城市隧道出口公交车换道行为对交通流的影响

为了研究城市隧道出口处公交车的换道行为对交通流的影响,以城市隧道出口公交车的换道特性为研究对象,阐述并分析了公交车在城市隧道出口换道过程中的3种影响状态.然后采用摄像法采集相关数据并分析,借助SPSS软件构建了关于公交换道频率、公交换道持续时间、最大公交换道长度及其存在时间、隧道交通流量与车头时距关系的多元线性模型,并进行了相关性检验,得出了公交车换道对城市隧道出口交通流影响的主要因素.     

基于BP神经网络的高速公路入口合流区域换道行为研究

为了应对高速公路入口合流区域并线事故频繁发生,在分析车辆并线行为影响因素的基础上,利用BP神经网络方法建立了车辆在该区域的决策模型,用来预测驾驶人的并线行为决策,保障车辆和驾驶人的安全.借助详细的车辆轨迹数据对模型进行了学习与测试,模型的测试结果表明:建立的BP神经网络模型用于预测驾驶人并线行为具有较高的准确度,并线车辆相对于目标车道前方车辆的相对速度是驾驶人并线时需要考虑的最重要因素.同时模型还可以进一步应用于交通仿真的研究以及驾驶人辅助系统的开发.     

微观交通仿真中换道模型的研究综述

与跟车行为相比,换道行为需要考虑的车辆更多,司机的决策过程更加复杂,也更难于描述,目前跟车模型的研究已趋于成熟,而换道模型的研究则相对滞后.针对多数交通仿真系统存在的算法内核封装性和保密性问题,对当前应用较多的几种换道模型进行了综述,介绍了几种模型的构建思想和算法,对这些模型的优缺点进行了评述和展望.期望能对换车道模型研究的深入化和精准化起到一定的参考和借鉴作用.     

隧道与互通出口小净距路段换道可靠性研究

为分析高速公路隧道与互通出口小净距路段在不同交通流状况下的车辆驶出概率,提出了基于交通仿真的安全换道概率模型。首先,采用VISSIM标定仿真模型并进行正交试验,获取小净距路段在不同净距长度、交通量、驶出比例、大型车比例下的交通数据,在此基础上确定瞬时交通流密度及相应车流平均速度的计算方法,构建相应的分布模型,通过K均值聚类算法研究不同速度下的瞬时交通流密度大小和出现概率;同时引入可靠度方法并利用微分法来构建车辆安全换道概率模型,综合考虑车速、车流密度、目标车道临界可插入间隙等因素的不确定性,应用蒙特卡罗仿真法搭建求解概率模型的算法,并通过MATLAB对模型进行求解;针对分流车初始位置的不同,分别得到了不同交通量、大型车比例、净距长度下的换道驶出成功率,进而研究不同交通流状况组合下的净距长度。结果表明：交通量、大型车比例、净距长度对净距路段内侧车道车辆换道驶出成功率有显著性影响,研究结果可为规范的进一步完善提供参考。     

山区高速公路小间距隧道施工技术初探

以湖北宜巴高速公路花栎包隧道为例,分析山区高速公路小间距隧道施工的技术难点和关键点,总结小间距隧道的施工方法、工艺和施工技术措施,从而确保施工安全和隧道在运营阶段的结构安全。     

基于交通安全的高速公路出口区域限速确定方法研究

高速公路出口区域分流车辆常因不能充分减速高速驶入匝道，而引发追尾事故。文中应用微观仿真软件Vissim模拟沪蓉高速公路宜昌至恩施方向野山关出口处交通流状况，提出了一种改善出口处行车安全的分段限速方式，并对几种限速措施的效果进行了评价。     

减速频次催生换道意图下自动驾驶车辆自适应换道模型

科学、合理、拟人化的换道控制是实现自动驾驶车辆安全高效行驶的重要保障,已有研究主要考虑相邻车道速度差、换道间隙等要素对车辆换道控制的影响,并未考虑车辆频繁加减速导致乘车体验差而催生换道意图这一重要现象。针对该问题,设计以抗干扰能力为基础的自动驾驶车辆自适应换道调控方法,其调控过程主要包括：采用智能驾驶人模型控制自动驾驶车辆纵向驾驶行为,以减速频次为指标度量自动驾驶车辆的抗干扰能力,并将抗干扰能力引入到自动驾驶车辆换道决策过程中,模拟自动驾驶车辆因频繁加减速导致乘车体验差而产生换道意图的现象,在此基础上,提出车辆换道控制模型。然后,以智慧高速为背景,利用Netlogo构建多种自动驾驶车辆运行场景,测试所构建的自适应换道调控方法。研究结果表明：智能驾驶人模型的选用能够合理体现自动驾驶车辆换道行为对交通流的运行影响;相比于低密度车流（≤30 veh）,在中高密度车流情况下（≥40 veh）,自动驾驶车辆维持原有车道运行的能力较弱、换道频率较高,且过高[80次·（5 min）^-1]或过低[10次·（5 min）^-1]的抗干扰能力临界值会导致自动驾驶车辆运行速度降低至10 km·h^-1,因此可以根据不同车流密度条件对自动驾驶车辆的最大抗干扰能力进行设置和调整,从而保证自动驾驶车辆的运行效率,这也从侧面证明了所提自适应换道调控方法的科学性与合理性。研究结果对于提高自动驾驶车辆换道控制的合理自主性具有重要意义,该结果进一步完善了自动驾驶车辆换道模型库,能够为自动驾驶自适应换道调控提供理论和技术支撑。     

基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性,采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄,获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图,获取每一时刻车辆的精确运行状态数据,在此基础上对2个视频进行拼接,最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标,共提取换道行为1 520条,筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据,在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s,平均换道空间距离为148.08 m,换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m）,其相对距离在10 m以内的占28.24%,驾驶人为了加快行驶,在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下,依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大,平均值为10.2 km·h^-1,并且在83%的情况下,本车的速度大于前车,说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC,MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析,并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急,非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性,以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据     

高速公路主线提前换道与入口匝道协同控制研究

为提高多车道高速公路合流区采用入口匝道控制的管控效果,针对多车道高速公路不同车道之间的交通特性,通过调整合流区路面标线施划方式,提出了多车道高速公路主线提前换道与入口匝道协同控制策略。利用主线提前分散换道诱导更多主线车辆选择内侧车道行驶,以降低主线上游驶入合流区选择外侧两车道的比例,而入口匝道控制根据主线外侧两车道流量动态调整匝道车辆汇入主线的时机和数量,以达到合流区整体运行效率最优,提升合流区通行能力。案例分析发现,在入口匝道流量为600 pcu/h时,若主线上游流量分别为3 600、4 800和5 400 pcu/h,诱导150 pcu/h主线车辆提前换道可以分别降低整体车均延误4.41%、7.57%和50.55%,诱导300 pcu/h主线车辆提前换道可以分别降低整体车均延误5.94%、10.39%和61.03%,验证了协同控制策略的有效性。     

信号交叉口左转专用可变车道设置研究

针对某些城市信号交叉口各流向交通流量分布不均导致的左转车道拥挤问题,为减少交叉口的道路资源浪费,提出在交叉口出口道设置左转专用可变车道的交通组织方法.结合已有理论研究,归纳出左转专用车道的静态和动态适用条件,并确定左转可变车道的长度、开关时间等参数的计算模型.以威海市某信号交叉口为例,通过交通调查与分析,提出设置西进口左转专用可变车道的可行性,并使用Vissim微观仿真的方法对左转可变车道的应用效果进行模拟分析,最后给出该交叉口的交通管理设施设置方案.方案实施前后仿真结果表明,可变车道设置后的20个周期内,左转车流的延误降低51%,排队长度降低72%,左转效率得到了极大提升.     

高速公路养护工程安全变道控制距离研究

为探究高速公路养护工程安全变道概率条件下车辆行驶的控制距离,对变道过程中车辆跟驰行驶安全约束条件进行分析,并运用概率论与交通流理论研究车辆变道概率组合特性,推导出安全变道控制距离与成功变道概率之间的关系。结合实例计算,对推导模型与规范中的建议值和计算值进行吻合性验证。     

智能车辆自由换道模型研究

针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题,以四段式车道变换理论为基础,提出一种新的车辆自由换道轨迹函数,并引入B样条理论对换道轨迹进行再规划,进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。该模型能够较好的解决传统车道变换模型存在的上述缺陷。给定车辆换道轨迹性能评价参数,利用Matlab仿真计算得到新模型产生的换道轨迹,并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。分析结果验证了该模型的正确性及有效性。     

三车道高速公路隧道出口与互通式立交最小间距研究

隧道和互通式立交作为高速公路的重要构筑物,其科学合理的间距直接影响高速公路路线走向和运营安全。通过界定高速公路隧道出口与互通式立交最小间距的定义并分析隧道出口与互通式立交间距过近路段的交通事故特点,探讨影响高速公路隧道出口与互通式立交最小间距的因素。基于车道变换行为,给出3车道高速公路隧道出口与互通式立交最小间距计算模型,并提出条件受限情况下的最小间距推荐值及安全保障对策。     

基于微观仿真的城市公交专用道设置研究

为研究公交专用道对交通运行情况的影响,以合肥市望江路为例,以实测数据为基础,通过微观仿真软件Vissim构建微观交通模型,提出以最大排队长度、延误作为节点评价指标,以路段运行速度作为路段评价指标,以路网平均运行速度作为路网评价指标的评价体系,从节点、路段、路网层面,定量化评价公交专用道设置对于交通运行情况的影响,为城市决策者提供参考。     

高速公路互通式立交单车道减速车道长度研究

针对我国《公路路线设计规范》(JTGD20-2006)中互通式立交减速车道最小长度取值不合理的问题,通过国内外资料调查和互通式立交分流区车辆运行数据调查,研究主线设计速度为120 km/h的高速公路互通式立交分流区驶出车辆的分流位置和减速特性.基于二次减速理论并考虑三角渐变段长度建立互通式立交减速车道长度计算模型,通过调查数据统计和国内外研究分析确定模型中分流点初速度、分流鼻速度和两次减速度等关键参数取值.利用上述模型对减速车道长度取值的合理性进行了分析,并给出了对应不同匝道设计速度的减速车道长度建议值.其研究方法和计算模型可用于不同设计速度的高速公路减速车道长度的确定,而进一步的调查和计算结果可以作为现行《规范》的补充.     

基于注意力Seq2Seq网络的高速公路交织区车辆变道轨迹预测

针对交通状态复杂的高速公路交织区域,经验丰富的驾驶人能够通过正确地推断周围车辆的未来运动进行及时的车道变换,这对于实现安全高效的自动驾驶至关重要,然而目前的自动驾驶车辆往往缺乏这种预测能力。为此,基于深度学习理论,提出了一种结合注意力机制和编-解码器结构的交织区车辆强制性变道轨迹预测方法,利用Next Generation Simulation（NGSIM）数据集提取车辆变道过程中的关键特征,并引入碰撞时间（Time to Collision,TTC）和避免碰撞减速度（Deceleration Rate to Avoid a Crash,DRAC）2种风险指标,将变道车辆及其周围车辆视为一个整体状态单元,同时补全状态单元内部不同车辆在横向和纵向上的时空状态特征,从而更有效地刻画车辆间的动态交互行为;然后将不同观测车辆的连续窗口序列输入基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）的编-解码器,预测交织区车辆变道的未来运动轨迹,通过添加软注意力模块,使模型能够集中聚焦于影响车辆在不同时刻下位置变化的关键信息,再现了真实交通场景下车辆的变道行为。试验验证表明：基于注意力机制的编-解码器模型与当前流行的卷积长短期记忆网络、极限梯度提升树等模型相比具有更高的轨迹预测精度,在长时域的变道轨迹拟合上有显著的优越性,为辅助和自动驾驶领域的发展提供了新思路。     

大型营运客车在高速公路的换道安全性辨识

为了给大型营运客车换道预警系统设计提供参考,采用毫米波雷达、激光雷达、车道线识别传感器、GPS、视频监控系统以及控制器局域网（CAN）总线数据采集仪等设备,基于小型乘用车搭建浮动车采集平台。通过在试验线路上进行1.5×10⁴ km的驾驶试验,获取1 200余次营运客车的真实换道数据。以Jula提出的换道安全性模型为基础,结合营运客车的换道行为特征,通过分析换道进程结束后客车需要与周围车辆保持的安全距离,建立适合于营运客车的3类换道安全性识别模型（客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆）,并利用真实数据对3类模型进行验证。研究结果表明：客车换道持续时间均值为10.4 s,换道起始时刻与目标车道后方车辆的距离为10.0~40.0 m;所有换道样本中,73.3%的换道过程中客车速度要高于目标车道后方车辆,且超过90%的换道过程是由前方慢车引起;不同的速度区间下,车速和航向角联合变化情况下,驾驶人控制营运客车的横向偏移速度保持稳定,可认为客车驾驶人的心理预期换道进程存在固定经验模式,这与小型车换道的研究结论存在较大差异,传统的TTC预警算法识别率较低,在不同速度区间情况下,所提出的模型对客车与自车道前方车辆、目标车道前方车辆、目标车道后方车辆的换道安全识别评价准确率均超过了90%。     

考虑车道变换影响的高速公路交通事故预测模型研究

考虑车道变换可能对交通安全造成不利影响,结合广东省3条高速公路64个路段的交通运行状况数据和交通事故历史数据,利用负二项分布预测方法,建立并标定了基于交通量、路段长度、车道变换次数、大型车变道比例、单位里程变道次数等5个解释变量10组不同组合的交通事故预测模型.通过计算各组模型的Akaike信息量准则指标,得到了3组权衡了模型结构(即解释变量数量)和数据拟合度的最优模型.结果表明,虽然3组最优预测模型的预测精度仍有待提高,但是考虑车道变换影响的交通事故预测模型明显优于其他模型.这说明与车道变换相关的变量可以作为交通事故预测的有效解释变量,并且引入该类型变量可以更好地预测高速公路交通事故的发生.