高速公路入口合流区域安全性理论分析

合流区域是高速公路常见的事故多发区域,车辆在该区域行驶时,易引起跟驰风险和变换车道风险.本文以临界加速度作为依据,结合驾驶员对向后加速度的生理心理效应,提出跟驰风险指数和变换车道风险指数的计算方法,用于定量描述单起交通行为的风险大小.最后提出平均行车风险值的概念,用于评价合流区域的安全水平.     

高速公路立交入口区域行车风险评价模型

分析了高速公路立交入口区域车辆行车特征,提出了碰撞危险指数概念,考虑了碰撞可能性系数、碰撞车辆速度差、目标车道跟驰车辆在碰撞时的速度、加速度、前后车辆间距5个因素,将入口区域车辆可能发生的碰撞行为分为5种情形,研究了5种情形的发生条件,建立了相应的风险评价模型。针对不同的主线车辆运行车速、车头间距和匝道驶入车辆运行车速...     

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.     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC)，被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性，分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据，分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响，利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型，在5%置信度水平上，跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响；前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险，超重增加了轻车跟驰重车，轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险；前后车不超速跟驰场景下，轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

考虑侧向避让因素的模糊跟驰模型

在结合传统模糊控制跟驰模型的基础上,将侧向避让车道作为一个考虑要素引入模糊控制,根据实际调查情况增加相应的控制规则,对其进行了改进.结果表明,将侧向避让车道情况引入考虑后的模糊跟驰控制模型更符合实际情况与合理.     

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自动货车车道（ATL）是一项缓解城际高速公路货车比例偏高问题的下一代物流技术. 本文提出了一种微观-中观混合交通仿真器,用于精确评估在大规模公路网上引入自动货车车道所引起的交通流变化,并设计集成框架以确保路径选择与微观-中观仿真器校核的一致性,使用扩展后的微观车辆跟驰模型和车道变换模型反映轿车与货车之间的相互作用. 通过3个仿真案例评价自动货车车道对交通流、货车比例、旅行时间及总旅行时间节省的影响. 最后,使用混合仿真器分析道路的安全性和交通事故对旅行时间的影响. 仿真结果表明：引入自动货车车道改变了New Tomei-Meishin高速公路及该路网中其它高速公路的交通量,缩短了旅行时间,提高了安全性. 应在大范围公路网络中分析自动货车车道系统,从而获得更精确的评价.     

高速公路意外事件影响下的车辆跟驰模型

应用智能主体技术,针对双向四车道高速公路意外事件影响下的车辆跟驰行为,建立了基于智能主体的车辆跟驰模型,利用西部高速公路交通调查统计的数据,对车辆主体的间距愿望进行了定量分析,利用比例微分控制确定车辆主体的加速度响应,建立了不同加速度队列的逻辑意图,使模型的加速度响应符合车辆的动力特性。利用开发的EAD-Simulation系统,在特定和随机两种不同过程下对模型进行的测试表明:利用智能主体技术描述高速公路意外事件影响下的跟驰行为,可充分发挥其个性、自治性和自适应性的特点,在主体的属性描述中利用比例微分控制“类阻尼”的特性,可有效地对车辆主体的稳定性进行控制。     

基于数据驱动的快速路合流区加速车道长度的研究

设计长度合理的加速车道能有效地缓解快速路合流区频繁出现的交通瓶颈问题,因此采用数据驱动方法对快速路合流区的加速车道长度进行研究。利用无人机设备测取了快速路合流区的交通数据,从交通流特性及车辆汇入行为这两个角度对实测数据进行分析,得到了合流区车辆的驾驶行为;根据合流区交通流特点,对数据集进行聚类分析,使用生成对抗式网络训练不同合流区汇入行为车辆的跟驰换道模型,并与实测数据和SUMO仿真软件中内置模型进行对比分析;应用生成对抗式网络模型进行交通环境仿真,选取速度、交通密度、交通冲突率指标建立奖励评价函数,得出了加速车道长度设计的推荐值。研究结果表明：采用主线车辆提前减速和向内侧车道换道这两种手段,可实现协同换道避让匝道汇入的车辆;相比SUMO软件内置模型,生成对抗式网络模型更加贴近实际情况;仿真得出的单车道平行式加速车道长度分别在100、 80、 60km/h情况下的推荐值为280、 240、 200 m。     

侧向碰撞风险对交织区汇合行为的影响

为研究高速公路交织区匝道车辆的汇合行为,基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)构建了交织区汇合加速度模型,利用美国 Next Generation Simulation (NGSIM)车辆轨迹数据提取汇合车辆与周围车辆之间的横纵向距离差、速度差及加速度等交通 参数作为候选变量,将1 s后的汇合加速度作为预测变量,对模型进行五重交叉训练和测试,获取 模型最佳参数组合,引入横向距离碰撞时间 TC 分析汇合过程中侧向碰撞风险对汇合加速度的影 响。研究发现：与基于视角的刺激-反应模型(VASR)相比,本文模型的预测精度更高;引入变量 TC 在均方误差(MSE)、平均绝对偏差(MAD)和R2这3个指标上均优于原模型;在各影响变量之中,汇 合车辆与目标车道领车的速度差 ΔVPL 和横向距离碰撞时间 TC 对汇合加速度的影响最大,相对影 响程度分别达到20.2%和12.1%。研究发现,GBDT模型能够准确预测车辆汇合加速度,深入挖掘 变量和汇合加速度之间的非线性关系,引入变量 TC 能够有效提高模型精度。     

面向智慧高速的合流区协作车辆冲突解脱协调方法

根据网联自动驾驶车辆接近合流区的全过程特征, 设定智慧高速合流车辆行驶的协调控制流程; 针对高速公路合流区冲突风险问题, 考虑车辆时间需求强度、车辆类型和行驶意图等因素, 提出了基于合作博弈理论的高速公路合流区网联自动驾驶车辆冲突解脱协调方法; 利用MATLAB软件对不同条件下的车辆通过合流区进行了仿真验证。仿真结果表明: 智慧高速合流区车辆行驶协调规则能够实现网联自动驾驶车辆的通过请求协调, 在合作博弈作用下能够进一步实现冲突系统虚拟支付成本最低的车辆调整决策; 合流区车辆系统虚拟风险程度随着速度的降低而降低; 当严格执行协调决策时, 网联自动驾驶车辆在合流区通过过程中具有更高的稳定性; 当潜在冲突点长度在一定范围内, 两网联自动驾驶车辆行驶速度相同时的合作博弈效果优于车辆行驶速度不同时的合作博弈效果; 利用该协调方法将冲突解脱过程的虚拟支付成本降低了9%~14%, 大大提高了网联自动驾驶车辆合流区通过过程的安全性。      

高速公路作业区宏观动力学交通流模拟

在分析高速公路作业区汇合交通特性的基础上,提出了一个高速公路作业区的宏观动力学交通流模型及模型的离散格式,并用此模型做了汇合交通流的数值模型.数值模拟结果表明,模型可基本反映交通流的物理特性,在描述不均匀密度在车流中的传递,车道数目变化对交通流的影响方面,有一定的优势.     

对角匝道设置的交通量条件

为了得到设置对角匝道时须满足的交通量条件,分析了合流区主路外车道的车头时距分布,利用间隙接受理论和分段积分法,建立了对角匝道驶入主路的适应交通量模型。然后考虑驶入对角匝道的右转交通量及其车头时距分布,利用间隙接受理论,建立了驶入对角匝道的左转车流的适应交通量模型,并得到了驶入对角匝道的左右转车流的约束条件。分析结果表明:对角匝道设置的交通量条件与主路交通量、匝道交通量、加速车道长度、合流区外侧车道车头时距的区间分布状况、汇合车辆的临界间隙和随车时距以及驶入对角匝道的左右转交通量有关。     

基于车车通信的快速路入口匝道车速控制研究

为研究车车通信技术条件下车辆通过合流影响区时的运行情况,缓解快速路交通压力,提出车车通信环境下入口匝道车辆速度控制模型。首先,分析合流影响区车辆汇合存在的问题;然后,结合合流影响区车辆行驶速度需求,确定入口匝道车辆在加速车道上可汇合位置;接着,根据入口匝道车辆和主路最外侧车道车辆分别到达合流影响区汇合点的时间,建立入口匝道车辆汇入的车速控制模型;最后,对传统环境下和车车通信环境下车辆驶过合流影响区进行仿真。结果表明,在给定的仿真时间段,车车通信环境下,主路和匝道交通量分别为1 000veh/h和400veh/h时,合流影响区的交通量提高了19.5%,入口匝道车辆的平均行驶时间节约了26.9%、平均行驶速度提高了19.7%;主路交通量为1 800veh/h、匝道交通量为800veh/h时,传统环境下合流区车辆出现排队现象,车车通信环境下无排队现象。     

企业并购中的新兴审计风险探析

我国的企业并购审计的风险评估是注册会计师审计实践中的一个重要环节,审计人员必须充分重视对并购情况的了解,扩展审计证据范围,形成对并购企业审计风险的评价,包括对环境风险、整合风险、成本效益风险、换股比例风险的评估。     

基于PET算法的匝道合流区交通冲突识别模型

为了识别入口匝道汇入车辆与主线直行车辆间的交通冲突,开展了匝道合流区车辆交通冲突识别研究.本文结合车辆运动信息,考虑车辆尺寸对交通冲突的影响,构建了基于后侵入时间(Post Encroachment Time, PET)算法的匝道合流区冲突识别模型;给出车辆交通冲突严重程度的确定方法,采用仿真分析验证了所建模型的有效性.结合实测交通数据,确定了PET阈值范围.结果表明,采用后侵入时间算法的匝道合流区交通冲突识别准确率为91.71%,说明该模型能有效识别匝道合流区的潜在冲突.研究成果可为车路协同环境下匝道合流车辆提供安全预警,进而减少车辆碰撞事故的发生,提升整个交织区域的道路交通安全水平.     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。