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.     

混合自动驾驶场景多换道需求下的主动间隙适配和换道序列规划

为解决城市道路拥挤状态下车辆可行换道间隙少、换道时间长,进而导致停车等待、堵塞后续车流等问题,本文基于智能网联环境下车辆之间的交互协同,提出了一种混合自动驾驶场景多换道需求下的主动间隙适配和换道序列规划模型.首先,采用多项式和三角函数分别描述了换道过程中的空间轨迹和速度曲线,得出了换道间隙可行性判别依据.在此基础上,构造了换道启动可行状态集合,并构建了单个换道请求下的间隙适配和协同换道的最优控制模型.然后,考虑多换道需求,构建了主动间隙适配和换道序列规划模型,对换道序列进行整体优化.最后,设计了数值仿真实验,验证了本文模型可对多换道需求进行时空优化.仿真实验结果表明,本文模型能够降低换道行为对城市道路通行能力的影响,且适用于不同的交通需求,模型可提升24％的道路通过量.     

车辆换道行为建模的回顾与展望

微观交通仿真工具在智能交通领域中发挥着越来越重要的作用,而换道模型则是微观交通仿真工具中最重要的组成部分.本文将换道模型按其应用分为自动巡航控制模型与计算机仿真模型.系统回顾了计算机仿真模型中的换道决策模型与换道执行模型.换道决策模型主要包括:规则模型、离散选择模型、人工智能模型、马尔可夫模型、生理—心理模型及生存模型;换道执行模型主要包括:运动波混合模型和元胞自动机模型.针对各个模型分别阐述了其研究对象、模型结构、参数标定及其模型的应用.最后,展望了换道行为建模未来的研究方向,为建立适合中国的换道模型提供参考.     

高速公路车辆换道行为风险研究

换道作为车辆的基本驾驶行为之一,对道路上车辆的运行安全有着至关重要的影响.针对高速公路上换道行为导致事故频发的现状,通过对换道车辆及其相邻车辆在换道过程中的运行特征及位置、速度关系进行分析,构建车辆安全换道模型.研究结果表明:通过对不同换道特征的换道行为进行MATLAB仿真,可确定车辆之间的不同速度、加速度情况及驾驶员反应时间下的动态安全距离,以此来确定换道安全和风险的动态临界阈值,为自动驾驶换道预警系统提供理论上的支撑.     

城市干线短交织区元胞自动机多级换道决策模型

为探索城市干线短交织区交通运行特性,基于高精度车辆轨迹数据,提出细化元胞尺寸与步长的交织区元胞自动机多级换道决策模型.划分上下游、交织影响区等多个分区,独立设置变量与规则进行建模;考虑车辆换道速度差、间距及换道安全风险,建立上下游换道模型,交织影响区多级换道决策模型;对未分区换道模型(I),分区STCA换道模型(II),分区多路合流换道模型(III),本文模型(IV)进行仿真验证.与实测数据相比,本文模型平均车道流量误差仅为 1.64%. 模型 I~IV 在交织影响区的平均速度误差分别为 98.35%、23.77%、16.46%、7.45%,换道次数误差分别为33.34%、97.75%、62.97%、11.85%.结果表明,本文模型能有效模拟短交织区复杂的换道行为及交通流特性.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型

依据驾驶人换道决策的产生机制,提出速度期望满足度、危险感知系数和换道 可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明： 量化指标与换道决策存在不同程度的相关性;同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶 段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数, 建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型,进行驾驶人换道意图的识别.结果表 明,该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%,虚警率为9.52%,优于以碰撞时间TTC 为输入指标的BP神经网络模型,以及以RV、RP、RS为变量的Logistic 模型,说明模型具 有较好的预测准确性.     

引入驾驶风格的熵权法多属性换道决策模型

为改善AHP换道模型需要主观赋权的问题,在分析换道决策机理及换道决策属性的基础上,提出引入驾驶风格的熵权法多属性换道决策模型.在不同空间占有率D 下对模型进行仿真,获得不同驾驶风格、多种车道分隔方式下的平均换道动机概率和平均换道成功概率. 分析发现,驾驶风格对平均换道动机概率和平均换道成功概率产生显著影响的空间占有率分别为(0.10, 0.85)和(0.30, 0.85),其中,激进驾驶风格的概率最大,保守的概率最小. 说明该模型能响应驾驶风格偏好的影响,熵权法在多车道元胞自动机换道决策模型中的适用性较强.     

基于社会力的驾驶员换道决策行为建模

为建立更加简单的换道决策模型和考虑换道车辆和目标车道车辆间的相互作用,在换道效用和安全间隙选择的传统方法基础上,将社会力跟驰模型与换道模型相结合,提出了一种基于社会力的驾驶员主动换道决策行为模型.首先,以社会力模型中跟驰力作为各车道运行效用函数,构建换道目标车道选择效用模型;其次,考虑换道过程车辆纵向安全性,利用跟驰力搭建换道车辆和目标车道车辆间相互作用效用模型以对安全间隙选择进行约束;最后,对所建立的模型利用NGSIM（next generation simulation）数据和MATLAB遗传算法工具箱中genetic algorithm函数对多车道下驾驶员换道决策行为（不换道、向右换道、向左换道）进行标定和验证.研究结果表明:基于社会力的主动换道决策模型能够很好地识别出驾驶员的换道决策行为,最优参数在标定数据中对不换道、向右换道、向左换道的识别率分别达到了93.44%、93.14%和90.77%,验证数据中换道决策行为识别率分别达到了86.16%、80.00%和80.27%;标定和验证的单个识别率都在80.00%以上,整体识别率分别达到92.66%和83.28%.      

拼装式铝道面板下土基变形预测模型

为了分析飞机重复荷载作用时拼装式道面板下土基塑性变形情况,对4种不同厚度、强度的蜂窝铝夹芯道面板进行了足尺通行加载试验,测试了土基在不同轮载作用次数下的塑性变形.通过数据拟合分析确定了特定铝道面板下土基变形关于通行次数及基层强度的简化模型.对简化模型进行修正后,将新模型与其他传统预估模型进行了对比,结果表明:土基变形与通行次数的对数成正比例关系,与土质道面强度成反比例关系,道面板D铺设在高强度基层上时,道面板的疲劳开裂是道面结构失效的主要原因;道面板D铺设在70 MPa的基层上时,采用沥青道面设计公式、美军土质道面设计公式、本文推导公式分别计算得出的最大通行次数为4.071013、288、487990次.