基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明：基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s^-1数量级;基于SVM-LSTM神经...     

基于改进优化速度函数的跟驰模型研究

为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导,结果表明,改进的优化速度函数能更好地描述车辆跟驰中微观和宏观交通参数之间的关系.最后对基于两种函数的全速度差跟驰模型进行了数值模拟,结果表明,基于改进的优化速度函数的跟驰模型具有更好的稳定性.     

高原特长隧道驾驶人动态决策跟驰模型与限速研究

为研究高原特长隧道跟驰特性及驾驶人决策行为,优化隧道路段限速值,在云贵高原地区特长隧道进行了实车跟驰试验.基于采集跟驰数据,分析驾驶人在高原特长隧道的驾驶决策行为并得到加减速决策模型;提出隧道跟驰过程中驾驶人局部效用最优概念,通过安全跟驰距离模型、驾驶人感知速度模型及驾驶人决策模型,建立局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,仿真驾驶人在隧道路段上的最优决策行为.研究结果表明：在高原特长隧道进口段及出口段,驾驶人趋于选择更大的跟驰距离;基于局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,能较好地仿真最优跟驰行为,得到隧道路段最优决策速度并作为最高限速值.本文结论为改善高原特长隧道路段行车安全状态提供了理论支撑.     

Hoefs标定下GM跟驰模型仿真分析

通过对GM模型发展过程的分析与阐述,引入Hoefs标定的GM跟驰模型的参数组合,应用Madab构建仿真环境,以车头间距为研究对象,拟定试验情景,分别对Hoefs标定在不同运行状态下的参数组合进行了仿真,分析了不同参数组合下跟驰队列车头间距的变化情况.结果表明：在加速跟驰、无刹车减速跟驰和刹车减速跟驰状态下,跟驰队列的波动均呈现一定程度的衰减,但波动幅值和频率的衰减依次增大,且跟驰队列车头间距波动幅值的衰减程度随着参数的增大而减小;在加速跟驰状态下,跟驰车辆的三维相图呈螺旋轨迹,其余状态下呈无规则波动.     

基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究

自动驾驶车辆可以通过数据驱动模型较好地学习人类驾驶员的跟驰行为,但单纯的学习并不能发挥自动驾驶车辆反应更敏捷的特性.文中利用NGSIM数据集开发一种基于零反应时间数据的跟驰行为学习模型.首先,基于人类驾驶行为数据建立反应时间预测的神经网络模型,预测每条人类跟驰轨迹数据每个时间步的反应时间,并在原轨迹中剪除反应时间内的数据,进而重构样本数据,获得近似于零反应时间、更符合自动驾驶车辆特性的样本集.在此基础上采用LSTM架构,建立基于新学习样本的跟驰行为模型(LSTM-0RT).仿真对比发现:LSTM-0RT跟驰模型比传统LSTM模型提前50 s收敛,且速度变化趋势与前车基本一致,充分体现反应速度快的特点;在混驶环境测试中,采用LSTM-0RT模型的自动驾驶车辆比例越大,跟驰车队的渐进稳定性越高,车流波动的影响范围越小;交通流特性分析显示LSTM-0RT模型在不同交通流密度下的适用性明显优于LSTM模型;车头时距指标测算也表明LSTM-0RT模型具有更高的跟驰安全性.     

信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

外部扰动下一类车辆跟驰模型的稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,基于多智能体一致性理论对一类车辆跟驰模型的稳定性进行了研究.利用Lyapunov稳定性理论,通过设计适当的控制器使得车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在车辆受到不确定的外部扰动的情形下,研究了车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用Matlab仿真技术进行了数值模拟,结果表明在设计的控制器下,车辆跟驰模型快速趋于稳定,拥堵现象得到了有效的缓解.     

考虑车流异质性的信号交叉口疏解车辆跟驰模型

为客观地描述绿灯期间交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为,基于实测数据验证全速差模型发现,其加速度、速度、车间距的仿真结果存在较大误差. 考虑不同车型车辆性能和驾驶员驾驶行为差异,基于4 种跟驰情景,即小客车跟驰小客车(car-car),小客车跟驰公交车(car-bus),公交车跟驰小客车(bus-car),公交车跟驰公交车(bus-bus),建立考虑车流异质性的车辆跟驰模型. 结果表明,改进模型的性能提升明显,较全速差模型,速度和跟驰间距的均方根百分比误差(RMSPE)分别下降了15.29%,22.32%,更符合交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为.     

基于分层COX 模型的跟驰反应延迟时间生存分析

驾驶员的反应延迟时间是驾驶员跟驰行为的重要指标之一,也是跟驰模型中的重要参数之一. 为分析延迟时间与车辆运动状态、光照条件影响因素之间的关系及延迟时间的概率分布,通过实车实验得到跟驰行为延迟时间自然驾驶数据,采用Kaplan-Meier 方法进行延迟时间单因素分析并构建延迟时间分层COX模型. 结果表明：驾驶员跟驰反应延迟时间生存函数受前车加速度,前车加速度变化状态影响显著;前车加速度与延迟时间风险函数之间的关系随时间变化,需采用分层COX模型建模;前后车相对距离每增大10 m,延迟时间风险函数取值减小6.03%;前车由变速运动变为匀速运动时,延迟时间风险函数取值减小35.39%. 研究给出延迟时间风险函数与影响因素之间的定量关系,结果可应用于跟驰模型参数优化与微观驾驶行为仿真模型.