基于行驶轨迹的双车道公路弯道路段交通安全特性研究

针对双车道公路曲线路段碰撞事故高发的特点,选取某双车道公路5个简单平曲线,实测弯道路段车辆行驶轨迹,分析大货车、大客车、小货车和小客车等主要车型在上行、下行方向的轨迹中线偏移量,研究不同车型的行驶轨迹偏移特性.通过测定不同车型在不同半径平曲线行驶的轨迹交叉面积,建立车型、平曲线半径与行驶轨迹交叉面积关系模型,为双车道公...     

双车道公路弯道行车轨迹特性研究

采用VTR摄像机记录车辆通过观测断面处的侧向位置,应用Virtualdub视频分析软件判读车辆外侧前轮至道路中心线的距离.选取典型双车道公路上8处曲线为试验段,根据试验数据的统计分析结果,得到以下主要研究结论:车辆在进入曲线段时,行驶轨迹存在着朝曲线内侧偏移的运动趋势;在出曲线段时,车辆行驶轨迹趋向朝曲线外侧偏移;平曲...     

山区公路小半径弯道路段事故严重度影响因素及其异质性比较分析

为分析影响山区公路小半径路段典型事故的严重程度的相关因素及其异质性效应,基于某山区双车道公路1 067起交通事故数据,从驾驶员、车辆、道路和环境4个方面选取15个潜在特征变量,采用二项Logit模型和随机参数二项Logit模型,分别构建小半径弯道路段上追尾碰撞、正面碰撞和侧面碰撞3类典型事故的严重度分析模型,分析3类典型事故严重度的显著影响因素,并采用边际弹性系数量化分析影响因素的作用强度。结果表明,小半径弯道路段上不同形态事故的严重度影响因素存在明显差异：①追尾碰撞严重度的显著影响因素依次为摩托车、夜间、弯道转角、驾驶员年龄、季节,摩托车和冬季分别是服从(2.716.1.564²)和(-1.495,2.116²)正态分布的异质性影响因素,导致发生伤亡事故的概率为95.72%和23.58%;②正面碰撞严重度的显著影响因素依次为货车、摩托车、驾驶员超车、弯道转角和弯道长度,货车导致其伤亡事故概率增加108.8%,摩托车和弯道长度分别是服从(6.941,9.901²)和(-0.004,0.003²)正态分布的异质性影响因素,导致发生伤亡事故的概率为76.11%和9.18%;③侧面碰撞严重度的显著影响因素依次为摩托车、驾驶员年龄及弯道有接入口,摩托车和接入口分别是服从(5.211,5.111²)和(-1.408,2.146²)正态分布的异质性影响因素,导致发生伤亡事故的概率为88.87%和25.47%。④与传统二项Logit模型相比,追尾碰撞、正面碰撞和侧面碰撞的随机参数二项Logit模型的拟合优度分别提高了2.85%,4.15%,6.76%,且定量捕捉了异质性影响因素,更适用于事故严重度的精细化分析。     

基于大数据的高速公路交通事故分析系统研究

高速公路交通事故数据体量大、类型多、时效性要求高,应用大数据理论深度挖掘数据特征以提升运营安全已成为趋势。为建立交通事故分析系统,集合道路线形、交通流、历史事故数据等,首先采用邻近度技术、关联分析法清洗数据;然后从行车危险度角度,界定并筛选高速公路事故特征路段;最后利用变量柔性的广义负二项分布构建特征路段的事故预测模型。该系统的建立将可以充分挖掘事故数据特征,并辅助道路交通管理者实施决策。     

基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定

常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级,本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型,并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实验结果表明,基于车辆视角数据所建立的数据驱动的模型能捕捉行人与车辆的运动趋势和交互特征,具有预测行人轨迹和评定风险等级的能力。     

山区公路平曲线路段动态限速与预警方案

为了提高山区公路平曲线路段的行车安全性,从几何线形指标、路面状况条件与车辆动力学分析推导出临界侧滑速度与纵向行驶临界安全速度计算公式。将临界车速作为安全行驶的约束条件,提出不同路面状况、能见度条件与交通环境下动态限速值计算方法与行车安全控制标准,并考虑到驾驶员接收速度预警信息后驾驶操作过程,从预警设备组合、工作流程与对策3方面提出速度预警方案。研究成果可为山区公路交通安全预警技术提供支持。     

基于轨迹数据的高速公路隧道风险特性分析

由于隧道内部照度不同,隧道不同区域的驾驶行为具有很大差异。基于TJRD自然驾驶轨迹数据,提出基于车辆速度和加速度的个体风险指标和基于交通冲突的交互风险指标,分析了隧道内不同路段的风险分布特性。研究结果发现：(1)在隧道入口段、过渡段、出口段驾驶行为存在较大差异,行车风险较大;(2)入口段及过渡段车辆低速比例较高,且处于危险及较危险等级的比例高达15%、20%,车辆减速度处于不安全等级的比例分别为6.2%、7.8%;(3)入口段车辆交互风险最大,交互指标TTC、DRAC处于不安全等级的比例分别为23.8%、14.2%。研究结论揭示了隧道风险演化特征,对于改善隧道风险隐患和靶向主动安全治理具有重要意义。     

基于心理场理论的高速公路弯道路段车辆跟驰建模与仿真

弯道是高速公路的事故频发路段,是道路交通安全与交通控制仿真领域研究的热点问题.通过引入时间距离概念,基于心理场理论构建驾驶员心理场等势线,设计了驾驶人的高速公路弯道路段心理模型框架.提出改进车头间距的优化策略,以提高该类工况下车辆跟驰模型的自抗干扰能力.基于CarSim和Matlab进行了系统建模和数字仿真.结果表明,考虑驾驶员心理场效应后,弯道路段车辆跟驰模型具有更好的鲁棒性,车辆速度、加速度及车间距变化更加平顺.     

基于轨迹数据的共享电动自行车逆行风险行为影响因素研究

为改善电动自行车带来的交通安全问题,研究逆行风险行为与其影响因素间的相关关系.基于长沙市芙蓉区共享电动自行车GPS轨迹数据,实现逆行行为的精准识别,采用机器学习Cat-Boost模型与SHAP可解释机器学习框架,从道路条件、交通状态、土地利用性质等方面开展逆行行为影响要素挖掘及作用解析.研究结果表明:CatBoost模...     

Safety Characteristics of Two-lane Highway Sections Passing through Towns/villages in Mountainous Area Based on Negative Binomial Prediction Model

针对我国交通事故呈现出的在公路穿村镇路段聚集的趋势,在某山岭地形区域进行了双车道公路的交通事故、交通组成、道路和路侧等因素的大量数据采集,并对公路穿村镇路段的整体安全特性进行了分析,采用负二项模型等事故预测模型和相关检验理论对模型形式,以及公路穿村镇路段全部事故和追尾、碰撞、路侧等不同形态的事故规律特性进行了深入分析.研究结果发现,公路穿村镇路段的事故时空分布呈一定规律性;交通量、混杂率和道路横坡度为影响公路穿村镇路段交通安全的3个显著因素,且均呈正向影响.     

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年,基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中,信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而,在低渗透率条件下,单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入,难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此,融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息,提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先,依据历史轨迹数据的停车位置信息,估计排队长度的先验分布;其次,依据历史轨迹数据的车辆到达信息,估计周期内车辆的历史到达分布,并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置,构建排队长度似然函数;最后,基于贝叶斯理论,结合前述先验分布与似然函数,推导周期排队长度的后验分布,并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明：所提方法在不同饱和度和渗透率条件下,均优于现有的方法;即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^-1的低渗透率条件下,所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^-1。实证结果表明：在渗透率仅为8.96%的条件下,所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^-1,平均相对估计误差为12.4%,同样优于现有同类方法。     

基于轨迹数据的交叉口相位切换期间危险驾驶行为实证分析

基于交叉口相位切换期间的车辆轨迹数据,分别根据单车和跟车行驶状态,识别和分析了相位切换期间可能发生的危险驾驶行为。通过视频拍摄和图像处理的方式,提取了曹安公路沿线3个交叉口共312条单车状态和四平路-大连路交叉口共449条跟车状态的高精度车辆轨迹数据。针对交叉口相位切换期间的危险驾驶行为特征,利用速度、加减速度、减速度变化率、潜在碰撞时间（TTC）等指标,研究在此期间车辆发生危险驾驶行为的特点和类型。对于单车状态下行驶的车辆,按停止、通过分类,依据减速度、减速度变化率、减速度变化率的峰值差等指标将停止车辆的危险驾驶行为分为紧急减速型、增强减速型和持续急减型,依据过停车线时间、速度、加速度等指标将通过车辆分为闯红灯型、超速过线型、激进加速型和持续高速型。对于在跟车状态下行驶的车辆,按前、后车不同的停止、通过决策组合分类,依据连续5个时间间隔（0.12 s）的TTC分析前、后车的危险驾驶行为及发生追尾事故的危险程度。针对识别出的危险驾驶行为类型,讨论车辆的关键行为参数与危险驾驶行为之间的内在关联。研究结果表明：单车状态下有17%的车辆存在危险驾驶行为,其中53%为紧急减速行为;跟车状态下有19%的跟车行为是危险的,其中停止车辆的比例是通过车辆的2倍以上。研究成果可进一步应用于驾驶行为模型的参数标定、基于车辆轨迹的交叉口安全评价以及预防危险驾驶行为的主动安全控制策略等。     

用于城区交叉口闯红灯预测的车辆轨迹特征参数分析

通过对比闻红灯预测算法的性能,选择出用于区分车辆走、停行为的车辆轨迹特征参数.为实现对交叉口车辆闯红灯行为预测,根据闯红灯车辆为在红灯亮起后通过停止线的车辆这一定义,提出闯红灯预测算法的两个主要功能:估计车辆到达停止线的时刻;预测车辆到达停止线后的走、停行为.研究结果表明:在速度、加速度、行驶时间和车头时距4个物理量中...     

基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测

城市交通环境中车辆的驾驶行为随机性较高,且驾驶人驾驶风格迥异。为了解决复杂交通环境下车辆行驶轨迹难以精确预测的问题,在社会生成对抗网络(Social GAN)的基础上,考虑车辆的行驶速度、加速度、航向角等行驶状态参数和形状尺寸,建立车辆间交互影响力场模型,提出一种基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测算法(SIA-GAN)。根据受到场景中其他车辆交互影响力的大小赋予其他车辆不同的空间注意力权重因子,重点关注对自车行驶影响较大的车辆信息,并结合时间注意力机制挖掘自身车辆对观测时段内历史轨迹特征向量的时间依赖性,得到车辆预测轨迹。为验证所提算法的有效性,在开源数据集上对算法进行迭代训练,并与LSTM、Social LSTM、Social GAN三种轨迹预测算法进行对比分析。研究结果表明：SIA-GAN不仅在训练时的收敛速度上有较大提升,且与现有其他轨迹预测算法相比在平均位移误差、最终位移误差、平均速度误差、平均航向角误差等评价指标均有大幅下降,预测3.2 s时各项指标平均降低了51.25%、60.1%、37.84%、13.75%;预测4.8 s时各项指标平均降低了52.78%、61.47%、3...     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型.该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成.首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在...     

平原区双车道公路交通条件与交通安全的关系研究

以平原区双车道公路交通事故资料为基础,分析了道路平曲线和纵断面线形及交叉口等因素与交通事故的关系,将分析结论和国外研究结果相对比,得出我国平原区双车道公路交通条件与交通安全的关系,并建立交通安全性预测模型,对提升我国双车道公路安全性具有重要的意义。     

基于稳定性和宏观交通流模型的车辆路径规划

为了提升车辆的安全性和能量利用率,从路径规划的层面出发,针对避免车辆遇到极端工况及低效率工况的问题,提出将车辆稳定性判据模型和交通流模型相结合的方法来规划车辆路径,使得车辆在路面湿滑情况下实现快速、安全的行驶。使用交通流模型预测车辆未来将要面临的交通环境变化,再使用稳定性判据模型评估未来交通的安全性,以便为混合动力车辆规划出最快且最安全的路径。具体来讲,为了预测混合动力车辆未来将要面临的车速及车流密度的变化,使用通量矢量分裂格式求解广义Aw-Rascle-Zhang（GARZ）宏观交通流模型。此外,使用驾驶人在环仿真平台PreScan,收集了同一驾驶人在不同车速及不同相对前车距离时给出的前轮转向角响应。基于前轮驱动（FWD）前轮转向（FWS）车辆和全轮转向（AWS）分布式驱动车辆（DDV）的Simulink模型,给出了不同前轮转向角对应的轮胎力饱和因子（δ_TFSC）响应。使用人工神经网络训练不同车速和车流密度对应的δ_TFSC,建立了车辆的稳定性判据模型。使用新建立的稳定性判据模型对交通流模型预测的参数（车流速及车流密度）进行稳定性评估。然后,基于以上的方法优化了车辆行驶路径,以确保车辆在湿滑路面上的行驶安全。最后,使用US-101真实交通流数据来验证交通流模型的预测结果。经实例验证得出：交通流模型与车辆横向稳定性判据模型相结合可以从路径规划的层面保证车辆安全行驶并提升交通系统的通行效率。     

基于抽样车辆轨迹数据的信号控制交叉口排队长度分布估计

排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计,但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外,这类方法在低渗透率条件下往往难以确保估计结果的准确性和可靠性,极大地限制了其实用性。因此,提出一种抽样车辆轨迹数据驱动的时段级信号控制交叉口排队长度分布估计方法,可不依赖任何交通流理论模型和前述输入信息实现排队估计。首先,通过理论推导可以证明时段内抽样车辆的停车位置分布和排队长度分布之间可互相转化;然后,提出一种扩展的核密度估计方法来拟合并平滑抽样车辆停车位置分布,从而有效地适应不同日期和周期的轨迹叠加所带来的波动,提高方法的适用性;最后,基于前述推导和拟合的停车位置分布实现时段排队长度分布、平均排队长度和百分位排队长度估计。分别采用仿真和实证数据对上述方法进行验证和评价。结果表明,通过叠加5 d相同时段的抽样轨迹数据,15 min的平均排队长度估计误差仅为1.59 veh,相对误差仅为9%。同时,面向不同分析时长,只要给定超过100 veh抽样车辆的观测样本,无论渗透率高低,所提出的方法在定时或自适应信号控制交叉口都可实现时段排队长度分布的准确估计,其成果可进一步用于信号控制交叉口运行可靠性评估以及多时段定时信号控制的鲁棒优化。