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。     

高速公路隧道出口与互通出口最小净距研究

针对高速隧道出口与互通出口净距过小时易在互通出口附近导致发生交通事故的问题,对高速公路隧道互通的最小净距进行了研究。在分析隧道互通出口净距影响因素的基础上,通过分析隧道出口与互通出口之间车辆行驶主要过程(包含明适应、车辆加速、标志判读、车辆换道过程),建立了高速公路隧道互通出口最小净距模型。对模型中基本路段和隧道出口的运行速度、明适应时间等关键参数进行了实测数据调查分析。根据互通不同出口方式和主线车道数,确定了不同车型的换道次数。采用双曲正切函数换道模型确定了换道所需距离。最后,在综合各种影响因素的基础上,提出了净距充裕和不足2种条件下的隧道互通出口最小净距的建议值。研究结果表明:高速公路隧道互通出口最小净距与路段和隧道出口的运行速度、主线的设计速度和车道数、出口形式等因素相关。     

基于稳态转向特性的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性,分析了车辆在高速状态下的转向特性并对换道轨迹曲线的最大曲率进行限制,以防止车辆在换道过程中出现侧滑现象,分析了交通车对换道安全性的影响,利用多项式函数进行换道轨迹规划,以车辆侧向加速度和换道时间为换道优化函数的优化变量,建立了基于稳态转向特性和换道安全距离的换道模型。利用MATLAB和CarSim软件对换道轨迹进行仿真分析,结果表明,该换道轨迹规划方法能够安全平稳地实现智能车辆的换道行为。     

换道操作对智能车辆乘客舒适性的影响研究

乘坐舒适性是决定乘客对智能车辆接受度的重要因素之一。为了提升智能车辆的舒适性,服务智能驾驶控制算法的设计和优化,开展了基于乘客主观感知的实车乘坐舒适性试验,试验中驾驶人驾驶传统车辆执行多次换道操作,获取了60名被试乘客对换道操作的舒适性评价数据,并采集了车辆的运动数据。选取换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度、横向最大加加速度、横向加速度转换幅值以及横向加速度转换频率这5个车辆运动参数作为研究对象。采用二元Logistic回归单因素分析法分析了这5个车辆运动参数对乘坐舒适性的影响,采用接收者操作特征(ROC)曲线分析法为不同晕车易感性的乘客分别确立了这5个车辆运动参数的舒适性阈值,并根据岭回归分析法确定了不同参数对乘坐舒适性的影响权重。结果表明：所选取的5个车辆运动参数对乘坐舒适性具有显著影响,易晕乘客的舒适性阈值小于不易晕乘客的舒适性阈值,在换道过程中,换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度和横向加速度转换幅值是影响乘坐舒适性的主要因素。最后根据车辆运动参数和乘客生理特征参数建立了基于动态时间归整(DTW)和K最近邻(KNN)算法的乘坐舒适性预测模型,该模型对乘坐舒适性的预测准确率为84%,可用于智能车辆控制算法的舒适性判断。     

数据驱动的驾驶员换道行为分析与预测综述

换道是一种具有极高风险的驾驶行为,许多交通事故发生在换道过程中,相邻车道车辆的突然换道行为会产生很大安全风险并影响车辆的乘坐舒适性,对周围车辆的换道行为进行预测对驾驶辅助系统和自动驾驶汽车都十分必要。随着V2X(Vehicle-to-Everything)技术、5G技术的快速发展,车辆可以从周围环境中获得更多信息,使换道行为预测成为可能。文中对换道意图的产生及换道过程进行分析,将换道过程分为换道意图产生阶段、换道准备阶段和执行阶段,总结将车辆上各种传感器获得的车辆速度、加速度、位置、方向盘转角等信息及通过V2X技术从交通环境中获得的信息用于换道行为预测的主要方法。目前许多研究采用机器学习方法,按照所使用的数据类型可分为基于驾驶员生理活动信息的方法和基于车辆CAN总线信息、运动学及其与周围车辆运动关系信息的方法,也有研究将二者相结合。数据驱动的换道行为预测方法也可用于车辆的主动换道决策和执行过程,强化学习(RL)算法可以从真实数据中学习决策和驾驶行为,而这些对于传统的基于规则的方法来说基本不可行,故其在研究车辆主动换道时被广泛使用。     

基于交通状况及行驶速度的高速公路换道时间研究

换道行为是影响高速公路运营安全的重要因素之一,而换道时间为交通安全分析模型中的关键参数,在换道时间标定中应考虑不同交通状况和不同行驶速度的影响。为此,在交通状况不同的多条高速公路进行了一系列的现场实车试验,通过行车记录仪采集连续的行车视频,采用计算机视觉技术中的Canny算法识别行车视频图像中的车道边缘线,获取精确的车辆轨迹与车道边缘线的偏移值,实现对车辆换道行为的准确识别。根据车载辅助驾驶装置记录的试验车辆换道时的行驶速度,以及换道影响区域内试验车辆邻近的各种车辆,对车辆换道时所处的不同交通状况和行驶速度组合条件下的车辆换道时间进行分析研究。结果表明:不同交通状况下的高速公路换道时间均服从对数正态分布;换道时间与车辆换道影响区域内的交通状况存在显著联系,车辆在处于低密度交通状况下的换道时间比在中、高密度交通状况下的换道时间长;当车辆在处于低密度交通状况和低行驶速度下换道时,换道时间比其他交通状况和行驶速度组合下的长,而在中、高密度交通状况下车辆的换道时间并不受车辆行驶速度的影响。本研究成果可为自动驾驶、微观交通仿真等相关模型的换道行为参数标定提供参考。     

智能车辆自由换道模型研究

针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题,以四段式车道变换理论为基础,提出一种新的车辆自由换道轨迹函数,并引入B样条理论对换道轨迹进行再规划,进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。该模型能够较好的解决传统车道变换模型存在的上述缺陷。给定车辆换道轨迹性能评价参数,利用Matlab仿真计算得到新模型产生的换道轨迹,并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。分析结果验证了该模型的正确性及有效性。     

城市道路指路信息对进口道车流交织长度及通行能力的影响

基于高速公路交织段的概念,结合城市道路间断流运行特征及路侧指路信息对交织车辆的影响机理,提出城市道路交叉口进口道车流实际交织长度的确定方法.根据道路交通设计特征及驾驶员变道行为特征分别确定了城市道路进口道交织段的起讫点.选取上海市典型交叉口对车辆换道行为及微观行车特征进行视频观测,共获得159个有效样本,分析了车辆换道决策点在信息指示标志附近的分布规律,结果显示,换道决策点在信息指示标志附近呈正态分布.结合指路信息的影响改进了现有交织段通行能力计算模型,比较了该交叉口三个典型断面的通行能力:停车线断面、交织段断面、路段断面,并指出随指路信息位置变化时交织段通行能力的变化趋势,据此提出指路信息最佳设置位置.     

基于换道起点和终点混合搜索算法的轨迹与行为特征研究

在交通流理论中的车辆换道特征研究领域,基于高精度交通流数据的车辆换道过程搜索算法是准确有效发挥高精度交通流数据价值的关键。依托NGSIM项目的高精度交通流数据,提出了基于车辆横向位移与速度的换道起点和终点混合搜索算法,并通过可视化对比进一步验证了该算法与已有算法在准确度上的优越性。对新算法所得的车辆换道过程进行了交通流特征参数分析,研究结果表明:以往研究低估了车辆实际换道持续时间;车辆换道持续时间受道路路段车流饱和度的影响;根据算法将车辆换道过程分前中后三段,前段持续时间和后段持续时间相对稳定;以车道线为界,车辆在跨越车道线前后的纵向位移之比大于1,且受道路路段车流饱和度影响。     

双向四车道高速公路出口减速换道视距探讨

对识别视距和双向四车道高速公路最不利车道横净距进行分析后，利用视距简化公式推算出双向四车道高速公路互通式立交出口识别视距所需圆曲线最小半径。通过对高速公路互通式立交出口驶出车辆的行驶规律和高速公路出口交通事故机理进行分析后，提出了“减速换道视距”的新概念，分析了减速换道的原理和数值推算过程，确定减速换道视距一般值为300 m、最小值为150 m。根据横净距及简化公式计算得出双向四车道高速公路左转曲线和右转曲线减速换道视距所需的圆曲线最小半径，给出了高速公路出口圆曲线最小半径建议值。研究结果可供技术探讨和研究参考，以期有助于分析高速公路互通式立交出口的视距需求和交通安全管理。     

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.     

路面破损情况下车辆行驶换道行为的建模

基于国内外学者对车辆换道微观行为的建模和仿真理论,提出了路面破损约束条件下道路交通车辆换道行为的建模方法。首先,进行了车辆因路面破损而换道的机理分析,计算了车辆不同情况下换道的常概率区和亚概率区;其次,提出了路面破损影响下换道的路径选择效益模型;最后,基于社会力模型思想,建立了车辆可选择换道属性的离散模型。     

基于长短期记忆网络的换道意图识别方法

准确识别周围车辆的换道意图将有助于自动驾驶系统决策,从而提升安全性和舒适性。提出一种基于长短期记忆（Long Short-term Memory,LSTM）网络的换道意图识别方法,能够较为准确地识别周围车辆的换道意图。该方法先通过构造收益函数来描述目标车辆（被预测的车辆）与其邻域车辆之间的交互关系,得到目标车辆左换道、右换道和车道保持的收益值,并将该收益值作为交互特征输入到意图识别网络;在意图识别网络中,引入注意力机制,通过网络自学习得到的权重对LSTM层各个时刻的输出加权求和,能够对编码信息进行有效利用,提高换道意图的识别性能;由于车辆的换道意图存在较强的前后依赖性,引入条件随机场（Conditional Random Field,CRF）,采用意图转移特征函数对各个时刻换道意图进行联合建模,并构建负对数似然损失函数作为整个网络的损失。为了验证所提方法的有效性,基于NGSIM数据集训练并评估模型。结果表明：所提方法对换道意图识别的准确率、宏观F1分数、测试集损失分别为0.916 4、0.874 6和0.168 3,均优于支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和LSTM模型。同时,所提模型对左换道和右换道的平均换道提前识别时间分别为3.08、2.33 s,综合换道提前识别时间为2.81 s,优于基线模型,能够为主车的决策提供充足的冗余时间。通过消融分析可知,引入的交互作用模块、注意力机制和条件随机场对准确率的贡献分别为0.012 2、0.004 3和0.011 0,印证了相关模块的有效性。最后由场景验证的案例可以得出,所提方法在准确率、稳定性和换道提前识别时间等指标上优于对比模型。     

隧道出口至主线收费站最小净距研究

针对我国隧道出口至主线收费站净距研究成果较少的现状,在分析驾驶人驶出隧道洞口后的驾驶行为的基础上,分析了隧道出口至主线收费站最小净距的影响因素,包括隧道出口驾驶人的明适应、变道准备、车道变换等主要影响因素,并建立这些影响因素的距离计算模型。其中为研究车道变换所需的距离,建立了满足车辆行驶特征的等速偏移余弦曲线换道模型。最后对各影响因素的距离进行了定性的分析,提出了隧道出口至主线收费站最小净距的建议值。     

用元胞自动机模型分析货运车辆对高速公路交通安全的影响

在NS模型的基础上，提出了一个高速公路双车道元胞自动机模型，考虑车辆超车换道行为，并设定发生交通事故的条件，以分析与衡量货运车辆对高速公路交通安全的影响。通过向交通流中混入不同比例的货运车辆，模拟了各种比例下的交通流运行状况，分析了货运车辆与平均速度、换道率、事故率等指标之间的关系。模拟结果表明，货运车辆会对高速公路交通流产生扰动作用，影响行车安全：随着货运车辆比例增大，交通流平均速度减小，换道率和事故率上升。     

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。     

微观仿真自主性车道变换模型

车道变换是一种复杂的刺激-反应行为,为了准确表示车辆变换车道的决策过程,克服现有模型的不足,重点考虑驾驶员特征和车辆类型对车道变换的影响,并将车道变换过程可划分为3个阶段,即车辆挟道意图的产生、换道可行性分析和换道的执行;引入随机效用理论描述换道需求的产生,建立了基于车道效用选择的自主性车道变换模型,利用视频处理软件获取大量车辆运行轨迹微观数据,采用极大似然估计法对构建的自主性车道变换模型进行了标定;最后,基于换道次数的仿真值与实测值,选取均方根偏差、均方根百分比偏差2个评价指标对车道变换模型的有效性进行了验证,误差指标小于10％,表明建立的自主性车道变换模型可以较好地描述车道变换复杂的运行行为.     

高速动态交通场景下自动驾驶车辆换道意图识别模型研究

为提高自动驾驶车辆在高速动态复杂交通场景下车辆换道意图识别精度和预判能力，提出了基于融合注意力机制的卷积残差双向长短时记忆（BiLSTM）识别模型。采用一维卷积神经网络提取车辆运动状态特征；将构造的特征向量作为BiLSTM输入信息；通过残差连接，解决多层BiLSTM易出现的优化瓶颈和梯度消失问题；利用注意力机制，调整残差BiLSTM不同时刻输出权重；应用Softmax函数计算驾驶意图概率。采用NGSIM高速公路数据集对模型进行验证，并与其他4种模型进行对比，结果表明：该模型对换道意图整体识别准确率最高，达到97.44%，在换道前2.5 s预测结果准确率达到90%以上，具有更好的识别精度和预判能力。     

山区高速公路隧道内换道区域设置方法研究

针对我国山区高速公路隧道与互通立交出口小间距路段车辆运行效率低、道路交通事故频发等问题,提出在隧道内设置车辆允许换道区域的方法.首先,对发生在隧道内的交通事故空间分布特征进行分析以确定隧道内可以单向设置变换车道的区域;其次,提出允许换道区域的交通标志版面设置方法和标线设置形式;然后,根据驾驶人行为特性计算得到在不同服务...     

互通式立交车辆分流选择行为概率模型

为系统分析互通式立交分流区驾驶人的分流选择行为特征,讨论驾驶人多项分流选择行为的随机复杂性,根据车辆换道方式及位置对驾驶人分流换道行为进行了定量描述,确定了模型选择树及线性效用函数。选取分流区车辆行驶速度、加速度、车型、匝道小时交通量、减速车道车头时距等特征变量,建立了驾驶人匝道分流与分流方式选择的两层Nested Logit概率模型。基于广河高速公路部分互通式立交分流区的雷达跟踪数据,采用分阶段估计法进行模型参数估计。根据t检验判断了特征变量的影响程度,对模型进行了优化。结果表明:互通式立交区分流选择行为受多种因素综合作用的影响;两层NL概率模型具有较高的预测精度。