基于元胞自动机模型的路侧停车行为对交通流的影响研究

针对路侧停车带来的进出停车位排队延误、低速巡游降低通行效率、过量停车加剧交通负荷等问题,研究了路侧停车对路段动态交通流的影响分析方法。基于视频识别算法,提取路侧停车车辆在驶入车位过程中的运行轨迹和速度波动数据,解析路侧停车过程中的驶入行为特性,并按照行为差异将停车车辆停车全过程细分为进入路段、寻找车位、找到车位、驶入车位、静止停放、驶离车位、汇入路段和错失车位8类状态;分别依据停车车辆和通行车辆的实际驾驶行为,从跟驰特征、速度矫正、换道规则和位置更新等方面对路侧停车元胞自动机模型进行了改进;在选择目标车位时综合考虑了步行至目的地时间和驶入车位耗时2个要素。与常规通行车辆相比,深入分析了停车车辆提前换道和停车完后汇入路段行为对后车的影响。基于实际交通流数据对仿真模型进行参数标定,经验证,模型拟合度为77.6%;仿真分析了在差异化的停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力和延误时间的影响规律。结果表明:固定的巡游速度和停车需求强度下,道路延误时间随道路交通量先增加后减少;在低停车需求强度下,巡游速度对道路通行能力影响微弱,在高停车需求强度下,当巡游速度从30 km/h降低至20 km/h,外侧车道饱和流量降低500 veh/h,最高延误时间增加105 s。      

基于侧向车辆影响的跟驰模型建模及仿真

应用实际交通数据对现有的2种跟驰模型进行模拟验证,结果显示,其与实测数据均存在一定误差.之后通过分析车辆在跟驰状态下行驶所受影响因素,结合驾驶员心理,在优化速度模型的基础上结合侧向车辆的影响因素建立新的交通流跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了模型的稳定性条件,分析结果表明,模型稳定性受侧向邻车行驶状态的影响,侧向影响越小,模型稳定性越好.通过西安市某路段的交通数据对新模型进行了验证,结果表明,相对于优化速度模型,新模型仿真结果更贴近实测交通数据,均方差降低62.89%,最大绝对误差降低66.39%,最小绝对误差降低33.4%.      

寒冷地区二级公路路段交通微观仿真研究

以通行能力研究与主要目的，在调查常握寒冷地区二级公路交通流特性的基础上，借鉴国内外成熟的交换流仿真模型，建立了以发车模型，自由行驶模型，跟驰模型和超车模型为主要模块的寒冷地区二级公中路段交通仿真模型，并对各子模型进行了详细的描述，最后给出寒冷地区二级公路的路段通行能力及车辆换算系数。     

基于分子动力学的跟驰特性及其模型

为更好地研究车辆跟驰特性,缓解道路交通拥堵,在车辆跟驰行为受前导车和道路环境等影响的基础上,将单车道道路虚拟为一维管道,道路上的跟驰车辆抽象成相互作用的分子。考虑需求安全距离和期望速度2个影响因素,基于分子动力学构建车辆相互作用势和分子壁面势函数,并建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型,给出跟驰车辆的加速度模型。在实际交通环境中建立视频采集试验路段,采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得模型所需数据,并将数据分为两部分,一部分用于参数标定,其余用来模型验证。将车辆运行状态分为常态行驶、起动加速和减速停车3种。根据实测交通数据分别对3种车辆运行状态下的经典GM模型和分子跟驰模型进行参数标定,选取3种不同运行状态下的试验数据各3组,代入标定后的分子跟驰模型与经典GM模型计算模型输出加速度,并与实测加速度进行误差分析对比,结果表明,分子跟驰模型输出加速度与实测加速度之间的误差,总体上比经典GM模型要小,而且根据绝对误差方差显示,分子跟驰模型较经典GM模型稳定性更高。选取有代表性的一组跟驰过程进行数据绘图,对比可以看出分子跟驰模型输出加速度与实测数据变化趋势几乎一致,其拟合效果比经典GM模型更好。     

混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型

针对协同自适应巡航控制(CACC)车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(ACC)车辆与人工驾驶汽车混合行驶的异质交通流,应用智能驾驶模型(IDM)和由加州大学伯克利分校PATH实验室实车验证的ACC模型、CACC模型分别作为人工车辆、ACC车辆和CACC车辆的跟驰模型,建立能够反映异质交通流中3种车型相互关系的解析表达。基于此,推导不同CACC车辆渗漏率p下的异质交通流基本图模型,并针对异质交通流基本图散点分布与基本路段通行能力,设计数值仿真试验。最后,针对ACC车辆和CACC车辆的期望车间时距进行参数敏感性分析。研究结果表明:建立的异质交通流解析表达与随机性仿真试验的误差小于1.5%,异质交通流基本图解析可取代基本路段通行能力的仿真试验,用于分析不同p时的异质交通流通行能力;ACC期望车间时距ta取值1.1 s时,交通流通行能力随着p的增加逐渐提升;当t_a=1.6 s,p低于30%时,异质交通流通行能力与传统人工车辆通行能力基本相当;当t_a=2.2 s,p低于40%时,异质交通流通行能力低于人工车辆通行能力;同时,CACC车辆期望车间时距tc越小,异质交通流通行能力越大;建立的异质交通流解析表达可为异质交通流其他特性的解析研究提供思路,异质交通流基本图解析结果,从通行能力的角度为ACC,CACC上层控制器设计提供期望车间时距取值的参考。     

高密度交通流状态下行车安全性分析

在高密度交通流状态下,车辆行驶的自由度下降,相互影响逐渐增大,主要以跟驰行驶和换车道行驶为主。事故统计表明,高密度交通流状态是交通事故多发的主要原因之一。根据行车动力学原理和车辆运行特征,分别构建了跟驰行驶和换车道行驶的安全约束条件。根据不同交通状态下车辆安全制动的加速度,初步建立非线性的行车风险评价模型。借助交通仿真软件Vissim对某山区高速公路路段进行模拟实例分析,能有效地反映高密度交通流状态下车辆行驶的安全性。     

路边停车对路段延误及通行能力的影响研究

根据路边停车的实际情况,对车辆驶入驶出泊位造成的车流延误进行了分析,建立了车辆驶入泊位造成的延误模型;同时还对实施路边停车后影响通行能力的各种因素进行了详细的分析,并给出了不同的道路组织情况下的通行能力计算方法。为评价路段服务水平、实施路边停车提供理论支持。     

智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究

智能网联车辆(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)跟驰模型是研究ICV交通流特性的基础模型,针对ICV跟驰模型的建模及交通流特性开展研究。分析现有ICV跟驰模型存在的缺陷,考虑模型结构简洁且参数物理意义明确的特性,提出新的ICV跟驰模型。理论推导本文ICV跟驰模型以及原跟驰模型的基本图函数关系式,对比分析通行能力的影响,考虑周期性边界条件,设计数值仿真实验,仿真分析ICV的混入对混合交通流稳定性的影响。研究结果表明:本文所提ICV跟驰模型能够克服原模型通行能力受恒定车头时距影响较大的缺陷,相比原模型而言,本文ICV跟驰模型通行能力随自由流速度的变化幅度较显著,与实际车流运行特性相符合,同时,ICV有利于混合交通流稳定性的提升,当ICV比例达到60%时,混合交通流由不稳定状态转变为稳定状态。研究结果论证了所提ICV跟驰模型具备良好的模型特性,可为智能网联环境下的交通流特性分析提供模型参考。     

跟驰状态下城市主干道交通流特征研究

为了研究城市主干道在跟驰状态下的交通流特征,对长沙市典型主干道基本路段进行了高峰时期道路交通数据信息采集,采用Corel Video Stuio Pro软件系统对采集的数据做了精细化的处理,最后通过统计分析解析了我国城市主干道基本路段在跟驰状态下的车头时距特征、速度特征、跟驰车辆速度差特征、车辆换道特征及车辆换道对城市主干道通行能力的影响。     

智能网联环境下异质交通流基本图和稳定性分析

为研究人工驾驶车辆和智能网联车辆（CAVs）的混合运行对交通流产生的影响，以其基本图和稳定性为突破口研究提高异质交通流运行效率的关键技术与方法。选择全速度差模型（FVDM）作为人工驾驶车辆跟驰模型，将加州伯克利分校实车数据标定的协同自适应巡航控制（CACC）模型作为CAVs跟驰模型。建立了异质交通流基本图模型，研究了CACC车辆的混入对道路通行能力的影响；对比了不同人工驾驶模型对异质流通行能力产生的差异性。从大车-小车组成的传统异质交通流研究方法入手，利用跟驰模型建立人工-网联异质流的稳定性解析方法，并运用Matlab验证了不同CACC比例下的稳定性分析。结果表明:与人工驾驶交通流相比，CACC同质交通流的道路通行能力大约提升了95%；实验中选用不同人工驾驶模型对通行能力实验结果造成的差异不大。平衡态速度为15 m/s时，低比例CAVs（如低于20%）并不能改善交通流；当CAVs比例达到20%及以上时，异质流稳定性随着CAVs的比例增加逐渐呈现出稳定趋势；当CAVs比例达到70%以上时，异质流基本稳定。      

基于车头间距变量的通行能力理论模型

从车头间距构成的理论分析入手,考虑了跟驰时间变量和车速随机分布的特性,建立了跟驰时间模型和车头间距随机项模型,进而建立了改进的车头间距模型,在此基础上建立了改进的通行能力模型,以《HCM2000》中的高速公路临界速度数据作为评定标准标定模型的参数,并计算确定理论通行能力值,该值与《HCM2000》中的通行能力值相差很小,证明该模型能够拟和实际的道路交通流情况,同时分析了最大跟驰时间和速度均方差对通行能力的影响,最后采用城市主干道的调查数据对模型进行了标定和验证,验证结果表明,该模型经过标定后可以拟和城市道路的交通流状况,进一步说明了模型的实用性。     

基于交通仿真条件下多功能车道设置的必要性分析

选取天津市快速环路的路段为仿真背景,在主线为双向6车道和8车道时,分别进行多功能车道设置的必要性分析。采用VISSIM微观仿真软件,在主路车道数相同时,将设与不设多功能车道两种情况下事故车辆每车停车时间均取为15 min,仿真每种情况在事故停车率分别为0.05%、0.1%下的通行能力及延误。通过比较设置与不设置多功能车道在车辆紧急停靠时主线的通行能力及其它车辆延误,来分析多功能车道设置的必要性。     

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上，运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境，解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型，利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟，仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明:CACC车辆占比为40%~50%时，混合交通流安全性恶化最严重，TET和TIT分别增加约68%和89%，车辆速度离散系数为0.9以上；通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m），可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。      

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。     

我国路内限时长停车管理可行性研究

正城市中心区长时间路内停车,既造成道路通行能力下降,又增加车辆寻找停车位的交通量,加剧了城市道路拥堵。城市中心区0.5～2小时限时长停车模式已经在发达国家和地区广泛采用,对提高路内停车泊位周转率和缓解城市中心区交通拥堵效果显著。那具体是如何做的呢?我国实行路内限时长停车模式是否可行呢?     

经济杠杆作用下的路内停车巡航行为分析

因寻找路内停车泊位而在道路上低速巡航的车辆与其他车辆混合行驶,不仅造成交通拥堵,还增加了能源消耗和环境负担.基于分析停车过程中的停车巡航时间、停车持续时间、停车后到达目的地的步行时间以及停车费用等因素之间的相关关系,建立经济杠杆模型.该模型可以解析巡航停车过程中影响停车选择行为决策的关键变量,利用变量间的相关影响实现停车价格的优化调整,从而引导停车选择行为实现路内停车与路外停车的平衡.并以北京市中关村地区停车选择行为为实例,验证了经济杠杆模型的实用性和可靠性.     

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.     

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。     

考虑横向干扰的交叉跟驰模型研究

在传统跟驰模型的基础上,对车辆横向位置分布进行了实地调查,分析了周边交通场景对跟随车的横向干扰特性。引入最大转移速度和疏散路程参数,建立了交叉跟驰模型并进行了交通仿真。统计分析结果表明:行驶车辆横向位置分布基本符合正态分布,跟随车的行为变化与车辆偏离中心线的距离大小有关,交叉跟驰模型可以更加准确地反映实际道路交通场景。此模型的建立能够揭示车辆微观交互行为,对保障车辆运行安全和交通流稳定性具有重要的现实意义。     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。