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交通仿真是交通控制与管理方案评价和优化的重要研究手段.传统的微观交通仿真模型，特别是刻画驾驶员行为的车辆跟驰模型，未能综合考虑交通环境中信息刺激的多源性和驾驶员任务集聚、协调反应的行为过程.本文利用Bayes方法和模糊积分方法描述驾驶员在复杂行驶环境中多源信息的融合过程，确定驾驶员任务集聚后对车辆应采取的驾驶行为.模型验证表明:交通仿真过程中，在车辆跟驰模型实施之前，利用Bayes算法和模糊积分算法模拟驾驶员在多源信息刺激下任务集聚、协同反应的过程是行之有效的.     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为实时辨识方法

为了提高道路交通安全主动防控能力, 以小汽车行驶轨迹数据为研究对象, 研究了不良驾驶行为的实时辨识问题; 基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据; 提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论; 使用大样本统计分布方法确定不良驾驶行为的特征参数阈值; 建立了结合交通环境信息的不良驾驶行为谱, 计算了不良驾驶行为谱特征值; 以车辆不良驾驶行为谱特征值为依据标定不良车辆样本; 以部分驾驶行为谱参数为输入, 使用不平衡类提升的人工智能算法建立了不良驾驶行为辨识模型; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良跟驰行为特征。分析结果表明: 使用四分位差法得到不良跟驰特征参数的阈值为0.19 s-1, 大部分样本处于正常跟驰状态, 约2%样本处于不良跟驰状态; 基于每辆车行驶轨迹中正常跟驰状态和不良跟驰状态的比例, 使用95%分位数将8 917 veh小汽车样本划分为不良跟驰车辆445 veh与正常跟驰车辆8 472 veh; 不平衡类提升算法CUSBoost辨识不良跟驰车辆达到了94.4%的召回率和85.9%的精确率, 平衡分数和精确率-召回率曲线下的面积为所有算法中最高。可见, 不良驾驶行为谱作为一种客观的不良驾驶行为量化表达方法, 与人工智能方法结合可以生成海量的不良驾驶行为谱库; 不平衡类提升算法可以解决不良驾驶行为数据的不平衡问题, 与常规算法相比具有更好的不良驾驶行为辨识能力。      

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。     

前后多车影响的跟驰模型及稳定性分析

驾驶员在跟车行驶过程中,通常会通过视野前后车辆的行驶状态来调整自己的跟驰行为,基于此本文提出了一种考虑驾驶员视野内双前车和后车对跟驰车辆影响的改进跟驰模型.根据线性稳定分析方法,得到了改进模型的中性稳定性条件,并通过计算机仿真模拟进行了验证.为了进一步加强验证结果及说明改进模型的优越性,同经典FVD模型进行了数值仿真对比.仿真结果表明：灵敏度α越大越有利于提高改进跟驰系统的稳定性;同经典FVD跟驰模型相比,改进模型抵抗干扰的能力更突出,能够消散交通系统中的微小扰动,具有抑制交通拥堵和稳定交通流的有利作用.     

道路几何设计对IDM模型跟驰行为的影响

考虑道路几何设计参数转弯半径、超高、坡度对车辆跟驰行为的影响,对车辆跟驰智能驾驶员模型(IDM)进行了改进.结合二自由度车辆动力学模型,利用Matlab/Simulink建立改进后的跟驰模型并进行仿真.仿真分析发现:在具有转弯、超高和坡度的道路上,改进后的模型,其跟驰车辆车头时距增大,行驶速度减小,保证了车辆行驶的安全性;车辆横摆角速度和侧向速度随半径和超高的增加而减小,保证了汽车操纵稳定性.结果表明,改进后的模型能够更准确地描述道路几何设计对车辆跟驰行为的影响.     

基于认知活动链的驾驶行为协调仿真模型

为向车辆控制系统和智能车辆的发展提供理论参考，用主成分分析法确定多源信息对驾驶员行为决策的影响系数，用模糊积分融合算法获得驾驶员任务集聚后车辆的运行模式，并按照认知活动链将该模糊积分融合算法与跟驰模型相结合，构建了基于认知活动链的驾驶员行为协调仿真模型．此外，采用五轮仪实验系统对淄博市张周路某路段的交通流数据进行了采集，用实测数据验证了模型的有效性．     

基于分层COX 模型的跟驰反应延迟时间生存分析

驾驶员的反应延迟时间是驾驶员跟驰行为的重要指标之一,也是跟驰模型中的重要参数之一. 为分析延迟时间与车辆运动状态、光照条件影响因素之间的关系及延迟时间的概率分布,通过实车实验得到跟驰行为延迟时间自然驾驶数据,采用Kaplan-Meier 方法进行延迟时间单因素分析并构建延迟时间分层COX模型. 结果表明：驾驶员跟驰反应延迟时间生存函数受前车加速度,前车加速度变化状态影响显著;前车加速度与延迟时间风险函数之间的关系随时间变化,需采用分层COX模型建模;前后车相对距离每增大10 m,延迟时间风险函数取值减小6.03%;前车由变速运动变为匀速运动时,延迟时间风险函数取值减小35.39%. 研究给出延迟时间风险函数与影响因素之间的定量关系,结果可应用于跟驰模型参数优化与微观驾驶行为仿真模型.     

基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

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...     

考虑车辆调度和调度员分配的共享汽车混合车队规模优化

针对电动汽车存在充电续航问题与传统燃油汽车存在环境污染问题的矛盾,本文提出共 享汽车混合车队规模优化方法。首先,在不考虑成本条件下,分析动态车辆调度和实时调度员分 配对共享汽车系统需求满足和车辆利用的影响。然后,针对由传统内燃汽车、混合动力汽车、插 入式混合动力汽车和纯电动汽车构成的混合共享汽车系统,考虑车辆调度和调度员分配,以运营 商利润最大化为目标,CO2排放量和道路拥堵为约束,构建混合车队规模优化模型。通过Matlab 调用Gurobi求解器求解上述混合整数线性规划模型。最后,以成都市为例,分析不同CO2排放量 约束,以及车辆调度对共享汽车运营商利润、不同类型的车队规模、车辆利用率和用户需求满足 率的影响。同时,比较单一车队和混合车队共享汽车系统,结果显示,混合车队和单一插入式混 合动力车队可以实现经济效益和环境效益的双赢,是目前最适合共享汽车系统发展的模式。     

冰雪条件下乌鲁木齐市交叉口交通特性分析

结合乌鲁木齐市独特的地形和气候特点,采用人工观测技术,分析了冰雪条件下中心城区信号控制交叉口机动车交通量、车头时距、运行速度及平均停车延误等交通特性参数,并与正常天气下的交通特征进行了对比分析。研究结果表明,受冰雪条件影响,机动车交通特性的各项参数均有不同程度的变化,这一研究结果为我市冬季交通管理工作提供了一定的理论依据。     

货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为识别

为识别山区双车道公路货车移动遮断影响下的小客车驾驶行为，通过无人机拍摄和图像 处理提取车辆轨迹数据，根据车头时距、小客车横向位置曲线斜率的阈值标准，标定小客车的跟 驰、换道和超车这3种驾驶行为类别；采用Kruskal Wallis检验和主成分分析法对小客车驾驶行为 特征参数进行筛选和降维，获取识别模型输入变量；运用网格搜索算法确定核函数最优参数组 合，建立基于支持向量机(SVM)的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型。以云南省典型山区 双车道公路为例，多维度分析货车移动遮断下的小客车驾驶行为特性，并对识别模型进行训练和 测试。结果表明：货车移动遮断下小客车的行车速度比自由流条件下低约20~30 km·h-1；小客车 在山区双车道跟驰货车行驶时的平均车头时距为2.53 s，小于相关规范中规定的最小安全车头时 距，跟驰行车风险较大；基于SVM的货车移动遮断下小客车驾驶行为识别模型的识别准确率达 98.41%，具有良好的识别能力和应用前景。     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为，提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型，模拟驾驶人感知过程，获得期望的车间距；预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹，即决策过程；优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作，即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析，结果表明，本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%，证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力,提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟,对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析,基于线性稳定性理论,得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟,深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响,进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响,车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性,对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用,但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性,进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵;密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好,验证了理论分析结果.     

基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力，提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟，对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析，基于线性稳定性理论，得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟，深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响，进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响，车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性，对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用，但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性，进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵；密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好，验证了理论分析结果.     

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利用元胞自动机,建立了冰雪条件下城市道路单车道和双车道交通流微观模型。针对冰雪条件下驾驶员出于安全考虑降低车速、保持较大车间距的现象,细化了元胞尺寸,引入反映不同冰雪条件的速度因子参数和间距因子参数。通过数值模拟,得出了正常天气和冰雪天气下的车辆速度、密度、流量间的关系曲线,并分析了不同冰雪条件对交通流的影响。研究发现,中雪条件下的车速波动程度及范围最大;基本图显示冰雪条件对于临界密度、最大流量等参数影响较大;冰雪条件下的亚稳回滞现象不明显,未出现换道频率局部最大值。