基于驾驶行为分析的交通流中车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶行为分析的角度，对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述，提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响，以期正确地揭示出交通流的特性和本质。     

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。     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...     

考虑横向干扰的交叉跟驰模型研究

在传统跟驰模型的基础上,对车辆横向位置分布进行了实地调查,分析了周边交通场景对跟随车的横向干扰特性。引入最大转移速度和疏散路程参数,建立了交叉跟驰模型并进行了交通仿真。统计分析结果表明:行驶车辆横向位置分布基本符合正态分布,跟随车的行为变化与车辆偏离中心线的距离大小有关,交叉跟驰模型可以更加准确地反映实际道路交通场景。此模型的建立能够揭示车辆微观交互行为,对保障车辆运行安全和交通流稳定性具有重要的现实意义。     

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。     

跟车模型研究综述

车辆跟驰理论作为最基础的交通流理论分支,国外在这方面的研究已经持续了半个多世纪,随着智能交通系统(ITS)正蓬勃展开,司机行为和车辆运行特征是构建智能交通系统的基础,从微观角度研究司机、车辆在快速路中的行为特征,其成果将为防止车辆追尾事故、构建智能交通系统、实现交通仿真和估算通行能力提供理论基础。文章在认真分析国内外车辆跟驰理论领域研究的基础上认为,尽管现有的许多跟车模型已经应用于实践,但每个模型都存在或多或少的不足,综合评述已有的成果,发现已有的研究缺乏描述跟车行为的时间序列数据。     

利用因子分析选取车辆跟驰模型输入变量

现有的微观仿真模型中,车辆跟驰模型的构建多数是基于对交通现象的感性认识,有些模型对数据进行了统计分析,却未直接涉及到对输入变量选择的研究。本文运用因子分析非线性多元统计方法提取典型实验数据的有用信息,寻求能够最大程度反映跟车信息的内生变量作为跟驰模型的输入变量。     

智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究

智能网联车辆(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)跟驰模型是研究ICV交通流特性的基础模型,针对ICV跟驰模型的建模及交通流特性开展研究。分析现有ICV跟驰模型存在的缺陷,考虑模型结构简洁且参数物理意义明确的特性,提出新的ICV跟驰模型。理论推导本文ICV跟驰模型以及原跟驰模型的基本图函数关系式,对比分析通行能力的影响,考虑周期性边界条件,设计数值仿真实验,仿真分析ICV的混入对混合交通流稳定性的影响。研究结果表明:本文所提ICV跟驰模型能够克服原模型通行能力受恒定车头时距影响较大的缺陷,相比原模型而言,本文ICV跟驰模型通行能力随自由流速度的变化幅度较显著,与实际车流运行特性相符合,同时,ICV有利于混合交通流稳定性的提升,当ICV比例达到60%时,混合交通流由不稳定状态转变为稳定状态。研究结果论证了所提ICV跟驰模型具备良好的模型特性,可为智能网联环境下的交通流特性分析提供模型参考。     

基于改进IDM-GARCH模型的速度波动不确定性研究

为定量分析跟驰行为中由驾驶人感知不确定性产生的速度波动不确定性,基于改进IDM-GARCH模型研究了后车速度波动存在的异方差性。首先,提出在经典智能驾驶模型中加入速度差刺激项和非对称系数,以增强速度波动方程残差项的实际意义。在此基础上,为度量速度波动的不确定性引入异方差的思想,并验证速度波动方程残差项的异方差性,最后运用广义自回归条件异方差模型对其异方差性建模。实证分析中,采用了美国联邦公路管理局主导下的下一代仿真项目中真实有效的跟驰数据。研究结果表明:改进的IDM模型能有效地拟合实际跟驰行为中后车的速度变化,且较经典IDM模型在精度上有了很大提高;同时,GARCH类模型估计的条件方差也能准确反映后车速度波动的趋势和幅度,以及不同驾驶人驾驶行为的差异。     

跟驰模型中反应延迟时间项作用机制的数值模拟

人类对于事件的反应机制决定了道路行驶车辆在跟驰过程中存在反应延迟现象。对几类常见跟驰模型中所反映出的延迟时间的含义进行了定义与区分。利用Matlab软件对GHR模型、OV模型以及FVD模型进行了2车跟驰状态和车队信号灯放行阶段的模拟,分析了这3类模型中反应延迟时间设置的必要性。结果显示GHR模型中反应延迟时间不可忽视,而OV模型以及FVD模型中反应延迟时间可以省略,同时也证明了各跟驰模型建模思路的合理性。     

基于驾驶员视觉的车辆跟驰建模与仿真

着重从驾驶员心理-生理(AP)跟车模型的角度出发,根据AP模型的不足,提出了驾驶员视觉范围变化对车辆跟车模型的影响,建立跟车模型,并用仿真的方法分析其稳定性,提出了跟车系统稳定性的参数数值范围,以期正确地提出驾驶员的跟车行为。     

基于Imageware和UG的某轿车车身侧围逆向设计研究

通过测量某实物轿车,得到车身点云图。应用Imageware的点云处理功能和UG的曲面造型方法,提出了利用逆向设计来快速构建侧围模型的方法。本文对用逆向工程方法进行车身建模进行了初步探讨,并最终建立了侧围的模型,得到了逆向工程的一般步骤和建模技巧,为其他车型的逆向设计提供了参考。     

行人交通模型与微观仿真

行人交通是一种重要的交通方式,也是个人出行活动必不可少的行为。从描述行人运动行为的尺度和精细程度出发,将行人交通仿真模型划分为宏观模型、中观模型和微观模型3类,并分析其原理和特点。在对现有行人微观仿真软件调研的基础上,提出Legion、STEPS、SimWalk、AnyLogic是适用于正常情况和疏散情况的软件,研究了如何具体运用上述软件实现模型建立,探讨了建筑空间平面创建、数据输入、参数标定、输出数据的分析处理等关键步骤和流程。研究表明,充分利用已有软件可实现快速有效的行人交通仿真建模。     

短时交通量时间序列智能复合预测方法概述

短时交通量预测是智能运输系统的核心研究内容之一,已成为交通工程领域重点研究课题。对国内外短时交通量时间序列的预测方法尤其是智能复合预测方法进行概述和总结,重点介绍灰色预测模型、模糊预测、遗传算法、神经网络、灰色神经网络、神经网络集成、统计学习理论、混沌预测、小波分解与重构的方法、以及由上述模型互相组合构成的各种智能组合预测模型等,并指出智能复合预测方法是解决短时交通量时间序列预测问题的有效途径和发展趋势。     

概念车在汽车品牌造型设计发展中的作用

随着汽车消费多样性、个性化,汽车产品的创新速度日益提高,概念车在品牌创新过程中扮演着越来越重要的角色。基于概念车与汽车产品开发的关系,对概念车进行分类,分析汽车品牌造型发展中出现的亲缘性特征,并从＂塑造品牌造型语言＂、＂寻求品牌造型特征的继承与创新的平衡＂、＂降低‘战略转移’的风险＂、＂实现产品的多样性＂等四个方面,明确概念车在汽车品牌造型发展创新过程中的作用。     

高速公路合流区车辆换算系数研究

车辆换算系数是道路通行能力研究的重要组成部分,合流区内的车辆运行特性与基本路段有着显著差异,其车辆换算系数也应和基本路段有所差异。通过对实测交通流数据的处理分析,以车辆瞬时占用道路时间和车身长度为指标进行聚类,将高速公路合流区车型划分为4种,进一步计算了4种车型之间所形成的16种车头时距,并以车头时距为基础推导了车辆换算系数的计算模型,根据实测数据计算得出了高速公路合流区各车型车辆换算系数。采用饱和车头时距法和流量车速法分别对得到的车辆换算系数进行了验证,结果表明,计算的车辆换算系数具有一定的实用性。     

新技术时代城市交通管理与服务研究发展展望

随着我国互联网通信技术、计算机技术以及车辆技术的交叉融合发展,当前我国城市交通管理领域车联网技术的应用日益普及,通过车联网能够将司机、乘客、行人、道路、车辆与调度员之间的信息进行联通,并形成城市交通管理大数据网络,实时监控城市道路交通相关信息。除此之外,在新技术发展的背景下,共享出行等新型出行方式出现,一定程度上改变了城市原有的交通运行场景及模式。本文主要分析了新技术时代城市交通发展的机遇与挑战,提出了城市交通管理与服务问题解决新思路以及新兴技术下的城市交通管理与服务的新发展,并根据上述分析,提出新技术时代城市交通管理与服务研究未来发展展望。     

IMAGE MODELER的汽车碰撞变形区域的三维重建

汽车碰撞变形区域的测量是交通事故处理及事故再现的重要工作,利用基于图像的三维建模软件Image Modeler．可以直接通过按照一定原则拍摄的二维照片,恢复和重构三维模型,有利于提高变形车辆测量的效率和精度。文章介绍了基于二维照片的三维建模基本原理,阐述了利用该技术实现汽车碰撞变形区域三维重建的过程,实验表明,此方法能提供详细的汽车碰撞变形区域描述,对交通事故的公平处理和科学研究提供有力的参考。     

浅谈老城区市政工程施工期交通疏解方案设计

随着城市发展,老城区的市政基础设施亟待改造更新,道路交通也日益拥堵。在市政工程施工过程中,城市管理部门对道路的交通疏解方案也越来越重视。因此,老城区市政工程施工期间交通疏解方案的研究、设计和制定对城市交通的影响重大,需重点研究。通过讨论老城区市政工程施工类型、交通疏解影响因素、工作思路、设计原则、交通疏解方案的分类、设计流程等,可为规划管理部门和设计施工单位制定合理的交通疏解方案提供有益的参考。     

Modelling and controlling of car-following behavior in real traffic flow using ARMAX identification and Model Predictive Control

Nowadays, car following models, as the most popular microscopic traffic flow modeling, are increasingly being used by transportation experts to evaluate new Intelligent Transportation System (ITS) and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) applications. The control of car following is essential due to its safety and its operational efficiency. For this purpose, this paper builds a model of car following behavior based on ARMAX structure from a real traffic data set and presents a Model Predictive Control (MPC) controller. An important advantage of this type of control is its ability to cope with constraints on controls. Since safety and operational efficiency are constraints for car following, therefore we have recruited this type of controller in this study to deal with these constraints. Based on the relative distance and relative acceleration of each instant, the MPC predicts the future behavior of the leader vehicle (LV) and according to this behavior, the acceleration of the follower vehicle (FV) is controlled. The MPC tries to control this acceleration in a way to keep the relative distance at a safe region. To investigate the performance of the designed controller, the result of the system is compared with the behavior of human drivers with similar initial conditions. Also, some other test performances were accomplished to investigate other features such as robustness and the stability of the designed MPC. The simulation results show that the MPC controller has a behavior much safer than that of real drivers and it can provide a pleasant trip for passengers.