网联自动车混行状态下信号交叉口通行能力分析

车头时距是表征交叉口通行能力的主要参数。为探讨网联自动车混行状态下交叉口的通行能力,通过网联自动车跟驰模型推导通过停止线的安全车头时距,分析混行状态下4种跟驰行为,针对是否考虑前车类型,基于概率模型构建混合交通流背景下交叉口通行能力模型,通过参数标定分析网联自动车速度、车头时距、渗透率及信号控制对交叉口通行能力的影响,其中人工驾驶车辆的相关参数和模拟场景中涉及的数据均为实测所得。结果表明,网联自动车速度增加、车头时距减小、渗透率增加、不考虑前车类型都会提升交叉口的通行能力,混合交通流背景下提升交叉口通行能力的根本原因在于车辆通过停止线的均衡态车头时距减小;交叉口受信号控制时的均衡态车头时距越小,通行能力降低幅度越显著。     

基于车路协同环境的信号交叉口车速引导方法

针对现有的车速引导模型存在未综合考虑车辆跟驰行为、引导场景划分较粗略等问题，研究了4种基于车路协同环境下实时优化各车的车速引导模型。对车辆进行所属车辆列队划分，考虑车速引导影响对FVD跟驰模型进行改进。以车辆列队为引导单元，将车辆可能面临的交通状况细分为8种引导场景，以引导车辆不停车或少停车通过交叉口为目标，直接优化车辆加/减速度，建立车辆列队后车根据改进的跟驰模型计算目标跟驰加/减速度，并与头车组成列队以同一目标车速通过交叉口停车线的4种车速引导模型。以南昌市海棠北路/枫林西大街交叉口为例进行仿真验证，结果表明，所提出的车速引导模型能使车辆行程时间减少18.9%，最大排队长度减少58.8%，延误减少60.8%，燃油消耗减少36.4%，且适用于不同交通饱和状态，对提高信号交叉口通行效率和减少车辆燃油消耗有显著效果。      

基于分子动力学的跟驰特性及其模型

为更好地研究车辆跟驰特性,缓解道路交通拥堵,在车辆跟驰行为受前导车和道路环境等影响的基础上,将单车道道路虚拟为一维管道,道路上的跟驰车辆抽象成相互作用的分子。考虑需求安全距离和期望速度2个影响因素,基于分子动力学构建车辆相互作用势和分子壁面势函数,并建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型,给出跟驰车辆的加速度模型。在实际交通环境中建立视频采集试验路段,采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得模型所需数据,并将数据分为两部分,一部分用于参数标定,其余用来模型验证。将车辆运行状态分为常态行驶、起动加速和减速停车3种。根据实测交通数据分别对3种车辆运行状态下的经典GM模型和分子跟驰模型进行参数标定,选取3种不同运行状态下的试验数据各3组,代入标定后的分子跟驰模型与经典GM模型计算模型输出加速度,并与实测加速度进行误差分析对比,结果表明,分子跟驰模型输出加速度与实测加速度之间的误差,总体上比经典GM模型要小,而且根据绝对误差方差显示,分子跟驰模型较经典GM模型稳定性更高。选取有代表性的一组跟驰过程进行数据绘图,对比可以看出分子跟驰模型输出加速度与实测数据变化趋势几乎一致,其拟合效果比经典GM模型更好。     

基于时变期望车距与最大车速的跟驰模型

为了精确模拟城市交通网络中行驶车辆之间的跟驰行为,在研究跟驰状态下车辆行驶特性的基础之上,考虑车辆行驶的最大限制速度和前车速度,对基于最大车速的广义力模型进行改进.改进的跟驰模型将处于跟驰状态的车辆与前车之间的期望车间距看作是与前车、目标车车速相关的时变量.将该模型与基于最大速度的广义力(GF)模型分别用于模拟车辆跟驰过程,与实测数据进行图表对比分析,表明该模型的仿真结果更接近实际的交通流特性.     

车辆跟驰模型参数标定中的性能指标选择

为揭示性能指标选择对跟驰模型参数标定结果产生的影响,基于美国I-80公路实测数据,针对Gipps,IDM和Newell三个主流跟驰模型,通过选取不同的性能指标参数,以绝对误差RMSE和相对误差U系数作为目标函数分别对上述3个跟驰模型的参数进行标定,并对标定过程中误差产生的原因进行定性及定量的分析。结果表明:在选择性能指标标定跟驰模型参数效果方面,车头间距优于跟驰车速度;此外,在优化求解过程中发现,单个观测间隔内跟驰车行驶过的位移是最基本的物理量;相对于跟驰车速度,选择车头间距作为性能指标参数虽然在一定程度上降低了单个间隔内跟驰车行驶位移的拟合度,但却保证了实测数据从整体上更准确地表征车辆的跟驰过程;因此,车头间距时间序列能够更好地代表跟驰车的跟驰运动行为,以车头间距作为性能指标对跟驰模型参数进行标定能够提高模型的可靠性和准确性。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型

为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为，以更加精确地进行车辆的运动决策，建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础，首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性，然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进，改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上，构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响，由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取，因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外，在模型参数标定过程中，通过对NGSIM数据进行筛选，得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据，共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据，并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果，选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较，并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标，结果表明，建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度，适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为，可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。     

基于侧向车辆影响的跟驰模型建模及仿真

应用实际交通数据对现有的2种跟驰模型进行模拟验证,结果显示,其与实测数据均存在一定误差.之后通过分析车辆在跟驰状态下行驶所受影响因素,结合驾驶员心理,在优化速度模型的基础上结合侧向车辆的影响因素建立新的交通流跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了模型的稳定性条件,分析结果表明,模型稳定性受侧向邻车行驶状态的影响,侧向影响越小,模型稳定性越好.通过西安市某路段的交通数据对新模型进行了验证,结果表明,相对于优化速度模型,新模型仿真结果更贴近实测交通数据,均方差降低62.89%,最大绝对误差降低66.39%,最小绝对误差降低33.4%.      

无信号交叉口仿真模型参数标定优化与验证

为优化与验证微观交通仿真模型的微观参数标定方法,结合已有研究针对仿真模型全局参数与局部参数的讨论及对标定结果不同取值方式进行交叉组合,形成4种新的微观仿真模型参数标定方法,并选取等权无信号交叉口作为仿真场景进行分析验证。基于VISSIM仿真平台建立微观仿真模型,以通行能力作为校核指标,敏感性分析选取6个对校核指标影响较大的微观仿真模型参数作为局部参数标定对象,并通过遗传算法进行优化迭代。选取偏差在4%以内的参数组合方案作为标定结果取值分析对象,针对标定结果聚类递归取值选取分散度作为描述参数集中程度的指标。实测交叉口交通数据进行交叉验证试验,对比了4种参数标定方法模拟校核指标的精度,分析了不同全局参数标定方法以及标定结果不同取值方式对微观参数最终标定结果的影响。结果表明:工程实测获取全局参数标定的仿真模型更符合城市车辆实际运行特性,标定结果聚类递归取值能有效提升模型参数标定结果的可移植性;实测全局参数结合聚类递归获取局部参数的方法最为有效,可作为微观交通仿真模型参数标定方法优化研究方向,且为无信号交叉口微观交通仿真模型构建提供基础标定参数。     

交叉口混合交通流跟驰行为研究

为了研究机动车流和非机动车流在交叉口交通信号灯影响下的过街跟驰情况,文章对西安市南稍门十字以及小寨十字进行了观测与记录,采用录制视频的方式,观测了在一个交通信号灯周期内车流的过街跟驰情况,采集并分析数据后,针对机动车流的跟驰行为构建了基于安全距离的跟驰模型,通过分析可以看出,在交叉口处机动车和非机动车过街行为受行人和机动车流影响较大,转向车流与直行的车流也会互相影响。     

基于车头间距变量的通行能力理论模型

从车头间距构成的理论分析入手,考虑了跟驰时间变量和车速随机分布的特性,建立了跟驰时间模型和车头间距随机项模型,进而建立了改进的车头间距模型,在此基础上建立了改进的通行能力模型,以《HCM2000》中的高速公路临界速度数据作为评定标准标定模型的参数,并计算确定理论通行能力值,该值与《HCM2000》中的通行能力值相差很小,证明该模型能够拟和实际的道路交通流情况,同时分析了最大跟驰时间和速度均方差对通行能力的影响,最后采用城市主干道的调查数据对模型进行了标定和验证,验证结果表明,该模型经过标定后可以拟和城市道路的交通流状况,进一步说明了模型的实用性。     

车辆跟驰行为建模的回顾与展望

系统地回顾了跟驰理论60年的发展历程,依据建模思想将跟驰行为模型分为交通工程角度和统计物理角度。交通工程角度的跟驰模型包括刺激-反应类、安全距离类、心理-生理类及人工智能类模型;统计物理角度的跟驰模型包括优化速度模型、智能驾驶模型和元胞自动机模型。针对各类模型分别阐述了其建模思路、模型结构、参数标定及其扩展研究。最后,展望了跟驰行为建模的发展趋势与研究方向,为建立适合中国交通流特点的跟驰模型提供参考。     

基于自然驾驶数据的中国驾驶人城市快速路跟驰模型标定与验证

为了评估既有跟驰模型在仿真中国驾驶人跟驰行为方面的表现,对5种代表性跟驰模型进行参数标定与效果验证。基于"上海自然驾驶研究项目"采集的60位驾驶人、累计超过16万km的实际驾驶行为数据,根据雷达、车辆总线数据自动提取2 100个城市快速路稳定跟驰行为片段;采取5-折交叉验证法划分标定与验证数据集,即将每位驾驶人的50个跟车片段随机划分成5个不相交的子集（每个子集包含10个跟车片段）,其中4个子集作为标定数据集,剩下的1个作为验证数据集,依次轮换标定数据集与验证数据集5次,展开5次模型标定与验证。基于标定数据集,采用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery、Gipps、智能驾驶人、全速度差（FVD）以及Wiedemann模型进行参数标定;基于验证数据集,评估5种模型在预测两车间距方面的精度。结果表明：FVD模型在5种模型中表现最佳,具有最小的误差（21%）和误差标准差;相对于微观交通仿真软件VISSIM中所采用的Wiedeman模型,FVD模型具有精度高、易于标定、对不同驾驶人鲁棒性强3个优势,更加适应于仿真中国驾驶人的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路交通环境特征的跟驰模型及微观交通仿真系统具有重要价值。     

基于VSP分布的车辆跟驰模型的油耗测算对比研究

利用GPS收集了大量北京市快速路上车辆跟驰状态下的驾驶行为数据.以GPS采集的行为数据为前车驾驶数据,采用不同车辆跟驰模型来模拟并输出后车的跟驰行为.对连续的瞬时速度按照60s集成并且划分平均速度区间,在同速度区间内对比分析了不同跟驰模型输出的机动车比功率(VSP)分布与真实分布的差异.其后,利用车载油耗仪收集实测的逐秒油耗数据,采用基于VSP分布的油耗测算方法,测算并对比了不同跟驰模型的平均油耗率和油耗因子与真实油耗的差异.研究发现前后车全速度差是车辆跟驰模型中的关键参数,其能明显提升仿真跟驰行为VSP分布的准确性,进而更准确地测算车辆跟驰状态下的燃油消耗.     

雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为研究

雾环境下驾驶人行车与正常天气相比，在低能见度下视觉参照物较少，驾驶人更倾向于跟驰行驶。为研究雾环境下高速公路驾驶人跟驰行为，以真实雾环境下实车试验方式，选择多条高速公路作为试验路段，以Smart Eye眼动仪获取车辆在雾环境下高速公路驾驶人视觉参数，包含驾驶人注视区域、注视角度、注视持续时间、瞳孔直径、扫视速度以及扫视幅度等，以归一化方法对驾驶人注视重心进行分析，研究不同能见度下驾驶人的跟驰需求，并通过对雾环境下上述视觉参数进行规律总结。对雾环境下驾驶人跟驰特性进行统计及分类，将跟驰行为划分为主动、半主动、半被动以及全被动跟驰；通过分析雾区低能见度下驾驶人跟驰行驶条件，引入多维偏好理论及后悔理论，进行驾驶人跟驰决策模型构建，并基于差分法对模型进行参数标定及验证。研究结果表明：驾驶人在1次跟驰动态过程中，正常车道保持时驾驶人扫视速度较低，而当处于车道调整时，驾驶人扫视速度存在较大波动，且平均扫视速度较高，低能见度下驾驶人注视点转移速度27.0 （°）·s^-1明显低于晴好天气的52.0 （°）·s^-1；驾驶人在跟驰过程中，能见度对驾驶人跟驰时的视觉特征有显著影响，通过跟驰模型构建可为后续雾环境下车辆跟驰前后车距及车速预测提供理论支撑。     

基于Synchro的畸形交叉口非对称配时优化研究

介绍了信号配时模型的现有研究成果及Synchro仿真系统中的信号配时优化模型、用于延误计算的百分比延误方法(PDM)模型、停车次数计算模型、通行能力计算模型和服务水平模型;以重庆市临江门交叉口为例,在调查实际数据的基础上,结合进口道调整对当前信号配时方案进行了优化研究.经过Synchro系统优化后,该交叉口各项评价指标...     

基于行程时间累积分布曲线的微观交通仿真模型参数标定

仿真模型参数标定是微观交通仿真技术科学应用的前提,以单个集计点作为校核目标制约了参数标定结果的可移植性。将校核对象拓展为多点组成的曲线,提出以行程时间累积分布曲线作为校核对象的模型参数标定思路,并结合动态时间规整算法(DTW算法)重新设计校核目标函数,提出基于Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)、信息熵的标定结果有效性判定方法,优化微观仿真模型参数标定流程。然后以信号交叉口为仿真场景,应用遗传算法分别开展模型参数单个集计点校核标定和多点曲线校核标定的试验对比研究。结果表明:(1)与单个集计点标定方法相比,曲线标定方法输出的行程时间累积分布曲线与实测曲线相似度和K-S检验结果均更好,说明多点曲线标定方法标定结果精度更高;(2)仅用均值点去标定模型参数,模拟输出的行程时间累积曲线会存在多种分布,并不能刻画车辆通过交叉口的运行特征,均值标定方法多为一种组合优化问题,只考虑了模拟仿真结果与实测值的误差,并没有考虑实际车辆运行特性,因此并不能说明标定结果的有效性;(3)曲线标定方法比均值标定方法的标定参数集分布更集中,更符合实际驾驶行为特性,由此论证了曲线标定方法的有效性,同时选取试验外新交叉口验证了曲线标定方法得到参数标定结果的可移植性。     

对智能驾驶员模型的改进及其应用

传统的跟驰模型在自由流附近不能得到车辆以自由流速度行驶的结论,分段描述的模型解决了这个问题,却破坏了模型的统一性和简单性.智能驾驶员模型(IDM)能够以较少的参数和统一的形式描述从自由流到拥堵流的车辆行为.然而IDM模型在期望距离非负和反应时间问题上存在缺陷,改进了这2点不足.并在分析模型特性的基础上采用北京实测数据,标定了该模型,并应用这个模型研究了快速路出口车队遇到下游信号灯路口后排队和拥堵的产生机制.     

对智能驾驶员模型的改进及其应用

传统的跟驰模型在自由流附近不能得到车辆以自由流速度行驶的结论,分段描述的模型解决了这个问题,却破坏了模型的统一性和简单性.智能驾驶员模型（IDM）能够以较少的参数和统一的形式描述从自由流到拥堵流的车辆行为.然而IDM模型在期望距离非负和反应时间问题上存在缺陷,改进了这2点不足.并在分析模型特性的基础上采用北京实测数据,标定了该模型,并应用这个模型研究了快速路出口车队遇到下游信号灯路口后排队和拥堵的产生机制.     

全设置连续流交叉口信号配时及延误模型

为了解决连续流交叉口车辆多次停车问题，提出了各流向车辆在所遇第2条停车线处不用停车的优化控制策略。通过协调主预信号配时，调整信号控制相位相序方案，促使车辆直接通过所遇第2条停车线，使得左转车辆停车次数由3次减少到2次或者1次，直行车辆停车次数由2次减少到1次。分析各流向车辆到达-驶离图式，构建左转车流在所遇第3条停车线处的延误计算模型，结合Webster经典模型，给出连续流交叉口整体延误计算模型，其计算结果与VISSIM仿真结果基本一致。推导给出车辆不二次停车、车车不冲突以及连续流交叉口自身交通组织等因素所需满足的约束条件，以交叉口车均延误最小化为优化目标，构建连续流交叉口主预信号协调配时优化控制模型，并设计了4种交通场景以验证不同情况下的效益改善情况。研究结果表明：通过信号协调减少1次停车，能够降低50%以上的车均延误和车均停车次数；根据各转向交通量所占比例选择合适的车道分配方案有助于提升连续流交叉口通行效率；在2种策略下交叉口车均停车次数分别为0.88~1.05、0.59~0.77，与已有控制策略约2次车均停车次数相比，明显降低了连续流交叉口车辆停车次数。研究成果可为连续流交叉口控制提供新的视角，对交叉口通行效率的提升效果也更加显著。     

基于元胞自动机模型的路侧停车行为对交通流的影响研究

针对路侧停车带来的进出停车位排队延误、低速巡游降低通行效率、过量停车加剧交通负荷等问题,研究了路侧停车对路段动态交通流的影响分析方法。基于视频识别算法,提取路侧停车车辆在驶入车位过程中的运行轨迹和速度波动数据,解析路侧停车过程中的驶入行为特性,并按照行为差异将停车车辆停车全过程细分为进入路段、寻找车位、找到车位、驶入车位、静止停放、驶离车位、汇入路段和错失车位8类状态;分别依据停车车辆和通行车辆的实际驾驶行为,从跟驰特征、速度矫正、换道规则和位置更新等方面对路侧停车元胞自动机模型进行了改进;在选择目标车位时综合考虑了步行至目的地时间和驶入车位耗时2个要素。与常规通行车辆相比,深入分析了停车车辆提前换道和停车完后汇入路段行为对后车的影响。基于实际交通流数据对仿真模型进行参数标定,经验证,模型拟合度为77.6%;仿真分析了在差异化的停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力和延误时间的影响规律。结果表明:固定的巡游速度和停车需求强度下,道路延误时间随道路交通量先增加后减少;在低停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力影响微弱,在高停车需求强度下,当巡游速度从30 km/h降低至20 km/h,外侧车道饱和流量降低500 veh/h,最高延误时间增加105 s。