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。     

基于城市道路的驾驶员换道意图的研究

文章从驾驶员的心理层面着手,结合城市道路的实际情况,对驾驶员的换道意图进行研究。此外,对换道行为进行分类:强制换道、先发制人换道和自由换道,为后期进一步建立换道行为模型、制定换道预警策略,降低换道事故发生率做准备。     

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.     

雾天高速公路换道行为特性研究

为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.      

驾驶行为特性对道路通行能力影响的量化研究

驾驶行为特性对道路宏观交通流特性及通行能力有着重要影响.但在2010年版《道路通行能力手册》(HCM2010)中,驾驶人总体特征修正系数取值在通常情况下建议为1 ,并未给出具体解释以及进一步量化.为了进一步细化研究不同驾驶员行为特性对道路通行能力的影响,将驾驶员类型分为冒险型、一般型和保守型3种,利用交通仿真软件Vissim 5 .3构建基本路段和交织区仿真场景,提出以仿真实验为基础的通行能力影响量化分析方法.结果表明,在限速为80 km /h的城市快速路上,自由换道行为可以提升道路设施空间利用率,提高交通流由自由运行状态向稳定运行状态的转变速度,而对道路通行能力没有显著影响;跟驰行为与强制换道行为对道路通行能力有显著影响.提出基本路段通行能力分析的修正系数,对应冒险型、一般型、保守型驾驶员分别为1 .04 ,1 .03 ,0 .86 ;交织区通行能力分析的修正系数;在交织比为0 .1~0 .4的情况下,3类驾驶员对应的值有所差异,进一步细化了HCM2010中驾驶员的修正系数.      

驾驶员头部运动与换道意图的分析研究

驾驶人驾驶员换道过程中换道行为的产生和进行影响着交通畅通和人员安全。文章从驾驶员头部运动的分析入手,基于头部运动相对于视觉的提前性,期望更有效的进行预测驾驶员换道意图。通过对头部运动的获得、区域划分和数据处理,得到表征指标。得到头部运动可以作为换道意图参数的结论,有利于下一步模型的训练。     

基于NGSIM轨迹数据的换道行为微观特性分析

换道行为在不同的换道意图下可分为自由换道和强制换道两类,选用NGSIM轨迹数据对二者微观特性进行对比分析。为保证数据准确性,在平滑处理基础上,以剔除轨迹数据换道过程识别错误为目的,构建了换道起终点时空约束规则,对完整的单次换道行为参数进行了提取。利用半对数模型,采用回归分析法对影响二者换道时间的显著性因素进行提取并对比;同时建立多项式模型,选取多个误差指标对不同阶数下换道横向移动轨迹拟合效果进行评价。结果表明,强制换道平均换道时间稍长于自由换道,影响二者换道时间的显著性因素及各因素影响程度并不相同;但二者横向移动轨迹均可用5次多项式拟合,拟合优度可达0.99。     

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.     

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。     

危险换道驾驶行为预测方法研究

提出了两种危险换道驾驶行为预测算法,分别为基于贝叶斯因子阈值法的隐马尔可夫模型预测算法和基于运动时间窗特征提取法的支持向量机预测算法,它们所需的车辆运行特征变量均可在车联网环境下获得。通过基于Prescan-Simulink联合仿真的驾驶员在环仿真,获得危险和正常两种换道场景下的车辆运动数据,进而对提出的两种算法进行验证和比较。结果表明,两种预测算法对危险换道驾驶行为的预测均有较高的准确率,有助于对危险换道的驾驶员给予及时警告或辅助纠正,从而减少危险换道事故的发生。在样本数据有限的条件下,SVM算法的预测效果更好。     

基于轨迹数据的交叉口进口道车辆换道行为特性分析

为探索城市信号交叉口进口道范围内机动车换道行为特性，利用无人机拍摄视频提取车辆换道轨迹数据，分析了进口道车辆换道行为的宏观和微观特性。研究结果表明：强制换道行为多发生在距离停车线60 m～90 m处，自由换道行为在90 m～120 m处；换道时间集中分布在4.5 s～5.5 s之间，其中强制换道的平均时间为4.58 s，自由换道时长为3.81 s；强制换道行为主要受目标车道的可插入间隙及前后车辆的速度差影响，但整体来看分布较为分散；自由换道行为追求行车效率，目标车道的交通运行状况往往要优于原车道，换道行为主要受到原车道前车的相对距离和速度影响。本研究成果可以为城市交叉口的理论研究提供方法参考，为进口道的管理与控制提供理论基础。     

基于安全参数的双车道元胞自动机交通流模型及两种交通规则下的模拟分析

提出了基于安全参数的双车道元胞自动机交通流模型,该模型主要在车辆确定性减速的过程中考虑驾驶员对前方车辆下一时间步速度的预估,安全参数代表驾驶员驾驶心理的冒险程度;基于不同安全参数,在双车道自由换道超车和禁止换道超车两种交通规则下,通过MATLAB数值模拟仿真得到车流量和车流密度之间的关系曲线,结果表明安全参数的增大可获得更大的交通量,道路上车辆较少时禁止换道超车也可增加交通流量,随着车辆的增加自由换道超车可提高道路利用率,随着车辆的进一步增加两种交通规则下的车流量基本一致。     

数据驱动的驾驶员换道行为分析与预测综述

换道是一种具有极高风险的驾驶行为,许多交通事故发生在换道过程中,相邻车道车辆的突然换道行为会产生很大安全风险并影响车辆的乘坐舒适性,对周围车辆的换道行为进行预测对驾驶辅助系统和自动驾驶汽车都十分必要。随着V2X(Vehicle-to-Everything)技术、5G技术的快速发展,车辆可以从周围环境中获得更多信息,使换道行为预测成为可能。文中对换道意图的产生及换道过程进行分析,将换道过程分为换道意图产生阶段、换道准备阶段和执行阶段,总结将车辆上各种传感器获得的车辆速度、加速度、位置、方向盘转角等信息及通过V2X技术从交通环境中获得的信息用于换道行为预测的主要方法。目前许多研究采用机器学习方法,按照所使用的数据类型可分为基于驾驶员生理活动信息的方法和基于车辆CAN总线信息、运动学及其与周围车辆运动关系信息的方法,也有研究将二者相结合。数据驱动的换道行为预测方法也可用于车辆的主动换道决策和执行过程,强化学习(RL)算法可以从真实数据中学习决策和驾驶行为,而这些对于传统的基于规则的方法来说基本不可行,故其在研究车辆主动换道时被广泛使用。     

基于博弈论的完全信息下的驾驶行为研究

为了提供必要的理论依据来定量分析信息服务下的驾驶行为,提出了符合驾驶行为特征的理论模型。在完全信息的假设条件下,基于驾驶员个人对速度的期望,分析了驾驶过程中的博弈行为和相应驾驶行为意图的变化,建立了前后车之间的博弈矩阵模型。通过分析实例中的速度收益变化发现:基于原车道前后车的驾驶行为只决定了驾驶行为意图,其换道比例大于实际行驶中的换道比例;如果同时考虑邻道前后车的影响,换道比例更接近实际情况;不同速度区间的速度收益随时间推移逐渐接近期望速度,所处的速度区间越小,收益幅度越大,所需达到稳定的时间越久。     

基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性,采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄,获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图,获取每一时刻车辆的精确运行状态数据,在此基础上对2个视频进行拼接,最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标,共提取换道行为1 520条,筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据,在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s,平均换道空间距离为148.08 m,换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m）,其相对距离在10 m以内的占28.24%,驾驶人为了加快行驶,在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下,依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大,平均值为10.2 km·h^-1,并且在83%的情况下,本车的速度大于前车,说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC,MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析,并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急,非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性,以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。     

交叉口左转机动车强制变道行为研究

临近交叉口左转车辆的强制变道行为会干扰交通流的平稳运行,降低交叉口的通行能力,形成交通安全隐患,故对这种强制变道行为的研究很有必要。文中首先对强制变道实施过程进行分析,确定造成驾驶员采取不同变道过程的客观影响因素;然后利用统计分析的方法,研究不同因素对变道实施距离的影响;最后选取影响较显著的因素,运用模糊逻辑的方法建立左转车辆强制变道距离模型。     

城市道路指路信息对进口道车流交织长度及通行能力的影响

基于高速公路交织段的概念,结合城市道路间断流运行特征及路侧指路信息对交织车辆的影响机理,提出城市道路交叉口进口道车流实际交织长度的确定方法.根据道路交通设计特征及驾驶员变道行为特征分别确定了城市道路进口道交织段的起讫点.选取上海市典型交叉口对车辆换道行为及微观行车特征进行视频观测,共获得159个有效样本,分析了车辆换道决策点在信息指示标志附近的分布规律,结果显示,换道决策点在信息指示标志附近呈正态分布.结合指路信息的影响改进了现有交织段通行能力计算模型,比较了该交叉口三个典型断面的通行能力:停车线断面、交织段断面、路段断面,并指出随指路信息位置变化时交织段通行能力的变化趋势,据此提出指路信息最佳设置位置.     

交织车辆的跟车换道行为研究

在不满足换道条件下,交织车辆因换道的强制要求,会有选择地放弃跟车转而进行挤车换道.针对此现象,在深入分析交织车辆的跟车换道行为的基础上,从驾驶员的角度出发,选择其跟车换道的影响因素,构建了跟车换道的效用函数,建立了交织车辆跟车换道的二元选择 Logit 概率模型.基于车辆轨迹获取技术对模型的相关变量进行了调查,采用最大似然估计法对模型进行了标定.选择命中率作为评价指标,采用实例对模型的有效性进行了验证.结果表明,模型能有效地模拟交织车辆的跟车换道行为,精度高达99.0%.      

基于高速公路的驾驶员换道意图识别

近年来,车辆安全问题成为社会关注的焦点。高速公路存在两类典型的驾驶员行车意图,分别为车道保持和意图换道。在意图换道的过程中,对驾驶人控制车辆提出了更高的要求。基于BP神经网络提出了一个模型,用于检测高速公路上驾驶员的车道变更意图。预测结果表明,在换道时刻,预测精度可达到99.3%,以0.5 s为间隔向前推,换道前1 s的准确率为98.0%,换道前2 s的准确率为84.8%,换道前3 s的准确率为70.7%;随机选取样本对模型的准确率进行验证,换道时刻准确率为96.7%。为深入研究驾驶员的输入特征奠定基础。     

考虑换道行为的无信号控制环岛交通流建模

为了研究环岛内车辆换道行为频繁发生影响环岛内交通运行效率,从而引发交通事故并阻断整个交通等问题,考虑到环岛和高速公路类似,进出车辆都在同一侧发生且车辆只有交织冲突,将环岛看成一条短的环形高速公路,用高速公路交通流模型来分析环岛内的交通流特性,并基于现有换道交通流理论,通过引入换道强度变量ε(t,x)对无信号控制的环岛内交通行为进行研究,分析其运行特性,建立考虑换道行为的多车道环岛交通流模型。研究结果表明:引入换道强度变量的无信号环岛交通流模型能真实反映环岛内交通情况;通过数值例子也验证了该模型的有效性,证实频繁的换道行为会降低环岛的车辆实际通过能力。研究是对现有文献中无信号控制环岛交通流建模的补充。