基于轨迹数据的山区危险性弯道路段交通事故风险动态预测

针对山区双车道公路危险性弯道路段交通事故多发的现实问题,提出主动评估短时交通流状态下的交通事故风险,以降低交通事故发生率.采用无人机高空拍摄弯道路段交通流运行状态,利用计算机识别技术提取高精度的车辆轨迹和交通流数据,结合山区双车道公路弯道路段危险驾驶行为特征表征交通冲突,以距离碰撞时间为交通冲突量化指标,提出山区车道公...     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点，是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略，在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流，推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革，为交通控制提出巨大挑战的同时，也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点，尚处于研究起步阶段。根据路权特征，先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究，包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究，包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展，但RV驾驶行为的随机性、...     

交通事件检测算法的参数敏感度研究

在交通事件发生条件下,对交通流占有率、车辆占有率、速度3个特性参数进行分析,研究交通参数对于交通事件检测算法的敏感程度。通过TSIS交通仿真软件获得交通流的实时数据,最终得到交通事件检测算法中交通流参数的选择方法。     

交通流稳定性的分子动力学分析

为有效预防交通拥堵现象的发生、减小交通事故发生率,依据Lyapunov稳定性判断方法,以均匀状态的同步流为对象,考虑人、车、路和环境等因素的综合作用,对交通流稳定性进行分子动力学分析并建模;以车辆轨迹线图和交通流状态图的方式分析各种交通扰动因素条件下的交通流稳定性动态演变过程;通过揭示诱发交通流失稳现象的机理以及考虑人、车、路和环境等交通场景来改善交通流稳定性.     

基于视频技术的微观交通流信息采集系统研究

现代检测理论与技术，完全有能力采集到完整的微观交通流数据，即断面或区域车辆序列信息，包括每一辆车的车辆属性、位置属性和运动属性．微观交通流信息对于通行能力分析、智能交通控制、异常交通状态识别、微观交通流特性研究、宏观交通流行为理解以及实验交通工程学的发展，具有重要的意义。视频检测技术在微观交通流信息采集和研究中具有无可替代的作用。章系统分析和完整描述了断面和区域两类微观交通流信息，介绍了在此基础上开发的微观交通流视频信息采集系统．     

航拍视频车辆检测目标关联与时空轨迹匹配

高解析度轨迹数据蕴含丰富车辆行驶与交通流时空信息.为从航拍视频中提取车辆轨迹,构建了车辆检测目标跨帧关联与轨迹匹配融合方法.采用卷积神经网络YOLOv5构建视频全域车辆目标检测,提出车辆动力学与轨迹置信度约束下跨帧目标关联算法,建立了基于最大相关性的断续轨迹匹配与融合构建算法,实现轨迹车辆唯一编号.将轨迹从图像坐标转换...     

基于新型检测器的高速公路交通状态判定

随着高速公路上车流量的增多,车辆超车和跟驰现象明显,单一的断面参数无法准确表征车辆在道路上行驶状况。新型的区域检测器可以追踪车辆,检测范围为100m,得到车辆在检测区域内连续的速度变化和行驶轨迹;同时可以分不同车型检测交通量,分车道统计交通流区间平均速度、时间占用率。根据区域检测器所能得到的关于车辆在检测区间内速度变化的交通参数数据,建立高速公路交通状态判定模型。新型的区域检测器对车辆在道路上的行驶状态可以更加准确的表征,为高速公路交通运行状态分析提供了更可靠的数据来源,可以更加准确,实时地确定公路交通状况,为公路管理部门提供进一步的决策支持。     

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...     

基于语义层次组成的ST-MRF交通事故检测算法

针对目前大部分交通事故检测算法没有考虑车辆相互遮挡的影响,导致在交通量比较大的情况下,算法运行结果比较差,为了解决这一问题,提出了基于类组成的时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)交通事故检测算法.该方法应用ST-MRF模型进行车辆跟踪,得到车辆的目标地图和运动矢量,获得交通流基本参数,结合安装在道路下游的检测器获得的交通流数据,采用语义层次算法对交通事件进行检测.为了验证算法的准确性,对该算法与仅仅使用基于ST-MRF车辆跟踪的得出的交通流数据来判断事故的发生的算法进行比较,发现本算法检测率要高.通过研究得出:基于语义层次组成的ST-MRF算法能在交通比较拥挤且车辆出现相互遮挡的情况下,准确检测到交通事件.      

预告标志对城市快速道路交织区交通流特性的影响

为了更好地采用城市快速路交织区的交通流特性指导、优化道路设计,基于城市快速路交织路段内驾驶员的换道行为及车辆换道数据,分析该路段内的车辆换道轨迹及持续时间等信息。建立基本的车辆换道规则,发掘预告标志设置对交织路段交通流特性的影响,并在AnyLogic中建立模型进行仿真。结果表明,预告标志设置对交织区车辆换道特征会产生影响。     

我国交通示意线的种类与作用

我国的交通示意线共有16种.其式样、颜色和作用分别是: 车道中心线为白色或黄色,其作用是用来分隔对向行驶车辆的交通流. 车道分界线为白色虚线,其作用是分隔同向行驶车辆的交通流.     

Method of Dynamic Vehicle Conversion Factors Based on Traffic Flow Characteristic Analysis

道路运行车辆在不同交通运行状态下所占有的道路时空资源的物理意义不同,为了科学反映其动态特性,吸取了传统交通流理论的学术思想,选择交通密集度作为车型换算系数的计算标准,综合分析了不同交通流运行状态下车辆占有车道空间问题,从交通流特性分析入手,定性分析车型对交通流量-密集度的影响,提出了不同车型相对应的影响系数计算方法,进而建立基于需求安全距离的动态车辆换算系数定量模型.通过数据验证和试验对比分析结果显示,动态车辆换算系数更好地反映了交通流运行中的速度-流量关系和动态特性.     

微观交通流模型在车辆自动驾驶仿真中的应用

仿真测试是缩短自动驾驶安全测试周期、降低实车测试成本的重要方法,而交通流模型可以为车辆自动驾驶测试提供数字化的交通环境,有利于加速车辆功能和性能的开发及验证。介绍了自动驾驶仿真测试涉及的关键技术,针对共性问题开发了一套具有交互性的微观交通流模型和对应的评价指标体系;分析交通流模型和自动驾驶仿真软件间的数据链路,通过联合仿真的形式实现微观交通流模型在自动驾驶车辆仿真测试中的应用。     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

基于多源信息的城市快速路交通走廊协同控制:综述与展望

城市快速路与其平行的地面主干路存在紧密联系,形成天然的交通走廊.对于城市快速路交通走廊的拥堵问题,应采取协同控制,充分考虑其中的高度关联.本文综述了城市快速路交通走廊控制的发展历程,并展望了未来研究方向.传统的控制理论多为集计层面的交通流控制,状态估计由模型推导得到,并通过滚动时间窗更新.然而,一些交通现象难以精准刻画,且难以大范围应用.随着信息技术的发展,全覆盖以及实时的交通监测成为可能,控制方法的协同性、实时性、精准性不断提高.未来随着智能网联车辆和自动驾驶车辆的逐渐普及,原先由人类驾驶车辆组成的交通流将转变为新型混合交通流,控制手段将广泛作用于个体车辆,实现高度协同的车辆控制,且交通管理控制将与出行服务高度整合.新型混合交通流模式下的城市快速路交通走廊控制将是未来研究的重点.同时,用户最优与系统最优的最佳组合也是需要关注的问题.      

高速公路作业区交通流的运动学波分析

首先回顾了运动学波理论的研究进展,根据高速公路作业区汇合交通流特性,利用运动学波理论建立了高速公路作业区交通流模型。进而对高速公路作业区的交通波动做了理论上的分析,根据瓶颈处上下游的交通需求和供给的不同关系归纳了4种不同情形,以一种最为复杂的情形为例从理论上分析了作业区内激波的动态变化过程,绘出了交通流基本图和车辆轨迹图中的各种激波的示意图。最后以实际算例的形式详细计算了理论分析的结果,并针对结果对高速公路作业区的交通控制策略提出了建议,为高速公路作业区的交通控制奠定了理论基础。     

基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计

为了研究如何结合移动检测数据来确定交叉口排队长度,并以此来衡量交通拥堵程度的问题,利用车辆行驶轨迹,分析了通过交叉口车辆的排队特点。根据车辆在队列中的不同排队位置,分车辆通过交叉口时所存在的A,B,C这3种位置,建立了面向延误最小的排队长度估计模型。其中,通过虚拟线圈检测器后开始减速停止在停车线前的A位置车辆排队估计模型基于基本延误模型;减速进入虚拟线圈检测区域停车的B位置车辆排队估计模型基于简化车辆跟驰模型,对可获得车辆行驶轨迹的网联车减速过程进行了重建;减速停止在虚拟线圈检测器前的C位置车辆排队估计模型基于LWR消散模型以及交通流理论算法,并利用网联车车辆行驶轨迹数据进行了加速过程的重建。在此基础上,根据不同位置车辆与队尾网联车的距离不同,对其到达率赋予不同的权重,计算总的排队长度。最后,通过图新地球地图软件投影并筛选车辆在案例交叉口的车辆行驶轨迹,利用微观交通仿真软件VISSIM对本研究的模型进行仿真验证。结果表明,排队长度估计模型与真值的最大误差为12.4%,最小为2.2%,平均误差为8.75%,方差为12.595%~2,绝对与相对误差均保持在可接受范围以内,说明基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计城市道路交叉口的排队长度。     

城市交通路段机、非混合运行速度特性分析

近年来,交通问题受到了国内外专家们的重视,提出了各种各样的交通流模型,其中元胞自动机(cellular auotmation,CA)交通流模型的研究受到了广泛的关注.但是通常在元胞自动机模型中并没有考虑非机动车,然而机、非混合路段在我国大量存在.文中提出的机非混合元胞自动机模型模拟了3种车辆(长车、短车、非机动车)在混合路段上的运行,分别对3种车辆在不同密度、混合比例的情况下进行了计算机模拟,最后对运行的数值结果进行分析.该模型能够更加合理的描述机、非混合道路上车辆运行的状况,并且更加符合我国交通流中大量非机动车存在的特点.     

面向动态导航的城市路网实时交通信息服务系统研究

结合国内外的研究现状，基于实时GPS数据和高架线圈检测数据的数据融合处理技术，给出了面向动态导航的实时交通信息服务系统的总体框架，实现了城市路网的实时交通流状态估计；通过构建实时交通信息系统，借助无线通讯方式为车辆提供实时交通信息和动态路径规划服务，实现了在动态路径规划基础上的车辆动态导航。     

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场,未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响,利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型,并在综合已有ACC和CACC模型的基础上,提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型,进而得出不同ACC,CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量;与ACC车辆比例r_a相比,CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著;当r_c>0.5时,饱和流量快速增加,当r_c=1时,饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步,通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性,对存在跟驰关系的连续车流来说,自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为,车流会在更短的时间内进入稳态;在交通瓶颈处,自动驾驶降低了拥堵程度,提高了阻塞发生的临界流量。总体来看,自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升,特别是在协同式自动驾驶场景下,车辆行为更加协调一致,交通流表现出良好的抗扰性,进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。