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.     

非机动车跟驰模型的研究

交通仿真技术的广泛应用,提高了方案预测的准确性和实时再现性。在以模拟机动车为主的仿真软件不能较好满足国内混合交通的背景下,非机动车跟驰模型的研究尤为重要。论文首先参照机动车定义了非机动车的虚拟行车道,提出了跟驰状态的判断条件,以此作为非机动车跟驰行为的研究基础。其次,以车辆间应保持的最小安全车头间距为思路,充分考虑非机动车中电动自行车与自行车之间的差异,构建了非机动车的跟驰模型。最后,将模型所涉及的参数与宏观的交通流参数联系起来,通过流量、速度和密度关系,验证了模型的有效性。研究对于完善现有的交通仿真软件具有一定的参考和实用价值。     

车辆跟驰模型研究进展

梳理了近70年关于跟驰模型的研究, 根据建模方法将其分为理论驱动与数据驱动2类模型, 并归纳了跟驰模型的研究热点; 从人类因素、基础设施、交通信息、异质交通流、新建模型理论5个方面对理论驱动类跟驰模型的研究进行了综述; 根据所用机器学习算法的不同, 从模糊逻辑、人工神经网络、实例学习、支持向量回归、深度学习5个方面对数据驱动类跟驰模型的研究进行了综述。分析结果表明: 理论驱动类跟驰模型以理论推演交通现象, 对影响因素的考量难以全面, 部分人类因素难以量化, 驾驶人决策制定过程的解释不够准确, 异质交通流的跟驰模型缺乏一般交通条件下有效性的理论基础和形式化证明; 数据驱动类跟驰模型以交通现象归纳交通规律, 由于数据的来源、评价指标及评价方法不同, 导致应用机器学习算法得到的模型无法系统比较; 数据驱动类模型侧重于从微观角度研究驾驶行为特性, 对复杂交通现象(如交通震荡、迟滞等)的解释性不强; 跟驰模型的研究应创新数据采集方法, 捕捉驾驶人的心理倾向、感知特性和认知能力, 并量化人类因素的影响和充分利用大数据; 数据驱动类跟驰模型应为无人驾驶技术发展提供技术支持; 在自动驾驶完全普及之前, 人工驾驶与自动驾驶混合场景下的驾驶人跟驰行为特性尚待深入研究。      

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题，了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论，对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定，并得到了模型稳定性的条件.此外，在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下，利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论，研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后，采用MATLAB仿真技术进行数值模拟，验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求，提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度，构筑双层驾驶人跟驰模型框架，提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先，提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据，采用高斯混合和概率密度函数(Gaussian Mixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型，即驾驶人期望跟车距离模型。然后，将期望跟车距离参数引入模型，基于高斯混合-隐马尔可夫方法(Gaussian Mixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性，建立第2层模型预测加速度，即个性化驾驶人跟驰模型。其次，研究不同高斯分量个数对模型效果的影响，对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后，8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性；在最优高斯分量数量下，8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2，在测试 集上为0.123 m·s-2；随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算，结果显示，加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2，预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层 模型及通用模型30%以上，与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。     

基于最优速度的弯道跟驰模型及其稳定性分析

为研究车辆在道路弯道上的跟驰特性及稳定条件,在经典OV模型的基础上,综合考虑路面摩擦、弯道半径和超高等因素的影响,结合弯道力学特性建立弯道OV模型。基于弯道路段车辆跟驰扰动原理,采用傅里叶级数收敛对模型线性稳定性进行分析,得到了弯道跟驰模型的扰动稳定性条件。依据敏感性系数影响因素,绘制了不同弯道弧度的弯道交通流稳定区域曲线图。为验证弯道跟驰模型的有效性,对模型进行计算机模拟和路测实验验证,结果表明:在相同初始密度条件下,弯道车流的稳定性随着弯道弧度的增大而逐渐降低。     

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.     

纯微观车辆跟驰行为研究与仿真

车辆跟驰作为交通领域研究的一个重要课题,在现实生活中具有重要的实际意义.为了研究车辆在行驶过程中的跟驰特性,首先,依据车辆跟驰原理,在原有微观车辆跟驰模型的基础上,对模型进行了改进和完善,使之更切近实际.然后,以VC6.0为平台,对纯微观车辆跟驰运行过程进行仿真,仿真结果直观地表现车辆在跟驰过程中速度、加速度的变化,反映出车辆的跟驰特性,以期对相关交通问题的解决提供有益的探索.     

跟跟驰驰自自动动驾驾驶驶车车时时人人驾驾车车行行为为研研究究：实证与建模

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,智能网联车辆（Connected and Automated Vehicle,CAV）、自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的状态将在未来一段时间内存在。在混行条件下,车辆间的交互影响模式将发生变化。本文以HDV跟驰AV的驾驶行为为研究对象,通过分析驾驶实验数据将跟驰AV时HDV的驾驶风格量化并分为迟疑型、平稳型和信赖型三类。同时考虑驾驶风格、车辆的转弯能力和转弯半径等参数改进智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）,建立了前车为AV时的HDV跟驰模型。该模型通过对三类不同风格HDV跟驰AV时的驾驶参数的标定,能根据不同跟驰风格采取相应的跟驰策略。经数据拟合检验,该模型在启动加速、匀速行驶和制动减速阶段均能以较高精度拟合实际驾驶数据,其中直行跟驰的平均拟合精度为96.2%,转弯跟驰的平均拟合精度为91.4%。可见,本文提出的模型可以刻画HDV跟驰AV时的行为特征。在目前难以进行大规模混流实车实验的情况下...     

不同车速多前导车对跟驰行驶特性的影响

单车道跟驰是驾驶员的主要跟驰行为之一,掌握微观跟驰行为特性对于深入认识宏观交通流特征、改善交通拥堵具有重要的理论意义和应用价值。已有研究发现,除相邻前导车外,下游多辆前导车的行驶状态亦对驾驶员跟驰行为产生影响。然而,目前尚无对下游前导车辆影响跟驰行为的空间范围的定量研究。以美国NGSIM数据为研究对象,定量化研究下游多前导车行驶速度对跟驰车辆运行特性的影响,同时分析了不同速度区间下,前导车对跟驰车产生影响的空间范围及变化趋势。利用Pearson相关系数计算下游车辆速度与跟驰车辆交通参数间的相关系数,进而分析其相关强度,评价其影响程度,为构建考虑下游多车影响的跟驰模型提供理论依据。     

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.     

基于驾驶模拟技术的不良天气对驾驶员跟驰行为的综合影响研究

近年来不良天气频发,对城市交通流运行影响较大。从驾驶行为角度,利用驾驶模拟技术,搭建城市快速路场景,分析多种雨、雪、雾等不良天气对直线路段下跟驰行为的影响。利用单因素方差分析方法,研究不同天气条件下车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差、最大跟驰车速差以及跟驰加速度等指标的显著性,进而使用主成分分析方法研究不良天气对道路交通流的影响。研究结果表明:车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差在不同天气条件下具有显著性差异,且一般随天气恶劣程度增加,车头时距与车头间距振动幅度变大,最小跟驰车速差减小。不同天气条件对交通流顺畅性影响从大到小依次为大暴雪、大雨、大暴雨、大雾、中雨、雾、强浓雾、大雪、轻雾、小雨、晴天。     

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.     

融入公交车与自动驾驶车队的异质交通流模型

为研究网联自动驾驶车（connected autonomous vehicle, CAV）和人工驾驶车（human-pilot vehicle, HPV）所组成的异质交通流特性及公交车驾驶行为对环境的影响，首先，分析异质交通流中的4种跟驰模式：人工驾驶小汽车跟驰、人工驾驶公交车跟驰、自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)跟驰和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰；接着，基于各跟驰模型的特点，构建车辆跟驰和换道的元胞自动机模型，综合考虑CAV车队特性、驾驶员与CAV各自反应时间特性以及HPV加塞特性，并利用跟驰模式判断参数融合不同跟驰模式特性，实现统一的模型表达；最后，仿真分析不同CAV渗透率下CAV排队强度及公交车换道行为对交通流的影响.结果表明：在一定的CAV渗透率下，促使CAV形成队列比单纯提高CAV渗透率更能有效提升道路通行效率；适量的公交换道有助于充分利用道路通行能力，过多的公交换道则会妨碍正常交通，公交换道对交通流造成的通行效率衰减随CAV渗透率的增大而减小；同步流状态...     

基于相关分析的跟驰模型及其稳定性

为了精确地模拟车辆跟驰过程,应用相关分析的方法建立一系列跟驰模型,用微积分的方法解析模型.通过变量筛选.明确了影响车辆跟驰的重要因素有速度差、间距和前车速度.通过对模型的解析.确定了模型参数的合理取值范围以确保模拟的稳定.建立的跟驰模型可以模拟不同车辆之间的跟驰行为.预测跟驰车辆的运动状态,用于智能车辆控制或者用于追尾预警.如果获得了更完备的实验数据,基于相关分析建立跟驰模型的方法可以更精确地考虑到车辆运动状况、动力性能、道路条件、驾驶特性等影响因素.     

跟驰车流中的反应时间和车头间距研究

为了研究利用驾驶模拟舱研究驾驶行为的效果,考虑道路几何线形、交通设施、环境条件、交通条件等因素,以北京四环道路环境为例搭建模拟场景,在该模拟环境和相应真实道路环境下进行车辆跟驰实验,提取并对比了加减速跟车状态下的反应时间和车头间距数据,从虚拟环境深度线索和仿真车辆行为特性两方面分析了实验结果.研究结果表明,在加速和减速跟驰状态, 在仿真环境中的驾驶人反应时间均略大于真实道路环境,但差别不显著;仿真环境下的车头间距显著大于真实环境;采用驾驶模拟舱研究驾驶行为时,需修正与距离相关的参数才能得到与实际道路环境相符的结果,修正系数的取值范围为1.5~2.0.      

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我国城市道路机动车道与非机动车道之间无物理隔离设施的情况非常普遍,因而相邻的机非交通流存在严重的相互干扰。本文利用石家庄市典型路段交通现场调查数据,定量分析了无物理隔离路段机动车和非机动车的速度特征。区分了非机动车道内非机动车的分布差异,通过各个典型位置非机动车平均速度的对比,解释了骑车人因受到相邻车道机动车影响而表现出的复杂交通行为;提出了基于时空转换思想的交通调查方法,建立了机动车速度的回归统计模型并通过了F检验,模型包含了非机动车流量和机非最小横向间距等参数,研究表明,机动车速度与以上参数之间呈一定的线性关系。     

公交车辆进出停靠站对城市主干路路段的交通影响

公交停靠站对城市道路交通运行具有重要影响,尤其是车辆运行速度较快的主干路路段.以直线式、左侧港湾式、右侧港湾式停靠站为对象,利用无人机采集数据,构建影响率计算模型,研究和对比分析公交车辆进出不同型式停靠站时对主干路路段的交通影响.结果表明：受影响的社会车辆行为表现为减速跟驰、减速通过、停车等待、变换车道、借道通过 5种,以减速跟驰和变换车道为主;直线式停靠站对交通运行总影响最大;公交车辆在直线式停靠站静止停靠时影响最大,在港湾式停靠站加速出站时影响最大,且其在左侧港湾式停靠站处的停车不规范,易导致社会车辆的借道通过行为;受影响的社会车辆行为发生位置的分布亦区别较大.     

临近交叉口的车辆跟驰换道行为研究

临近交叉口的车辆往往呈现出复杂多样的跟驰换道行为.基于二维最优速度(OV)交通流模型,本文构建了一个改进的双车道车辆跟驰换道模型,以刻画交叉口前路段上的车辆跟驰换道机制及车流宏观特征.借助模型分析了换道车辆比例、换道期望参数和跟驰安全距离等对交通流宏观特征的影响.结果表明:换道车辆比例对通过停车线的进口道流量有负面影响,换道行为越多,进口道流量越小.换道期望参数越大,换道成功率越大;当道路拥堵时,增大换道期望会减少进口道流量.增大安全距离,容易提升换道成功率但会减小进口道流量,同时促使拥堵发生.