基于高斯混合模型的车辆自由流速度分布

基于车辆速度参数是描述交通流运行的最基本参数之一,在交通状态评价与交通安全性分析中具有的重要作用,针对城市道路不同种类车型混合运行的特征,提出采用高斯混合模型来描述自由流状态下的车辆速度分布.结合实测速度数据中的双峰分布特性,将混合车流车型分为大型车与小型车2类,进而建立了2类型的高斯混合模型,并采用期望最大化算法对模型参数进行估计.通过实测数据验证结果表明,模型能够很好的拟合观测速度数据,并能够有效区分不同类型车辆速度,为确定不同类型车辆限速标准、分析不同类型车辆相互影响提供理论依据.     

基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型

为了客观、有效的评价交通拥堵的程度,采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量,针对交通流速度变量存在混合分布的特点,建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型,并将EM算法运用于模型求解,通过对速度变量的聚类分析,以判别交通状态,评价交通拥堵程度.上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表明:模型可以客观分析交通流...     

基于贝叶斯多元泊松-对数正态分布的交通冲突模型

为了构建信号交叉口直左交通冲突模型,利用计算机视频识别技术提取了温哥华市12个信号交叉口101h的交通冲突数据和交通流数据,考虑交通流状态对交通冲突的影响,用v/c(v为实际交通流量;c为基本通行能力)将交通流状态划分为4种场景。构建了多场景下基于多元泊松-对数正态分布的交通冲突模型和单一场景下基于单维泊松-对数正态分布的交通冲突模型,采用贝叶斯估计方法对模型参数的后验分布进行了推导,利用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法对模型参数进行了估计,分别利用方差信息准则(DIC)和模型期望方差对2种模型的拟合优度和精度进行了比较。研究结果表明:多元泊松-对数正态分布交通冲突模型拟合优度优于单维泊松-对数正态分布交通冲突模型;4种场景下,多元泊松-对数正态分布交通冲突模型拟合精度分别是传统单维泊松-对数正态分布交通冲突模型拟合精度的2倍、1.5倍、2倍和1.4倍;不同交通流状态下的冲突流量对交通冲突的影响具有差异性;若保持左转车流量不变,当直行车流量增加1%时,交通流状态场景为1,2,3,4下的直左交通冲突频次分别增加0.36%、0.56%、0.17%和0.78%;若保持直行交通流量不变,左转交通流量增加1%时,交通流状态场景为1,2,3,4下的直左交通冲突频次分别增加0.40%、0.67%、0.40%和0.51%。     

基于Multi-Agent的城市道路平交口混合交通流动态模拟与实现

通过分析机动车和自行车在城市道路平交口处的动态行为特性,建立了平交口混合交通流微观行为模型,提出了基于Multi-Agent的平交口混合交通流动态并行模拟算法,构造了机动车和自行车的Agent类函数,通过计算机仿真再现了平交口混合交通流的动态行为特性。实测数据和仿真分析结果验证了所建模型是正确的。该研究成果解决了传统仿真技术不能协同模拟多种混合交通流动态行为特性的难题,同时为解决我国城市道路平交口的交通干扰和拥堵问题提供了一种新的模拟分析方法。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

基于Logistic曲线的交通流速度-密度关系建模

为了解析交通流速度与密度关系,推导出了一组交通流参数物理意义明确且符合交通流特性的通用Logistic模型.从Logistic模型本质出发,讨论速度变化率的表达形式,结合交通流实际情况修正速度变化率并引入速度上确界概念,建立了一系列Logistic模型;通过改变取值,给出了模型参数变化对Logistic速度-密度曲线的影响,并细致讨论了参数的物理意义及获取方法;最后分别采集区段和断面的全交通状态数据进行模型验证.结果表明:模型3对2组数据的拟合优度分别为0.931 3和0.970 4,该模型能够很好地描述不同状态下的交通流特性.     

基于满意控制的动态交通分配模型研究

城市交通意外事件易诱发局部交通路网拥堵,为防止交通状况恶化,需采取相应的交通控制、诱导手段。针对交通意外事件造成城市交通路网运行状态突变的现象,从用户平衡原理出发,提出了基于满意控制理论的动态交通分配模型。该模型不仅考虑了动态交通分配过程中各种常规的要求(目标、约束),还考虑了动态交通分配的易操作性和交通流控制、疏导过程中的安全性。通过该模型可寻找易于求解及实现的满意解,快速、平稳地实现区域内交通流的正常运行。算例表明该模型及其算法能够快速获得满意解,有效地解决交通状况突变情况下的动态交通分配问题。     

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。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导建模与仿真

目前交通自适应控制策略中预测交通流到达的方法多为基于车流行驶速度服从统一分布而获得,其效率与可靠性等方面存在不足.文中利用车路协同环境下实时车车、车路通信,基于实时信号状态、排队长度、车辆位置、加速度等参数,以交叉口车辆停车时间最小化为目标,提出面向个体车辆的车速引导机制与模型,有效弥补了上述缺陷.以上海市曹安路嘉松北路交叉口为例进行仿真验证,结果表明,在高饱和状态下,文中模型能有效降低交叉口车均延误30％,减少交叉口平均停车次数60％,在中、低饱和状态下的效益更佳.     

道路路阻函数模型及适用性研究

交通诱导系统中两节点间最优路径的选择是目前的一个难点问题,其中路阻函数的确定是路径优化的核心内容.针对交通流由畅通状态到拥挤状态再到堵塞状态的过程,应用经典交通流理论和实际调查数据,构建交通流诱导系统分段路阻函数模型,以q=10veh/h为一个单位,对函数进行分段拟合,构建高速公路和城市快速路下的分段路阻函数,并对其适应性进行拟合分析.应用结果表明:在不同的流量范围内,高速公路和城市快速路分段路阻函数在自由流状态、高密度状态和低密度条件下适合不同的分段函数.     

In and out vision-based driver-interactive assistance system

The overall driving environment consists of the Traffic environment, vehicle and driver states (TVD). advanced driver assistance Systems (ADAS) must consider not only information on each of the TVD states but also their context. Recent research has focused on making more efficient and effective assistance systems by fusing all the information from the TVD states. Based on this research trend, this paper focuses on decision-level fusion to estimate the level of danger of a warning by using visual information of the traffic environment and the driver state. The driver state consists of the gazing region and the facial feature points that are obtained using the active appearance model (AAM). The traffic environment state consists of time to collision (TTC), time to lane Crossing (TLC), and lane color information, which are obtained from the environment in front of the vehicle, i.e., position of lanes and other vehicles. Warnings against lane-off, collision, and driver inattention are generated by fusing this vision-based information from inside and outside the vehicle. The experimental results prove that our vision-based interactive driver assistance system reduces most useless warnings.     

基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性，采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄，获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图，获取每一时刻车辆的精确运行状态数据，在此基础上对2个视频进行拼接，最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标，共提取换道行为1 520条，筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据，在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s，平均换道空间距离为148.08 m，换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m），其相对距离在10 m以内的占28.24%，驾驶人为了加快行驶，在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下，依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大，平均值为10.2 km·h^-1，并且在83%的情况下，本车的速度大于前车，说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC，MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析，并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急，非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性，以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。     

考虑连锁冲突的城市公交车行车风险量化分析方法

为了量化城市公交车给区域混合交通带来的安全风险，通过提取交通冲突数据并识别连锁冲突，研究了公交车行车风险的量化分析方法。在数据采集上，采用了航拍图像并基于YOLOv4网络学习航拍目标的外观特征，检测并跟踪航拍车辆，从而提取带精细属性的车辆轨迹数据。在冲突识别上，将不同车道上可能发生横向碰撞的车辆对之间的相对位置作为约束条件，在跟驰模型的基础上补充了匹配相邻车道上车辆对的动态关系，从而将经典碰撞时间(TTC)模型扩展至可同时识别侧向冲突的二维TTC模型；基于车辆刺激-反应理论标定每个冲突车辆对区域交通造成连续干扰的时空范围，根据干扰范围的动态变化建立冲突间的作用关系并形成时序性的冲突树模型，从而识别连锁冲突并追溯连续风险形成的因果过程。在风险研究上，从3个方面量化不同状态下城市公交车的行车风险:①基于二维TTC模型解析冲突频率；②在此基础上结合累积频率法解析冲突严重性；③通过连锁冲突比例及冲突树长度解析冲突聚集的概率和范围大小。采集广州大桥路段航拍视频进行实验研究，结果表明:城市公交车在拥堵常发路段不仅冲突风险高，且带有较高的冲突严重性和区域聚集性；拥堵流中公交车的冲突频率超过9次(/ veh·min)；公交车的严重冲突率为33.39%，远远高于小汽车的16.61%；公交车的区域连锁冲突发生率为30.75%，达到了小汽车(14.67%)的2倍。      

视线遮挡条件下面向弱势道路使用者的避撞策略研究

由于视线障碍物造成的“鬼探头”事故已经成为当前城市道路交通事故的主要类型之一。针对汽车碰撞视线遮挡条件下横穿的弱势道路使用者(VRU)的场景, 设计了1种基于碰撞时间比和安全制动距离的避撞策略, 建立车辆与VRU的交通状态数学模型, 分析“鬼探头”场景下的制动避撞临界距离。结合临界距离和车辆与VRU的碰撞时间比, 将可以避免碰撞的场景分为3种工况, 分别采用不同的制动减速度, 建立自动紧急制动避撞策略。通过Euro NCAP CPNC测试场景对该策略与传统TTC制动算法进行比较分析。结果表明, 在Euro NCAP CPNC测试场景中, 自车利用该避撞策略在理想情况下能够在更高的车速情况下完成避撞; 在不能避免碰撞的高速行驶工况中较传统TTC算法能够更加有效降低碰撞速度, 同时降低事故重伤风险和死亡风险, 提高车辆的安全性。      

Investigating performance of a novel safety measure for assessing potential rear-end collisions: An insight representing a scenario in developing nation

Road safety is one of the major concerns in the ever-growing traffic network. In addressing this, surrogate safety measures play a critical role in identifying collision instincts. Besides the added advantage of quantifying collision instincts in advance, surrogate safety measures have their limitations. For example, in some instances, those measures tend to show erroneous results. In this paper, a new surrogate safety measure Instant Heeding Time (IHT), is presented based on follower vehicle attention in the traffic streams. This new measure is integrated with a distance gap and the vehicles' speeds to assess probable rear-end collisions. Further, along with other safety measures, the developed safety framework is tested over a study section, with the help of trajectory datasets at three traffic flow conditions (free flow, capacity, and congested) under prevailing heterogeneous (mixed) traffic conditions. Based on the safety framework, it is observed that, in the case of free flow and capacity conditions, 23 and 55 probable rear-end collisions points are detected. At the congested conditions, no rear-end collision points are observed. Further, smaller vehicles in the traffic stream are associated with a higher number of rear-end collision instincts than other vehicle categories. The conceptualized safety framework can be applied on a real-time basis for monitoring the safety measures for vehicles in a mixed traffic stream.     

大型综合客运枢纽送站坪的车辆延误（双语出版）

为了准确评估大型综合客运枢纽送站坪的服务水平,改善其交通秩序,提高管理水平,针对送站坪车辆的常规落客行为和违规行为造成的延误,进行了量化分析研究。在大量调研数据的基础上,提取车辆轨迹,通过虚拟线圈的方法获取车辆的运动参数和交通流信息,基于车辆运行特征和车流波动理论,提出了落客车辆汇入行车道时等待可穿插间隙的延误模型、行车道车辆受穿插车辆影响的延误模型以及违规行为造成的行车道车辆延误模型等,验证结果表明,延误模型计算结果与实测结果近似。针对客运枢纽常见的两车道送站坪的交通特性,将车辆在落客车道的行驶距离、落客时长、速度、加减速度等参数作为自变量,基于高峰期间车辆到达分布推导出了送站坪车辆的平均延误,在此基础上给出了送站坪车辆行程时间的理论推导模型和多元线性回归模型。实例验证结果显示：2个行程时间模型计算结果与实测数据基本吻合,平均误差均为13%,回归模型的拟合优度为0.868;减少模型变量,以车辆在落客车道的行驶距离和落客时长为自变量,拟合优度也达到了0.853,表明这2个变量对车辆在送站坪系统的总延误影响最大,它们的值可以基本反映出车辆在送站坪系统的总延误,研究结果可为仿真模型的构建及通行能力的研究提供理论基础。     

适于交通方式划分的NL模型巢式层次结构研究

为准确把握Nested-Logit模型（NL模型）在交通方式划分中的应用,以交通方式巢式层次结构为研究对象,在分析交通方式选择影响因素和各交通方式之间的相关性的基础上,根据人们在选择交通方式过程中首先考虑因素的不同,构造了不同的交通方式巢式层次结构方案,并提出基于拟合优度度量的判断方法优选巢式层次结构方案。根据实例旅客出行调查数据,利用SAS软件对拟合优度度量系列组进行比较分析,分析结果表明：基于拟合优度度量构造的巢式层次结构更能反映交通方式选择的真实性,克服了NL模型层次结构明显的主观判断偏离客观实际的缺陷。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

智能网联车辆交通流优化对交通安全的改善

为改善常规驾驶车辆交通流追尾碰撞交通安全状况,提出智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles,CAV）与常规车辆构成的混合交通流车队稳定性优化控制方法。基于全速度差模型,应用集成速度与加速度的多前车反馈构建CAV跟驰模型,考虑CAV混合交通流车辆空间分布的随机性,将各类型局部车队稳定性作为优化目标,以局部车队头车速度扰动为系统输入,以尾车速度扰动为系统输出,应用经典控制理论领域的传递函数法推导局部车队稳定性约束条件;分析关于平衡态速度与CAV反馈系数的车队稳定域,以各类型局部车队能够在任意平衡态速度下均稳定为控制目标,对CAV反馈系数输出进行优化控制;设计高速公路上匝道交通瓶颈数值仿真试验,在不同CAV比例等多种条件下,分析CAV混合交通流优化控制对交通流车辆追尾碰撞风险的影响。研究结果表明：CAV混合交通流优化控制可降低车辆追尾碰撞风险,在碰撞时间阈值小于2 s时,100%比例的CAV交通流可将交通流的车辆追尾碰撞风险降低85.81%以上;在碰撞时间阈值大于2 s时,追尾碰撞风险可降低48.22%～78.80%。所提优化控制方法可有效降低CAV车队优化控制的复杂性,为大规模CAV背景下的混合交通流优化控制以及车辆追尾碰撞交通安全提升策略提供直接理论参考。     

基于冲突严重性划分的公路平交口安全评价

以公路平交口为研究对象,引入交通冲突技术定量分析交通安全状况,提出应考虑不同严重程度的冲突对交通安全的影响。通过录像观测冲突距离、冲突速度参数,间接获得了一般冲突和严重冲突的TTC指标,并借助累积频率分析的方法,界定出我国公路平交口交通冲突严重性的判定标准,为冲突的分类采集提供了依据。结合对交通量参数的观测,以分时段不同严重程度的冲突数与交通量的比值作为评价指标,运用灰色理论的相关计算方法,对多项评价指标进行聚类分析,得到所调查的8个公路平交口的安全评价结果。