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.      

车路协同下HMI对跟驰行为与视觉特性的影响

为研究车路协同系统对驾驶员跟驰行为和视觉特性的影响,基于驾驶模拟器搭建高速公路场景和车路协同环境,针对常规状态和意外事件这2种情况,采集跟驰过程中的驾驶行为数据和驾驶员眼动数据,对比分析了有HMI和无HMI这2种情况下的车头间距、车头时距、加速踏板深度、平均制动次数及驾驶员在每个区域的注视时长和扫视频率等行为变量.分析结果表明,常规状态的跟驰过程中,设置HMI车辆的车头间距和车头时距分别增大12.91%和23.70%,加速踏板使用幅度及制动踏板平均使用次数分别降低7.55%和10.14%,设置HMI可使驾驶员注视车辆前方区域的时长减少,在HMI区域的注视时长占总时长的6.18%,而扫视频率没有明显变化;在意外事件的跟驰过程中,HMI的预警对速度和车头时距产生显著性影响,使方向盘转角和加速度方差变化幅度减小,且在保证安全距离的前提下,通过不停地扫视以获取换道时机.      

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.     

驾驶风格对不同跟驰场景下跟驰行为影响分析

为了分析驾驶风格对不同跟驰场景下跟驰行为的影响,利用高逼真度驾驶模拟器设计晴天、雾天两种天气状况和自由流、拥挤流、阻塞流三种交通流状态组合的六类典型跟驰场景。以跟驰过程中的最大加速度、最大油门踏板受力、最大油门踏板受力速度作为指标,通过K-means聚类识别方法,对六类典型跟驰场景下不同驾驶风格的驾驶员进行聚类识别,并以跟车间距、车头时距为风险指标评价不同驾驶风格的驾驶员在六类典型跟驰场景下的跟驰风险。结果表明：六类典型跟驰场景下,不同驾驶风格驾驶员的跟驰行为存在明显差异;激进型驾驶风格驾驶员倾向保持更小的跟车间距和车头时距,跟驰过程中的碰撞风险更高;晴天和自由流场景下不同驾驶风格驾驶员跟驰行为差异性更加显著。     

基于可变跟驰时间和随机因素的通行能力理论计算模型

从车头间距构成的理论分析入手，考虑了不同跟驰状态下跟驰时间的变化规律和车辆、驾驶员总体随机特性对车头间距的影响，建立了跟驰时间和车头间距随机项的数学模型，并在此基础上，根据车头间距的一般形式，给出了通行能力的理论计算公式，通过对比改进模型与原有模型的速度－流量关系理论曲线，认为改进模型能更好地反映实际的交通流状况，最后，计算不同自由流速度，不同最大跟驰时间和不不同速度均方差条件下的通行能力，分析了这些影响因素对通行能力造成的影响，进一步说明了改进模型在一定程度上的合理性和实用性。     

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。     

期望车头间距的混沌模型研究

通过对跟驰车队刺激———反应过程以及人车单元组合的微观特性分析,说明跟驰车队中具有产生混沌现象的必要特征。首先运用数学方法给出4种期望车头间距理想模型,将Rossler混沌吸引子模型分别引入4种模型中,然后选择能更好地描述实际交通流状态的期望车头间距模型,并利用高精度车载GPS设备在城市快速路上采集的实测跟车数据对该模型进行标定和验证后,认为改进的期望车头间距模型能更好地反映实际交通流的跟驰特性。     

判定跟驰状态的研究

在大量实际观测交通流数据的基础上,深入分析跟驰车辆运行特性与车头时距的关系,提出利用相对速度绝对值随车头时距变化的规律定量地判定车辆行驶状态的新方法,即利用坐标变换确定车辆跟驰状态与自由行驶状态转折点。通过大量实测数据对该方法的验证表明,车头时距低于5s的车辆处于跟驰状态,而大于8s的车辆处于自由行驶状态;同时,车速对跟驰状态的界限没有显著影响。     

网联自动车混行状态下信号交叉口通行能力分析

车头时距是表征交叉口通行能力的主要参数。为探讨网联自动车混行状态下交叉口的通行能力,通过网联自动车跟驰模型推导通过停止线的安全车头时距,分析混行状态下4种跟驰行为,针对是否考虑前车类型,基于概率模型构建混合交通流背景下交叉口通行能力模型,通过参数标定分析网联自动车速度、车头时距、渗透率及信号控制对交叉口通行能力的影响,其中人工驾驶车辆的相关参数和模拟场景中涉及的数据均为实测所得。结果表明,网联自动车速度增加、车头时距减小、渗透率增加、不考虑前车类型都会提升交叉口的通行能力,混合交通流背景下提升交叉口通行能力的根本原因在于车辆通过停止线的均衡态车头时距减小;交叉口受信号控制时的均衡态车头时距越小,通行能力降低幅度越显著。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

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。     

基于多用户驾驶模拟平台的雾天高速公路跟驰模型参数标定及验证

高速公路连环追尾事故多发生在雾天环境下,且容易造成严重的事故人员伤亡。当前的跟驰及追尾风险研究多集中于两车跟驰,缺乏对雾天情况下车队跟驰的研究。利用雾天环境下车队跟驰轨迹数据对传统主流跟驰模型进行标定验证,基于多用户驾驶模拟平台设计了8个不同雾天等级和限速组合的高速公路虚拟场景,开展驾驶模拟试验并采集数据。试验招募了8名男性驾驶人并通过随机调整他们在车队中的位置顺序来获得足够的车队跟驰轨迹数据,根据判定标准筛选合适的车队跟驰轨迹数据,按照2:1的原则分配标定和验证阶段的数据组。选取Newell、Gipps和IDM三个主流跟车模型进行参数标定和验证,以时间序列的车头间距和相对均方根误差(RMSPE)分别作为性能指标参数和拟合优度函数,使用遗传算法搜寻目标函数最小值以标定跟驰模型参数,并用车辆轨迹完整性(CVT)和RMSPE评价验证阶段的仿真结果。结果表明:在标定阶段,Newell、Gipps和IDM三个模型的RMSPE整体平均值分别为30.1%、18.6%和27.7%,各个试验条件下Gipps模型的RMSPE值均小于另外2个模型,说明Gipps模型能更好地拟合试验数据;在验证阶段,Gipps模型的RMSPE整体平均值为21.2%,远小于另外2个模型,可见Gipps模型在局部精确度上的鲁棒性要优于Newell模型和IDM模型;Gipps模型的CVT整体平均值和波动幅度分别为98.1%和2.0%,均是3个模型中的最小值,说明Gipps模型在整体轨迹上的鲁棒性也优于另外2个模型。雾天环境下,Gipps模型具备更好的拟合能力和鲁棒性,因此推荐仿真软件使用Gipps模型模拟雾天环境下车队跟驰行为,不同雾天等级及限速下的Gipps模型参数可参考该研究标定的参数。     

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

基于自然驾驶数据的高速公路跟驰模型参数标定

为了研究中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为特征，从上海自然驾驶研究试验数据库中提取48位驾驶人在高速公路上的跟驰事件并进行特征分析。利用自动化筛选准则及人工验证方式提取1 548个有效事件，选取后车车速与车头间距为性能指标，其均方根百分比误差之和为目标函数，利用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery模型、GIPPS模型、智能驾驶人模型、全速度差模型和Wiedemann模型进行参数标定及效果验证。基于误差、碰撞及后退等异常情况出现次数等比较其表现性。研究结果表明：不同模型对中国驾驶人的适应性不同，智能驾驶人模型具有最小的误差和误差标准差，更加适合仿真中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路环境特征的跟驰模型具有重要价值。     

基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立

基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。     

不连续路面标线对跟车间距调节行为的影响机理

为了解析不连续路面标线对跟车间距调节行为的影响机理，深入挖掘了不连续路面标线的视觉信息特征，提出单色路面标线（2，3，4 m黄色标线铺设周期长度，即Y-2 m，Y-3 m，Y-4 m）和双色路面标线[1根黄色标线连接1根红色标线（1Y+1R）、2根黄色标线连接2根红色标线（2Y+2R）、3根黄色标线连接3根红色标线（3Y+3R）]2种不连续路面标线的设计形式，并将该设计具体呈现于实际的高速公路路面上。通过摄像法间接采集了车辆连续通过6个观测断面的跟车行驶车头时距、车头间距和行车速度特征数据。此6个观测断面依车流行进方向两两之间间隔100 m均匀设置，构成500 m的试验区域，其中观测断面1和6分别代表起始和终止断面，观测断面2~5之间为路面标线铺设区域。研究结果表明：从总体来看，铺设不连续路面标线后，试验路段跟车车距（车头时距、车头间距）相较于铺设前有显著的增大，而行车速度有显著的减小，其中1Y+1R方案下的车距增大和速度减小幅度均最大，分别为0.61 s，3.6 m和5.1 km·h^-1；从观测断面来看，铺设不连续路面标线后，跟车车距和行车速度随着车辆在试验区域内行进，分别呈现出一致的增大和减小的趋势，且通过对比观测断面1和5发现，1Y+1R方案下跟车车距和行车速度的断面变化幅度最大，分别为0.62 s，5.7 m和5.3 km·h^-1；相同铺设周期条件下，双色路面标线可以产生更为显著的跟车车距调节效果。基于以上研究结果，从驾驶人距离感知、速度感知和颜色变化3个层面，深入剖析了“不连续效应”和边缘率对跟车间距调节行为的影响机理，并讨论了距离感知和速度感知对跟车行为的协同作用过程。研究结果可为视觉干预措施的进一步完善、优化提供理论支撑，并为探索低成本的交通事故预防措施提供新的应用实例。     

基于驾驶行为共性建模的速度-密度关系研究

为了能对车流的速度-密度关系进行准确描述及对现实交通中的速度陡降现象进行解释,首先提取出驾驶行为共性:(1)驾驶员利用与渴望车速对应的心理车头间距来判断前方的交通流状况;(2)驾驶行为中加速或减速行为是驾驶员根据前车传递的交通信息和自己对此信息的时间和空间理解来进行的,并且以回波速度向后传递。此后,在对这些驾驶共性进行数学描述的基础上建立一种以车头间距和驾驶员反应时间等为参数的回波速度和速度-密度关系模型,通过分析模型中驾驶员反应时间这个参数在加速和减速时的不同选择对速度陡降现象进行解释。最后,使用MATLAB7.0软件数值模拟计算回波速度和速度-密度关系,计算结果表明:回波速度最大值与相关文献给出的值吻合,速度-密度关系曲线与观测的数据吻合,驾驶员反应时间变化是产生速度陡降现象的根本原因。     

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。