逆向可变车道释放特性及其安全评价

运用统计分析比较了设置逆向可变车道的交叉口与常规交叉口之间的安全风险,结果显示设置逆向可变车道的交叉口预信号红灯违规比例明显提高,并且对向车辆在逆向可变车道内行驶的平均速度降低了15.31%;运用概率统计及视频处理技术分析了设置逆向可变车道的左转车流在交叉口内的释放特性及其空间轨迹特点;采用交通冲突技术(后侵入时间)来确定逆向可变车道的车流与左转专用车道的车流在释放过程中的冲突程度,并与双左转车道进行显著性检验,结果显示设置逆向可变车道会增大交叉口内部左转车流之间的干扰程度. 研究成果有助于提高设置逆向可变车道交叉口的安全性.     

基于空间比和感知密度的混合自行车交通流模型

针对混合自行车流的异质特性,从空间比和感知密度概念出发,分别对3种混合自行车流状态的密度及流量进行计算,并根据元胞传输模型得出混合自行车流交通波计算公式. 采用昆明市6种不同自行车道宽度的实际调查数据,以停车波和启动波作为验证参数,并与单一车流交通波(LWR)模型计算结果进行对比.结果表明,不同自行车道宽度下本文模型计算精度均高于单一车流交通波(LWR)模型;从MAPE可以看出,本文模型的停车波、启动波计算精度较单一车流交通波(LWR)模型分别提高9.25%、13.64%,表明本文模型能较好地描述混合自行车流运行特征,为进一步揭示混合自行车流交通机理提供新思路.     

设置移位左转车道的不对称交通流信号交叉口设计及优化

常规的交通组织与信号控制处理不对称车流的效果不理想,会造成时间、道路资源的浪费。针对不对称交通流的特性,提出设置移位左转车道的不对称交通流交叉口信号控制优化方案。以直行车辆与左转车辆车均延误最小为目标,建立移位左转交叉口时空资源优化模型与车辆延误计算模型。通过研究交通流不对称程度与移位左转车道长度对左转车辆延误的影响,分析不对称交通流移位左转车道的适应性,并运用VISSIM软件对优化方案进行仿真。仿真结果表明：与交叉口现状相比,方案2中车辆的平均延误降低27.2%,平均排队长度降低29.7%,说明移位左转车道信号控制方案能极大改善不对称交通流交叉口车辆的行驶情况,减少车均延误时间,使车流运行更加顺畅。     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法.建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级...     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率,提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布,基于逆向可变车道交叉口车流运行特征,构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型;以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束,交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标,建立了交叉口信号配时双目标优化模型,采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后,在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明,本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误,且更适合高流量交叉口;当高流量交叉口左转比例大于 20%时,交叉口通行效率改善更加显著.     

基于线性模型的高速公路交通事件和干预作用影响下的车流波分析

交通事件的发生导致高速公路正常交通流发生改变,为了促进发生交通事件时车流拥挤或阻塞的消散,减少排队延误,应在事件发生点上游对车流采取一定干预措施.运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速-交通密度线性模型下的车流波波速模型,干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用下的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

城市四交叉路口交通引导仿真系统

基于城市道路交通的拥挤和阻塞主要表现在若干个交叉路口的事实，提出了以四交叉路口为对象的交通引导仿真系统模型框架，并讨论了实际选取交叉路口应考虑的三个方面的因素。如果把每个交叉路口的车流看作排队事件，不同交叉路口的车流事件会发生冲突。轮询各个交叉路口的车流排队事件，用事件驱动状态转移与专家系统技术相结合的方法来疏解事件冲突，做出调整交通引导的决策。同时给出了仿真系统模型的目标、功能以及交叉口、车道、信号相位、信号周期等系统状态的描述。     

交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析

运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速———交通密度一般模型下的车流波波速模型、干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用产生的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型或关键参数的确定,为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

交通事件和干预作用影响下的高速公路车流波分析

运用流体力学车流波理论,分析了交通事件和干预措施综合作用下对车流状态的影响,建立了基于车速———交通密度一般模型下的车流波波速模型、干预作用产生的干预波和交通事件影响产生的集结波、启动波、消散波相互作用产生的车流波位置和对应时刻模型以及分流干预措施解除时刻模型.这些模型或关键参数的确定,为有效确定事件处理方案,尽快消除拥挤或阻塞提供了理论依据.     

基于潜在特征的时空图卷积网络轨迹预测方法

为提高车辆轨迹预测精度,提出一种基于潜在特征的时空图卷积网络轨迹预测方法 CR-STGCN。首先,该方法特别添加了一个时间上更早、更长的历史轨迹作为输入,并基于该输入建立了潜在特征编码层。然后,CR-STGCN将该潜在特征编码层编码的潜在特征与时空图卷积编码的机动性与动力性特征拼接融合,并采用两层门控循环单元（Gate Recurrent Unit, GRU）解码出预测轨迹。最后,将采用时空图卷积编码和两层GRU解码的预测轨迹模型STGCN与CR-STGCN在NGSIM数据集上进行对比。结果表明,CR-STGCN在不同机动类型、交通密度场景下的预测精度均优于STGCN,证明了这一方法应用于车辆轨迹预测的有效性,为轨迹预测特征选取提供了新思路。     

山区双车道公路货车碰撞预测的双变量冲突极值模型

为预测山区双车道公路货车与冲突车辆发生的碰撞，本文基于无人机视频，提取货车与交互车辆的高精度轨迹数据，选取适用于不同运行轨迹的交通冲突指标，结合极值理论，构建双变量冲突极值(BTCEV)模型，将后侵入时间(PET)与碰撞时间(TTC)纳入统一框架，实现山区双车道公路货车与冲突车辆的碰撞预测，并以云南省货车事故高发的山区双车道公路为例，验证 BTCEV模型的预测性能。研究表明：PET为0.382 s、TTC为4.471 s是山区双车道公路货车严重冲突的阈值；BTCEV 模型预测山区双车道公路货车年事故发生率为 5.84%，预测准确性高达 98.92%，较PET模型以及TTC模型分别提高了167.33%和10.80%；且相比于单变量模型，双变量模型所估计的置信区间更窄，预测精度更高。研究结果将山区双车道公路货车碰撞预测方法从单变量扩展到双变量，在山区货车交通安全分析方面有广阔的应用前景。     

左转车道设计对交通排放的影响研究

文章结合基于VSP（Vehicle Specific Power）的交通排放模型和交通仿真模型VISSIM,对左转车道设计对交通运行和交通尾气排放（CO、HC和NOX）的影响进行研究。结果表明,单纯的设计左转车道虽然提高了左转车流所拥有的通行能力,但是不仅不能降低车均延误和平均停车次数,而且还会导致CO、HC和NOX 3种气体的尾气排放量升高,建议对于左转车道应设置左转专用信号相位或进行停车线提前设计。     

基于智能驾驶员模型的危险跟驰行为特征分析

为提高危险跟驰行为研究的效率和可靠度,创新研究基于智能驾驶员模型(IDM)模型参数的危险跟驰行为定义方法。首先,以NGSIM自然车辆数据集为基础提取跟驰轨迹数据,并通过遗传算法标定IDM模型参数,挖掘驾驶员跟驰行为特征;其次,在分析跟驰行为特征指标分布规律的基础上,考虑指标间的相关性,确定各等级危险跟驰行为指标阈值;最后,设计车辆跟驰的仿真试验,选择6个指标对不同级别危险场景下的交通运行仿真结果进行评价。结果表明,危险驾驶员跟车间距更小,间距波动系数较大,并且会干扰交通整体运行。     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

信号交叉口右转车道饱和流率部分影响因素研究

针对北京市典型信号交叉口,对右转车辆饱和车头时距进行现场测定.通过编写计算机程序对数据分析处理,排除了数据中的异常值,结果表明右转车辆饱和车头时距服从正态分布.研究了交通组成、车道宽度和转弯半径对右转车道饱和流率的影响,给出了基于上述三项影响因素的右转车道饱和流率计算模型.     

交叉口可变导向车道与信号配时协同优化模型

通过交叉口可变导向车道的车道功能与信号配时的协同优化,构建优化模型,对交叉口时空资源进行优化配置,以达到交叉口车辆平均延误最小的目标。根据优化模型所得的车道功能分配和信号配时参数进行交通仿真实验,探讨可变导向车道条件下不同信号相位相序方案对交叉口运行效率的影响,并分析不同进口道以及不同流向的车流受到的具体影响。结果表明,协同优化模型能显著降低交叉口的车均延误、提高车流运行效率,并使得在某些交通量条件下使用信号优化无解的问题变为有解;同时发现不同的相位相序方案对设有可变导向车道的进口及其对向进口的左转车流运行有较大的影响,合理的交叉口相位相序设置能够有效地减少交叉口时空资源的损失。     

信号交叉口左转车道外置的影响因素仿真研究

为了探究信号交叉口左转车道外置的适用条件,开展影响因素仿真研究.借助Vissim软件,构建了不同几何条件的交叉口仿真模型.通过输入不同的交通量与交通组成参数并进行仿真实验,对比分析了左转车道内置与外置的延误指标.得到了不同的进口道车道数、交织段长度、直行车辆数、外侧车道左转车辆数与左转大车率等因素对左转车道内外置延误的...     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

基于神经网络的信号交叉口进口车道交通延误预测

基于误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络建立了适应能力较强的信号交叉口进口车道平峰时的交通延误网络模型,并利用邯郸市某信号交叉口进口车道的平峰小时交通延误的数据,对该BP神经网络预测模型进行训练和测试.比较分析预测结果和实际数据,结果表明该BP神经网络对于交叉口进口车道的交通延误预测结果可靠有效.此外,在交通情况更加复杂的信号交叉口或者时间段,以该模型为基础可以建立更加可靠的预测信号交叉口进口车道交通延误模型.     

基于车辆身份感知数据的路段轨迹 重构方法研究

车辆轨迹蕴含着大量丰富的交通流时空信息,对于全面解构城市交通路网运行具有至关重要的意义.传统车辆轨迹重构模型大多基于定点线圈检测数据或者浮动车轨迹数据作为输入数据,并且普遍未考虑过饱和交通状态.本文提出了一种基于车辆身份感知数据的车辆路段轨迹重构方法,通过构建一种绿灯相位回溯框架,基于交通流激波理论分段重构车辆行程轨迹,每次回溯过程包含两个主要步骤,即估计车辆状态和分状态重构车辆行程轨迹;然后在Paramics 微观交通仿真平台上对本方法模型的准确性进行了验证.结果表明,该方法在各种饱和状态下均能达到令人满意的应用效果.