微观仿真自主性车道变换模型

车道变换是一种复杂的刺激-反应行为,为了准确表示车辆变换车道的决策过程,克服现有模型的不足,重点考虑驾驶员特征和车辆类型对车道变换的影响,并将车道变换过程可划分为3个阶段,即车辆挟道意图的产生、换道可行性分析和换道的执行;引入随机效用理论描述换道需求的产生,建立了基于车道效用选择的自主性车道变换模型,利用视频处理软件获取大量车辆运行轨迹微观数据,采用极大似然估计法对构建的自主性车道变换模型进行了标定;最后,基于换道次数的仿真值与实测值,选取均方根偏差、均方根百分比偏差2个评价指标对车道变换模型的有效性进行了验证,误差指标小于10％,表明建立的自主性车道变换模型可以较好地描述车道变换复杂的运行行为.     

基于元胞自动机的破损路面车辆换道仿真

针对路面破损条件下,驾驶员为获得更高行驶效益而进行车道变换的现象,以元胞自动机Na Sch模型为基础,引入慢启动规则和换道规则,建立路面破损条件下双车道车辆微观换道模型。以换道需求、车道选择、间隙检测和换道执行4个过程确立仿真流程,对不同路面破损条件下的驾驶员特性、交通流特性和车辆换道特性进行仿真分析。从车辆运行角度对路面破损等级进行划分,依据效用理论计算车辆在不同车道上的行驶效益,建立车辆车道选择模型,并定义换道系数,分析单块路面破损对车辆换道行为的影响。基于驾驶员的行为差异,在仿真过程中将驾驶员分为冒险型、机敏型、谨慎型和迟缓型4类,通过设置仿真参数,对不同类型驾驶员在路面破损条件下的行为特性进行分析。结果表明:换道系数随路面破损等级的增加而不断增大,破损等级越高,车辆在破损路段行驶的效益越低,进一步增大驾驶员进行车道变换的概率,能够很好地模拟路面破损对车辆换道行为产生的影响。冒险型驾驶员在中密度区的换道率最高,随着路面破损程度的增加,车辆换道率和行驶速度方差随之增大,说明破损路面会降低车辆行驶效益,加剧换道行为的产生,同时增加车辆行驶速度的波动性,对交通流正常运行产生一定干扰,不利于行车安全。     

基于有限状态自动机的车道变换模型

为了解决车道变换模型中采用Gipps换道框架计算效率不高的问题,提出了一种车辆行驶的有限状态自动机框架,该框架能够容纳选择性换道和强制性换道,使驾驶员从当前状态出发进行局部决策.同时提出了基于临界距离的强制性换道需求产生条件和基于前方交通状态的选择性换道需求产生条件,推导了基于前后临界空当的换道安全条件,开发了交通仿真软件,并在二车道道路上对模型进行了验证.结果表明:该模型能够再现真实的交通流宏观特性和换道行为微观特性.     

智能车辆自由换道模型研究

针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题,以四段式车道变换理论为基础,提出一种新的车辆自由换道轨迹函数,并引入B样条理论对换道轨迹进行再规划,进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。该模型能够较好的解决传统车道变换模型存在的上述缺陷。给定车辆换道轨迹性能评价参数,利用Matlab仿真计算得到新模型产生的换道轨迹,并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。分析结果验证了该模型的正确性及有效性。     

车联网环境下自动驾驶车辆车道选择决策模型

试验车道选择行为是自动驾驶车辆最基本的决策行为之一,利用车联网技术可以使车道选择结果更加全面、合理.首先,对高速公路自动驾驶车辆车道选择决策过程进行分析,并以车联网感知通信范围内的车辆的平均速度、重车比例及前往车道的理想换道时间为主要指标创建成本函数,根据计算结果输出最优车道序列;然后,以Gipps安全驾驶模型为基础,...     

基于驾驶人不满度的高速公路自动驾驶换道决策

为了实现高速公路的自由换道行为决策，并满足行车安全高效性、决策结果平稳无震荡、与运动规划模块结合引导车辆行驶等要求，提出了一种基于驾驶人不满度的换道行为决策方法。首先，根据驾驶人的速度期望建立了驾驶人不满度累积模型，并基于驾驶人速度不满累积度产生换道意图。其次，依据不同车道障碍车的运动状态，设计了2种目标车道选择策略，通过预测引擎对各个待选车道进行预测和评估，选取其中行车效率较高的车道作为目标车道，同时建立换道最小安全距离模型，用以在换道全过程中判断换道的可行性。然后，将换道行为决策的结果以目标车道的形式传递给基于改进人工势场的运动规划模块，用于运动规划模块目标的选取，以引导车辆横纵向运动。最后，在CarSim/PreScan/Simulink的联合仿真平台和硬件在环平台上建立多种测试场景，验证换道行为决策算法。试验结果表明：换道行为决策算法能够依据驾驶人速度不满累积度产生稳定的换道意图，进而根据所设计的换道策略选取具有更高行车效率的目标车道，并在换道过程中持续判断换道的可行性，以应对障碍车辆突然加减速等突发状况，保证换道过程的高效性和安全性；换道行为决策算法通过目标车道的转换，引导运动规划模块调整车辆的运动，实现跟车、换道等行为。     

基于自然驾驶数据的高密度立交出入口车辆轨迹特征研究

互通式立体交叉是道路交通网络重要的节点,而随着相邻立交之间的间距不断缩小,逐渐形成了高密度立交群,容易造成交通拥堵,加大驾驶负荷和事故风险。为明确在高密度立交群出入口区段的运行风险和安全隐患,在重庆内环路选取了1簇高密度立交群作为研究对象,开展了实车驾驶实验。使用车载仪器采集自然驾驶状态下车辆轨迹数据,包含速度、实时行驶位置以及车辆中心与两侧车道线之间的横向距离;基于对实测数据的深度分析,明确立交出入口的车辆轨迹形态以及车道选择行为特征和驾驶人性别对轨迹形态的影响关系,挖掘车辆驶离（汇入）主线过程中的换道行为特征和驾驶风险影响因素。结果表明：(1)出入口类型对车道选择和轨迹形态有明显影响,相比于平行式出口,直接式出口的轨迹更顺畅,换道次数更少;(2)驾驶人在净距较近的2座立交驶入驶出时,进入主线路段更倾向选择辅助车道或者最外侧车道行驶,以减少换道次数;(3)出入口附近的主线车道数变化会影响驾驶人的车道选择行为;(4)驶离主线时,平行式出口的换道持续时间要高于直接式出口,而入口类型对于换道时间没有显著影响,78%驾驶人的换道时间为5～10 s;(5)出口区段的运行风险高于入口区段,可在出...     

路况信息发布时出行者有限理性路径选择行为及建模研究

实时路况信息的提供,有助于出行者对不同路径效用的判断,但由于信息的模糊性以及出行者有限的计算能力,出行者的决策行为在某些情况下依然是有限理性的,即不能选择效用最大路径。因此,本研究基于西蒙的有限理性理论,假设出行者不能完全预测全部备选方案的后果,即实现效用最大化,提出了有限理性模型,并设计试验,验证交通领域路径选择中有限理性的决策行为。试验中,每次出行前向被试者发布实时路况信息,记录被试者的决策结果、决策时间等数据,分析其有限理性路径选择行为,并建立有限理性路径选择模型描述其有限理性特性。研究发现出行者在两条路径效用差小于一定阈值时无法实现理性判断,实现效用最大化,只能随机选择;在效用差大于该阈值时才可进行理性判断,实现效用最大化。根据这一现象,将原有Logit模型效用最大化假设松弛为有限的效用最大化假设,并建立有限理性下的Logit模型(BRBL模型)。通过对模型研究分析,发现模型在0点附近的敏感度要小于传统Logit模型。通过分别对BRBL模型和BL模型进行标定,发现改进后的模型可以解释出行者路径选择决策中的一些有限理性行为,而且标定结果显示模型精度优于传统的BL模型,在路况信息提供下的路径选择问题,新的模型更为适用。     

高速公路超限检测及劝返车道设置技术研究

鉴于公路路线规范关于超限检测站设置条件及劝返车道布设指标规定得过于笼统,该文基于超限运输现状与车辆运行需求,研究了不停车计重收费系统(EWTC)及其相应的车道宽度与称重区长度。通过车辆换道模型研究,提出了不同情形下车辆换道的安全转弯半径,并提出了EWTC系统称重区的宽度渐变指标建议值。在上述研究的基础上,通过分析超载车辆的驶离选择,提出了劝返车道的不同设置方式及其相应的优缺点和适用范围。     

不同流量条件下车道利用率的仿真研究

车道利用率反映的是单一方向路段交通量在不同车道上的分布情况,它影响交通流的稳定性,是道路通行能力和交通安全的重要影响因素。针对不同流量条件下车道利用率的不确定性和现场数据采集困难等特点,应用车辆跟驰、车道变换等微观交通流仿真模型在一体化仿真环境下进行模拟研究,得到双车道和三车道路段流量换道次数以及流量车道利用率关系的基本规律。     

基于模糊推理的换车道模型

微观交通仿真在交通系统分析和管理方面是1种安全、有效的工具。在交通微观仿真中,用变换车道表现驾驶员行为是1个非常重要的方面;然而,以往的许多换车道模型并没有考虑驾驶员行为的不确定性和认知性。文中利用模糊推理来表现这种不确定性和认知性,从而使换车道行为更加符合现实。通过实际观察数据与模糊推理的微观仿真模拟的结果比较,表明该模型是可行的,有效的。     

A cellular automata traffic flow model combined with a BP neural network based microscopic lane changing decision model

The purpose of this study is to propose a cellular automata (CA) traffic flow model with high accuracy for lane change decision and name it LCCAM. A driving simulator experiment was conducted to find factors affecting lane changing decisions. A back-propagate (BP) neural network was used to obtain the lane changing rules for the microscopic lane changing decision model (LCDM), and the collected accurate vehicular trajectory data were used to train the BP neural networks for the prediction of lane changes. After comparing different input variable combinations, the most accurate input setting was determined, including the locations and velocities of neighboring vehicles, inner/outer lane indicator, and the speed limits of the corresponding lane. Then, the determined BP neural network was adopted in the LCCAM as the LCDM. Simulation results showed that the LCCAM can capture important characteristics such as the mean velocities and the number of lane changes well, by comparing with observed traffic flow. Meanwhile, the LCCAM illustrates a better performance in replicating the number of lane changes than the other reference CA models. The research results show that the LCCAM proposed in this study will have potential and value for autonomous driving and active safety analysis in the future.     

基于驾驶行为的城市道路车辆主观换道模型研究

车辆换道行为因其运行环境复杂,所涉及的交通因素众多,容易引起交通冲突,从而降低道路交通系统的安全性.对车辆换道行为的动态特性及其对车流运行的影响机理进行建模与研究,对提高交通系统的运行效率有重要意义.基于城市道路车辆换道行为的特征,改进了元胞自动机模型细化车辆换道过程;考虑驾驶员特性、车辆类型的影响,采用模糊推理理论描述驾驶员的换道决策,进而建立了城市道路驾驶员主观换道模型.通过将实测交通流数据与仿真输出数据进行对比,验证模型的有效性.结果表明,所建立的模型输出结果与实测数据的误差较小,说明模型具有一定的有效性.     

基于Logit模型的城市道路交通事件检测仿真

以Logit模型为基础,利用效用函数与概率的概念,建立分时段的城市道路交通事件检测算法。由PARAMICS软件产生模拟交通流数据,将数据输入LIMDEP软件并标定效用函数的系数,同时还输出最大概率预测表。仿真试验结果表明:(1)基于Logit模型的检测算法不仅能够用于城市道路的事件检测,还可判断事件发生所在的车道。(2)在路段长度、车道数、流量相等的模拟条件下,交叉口信号超过仿真所设定的1 min时段长度时,检测效果降低。若将模型时段长度由1 min提高至超过最大信号周期,即可解决检测效果降低的问题。     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据      

车头时距服从M3分布下的支路通行能力仿真方法

为得出是以交通量还是以时长为控制条件所生成的支路通行能力仿真值更接近理论值,在假定车头时距服从M3分布规律下,以间隙可接受理论为基础,建立了上述2种控制条件的环形交叉口支路通行能力仿真模型;在VC＋＋6.0平台上进行仿真试验,计算出支路通行能力、时长和交通量的仿真值,并与理论值进行对比。分析结果表明：以交通量为判断条件的仿真方法所产生的仿真时长与理论时长的平均相对误差小于以时长为判断条件时的平均相对误差,前者仿真产生的支路通行能力也较后者更贴近理论值;以交通量为判断条件的仿真方法的仿真效果明显优于以时长为判断条件的方法。     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型.首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布.其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相...     

路段动态特征中的交通组成因素研究

基于对交通流建模过程中将车型单一考虑为标准小汽车,忽略了现实交通量中车型的不同构成,本文通过对不同车型的动力特性进行标定,将其特性反映在跟车模型与车道变换模型中,并且利用交通仿真技术,分析了交通量构成对路段行程时间、车速、延误等动态特性指标的影响。     

山区公路爬坡车道的交通特性及驾驶安全性模拟评价

以山区公路上设置的某一爬坡车道为试验对象,利用驾驶模拟试验对其交通特性及驾驶安全性进行仿真。根据设计图和现场环境构建了三维虚拟试验场景,通过VISSIM生成试验路段交通流;32名受试者在4种交通条件下进行了驾驶模拟试验;模拟过程中记录车辆的速度、轨迹、加速度、制动力等数据;通过VISSIM仿真试验确定了该爬坡车道的交通量阈值。分析结果表明,在常规交通流情况下,该爬坡车道可提高主路上的车速及其平稳性,同时可减少来自对向车道的冲突;但随着交通流量趋于饱和,其有效性逐渐减弱甚至产生负面影响。