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1.
汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。 相似文献
3.
为解决现有轨道和接触网几何参数检测系统相对独立、同步误差大的问题,对二者进行融合。改变检测系统硬件架构,统一两系统编码器脉冲及数据接口,提升系统硬件集成度及数据对齐精度;依据QNX系统开发融合系统软件,保证系统实时性及执行效率;制作L形工装,依据特征波形验证数据对齐精度;在实验室模拟车体振动的测试环境,分别采集静态及动态数据进行补偿算法验证。结果表明:融合后系统结构耦合度提高,避免了由定位信息密度低及网络延时原因造成的数据对齐误差;对激光摄像组件的测量数据进行复用,实现了接触网几何参数的补偿计算。经验证,融合系统运行稳定,可用于轨道与接触网几何参数检测数据的综合分析及超限判断。 相似文献
4.
为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估,本文应用核密度分析和热点探测,获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量,减少尺度效应的干扰;引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律,挖掘空间异质性特征,确定邻域效应的尺度范围;利用空间序列的斜率表征变化趋势,同时,结合改进的空间滞后和残差模型,区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析,结果表明:北京市的共享单车出行存在中等的、
正的空间自相关性,空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型;空间自相关性的衰减半径为
1860 m,大于此距离时邻域效应消失;建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大,邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平,而土地利用对其的相对驱动力最小。 相似文献
5.
现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发,借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态,对市场需求的动态变化特征关注较少,同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程,通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响,采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态,在此基础上,构建平台利润最优模型和社会福利最优模型;然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数,将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型;最后设置算例验证模型可行性,探讨价格变化对市场的作用,分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明,随着价格变化因子倍数的增加,社会福利、平台利润和匹配量先增后减,在倍数为2.0时,社会福利达到最大,倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现,乘客议价将推动市场向供求平衡移动,同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。 相似文献
6.
7.
由于盾构隧道管片接头刚度影响因素繁多复杂,使得缩尺模型管片接头制作困难、模拟效果较差。为此,提出一种采用特制弹簧与预埋螺栓共同工作的管片接头模拟方法来模拟原型管片接头,并分别对该方法设计的模型管片接头以及原型管片螺栓连接接头的轴向、剪切及弯曲刚度进行计算分析。通过对比分析可以得出设计管片模型接头与原型管片螺栓连接接头的等效条件,在满足上述等效条件的情况下,经相似关系换算可认为缩尺模型管片接头刚度与原型管片接头刚度满足试验设定的相似关系。最后,采用堆载试验对模型管片进行可行性验证。经理论分析及模型试验表明:
提出的盾构隧道管片接头缩尺试验模拟方法可使模型接头刚度等效于原型管片接头,能较为全面地满足模拟原型管片的要求。 相似文献
9.
10.
考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术,可以采用智能交叉口的组织形式,大幅提升交叉口的通行效率,为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本,提出智能交叉口在城
市交通网络中的布局优化问题,建立数学优化模型并求解。首先,基于对两类车辆行驶特性的分析,建立混合用户均衡模型,描述CAV与HV的路径选择行为;其次,从交通规划者的角度,以系统最优为目标,整合混合用户均衡模型,建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型,并利用改进的遗传算法求解;最后,选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析,验证模型与算法的有效性,并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明,智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率,同时,大幅降低了由于网联自动
驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距,增进了出行公平性。 相似文献