高速公路常发性交通拥挤路段实时判定与跟踪研究

提出的自动判定和实时跟踪高速公路常发性拥挤路段的方法包含3个算法:①路段平均车速算法;②交通流区段类型判定算法;③排队类型判定算法.考虑采用两个前后相邻车辆检测站之间的路段平均车速来实时判定和跟踪常发性交通拥挤路段的情况,使得模型所提供的信息更能反映路段的真实交通状况.采用路段平均车速的方法克服了目前采用点速度来跟踪车队方法的局限性,并且采用"客观"标定临界车速作为基于现场数据判定车队状态的一种方法.     

基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计

提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法,并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究.在车辆检测与跟踪的基础上,可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能,通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件,获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数.与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点.      

基于平均车速和车速标准差的路段安全分析方法

以我国几条典型高速公路交通事故统计资料为基础,研究了车辆平均车速、车速标准差对路段交通安全的影响。首先分析了车辆平均车速、车速标准差对路段事故率的影响机理;然后利用统计样本进行了路段事故率与平均速度、速度离散性、车速标准差系数的偏相关分析,从计算结果发现分析路段事故率与车速离散性的相关系数最大,表明影响分析路段交通安全的主要因素是车速分散性;最后采用质量控制法,筛选出同类型路段事故多发路段,并提出了同类型路段车速离散性临界值的确定方法。研究结果表明,在平均车速低于设计车速时,为降低道路事故率,应着重控制车速分散性。     

实时车速信息采集与整合方法研究

实时车速是城市智能化的核心基础数据。基于ITS子系统，包括先进的交通管理系统(ATMS)、自动车辆识别(AVI)系统、车载GPS系统和视频采集系统，分析其实时车速信息采集与整合的几种方法；对比分析两种数据采集结构，即完全分布式和分布式；详细讨论数据描述、数据存储以及数据传输问题；提出区域范围内实时车速的采集系统应该与现有ITS子系统相结合，有效利用实时数据资源，对ITS数据采集、处理和分析具有重要的理论意义和应用价值。     

本期导读

通过对城市快速路交通拥挤特性的分析，提出了交通拥挤形成时机的判定思路和方法，力争在拥挤之前对交通流加以控制，避免交通拥挤的产生。从全局最优的角度，讨论了以路段服务流量最大为目标的可变限速和入口匝道联合控制策略。（王伟，等：城市快速路交通拥挤形成时机判定及其控制策略研究）     

高速公路互通立交分合流区车道级行驶速度特性及短时预测模型研究

为研究高速公路互通立交分/合流区行驶速度特性，采用基于无人机视频的实时交通参数获取方法，提取试验路段全样本高精度时序速度数据，对比分析互通立交分流区和合流区车道级速度分布差异；研究不同车型速度特性；针对时序数据的长期依赖问题，构建基于时序Transformer的车道级行驶速度短时预测模型，运用平均绝对误差(MAE)和相对误差指标(MAPE)对比分析不同车道的预测精度。分析结果表明：分/合流区施划虚实线两侧客货车道切换过程中，速度变化幅度最大，且2个车道速度离散度最高；分/合流区速度分布基本符合内侧车道实际运行车速比外侧车道高的特性，但合流影响区加速车道较相邻主线车道速度统计值高；主线最高限速值与各车道85%分位车速平均差值为11.77km/h;两种车型速度分布总体呈现双峰特征，且小型车速度分布更为离散；最终所构建的模型预测准确率可达到98.35%,平均绝对误差为0.996km/h。上述结果表明：在工程设计、安全设施布置优化等方面需考虑客货车道的速度顺适过渡以及加速车道和相邻主线车道的速度协调性关系；主线限速标准对于互通分/合流区并不完全适用，驾驶人车速控制主要受行车环境和驾驶需求影响；...     

智能网联场景下纯电动客车车速规划算法研究

文章针对智能网联场景,在考虑交通信号灯SPAT信息的基础上,采用MPC模型预测控制算法对队列行驶的纯电动客车进行实时车速规划,实现了车辆交通路口前不停车跟驰行驶,同时保证了车队中各个车辆的行驶安全性、能耗经济性、驾驶平顺性及乘坐舒适性。     

稳定性交通参数检验方法研究

首先是基于理论的假设和猜测,对于固定的路段的"自由流车速"进行了稳定性分析和验证;然后依靠这一具有稳定性的交通参数,采用阈值限定和聚类的方法对疑似问题检测线圈进行了排查,并结合常理初步制定了判断规则;再通过多次实验对判定规则进行了检验和调整;最后对实验结果进行了分析,得到了可靠的判定依据.实验结果表明,在海量交通数据积存的基础上.利用该方法对可能有问题的检测设备进行甄别具有可行性和科学性.     

基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型

结合交通流本身的特点,选择对交通状态变化反应灵敏,容易获取,且准确率较高的参数作为判别道路交通状态的指标。综合考虑各种情况,选取交叉口进口道最大相位饱和度、进口道平均最大排队长度比和路段平均车速为特征参数,设计了一种基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型,并用VISSM4.20对以上方法进行了模拟验证。试验结果表明,单个的特征参数得到的交通状态判别结果波动性较大,准确性不足。通过将其进行模糊综合评判后,判别结果有了较好的稳定性和准确度,所提出的算法能够提高交通状态实时判别的效果。     

基于仿真实验的智能车速控制ISA事故率影响研究

基于Vissim微观交通仿真平台，通过构造不同比例的智能车速控制（intelligent speed adaptation，ISA）车辆，对交通流运行情况进行仿真实验，提取实时车速仿真数据用于对交通事故率进行评估。仿真结果表明，随着ISA车辆比例的增加，车流运行的平均车速和车速标准差均呈现下降趋势。由于事故率和车速离散程度有关，当全部车辆采用强制ISA后，事故率可望下降近25％。因此，ISA是一种很有前途的主动交通安全技术。     

高速公路收费站区空气污染特征分析与数值模拟

根据高速公路收费站区实际环境,考察来流风向与风速、车流量、建筑物等因素时机动车排放污染物扩散的影响,建立高速公路收费站区污染物扩散的CFD仿真模型,进行三维流场的数值模拟,运用风向频率加权模型,比较模拟结果与实地采样分析数据,预测探讨高速公路收费站区空气流场和污染物迁移扩散特征.结果表明,数值模拟结果和实测数据符合较好,显示两者具有良好相关性;受收费站布局和大气边界层的影响,在建筑物背风面形成气流漩涡,污染物难以扩散形成局部高浓度污染,在环境温度25℃,风速1.9 m·s-1,小时车流量为465 veh.h-1,NOx的浓度达到0.232 mg·m-3;污染物扩散特征主要受环境建筑、气象条件及车流量的影响,在1.5～2 m高度范围污染物呈现较高的浓度.     

基于二次函数型路段行程时间模型描述的交通输出流特性

根据动态交通分配模型中广泛使用的路段行程时间与路段车流量具有二次函数关系的模型，在已知路段输入流的条件下，给出了路段输出流的一般表达式和路段行程时间的递归表达式.在路段车流满足先进先出的条件下，结合任意时刻的车流量表达式和线性路段行程时间模型得出输出流与输入流的关系式，导出此时刻的路段车流量表达式，从而给出了更明确的关于路段行程时间的表达式;同时结合道路交通流调查数据，对一些实例进行了数值仿真，所得结果与实际相符.     

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

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。     

综合客运枢纽行人集散设施瓶颈识别方法

为充分发挥综合客运枢纽行人集散设施的能力,提高枢纽运行效率,分析枢纽行人集散设施瓶颈的形成机理,给出瓶颈的定义和识别流程,提出客流拥堵自动识别算法,考虑拥堵强度、拥堵持续时间和拥堵频率等拥堵特性,构建综合客运枢纽行人集散设施瓶颈识别指数模型并制定瓶颈分级标准.最后以北京南站地下一层换乘大厅为例,验证了方法的有效性.结果表明,高峰时段换乘大厅地铁进出闸机处为Ⅰ级瓶颈,平均排队长度5人,地铁东北、西南售票处为Ⅲ级瓶颈,平均排队长度为14人,与实际情况相符,而通过瓶颈缓解措施,能有效降低排队长度.      

基于群决策理论和双层规划模型的交通信号控制优化

基于干道延误时间最小和路段行程速度最大的设计理念,利用智能优化算法和群决策理论,建立了一种双层规划模型下的城市干道交通信号控制方法。算法结合了智能优化策略中的遗传算法和丰富的群体专家意见,并采用模糊数的描述方式实现对不同控制目标的分析评价,给出了一套完善的干道交通信号配时优化方案,使交通问题的分析得以更加客观和实际。最后给出一个实际主干道问题的算例分析,运用MATLAB和Visual C++编程计算对控制方案进行模拟。仿真结果表明,这一方法能有效地改善延误和路段行程速度。     

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标，导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题，基于车路协同环境，研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况，提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数，双周期交叉口次路方向延误为优化目标，构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型，采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口，采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境，以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果，结果表明，本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型，干线平均延误分别减少19.6%，8.3%，通行能力分别提升5.6%，8.4%，平均停车次数分别减少11.2%，24.2%，双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%，5.8%，表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合，提高了双周期干线的通行效率，降低了双周期交叉口次路方向的延误，达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。      

车路协同无信号交叉口的矩形冲突检测及消解

针对车路协同环境下的冲突问题，建立了以系统反应时间代替驾驶员反应时间的自动驾驶车辆制动距离模型，以此作为安全距离改进了矩形冲突检测模型，并根据轨迹优化的研究思路，提出了以矩形冲突检测模型为基础的冲突消解算法，对非通行优先权车辆进行速度引导，避免车辆冲突。在车联网开源框架 Veins 的基础上，将交通仿真器 SUMO和网络仿真器 OMNeT++双向耦合，并对冲突检测模型与消解模型进行验证。仿真结果显示，该冲突检测及消解模型具有可行性，与传统无信号交叉口四路停车让行规则相比，模型中的速度引导方案能减少合流冲突车辆 8.6%的平均行驶时间，减少交叉冲突车辆 8.3%的平均行驶时间；合流冲突和交叉冲突中车辆的平均速度分别提高了61.4%和105.0%。在实际应用中，冲突消解模型可以为不同速度范围内的自动驾驶车辆提供速度参考，降低无信号交叉口车辆发生碰撞的概率，提高无信号交叉口的通行效率。     

基于单截面低频检测数据的信号交叉口排队长度估计

针对我国大多数中小城市信号交叉口交通检测数据条件及基于此数据条件下存在的信号交叉口排队长度估计精度不高问题,研究了基于单截面低频定点检测数据的信号交叉口排队长度估计模型.利用时间占有率与流量、速度之间的函数关系对长排队(排队长度超出检测器位置)进行识别.根据信号配时数据切分低频检测器数据,并与信号配时数据匹配.基于交通波理论,通过关键点的判别求取周期最大排队长度.以青岛市山东路-江西路南进口为例进行仿真和实证验证.结果显示,长排队的识别精度达到了90% 以上,不同饱和度下(低、中、高)的信号交叉口排队长度估计精度均达到了80% 以上,其中,中、低饱和度场景下排队长度平均绝对误差小于20 m/cycle,高饱和度场景下排队长度平均绝对误差小于45 m/cycle.      

快速路菱形立交出入口间距设置及适应性研究

应用Vissim仿真模型研究了在不同的主辅路流量组合和交织流量比下,菱形立交出入口区间平均速度、平均最大排队长度、出口流量与出入口间距的关系.研究表明,交织区平均速度、平均最大排队长度和出口流量都随出入口间距的变化而变化.当主辅路流量和交织流量比较小时,三者随出入口间距变化较小;当主辅路流量和交织流量比较大时,三者随出入口间距变化较大.因此可以得出,当交通流量较小或出入口间距受限时,出入口间距为l00 m时比较适宜;当交通流量较大时,随交织流量比由0.2增大到0.3以上时,出入口间距应由300 m增大到450m,才能有较好的运行状态.