基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题,提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法;构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型,并求解;构建保持、先行、避让在内的决策集,提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法,并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11,0.29,0.80 m,预测精度较高;复杂动态环境下,本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

基于改进社会力的单向流电动自行车行为建模研究

电动自行车作为一种便捷高效的出行工具，已在许多国家被广泛使用，但对电动自行车微观行为的研究仍十分有限。在上海海事大学对电动自行车驾驶行为进行观测实验，提取电动自行车轨迹数据，以纵向间距、速度差、侧向净距、水平间距作为特征变量，利用CART(Classification and Regression Tree)决策树分类结果建立电动自行车骑行决策行为规则。然后，基于社会力模型，分别引入超越力、跟随力等改进行为力模拟电动自行车的超越、跟随等骑行决策行为。考虑公式超越力、固定值超越力和临时目标点超越力这3种超越力形式，通过实际观测数据和仿真结果比较进行参数标定和模型验证，选取单向流电动自行车行驶场景开展数值仿真分析。结果表明：临时目标点超越力的改进社会力模型在超越过程中的轨迹误差最小，电动自行车超越时所需要的横向间距与超车时横向速度、超车完成时间成正比，最佳超车横向间距为2 m。     

基于多目标优化的高速超车轨迹规划

为保障高速超车规划过程中的安全,同时提升轨迹的舒适性,笔者提出一种基于多目标的高速超车轨迹规划算法。该算法在可行凸空间的基础上求解出高速超车边界条件,再通过安全超车策略对超车行为的可行性进行分析,随后根据建立的超车轨迹规划目标函数和舒适性优化函数对轨迹的平顺性和乘坐的舒适性等目标进行优化,并且算法实时规划轨迹直至超车行为完成。为验证该算法的有效性,利用Prescan和MATLAB/Simulink构建联合仿真平台,对所设计的两种常见超车场景进行验证分析。仿真结果表明：在匀速超车以及加速超车场景下,相较于单目标优化,经多目标优化的超车轨迹的横向位移峰值、横向加速度峰值、横摆角速度峰值、曲率峰值,以及车速峰值的优化效果都获得了提升,有效的提高了所规划超车轨迹的舒适性和安全性。     

城市主干路电动自行车对机动车的干扰影响分析

为减少电动自行车对机动车的交通干扰,提高未设置非机动车道城市主干路的交通安全和通行效率,针对未设置非机动车道城市主干路电动自行车对机动车的干扰影响进行了分析。首先,采用无人机高空俯拍5条未设置非机动车道城市主干路的交通流视频,运用DataFromSky视频分析平台自动提取电动自行车和机动车的速度、轨迹、流量等数据;然后,根据交通干扰发生位置与影响后果,将电动自行车对机动车的干扰划分为无干扰、间接干扰及直接干扰,采用机动车最大横向偏移距离均值■和地点车速均值变化率ΔV两个指标来研究不同干扰下机动车横向轨迹偏移距离和速度变化的规律;最后,引入交通安全干扰系数和通行效率干扰系数量化电动自行车对机动车的干扰影响程度。结果表明：间接干扰对所有车道机动车横向轨迹变化影响均较小,■最大变化范围为-0.56～0.16 m,直接干扰对所有车道机动车横向轨迹变化影响均较大,■最大变化范围为0.23～1.61 m;交通流运行稳定时,间接干扰、直接干扰对机动车速度影响分别为较小、较大,交通流处于加速阶段时,间接干扰、直接干扰对机动车速度影响分别为很小、较小;右侧路缘带宽度从小到大的试验路段A,C,D交通安全干...     

直行非机动车避让右转车辆轨迹分析

通过交叉口拍摄视频的观察实验,对非机动车不安全行为进行了分析,对交叉口的直行非机动车与右转机动车之间的冲突现象进行了观察,对冲突发生时非机动车避让机动车的轨迹进行了分析.并从骑行者性别、年龄和车辆类型等角度人手,分析了不同因素对避让轨迹选择的影响,同时,验证了直行非机动车与右转大型车辆冲突时存在的安全隐患.最后,从机动...     

混合流下非机动车道基本需求宽度的设计

为弥补在非机动车道设计方面对电动自行车考虑不足的情况,有必要对由人力/电动自行车组成的饱和混合流下非机动车道基本需求宽度进行研究。以非机动车饱和混合流为研究对象,从非机动车的物理运动宽度组成出发,通过构建多重线性回归模型分析了非机动车物理运动宽度的影响因素,对分类自变量进行组合筛选;建立了不同组合类型下的非机动车速度与运行摆幅、路侧安全净距线性模型,得到性别为女性、年龄为老年和车型为电动自行车为最不利组合的结论;根据非机动车道的85%位运营速度确定最不利组合下的非机动车物理运动宽度,进而确定非机动车道基本需求宽度;针对非机动车道宽度合理性验证的准确性问题,从稳定性角度提出了运用速度熵来验证基本需求宽度合理性的方法,并以多条非机动车道路段为例进行了实测验证。研究结果表明：在隔离栏和划线下,非机动车单车道基本需求宽度分别为1.65、 1.50 m;在绿化带、隔离栏和划线下,非机动车两车道基本需求宽度分别为2.90、 2.80、 2.65 m。在同一车道数和隔离方式下,车道宽度越宽,交通流速度熵越高;随着非机动车道宽度增加,以基本需求宽度为拐点,非机动车道的交通流速度熵变化幅度增大,稳定性更...     

基于SMI的电动自行车骑行者视觉行为分析

为研究电动自行车骑行者的视觉行为特征,明确其对电动自行车行驶安全的影响,采用德国SMI IVIEW X帽子式眼动仪对电动自行车骑行者在包含机非混行、行人非机动车混行、机非隔离3种类型的固定路段开展了眼动实验,获取了骑行者在不同的道路环境中的眼动参数,包括眼动时间、视角分布、注视持续时间和注视点分布等。根据数据结果,结合现状电动自行车路段行驶状况提出了相应的管理对策建议：在有条件的地方应当尽量将非机动车和机动车分离,设置合理的非机动车道和路边停车带,减少机动车对非机动车骑行的影响;同时应将人行道和非机动车道分离,减少电动自行车和行人之间的冲突隐患。     

基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型

为研究混合交通流条件下山区双车道公路超车行为，确定关键影响因素与超车持续时间的关系。以云南省典型山区双车道公路为例，利用无人机采集超车行为视频数据，提取参与超车行为的机动车轨迹，构建超车行为变量指标体系，分析山区双车道公路超车行为特性；建立基于生存分析的山区双车道公路超车持续时间模型，确定影响超车持续的关键协变量，并分析关键协变量与超车持续时间的定量关系。结果表明：混合交通流条件下，山区双车道公路平均超车持续时间为10.3 s，平均超车距离为201.3 m，由驾驶员的驾驶风格、较高的行驶速度及复杂的交通流条件共同作用所致；Log-logistic 加速失效时间模型对超车持续时间拟合效果最好，AIC和BIC分别为272.989和265.650，危险函数拐点约为13 s，说明超车行为在13 s前结束的可能性最大；影响超车持续时间的关键变量分别为超车距离和超车车辆与被超车车辆的初始速度差、最大横向距离、是否有对向车、被超车车辆长度和超车车辆类型，影响程度较大的协变量为超车车辆类型和是否有对向车，当超车车辆为货车时，超车持续时间增加了22.9%，当有对向车时，超车持续时间降低了17.8%。     

基于交通安全的非机动车道划分研究方法探讨

随着电动自行车的快速增长,在当前的城市非机动车构成中,电动自行车的数量已经与自行车数量相当甚至是超过了自行车的数量,电动自行车与自行车在非机动车道行驶时形成混合交通流。与自行车相比,电动自行车的速度快,重量大,制动时惯性大,容易导致交通事故。因此,借鉴机动车道的车道划分思路,从交通安全的角度,提出对非机动车道进行划分,使电动自行车和自行车各行其道。在分析电动自行车和普通自行车行驶特征的基础上,通过提取车辆长度,期望车速分布,横向超车距离等驾驶属性作为输入参数,利用微观仿真软件VISSIM分别建立混合车流和车道划分模型,采用车速差,变换车道次数等多种安全评价指标确定不同车道划分方案的安全效果,同时也对方案的交通效率进行评估。     

非机动车骑行行为实验研究

基于交通信息负荷量和交通信息变化的非机动车骑行过程,分析了骑行行为的安全性．针对不同的交通信息负荷量下非机动车骑行者的骑行行为,从骑行的安全感和舒适度出发,借助交通行为分析理论,设计了非机动车行车实验的研究方法,通过对比实验研究,分析了非机动车的速度和加速度特点,并根据自行车速度不稳定、波动频率高,而电动自行车速度相对稳定,但速度高、加速度大的特点,得出电动自行车安全性差的结论,验证了实验方法的可行性与合理性．     

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自行车微观行为动力学建模的关键是如何描述自行车横向和纵向的运动关系.本文将自行车交通系统视作具有自主性的多粒子系统,提出了由心理生理力模型和轨迹选择模型构成的、描述自行车微观行为动力学特性的多主体模型.心理生理力模型为连续力模型,自行车/骑行者个体被视作是受心理力和生理力作用的、服从牛顿力学的基本粒子.在轨迹选择模型中,通过在行为模型层面引入个体运动的轨迹选择行为,预定义个体面对不同交通状况时的行为库,描述组成自行车群体中的个体独立思考和对周围环境变化做出反应的能力.通过设计计算机模拟实验并收集数据,对模型进行有效性验证.模拟结果表明：模拟得到的自行车交通流的密度—速度关系与实测数据具有良好的一致性,认为本文提出的自行车微观行为动力学模型具有交通上的合理性.     

信号控制交叉口助动车违章特征与影响因素分析

为了对助动车的违章行为提出改进措施,利用视频数据观测了上海市12个信号控制交叉口的骑行类车辆行为。基于行为分析方法对人-车-交通环境特征进行编码,并利用Logit模型分析了助动车违章行为的影响因素。结果显示,在信号周期较短、非机动车流量较小、横向车流较稀疏或处于违章待行状态时,助动车更易闯红灯;在直行或非机动车道较窄时,更易违章待行;在转弯、非机动车道较窄或横向车流稀疏的情况下,更易错用车道;在非机动车道较宽时,更易逆行;燃油/燃气车辆、男性骑车者更倾向于载人载物违章。最后指出,应建立助动车骑车者的安全意识、完善法律法规、提升交通设施服务质量与交通管理水平,以有效引导助动车向有利于城市交通有序、安全方向发展。     

共享单车与城市可持续发展——中国城市交通发展论坛2017年第一次专题研讨会

杭州在构建友好骑行城市方面的经验 刘树斌 (杭州市综合交通研究中心) 杭州是首批通过住房城乡建设部"城市步行和自行车交通系统示范项目"验收的城市.今天选取一些杭州发展中的案例,从市民、车辆、道路和政策四个角度,来描述友好骑行城市的发展历程. 第一,市民角度.现阶段杭州部分市民利用非机动车出行的积极性较高,需求仍非常旺盛.例如,场景一——某主干路,高峰时段单向3.5 m宽的非机动车道有时接近饱和.场景二——某居住区附近的地铁站,有200 m2的站前空间,每天白天基本停满非机动车,市民用于换乘地铁.场景三——市民配置了各种日常骑行装备,有挡雨的、防寒的等.     

基于累积Logistic回归模型的管制员应激程度预测

分析并筛选出影响管制员应激行为的7个显著相关指标,并将管制员应激程度进行有序多分类后,建立了基于累积Logistic的管制员应激程度预测模型,并对模型预测效果进行平行性检验。利用某空管局实际采集数据中的另外74名管制员的定量测量数据进行分析,验证预测模型的可行性。结果表明:该模型的拟合优度判定系数(Pearsonχ~2统计量和Deviance统计量)的显著水平分别为0.076,0.690,远大于0.05;对实测数据的预测准确率达到75.67%,该模型对管制员应激程度的预测较为精确。     

考虑交叉口上自行车冲突的改进社会力模型

随着"共享单车"的数量激增,在自行车行驶空间不足的条件下,骑行者占用行人路权,迫使行人产生减速、转向等避让行为。在交通混织的交叉口,自行车与人的冲突尤为严重,不仅增加了交叉口通行时间,更降低了行人安全。为优化交叉口交通组织,需深入分析行人在自行车扰动环境下的复杂行为模式,建立微观行人模型展开仿真分析。然而,已有研究多基于西方城市完备的自行车行驶环境,对国内因缺少自行车规划导致的人车冲突考虑不足,致使仿真结果不准确。因此,基于社会力理论提出改进的行人模型,建立了行人与自行车冲突仿真模型。此外,为克服传统摄像头拍摄角度的局限性,利用无人机采集提取了完整的行人运动轨迹数据,并结合最大似然估计方法对模型进行标定;最后引入原始社会力模型作对比,利用行人真实轨迹数据验证模型精度。实验结果表明:改进的行人模型更能真实合理地描述现实世界中行人的随机行为,对国内行人行为研究具有重要意义,为交叉口的交通规划、管理和信号控制方案设计提供理论依据。     

单向通道行人-自行车混合流建模及自组织现象研究

行人和自行车混合行驶是一种常见的非机动车交通组织方式,然而目前对于其混合流动力学的研究十分有限。本文基于社会力模型,提出一种面向行人-自行车混合流的混合流社会力模型(MFSF)解析行人-自行车混合流的运动机理,修正了以往研究中的自行车模型,通过实际道路上行人和自行车混合流的观测数据校准模型,构建仿真平台,最后使用仿真平台重现单向道路中行人和骑行者的自组织现象。根据仿真结果与实测数据流量-密度基本图的对比分析,验证了 MFSF模型的真实性和有效性,并可以看出,MFSF模型可以再现行人和自行车混合流的自组织现象。当行人与骑车者的比例相同时,行人和骑车者的密度越低,骑车者的车道宽度变化就越小;当行人与自行车比例变化时,骑行者的比例越大,骑行者占用的道路越宽,且骑行者的车道宽度越不稳定;如果行人输入显著减少,则自行车者车道宽度显著增加。     

机非标线分隔道路电动自行车越线风险模型

为分析电动自行车越线行为产生的机理,建立了基于生存分析的越线风险模型,以评估各影响因素下电动自行车的越线风险.通过应用越线车速作为自变量,建立生存函数明确越线车速与累积越线比例的关系;应用Kaplan-Meier非参数回归分别分析非机动车道宽度、相邻机动车道交通流状况对越线速度的影响,建立COX比例风险模型获取上述影响因素下电动自行车越线的相对越线风险值.通过对西安市不同宽度和交通流状况的道路实测数据的分析,得出结论.研究结果表明:越线风险可通过电动自行车的车速体现,当车速从20增长到35 km/h时,累积生存比例从71.2％快速下降至16.4％;非机动车道宽度及相邻机动车道交通流状态对越线速度影响显著,非机动车道宽度为260和220cm道路的车辆越线风险分别为180cm道路的0.688倍和0.859倍,自由状态车辆越线的风险为非自由状态的2.445倍,高密度非机动车道的越线风险是低密度状态的2.590倍.研究结果可为含电动自行车的混合交通流环境下的交通设计及交通管理提供理论依据.     

地铁车站步行障碍行人避让行为建模与进出站仿真

为向步行障碍人群提供更精细化的出行服务,本文研究步行障碍行人微观出行行为,解析不同个体属性行人间的冲突避让行为机理。从行人的生理差异角度出发,扩展传统元胞自动机模型场域,同时改进场强模型和模型更新规则,建立步行障碍行人运动及避让行为的元胞自动机模型。通过构建行人运动场地实验,提取普通行人和步行障碍行人轨迹,分析其运动速度、运动偏移角度和横向移动距离等冲突避让特征参数,标定元胞自动机模型中的相关参数。场地实验结果表明,步行障碍行人的运动能力较差,自由度较低,其在冲突避让过程中的偏移角度和偏移距离均明显小于普通行人,主要通过降低行走速度进行被动避让。仿真结果显示,行人速度及普通行人、轮椅行人和婴儿车行人的横向偏移距离与实测数据的误差分别为2.74%、3.35%、6.71%、6.16%。最后,基于改进模型对上海地铁迪士尼站站台层乘客出站场景进行仿真,进一步验证了模型的有效性,并提出无障碍电梯布设的优化方案。步行障碍行人仿真模型的有效建立,可为地铁无障碍电梯等无障碍设施的规划和设计提供理论支持。     

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车,因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究,分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC),以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%,两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为;考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用,可使模型具有预测性,两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求,为本车驾驶人预留出反应时间,为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.     

轨道交通车站周边建成环境对骑行的影响——基于深圳市ofo数据的实证研究

互联网租赁自行车为城市公共交通出行"最后一公里"问题提供了有效解决方案。为深化对其接驳轨道交通的理解,基于深圳市ofo共享单车大数据,研究接驳轨道交通的骑行流量与建成环境因素的关系。在计算各轨道交通车站骑行接驳范围的基础上,通过描述性分析并采用空间回归模型诊断影响接驳骑行的建成环境因素。结果表明:居住和办公楼板面积、土地利用混合程度、非机动车道长度、轨道交通车站的地面出入口数量对接驳车站的骑行流量有显著的正向影响;轨道交通车站与组团中心的距离、车站为城市综合客运枢纽、车站服务范围内的其他车站数量对于接驳骑行流量有显著的负向影响;现有公共汽车站和公共自行车租赁点建设完善的地区,骑行接驳轨道交通车站的流量仍然很高。提出未来的城市规划及管理应充分考虑互联网租赁自行车资源的调度分配和配套建设,以构建更加灵活稳健的公共交通系统。