交叉口左转与直行车辆动态碰撞风险估计模型

为改善交叉口安全状况,提高整个交叉口的交通安全水平,对交叉口碰撞类型之一的左转与直行车辆动态碰撞风险估计模型及警告阈值进行了研究。分析了交叉口左转与直行车辆的运行过程并基于风险内涵,提出了左转与直行车辆的动态碰撞风险估计模型;运用Vissim微观交通仿真软件仿真输出的车辆运行数据计算碰撞风险估计值。仿真结果表明,根据碰撞风险估计值变化规律可以确定出左转与直行车辆的碰撞预警阈值。     

信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

预警时间对信控交叉口避撞驾驶行为的影响研究

研究不同预警信息发布时间下,不同性别驾驶人对于交叉口迎头侧面避撞情景驾驶行为影响规律,为提高车辆避撞预警系统功效性提供理论依据.基于汽车驾驶模拟器设计实验,招募具有稳定驾驶能力的驾驶人45名,采集7种预警信息发布时间(2.5～5.5 s),将无预警作为控制组,采用C#编程提取能够表征驾驶行为的变量.用方差分析和线性回归方法分析在交叉口迎头侧面碰撞情景下不同预警信息发布时间对驾驶人的制动时间、最大减速度、测试车辆与冲突车辆的最小距离的影响.结果表明,预警信息发布越早,驾驶人的制动时间越长,最大减速度越小,说明较早发布预警信息可以减缓驾驶人采取制动措施的剧烈程度.同时,预警信息发布较早,可以增大车辆间的最小间距,降低碰撞事故发生的可能性.此外,女性驾驶人的驾驶行为比男性驾驶人更加保守.     

车路协同无信号交叉口的矩形冲突检测及消解

针对车路协同环境下的冲突问题，建立了以系统反应时间代替驾驶员反应时间的自动驾驶车辆制动距离模型，以此作为安全距离改进了矩形冲突检测模型，并根据轨迹优化的研究思路，提出了以矩形冲突检测模型为基础的冲突消解算法，对非通行优先权车辆进行速度引导，避免车辆冲突。在车联网开源框架 Veins 的基础上，将交通仿真器 SUMO和网络仿真器 OMNeT++双向耦合，并对冲突检测模型与消解模型进行验证。仿真结果显示，该冲突检测及消解模型具有可行性，与传统无信号交叉口四路停车让行规则相比，模型中的速度引导方案能减少合流冲突车辆 8.6%的平均行驶时间，减少交叉冲突车辆 8.3%的平均行驶时间；合流冲突和交叉冲突中车辆的平均速度分别提高了61.4%和105.0%。在实际应用中，冲突消解模型可以为不同速度范围内的自动驾驶车辆提供速度参考，降低无信号交叉口车辆发生碰撞的概率，提高无信号交叉口的通行效率。     

人机混驾环境下无信号交叉口自动驾驶汽车左转运动规划研究

为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口，在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上，提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型，利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图，以概率形式输出意图预测结果并实时更新，进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突；接着，在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型，生成一系列期望加速度；最后，基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景，对所提左转运动规划方法进行仿真验证，将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较，并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明：基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图；基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互；不同算法对比效果表明，所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。     

网联环境下无信控交叉口行车避碰预警方法

为缓解无信控交叉口碰撞问题,提出了一种车联网环境下的避碰预警方法。首先,构建了一种车辆网联环境下的典型无信控平面交叉口行车场景;然后,结合车辆运动学模型和驾驶员模型提出了一种基于安全距离的避碰预警方法;最后,通过仿真测试验证了方法的有效性,并分析了网联车辆渗透率对提出的预警方法的影响。测试结果表明:提出的预警方法可以有效降低无信控交叉口的碰撞风险;随着网联车辆渗透率提升,平均旅行时间、平均碰撞比例和平均碰撞相对动能不断减小,网联车辆渗透率达到60%时,可认为该方法是可靠的。     

信号交叉口动态困境区及黄灯时间模型研究

交叉口进口道困境区的存在增加了交叉口冲突的可能,设置合理的黄灯时间能减少陷入困境区的车辆,从而提高整个交叉口的交通安全。通过实际观测数据探讨不同驾驶行为参数与进口道黄灯启亮时车速和85%位车速之间的关系,通过模型回归不同速度下的驾驶行为参数,最终构建了动态困境区模型以及黄灯时间计算模型,为不同控制速度情况下的交叉口提供黄灯时间确定方法。     

考虑分心驾驶行为的高速公路合流区安全性评价方法

现有的公路项目安全性评价主要基于车辆运行速度的协调性,并未考虑交通状况和驾驶人可能出现的注意力不集中情况。考虑驾驶人分心驾驶和交通状况,提出一种高速公路合流区安全性评价方法：将驾驶行为、交通流及合流区几何设计等因素纳入到安全评价模型中,构建高速公路合流区的Vissim仿真模型,通过设置临时走神的持续时长和发生概率这两个参数实现对分心驾驶行为的模拟;采用灰色聚类方法综合评价高速公路合流区的交通安全性,构建入口匝道合流区的风险预测模型,并应用该模型预测依托工程高速公路入口匝道合流区的交通安全风险。研究发现入口匝道合流区的风险预测值符合多元线性回归,在相似的交通流状态下随着走神时间、走神概率的增加而单调递增。除了驾驶行为因素,交通量、主线与匝道运行速度差是影响合流区交通安全的另外两个主要因素。当高速公路主线交通量较大时,合理的限速可以降低合流区的风险水平。提出的考虑分心驾驶行为的安全性评价方法可快速、全面地评价合流区的风险水平,为制定合理的交通管制措施、改善公路合流区交通安全提供理论依据。     

自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。     

基于OpenCV的AEB系统车辆检测和预警研究

为降低汽车换道时碰撞事故发生概率,提出基于OpenO_4CV的AEB系统车辆检测和预警算法。首先利用Haar-like+Adaboost实现前方车辆的识别与检测,并结合粒子滤波原理建立车辆跟踪模型。然后基于单目视觉模型对前方车辆距离进行测量,根据障碍物与车辆的安全距离估测碰撞时间。最后,基于AEB系统进行车辆防撞预警测试,测试仿真结果表明,在不干扰驾驶员正常驾驶的前提下,即碰时间的TTC算法性能最佳,有效提升了前方车辆检测预警精确率。     

智能网联环境下无信号交叉口交通自组织方法

针对道路交叉口通行延误问题，基于智能网联环境下的行车定位和轨迹共享技术提出无信号交叉口交通自组织方法，旨在根据车辆的实时位置、行车轨迹以及车速等信息实时计算进入交叉口车辆间的冲突时间差，使得各个方向车流互相预知对方驾驶行为，以实现车辆自组织穿插通过交叉口，以提高交叉口通行效率。实验选择重庆市南岸区白鹤路与桃源路双向四车道典型交叉口为研究案例，根据调查数据和Vissim仿真分析结果显示，所提出的交叉口交通自组织方法比现有信号控制交通组织方式通行时间平均减少了6.39 s,平均通行效率提高了43.6%。     

无信控交叉口环境下考虑驾驶员误差的集中式轨迹规划

针对混合交通中人类驾驶汽车引起的碰撞隐患，提出一种考虑驾驶员误差的无信控交叉口集中式轨迹规划方法。首先，以最优控制框架设计了多车协同轨迹规划方法，以运动时间、燃油经济性和行车延误建立复合优化目标。其次，通过实车试验采集不同驾驶员的操作数据集，建立加速度误差的马尔科夫链误差转移概率矩阵。最后，基于车辆碰撞估计结果对可能发生事故情况进行重规划计算，并在不同自动驾驶市场渗透率工况下进行仿真验证。仿真结果表明，碰撞发生率和平均重规划次数与渗透率负相关。采用重规划方法后交叉口内的规划成功率可达90%以上，且燃油经济性等交通指标得到改善。     

无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究进展

为明晰无信号交叉口网联车辆协同碰撞预警研究的局限性及发展方向,系统梳理了协作式交叉口碰撞预警（CICW）的研究进展。首先,分类梳理了现有交叉口行车冲突检测方法的优势与不足;其次,总结了不同预警级别、机制和模式的适用性;再次,归纳了CICW有效性及安全性评价指标,对比了仿真、实车以及虚实融合测试的技术特征;然后,分析了驾驶人不确定性与通信不可靠对CICW的影响及优化思路;最后,对CICW的发展方向进行了展望。结果表明：行车风险场模型是解决现有CICW冲突检测方法中综合交通风险、冲突严重程度表征问题的可行方案,但仍需进一步研究适当的环境参数、风险指标及阈值的设定;CICW应用场景下的驾驶人驾驶特征的建模、预测和在线识别,以及CICW预警模式的自适应构建是设计可靠有效CICW应用的可行解决思路;实现对CICW的全方面客观评估,有赖于研究搭建综合评价机制及大规模试验平台;车联网通信不可靠严重影响CICW的有效性,需要进一步研究信道拥塞控制机制与基于通信故障/失效预测的CICW容错机制。     

考虑燃油消耗和排放的交叉口汽车路径规划与控制模型

针对现有道路交叉口环保驾驶研究中未充分结合交通状态、未充分考虑道路交叉口冲突区域等问题,基于车联网(V2X)技术,研究提出了一种道路交叉口环保驾驶汽车路径优化控制模型。该模型提前采集前方道路交叉口交通信号灯控制时间信息,并在交叉口前设置控制区域,整个控制过程分为两个阶段:首先,以最低燃油消耗和排放最低为目标,对进入控制区域的车辆进行速度规划,确保以最为环保的方式通过信号灯;其次,以最大程度避开交叉口冲突点为目标,对进入交叉口的车辆进行通行速度规划,使车辆最大程度回避分流冲突点、交叉冲突点、合流冲突点。通过两个阶段的路径规划与控制,实现车辆整体上以最环保的方式通过交叉口的目的。为了验证模型的有效性,搭建了Python和Vissim集成的仿真平台进行仿真,设置了不同的交通流状态场景,并和Webster信号配时下,不受其他控制器控制的车辆进行了燃油消耗和排放对比。试验结果显示,相比于Webster信号配时下,不受其他控制器控制的车辆,受路径规划控制模型控制车辆的燃油消耗降低了42.7%,CO排放量减少了4.26%,表明研究构建的路径规划控制模型是一种有效的道路交叉口环保驾驶路径优化控制策略,可以为车联网条件下车辆环保驾驶提供依据。     

车辆碰撞预警系统对行车风险的干预效果

各类碰撞预警系统已广泛应用于具有驾驶辅助功能的车辆上,为研究预警系统对风险状态下车辆交互行为特征的影响机理,并评估其对行车风险的干预效果,采用15辆搭载预警系统的试验车辆在真实高速公路场景下进行实车群组试验,通过有-无预警情形对比试验及分析,从车辆交互行为特征指标、道路总体运行风险、驾驶员对预警系统认可度3个维度,对行...     

城市道路平面信号交叉口行人安全分析

应用交通流及交通冲突理论,建立了道路平面信号交叉口行人安全的风险度模型,将其进一步界定为绿灯时间范围内穿越、红灯时间范围内穿越及基于中间岛的二次穿越3种方式,并以哈尔滨市嵩山路一汉水路十字交叉口为应用案例进行危险度计算。进而从一驾驶员驾驶行为、交叉口设计及行人特性角度探讨了交叉口行人过街的风险致因机理,提出了规避行人风险的相关建议。     

基于动态风险饱和度的高速公路交通安全分析

为了反映高速公路运营安全状况，提出了动态风险饱和度理论，构建了动态风险饱和度模型和计算方法。依据路段不同交通饱和度下车辆的驾驶行为，以路段交通安全为约束，研究了跟车行驶和换道行驶2种驾驶状态下，考虑车速变化及雾天等特殊天气条件影响的路段平均最小安全车头时距计算方法，利用建立的安全车头时距与安全流量之间的转换关系，得到不同驾驶状态下的路段安全流量。在不同车辆驾驶状态切换阈值下，计算路段实际交通流量与路段安全流量的比值得到高速公路路段动态风险饱和度值。以G3高速公路某改扩建路段所在路网为例进行验证，计算得到了路网中各路段不同切换阈值下的动态风险饱和度值。动态风险饱和度随着交通饱和度的增大，呈现稳定的先增大后减小的规律，且在换道行驶状态时达到最大，在跟车行驶状态时开始下降，与现有交通安全状态分析相吻合。相较于交通饱和度，动态风险饱和度更能够反应出高速公路路段交通安全动态变化的规律。      

基于相序变化的单交叉口信号方案过渡优化算法

对于单点交叉口提出了基于相序变化的单点过渡优化算法.首先,建立相序冲突判定模型,判断新旧相位方案相序间的冲突关系,讨论过渡起始时刻的位置;进而,以交叉口排队长度均衡为理念,建立目标函数与排队模型;最后,提出不同相序冲突状况下的过渡周期计算模型,使过渡方案能满足实际交叉口需求,增强整体信号控制效果.仿真对比分析显示,本文算法与经Immediate法、Two-cycle算法相比,交叉口车均延误与平均排队长度均明显降低,有利于过渡周期控制效果与快速性的改善.     

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。     

信号交叉口自动驾驶左转车辆类人化全局运动轨迹规划

为了提高信号交叉口自动驾驶车辆左转运动规划的适应性、鲁棒性与类人化程度，提出一种考虑多目标需求的自动驾驶类人化全局运动规划方法。首先，基于西安市北大街信号交叉口规格构建结构化场景，结合车辆运动学模型与道路几何规格定义自动驾驶车辆规范化行驶安全域和车辆运动参数约束条件；其次，根据信号灯状态、道路限速与车辆性能约束制定上游阶段车辆不停车通行规则，以行驶安全、燃油消耗、通行效率与驾驶舒适度作为目标性能函数，构建类人化全局多目标优化模型，通过人类驾驶的车辆预转弯行为耦合上游阶段与转弯阶段；再次，针对非线性运动规划模型变量与约束规模化问题，采用粒子群算法与全联立正交配置有限元方法求解不同阶段车辆运动轨迹的最优解；最后，试验建立Prescan与MATLAB/Simulink联合仿真平台，从多目标性能、适应性以及合理性方面验证该模型的综合性能。结果表明：在以信号灯状态和车辆初速度为变量建立的12种工况下，该模型与人类驾驶车辆、混合运动规划模型相比，平均可分别节省燃油消耗63.7%和29.5%，平均通行延时分别降低3、0.9 s，且轨迹曲率更平缓，最大横向加速度与方向盘转角平方和的平均值最小，证明该模型的多目标性能更好；在以路缘石半径与车道数目为变量建立的7种交叉口规格工况下，所提出模型的车辆轨迹平滑，轨迹安全域边界距离始终大于1.4 m，曲率变化符合期望且峰值小于0.22 m^-1，说明该模型具有较好的适应性；在自由/固定终端时刻条件下，该模型规划的车辆空间路径、速度、曲率及航向角的变化与目标权重变化保持一致，验证了模型的合理性。