跟驰过程中驾驶员认知结构模型的建立

在道路交通4要素中(人、车、路、环境),人以其主动性和智慧性起着支配作用,是其中的主体要素。基于认知心理学的有关知识,论文采用因子分析法对五轮仪实验系统观测到的车辆跟驰数据进行分析,确定了对车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,建立了车辆跟驰过程的驾驶员认知结构模型。为驾驶行为研究和车辆跟驰模型的建立提供了理论基础。     

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.     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。     

考虑驾驶员行为特性的模糊推理跟驰模型改进研究

基于模糊推理的车辆跟驰模型实现了用数学方法描述驾驶员的主观判断、推理和执行的过程,但现有的这类模型通常未考虑驾驶员行为特性的差异。针对这一问题,在基于模糊推理的跟驰模型中引入期望车头时距,不同行为特性的驾驶员具有不同的期望车头时距,在此基础上建立了改进的车辆跟驰模型。仿真结果表明,改进的跟驰模型能准确描述不同类型驾驶员的跟驰行为及其差异。     

基于人-车-路环境下的车辆跟驰模型

在现有的跟驰模型基础上,综合考虑驾驶员个体差异、车辆制动性能差异和交通路况因素,并针对前车静止、减速和匀速或加速三种不同行驶状态,以前后车所需的最小安全距离为目标,建立不同行驶工况下的人-车-路环境下的最小安全距离车辆跟驰模型。最后,针对前车不同行驶工况下对最小安全距离进行数值计算,并与现有的传统模型计算结果进行对比。结果表明:在车辆跟驰过程中,前后车之间所需的最小安全距离会受人、车、道路环境影响而有所变化,文中建立的模型更加准确、合理,符合真实交通现象。     

基于长短期记忆神经网络与注意力机制的智能汽车分车型跟驰模型

考虑到跟驰车流中前车车型对智能汽车跟车行为的影响，采用长短期记忆 （Long Short Term Memory，LSTM）神经网络，基于 NGSIM 数据集，通过 One-Hot方法编码车型特征，并引入注意力机制 （Attention Mechanism） 生成输入特征的注意力权重，训练并建立了一种可根据前车车型产生不同跟驰行为的智能车辆跟驰模型 （Identifiable Vehicle Type Car-Following Model，IVT-CF）。在不同前车车型的跟车场景中仿真发现，IVT-CF 模型仿真车辆的速度和位移的均方误差 （Mean Square Error，MSE） 比不分车型的 LSTM 模型分别降低了 23.8%、31.7%，比 IDM 模型分别降低了 15.8%、18.7%，仿真精度更高。在混入大型车辆的车队跟驰场景仿真中发现，交通流速度和车头间距的收敛时间为 92 s，该模型能较快收敛，具有较好的稳定性和抗干扰能力。     

基于车辆个体特征的IDM模型研究

现有的跟驰模型大多基于标准驾驶行为建立,未能真实体现车辆的个体差异.文中将反应时间和车型作为车辆的个体特征加入IDM跟驰模型中.假设反应时间在驾驶员人群和单个驾驶员的反应过程中都存在离散,采用车辆尺寸,加减速性能和车头时距等要素描述不同车型的差异,建立了考虑反应时间和车型的跟驰模型.对信号灯放行状态和稠密交通流中扰动传播的仿真表明,考虑反应时间和车型的跟驰模型能较好体现交通系统的随机性和异质流特征,仿真效果与实际更加契合.      

基于自适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型.针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练.最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真.结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值.     

基于白适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型。针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统（ANFIS）建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练。最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真。结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值。     

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.     

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。     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

驾驶人熟悉程度对其安全驾驶行为的影响研究综述

驾驶人作为人-车-路-环境复杂系统中最核心的因素,在交通安全中发挥最为关键的作用。聚焦驾驶人熟悉程度这一因素对道路交通事故的影响,系统地梳理和分析了驾驶人熟悉程度与交通事故的关系及其影响安全驾驶的机理等相关研究及成果。首先,基于驾驶人熟悉程度的距离维度和频率维度识别标准,分析了驾驶人对道路、环境及车辆的熟悉程度与其发生交通事故概率的关联性;其次,从驾驶人控制行为、路径选择行为及视觉行为等角度归纳了驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理;最后,就该领域面临的挑战及未来的研究趋势进行了分析和探讨,提出进一步标准化驾驶人熟悉程度指标的方法,为驾驶安全程度评价及提高交通安全提供了理论基础。针对已有相关研究的局限性及机理研究中尚不明朗的问题,后续研究需从认知心理学方面探究因道路、环境、车辆等驾驶人熟悉程度影响其安全驾驶的机理,进一步将视觉特征指标与生理指标结合以量化驾驶人熟悉程度,将此纳入到道路选择模型中。同时,从生理指标角度客观衡量驾驶人熟悉程度对其乘坐舒适度的影响,这些为提升自动驾驶技术接受度、交通安全及车辆安全提供强有力的理论基础。     

手机操作类型对驾驶人跟车行为的影响（双语出版）

为了探究行车过程中手机使用模式对驾驶人跟车行为的影响,依据功能类型及使用模式将手机操作分为8类,利用驾驶模拟器开展试验,提取跟车速度、跟车间距、车头时距、横向偏移距离、方向盘转角5项指标表征车辆的横向、纵向运行状态,定义驾驶人的注视点分布信息熵、注视点区域分布比例、注视时长、扫视频率、扫视时长、眨眼频率、眨眼时长7项指标表征驾驶人眼动特性,分析驾驶人进行不同手机操作时的车辆运行特性与驾驶人视觉特性,并利用方差分析法验证上述指标作为驾驶人跟车行为衡量指标的有效性。应用灰色关联分析法对8类手机操作对驾驶人跟车行为的影响程度进行量化,并结合具体手机操作的分心内容、形式和动作时间,对具有相近功能的两两操作进行对比分析。结果表明：特定的手机操作行为对选取的各项车辆运行指标与驾驶人视觉特性指标有显著影响;对驾驶人跟车绩效影响由大到小的手机分心操作依次是发送文字信息、阅读文字信息、手持接听电话、发送语音信息、按键拨打电话、听取语音信息、语音拨打电话、免提接听电话,文字信息的编辑和阅读等操作对驾驶人跟车行为的影响大于其他手机操作;研究结果可帮助驾驶人明确不同手机操作对行车安全的危害程度。     

基于自然驾驶数据的跨江大桥小客车跟驰特性研究

为明确跨江大桥的跟驰行为特征以及驾驶模式,在重庆菜园坝大桥展开了30位被试的小客车实车驾驶试验,使用华测航姿测量系统和前视碰撞预警系统Mobileye 630采集自然驾驶状态下汽车的连续行驶速度、车头时距和车头间距等数据。通过筛选得到了725条有效跟驰轨迹数据,对比分析发现跨江大桥与城市一般道路的跟驰行为存在一定差异性,明确了菜园坝大桥车头时距和车头间距的分布特征,并且对强跟驰(小于1.6 s)、过渡区间(1.6~2.6 s之间)以及弱跟驰(大于2.6 s)3种跟驰状态和驾驶人性别差异下的跟驰数据进行了分析。结果表明:桥梁段车头时距分布集中在1.6 s处,车头间距分布集中在18 m处;超过1/3的跟驰轨迹处于强跟驰状态,此状态下前车驾驶行为对跟驰车辆具有较强制约性;当车辆处于弱跟驰状态时,前车对于后车的约束性会随车头时距的增大而快速降低;过渡区间的设立更好地揭示了强/弱跟驰状态之间的转变并不是只有一个临界值,而是存在一个转换过程,并且其间车辆跟驰特性的变化与驾驶人本身的操作行为存在较大关联;驾驶人的性别差异对跟驰距离几乎没有影响,但男性驾驶人往往会采取更加冒险的驾驶行为,平均车头时距、车头间距以及相对速度均高于女性驾驶人。     

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。     

Modeling and verification of heavy-duty truck drivers’ car-following characteristics

In order to capture drivers’ car-following characteristics and apply this information to the design of an Adaptive Cruise Control algorithm, this paper builds a driver car-following model with vehicle speed-dependent control gains. Proposed for use with heavy-duty truck drivers, we introduced the concept of driver sensitivity to tracking errors, identified driver’s sensitivity to tracking errors and analyzed quantitatively the relationship between control gain and vehicle speed. To model the driver characteristics precisely and concisely, a SVE/SDE (Sensitivity to Velocity Error/Sensitivity to Distance Error) based linear car-following model was built and a nonlinear optimization algorithm was adopted to identify the model parameters. When validating the model accurancy, we proposed a comparative verification method based on hypothesis-testing theory here to reduce the influence of randomicity in the drivers’ manipulation. The modeling and verification indicate that the proposed car-following model is superior to the tranditional linear car-following model, but its structure still approximates linear, which implies it is applicable for the design of a vehicular following controller.     

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。