提高交叉口服务水平。     

高速公路施工区交通特性分析

对高速公路施工区的控制区进行了划分,明确了施工区各控制区的主要功能及特征。施工区车辆运行特性表现为合流车辆会造成施工区交通流重分布、超车道车辆优先通行以及合流的强制性等。在大量交通调查的基础上,对施工区行车道、超车道、合流车道的车头时距分布,各控制区的地点车速的频率分布、空间分布．车道占有率以及车辆汇入特征进行了深入分析。     

基于稳定性和宏观交通流模型的车辆路径规划

为了提升车辆的安全性和能量利用率，从路径规划的层面出发，针对避免车辆遇到极端工况及低效率工况的问题，提出将车辆稳定性判据模型和交通流模型相结合的方法来规划车辆路径，使得车辆在路面湿滑情况下实现快速、安全的行驶。使用交通流模型预测车辆未来将要面临的交通环境变化，再使用稳定性判据模型评估未来交通的安全性，以便为混合动力车辆规划出最快且最安全的路径。具体来讲，为了预测混合动力车辆未来将要面临的车速及车流密度的变化，使用通量矢量分裂格式求解广义Aw-Rascle-Zhang（GARZ）宏观交通流模型。此外，使用驾驶人在环仿真平台PreScan，收集了同一驾驶人在不同车速及不同相对前车距离时给出的前轮转向角响应。基于前轮驱动（FWD）前轮转向（FWS）车辆和全轮转向（AWS）分布式驱动车辆（DDV）的Simulink模型，给出了不同前轮转向角对应的轮胎力饱和因子（δ_TFSC）响应。使用人工神经网络训练不同车速和车流密度对应的δ_TFSC，建立了车辆的稳定性判据模型。使用新建立的稳定性判据模型对交通流模型预测的参数（车流速及车流密度）进行稳定性评估。然后，基于以上的方法优化了车辆行驶路径，以确保车辆在湿滑路面上的行驶安全。最后，使用US-101真实交通流数据来验证交通流模型的预测结果。经实例验证得出：交通流模型与车辆横向稳定性判据模型相结合可以从路径规划的层面保证车辆安全行驶并提升交通系统的通行效率。     

城市道路车道宽度对通行能力的影响分析

首先介绍了饱和流量的计算方法,通过对交通调查数据进行回归分析,得出车流量与车头时距的函数关系,计算出不同车道宽度对应的饱和车头时距。在饱和车头时距与车道宽度的对应关系的基础上,分析了车道宽度对饱和流量的影响,给出了不同车道宽度的折减系数,为城市道路设计车道宽度的选择提供了理论基础。     

Towards lane-level traffic monitoring in urban environment using precise probe vehicle data derived from three-dimensional map aided differential GNSS

Today's urban road transport systems experience increasing congestion that threatens the environment and transport efficiency. Global Navigation Satellite System (GNSS)-based vehicle probe technology has been proposed as an effective means for monitoring the traffic situation and can be used for future city development. More specifically, lane-level traffic analysis is expected to provide an effective solution for traffic control. However, GNSS positioning technologies suffer from multipath and Non-Line-Of-Sight (NLOS) propagations in urban environments. The multipath and NLOS propagations severely degrade the accuracy of probe vehicle data. Recently, a three-dimensional (3D) city map became available on the market. We propose to use the 3D building map and differential correction information to simulate the reflecting path of satellite signal transmission and improve the results of the commercial GNSS single-frequency receiver, technically named 3D map-aided Differential GNSS (3D-DGNSS). In this paper, the innovative 3D-DGNSS is employed for the acquisition of precise probe vehicle data. In addition, this paper also utilizes accelerometer-based lane change detection to improve the positioning accuracy of probe vehicle data. By benefitting from the proposed method, the lane-level position, vehicle speed, and stop state of vehicles were estimated. Finally, a series of experiments and evaluations were conducted on probe data collected in one of the most challenging urban cities, Tokyo. The experimental results show that the proposed method has a correct lane localization rate of 87% and achieves sub-meter accuracy with respect to the position and speed error means. The accurate positioning data provided by the 3D-DGNSS result in a correct detection rate of the stop state of vehicles of 92%.     

基于特征熵权与样本加权的大跨桥梁多车道交通荷载聚类模型

为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要，研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先，基于实测交通流数据，按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本，选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征；其次，改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性，即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性，同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值，以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响；最后，通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载，分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明：改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上，对交通流状态划分具有良好的适用性；通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显，其占有率也大不相同，同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好；同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大，其变异系数均在0.2以上，尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后，这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有效、准确的，对相关大跨桥梁结构安全及耐久性评估有一定的参考价值。     

Vision-based fusion of robust lane tracking and forward vehicle detection in a real driving environment

With the goal of developing an accurate and fast lane tracking system for the purpose of driver assistance, this paper proposes a vision-based fusion technique for lane tracking and forward vehicle detection to handle challenging conditions, i.e., lane occlusion by a forward vehicle, lane change, varying illumination, road traffic signs, and pitch motion, all of which often occur in real driving environments. First, our algorithm uses random sample consensus (RANSAC) and Kalman filtering to calculate the lane equation from the lane candidates found by template matching. Simple template matching and a combination of RANSAC and Kalman filtering makes calculating the lane equation as a hyperbola pair very quick and robust against varying illumination and discontinuities in the lane. Second, our algorithm uses a state transfer technique to maintain lane tracking continuously in spite of the lane changing situation. This reduces the computational time when dealing with the lane change because lane detection, which takes much more time than lane tracking, is not necessary with this algorithm. Third, false lane candidates from occlusions by frontal vehicles are eliminated using accurate regions of the forward vehicles from our improved forward vehicle detector. Fourth, our proposed method achieved robustness against road traffic signs and pitch motion using the adaptive region of interest and a constraint on the position of the vanishing point. Our algorithm was tested with image sequences from a real driving situation and demonstrated its robustness.     

城市公交车与社会车辆混合流速度模型及交通运行状态分析

为了精确解析城市公交车和社会车辆混合运行的状态,在基本路段车速模型适用性分析的基础上,引入公交车流量、社会车辆流量、公交车比例等参数,建立了改进的混合机动车运行速度模型,分别选取单向二车道和单向三车道路段进行交通试验调查,采用Metrocount 5600气压管式车辆分型系统进行数据采集并用于改进模型的参数标定,并分别建立了2种车型的速度差模型,提出了路段混合车流3种不同交通运行状态的评价方法。研究结果表明：同等车流量情况下,不同公交车比例对社会车辆速度的影响表现为3个显著的变化区间;随着路段饱和度的增加,社会车辆和公交车之间的速度差呈现出从几乎不变、快速缩小到接近于零3个较为明显的运行状态;考虑车流组成中公交车比例的变化可以细化路段车流畅通状态、拥堵形成状态以及拥堵状态的判别。     

基于毫米波雷达组群的全域车辆轨迹检测技术方法

高精度车辆轨迹数据对于高速公路交通管理和智慧服务具有非常重要的研究及应用价值，然而现有的车辆轨迹感知技术难以获得全域全时车辆轨迹数据。为此，提出一种基于毫米波雷达的全域车辆轨迹跟踪技术方法，该方法包括：雷达原始数据获取及适配、轨迹数据清洗及降噪、道路线形感知及还原、车辆轨迹匹配及拼接。其中，雷达原始数据获取及适配通过构建雷达帧数据适配表将雷达数据格式标准化，并通过构建的轨迹可信度评价指标K，剔除镜像车辆轨迹数据，进而基于历史行车轨迹的统计学特征，采用聚类方法还原道路线形，最终通过雷达群组间车辆轨迹特征分析及匹配拼接，实现设备内部及跨设备对车辆轨迹的持续跟踪。利用载波相位差分技术(Real-time Kinematic, RTK)和基于无人机航拍视频定位技术分别对单车及多车轨迹跟踪精度进行检验。研究结果表明：在单目标跟踪状态下，系统的纬度偏差均值为-0.284 m，经度偏差均值为-0.352 m，纬度误差均值为0.712 m，经度误差均值为0.539 m；在多目标跟踪状态下，系统丢车率约为8%，轨迹定位与真实位置偏差均值为0.990 m，具备良好的轨迹跟踪精度。该方法为未来从更加宏观的范围内研究个体驾驶行为风险转移分析、微观水平的驾驶风险的时空演化提供了数据支撑。     

基于轨迹数据的危险驾驶行为识别方法

连续的跟驰行为和换道行为是驾驶行为的主要构成部分，对交通拥挤和交通事故有着重要影响。通过无人机视频拍摄和图像处理方式，提取了曹安公路沿线的2个交叉路口间正常交通流状态下共600条多车高精度轨迹数据。首先，考虑车辆类型对驾驶行为产生直接的影响，分析了大车和小车的车辆轨迹特征变量分布的差异性，包括速度、加速度、碰撞时间倒数、车头时距等，在标记危险驾驶行为的过程中考虑车辆类型的影响。其次，针对不同的车辆类型，利用修正碰撞裕度对跟驰行为和换道行为进行风险性评估，将其划分为安全型和风险型。根据风险型行为发生的顺序以及持续时间，评估驾驶人的整体驾驶状态是否危险，作为危险驾驶行为识别的样本标记。分别利用离散小波变换和统计方法提取车辆轨迹的关键特征参数，为了提高模型识别效率，将关键特征参数进行排序，从而确定最优判别指标；最后，利用轻量梯度提升机（LGBM）算法对危险驾驶行为进行识别，并与随机森林、多层感知器、支持向量机等算法在精度上进行比较。研究结果表明：在上述研究条件下，LGBM算法对危险驾驶行为的理论识别率最高可达93.62%，可以实现基于机器学习算法的危险驾驶行为的高精度自动识别，该结果对于智能驾驶辅助系统的设计、道路交通安全决策的制定具有显著的意义。     

基于仿真分析的高速公路车辆当量换算系数研究

研究基于对VISSIM仿真模型参数系统地校核与标定,遵循动态空间理念,凭借仿真演示分析了各类车辆对交通流的影响程度,提取VISSIM仿真MOEs数据库中的车辆记录资料,应用车头时距法对当量系数进行了统计分析。研究表明,各种车型的当量系数与运行条件如车道数、限制速度、交通流量等存在一定的相关性,是车辆性能、道路条件、交通组成、交通管制措施和超车选择行为、超车机会等方面的协同作用的集中体现,其值的确定原则上不具有普适性,应该基于特定条件下进行针对性分析,以期科学合理地确定拟建道路的建设规模与道路等级。