信号交叉口驾驶员行为博弈分析

为了研究车辆通过信号交叉口时的驾驶员决策行为,从博弈角度出发,根据影响驾驶员决策行为的性格因素,以及不同策略之间的势因素,通过时间细化,建立基于重复博弈下影响驾驶员决策行为的效用函数。通过驾驶员在行进过程中的决策行为,分析驾驶员获得的效用,得到动态博弈中驾驶员的最优决策。同时通过实例验证模型的可行性。例证表明:第一,对于冲动型的驾驶员在决策初始时刻最可能选择减速策略;第二,温和型的驾驶员选择加速或减速策略;第三,谨慎型的驾驶员选择减速策略。     

考虑高速公路差异化收费的货车出行行为研究

为探究高速公路差异化收费对货车驾驶员出行行为的影响,选取付费方式、运输时间紧急性、选择重视因素和情境选择行为4个因素作为外显变量,在提高高峰期收费费率的场景下,构建货车驾驶员群体细分的潜在类别模型。基于重庆市584份高速公路货车出行行为问卷调查数据,对其进行类别划分,并对比分析了各类货车驾驶员的出行选择偏好。研究表明：(1)货车驾驶员群体可划分为灵活型、无奈型和忠诚型3类,且货物类型和运输成本对驾驶员的类别划分有显著影响;(2)随着高速公路月通行次数的减少,忠诚型选择重视里程的概率呈线性增长趋势,且会显著影响灵活型选择改变出行路径的概率;(3)当运输成本提高时,灵活型出行选择会更加看重通行费用的高低,而忠诚型则注重高速公路良好的行车体验;(4)无奈型迫于货物的运输时间要求,提高收费场景下的行为特征差异较小。因此,针对不同类型货车驾驶员群体应制定差异化的收费定价策略,以避免高速公路货运用户流失。     

基于Stackelberg 博弈理论的自主性车道变换模型

本文提出了一种基于Stackelberg 策略的自主式车道变换模型.车道变换是一种 非常复杂的决策过程,很多因素会影响驾驶员做出变换车道的决策.本文关注自主式车道 变换情况,在自主式车道变换中驾驶员希望通过车道变换来得到更好的驾驶环境,例如 更高的速度或者更大的车头时距等.车道变换是一个决策的过程,在这个过程中驾驶员会 权衡诸多的因素并做出决策.在车道变换过程中目标车辆和在目标车道上的后随车辆会 相互产生影响.另外不同的驾驶员有不同的特点,即便在相同的交通环境下也会做出不同 的决策.我们利用Stackelberg 策略理论对驾驶员的车道变换决策行为进行建模,并利用仿 真对所提出的模型进行验证.     

基于累积自学习机制的驾驶员路径选择博弈模型

为弥补已有驾驶员路径选择博弈模型将驾驶员视为完全理性的不足,探求无诱导信息情况 下路网交通流临界状态,将驾驶员视为有限理性,其依赖累积时间感受收益做出下一次的路径选 择策略,并以驾驶员的行程时间感受作为决策收益建立了基于累积自学习机制的无诱导信息驾驶 员路径选择博弈模型。利用该模型,分析了驾驶员路径选择行为对路网交通流的影响,并通过仿 真验证得出了不同初始状态下的模型博弈平衡结果。仿真结果表明：博弈平衡状态与路网车流总 量及初始流量分配比例密切相关。当路网车流总量小于或接近路网总通行能力时,不发布诱导信 息,路网的交通流分布达到稳定平衡,路网通行能力利用率较高;当路网车流总量远大于路网总 通行能力时,不发布诱导信息,路网交通流分布会形成峰谷平衡,不能有效利用路网通行能力, 应采取相应的交通管理措施。     

基于随机效用理论的城市道路车辆自由换道行为研究

为深入分析城市道路驾驶员换道行为的影响因素,基于大连市西南路路段的车辆运行轨迹 数据,引入随机效用理论,建立了城市道路车辆自由换道模型,并对模型进行了标定和验证,且 应用弹性理论定量分析了换道概率对不同因素的敏感度。结果表明,所建模型可以较好地预测车 辆的自由换道行为;驾驶员换道决策对本车与当前车道前方车辆之间的车头间距最为敏感;相对 于当前车道前方空隙的刺激,相邻车道驾驶环境的诱惑对驾驶员换道决策的影响较小,说明在前 方无不利刺激（狭小的驾驶空间或加速空间） 的情况下,驾驶员在行驶过程中倾向于保持在当前 车道。该研究结果可进一步应用于城市道路换道行为的微观仿真研究中,以提高其仿真精度。     

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针对已有路径选择模型缺乏选择决策过程的问题,给出基于决策场理论的车辆路径选择过程框架,建立面向过程的车辆动态路径选择模型。该模型综合考虑驾驶员心理、路况、决策时间等各种不确定性因素的交互影响,将行程时间、行驶距离和行驶路线所经交叉口数量作为驾驶员路径选择的主要标准,使模型更接近实际的决策过程。通过模型仿真,分析了路况交通信息和时间压力对驾驶员选择决策过程的影响。分析结果表明：不完全交通信息会导致“确定性效应”,不能对驾驶员进行有效的引导;驾驶员的路径选择决策过程不仅取决于驾驶员的自身因素和路况,还与时间压力有关,时间压力会降低决策质量,导致偏好逆反现象。     

绿灯倒计时影响下机动车微观驾驶行为分析与决策建模

机动车在交叉口信号相位切换期间的驾驶行为对于城市道路交通安全至为重要,本文对绿灯倒计时影响下的机动车微观驾驶行为与“通过/停止”决策进行研究.首先,利用驾驶模拟器进行1组单盲实验来提取车辆的接近速度、反应时间、减速度等参数.其次,详细地刻画了车辆进入交叉口范围至行驶至停止线全过程的微观驾驶行为.再次,综合交通因素及驾驶员个体特征等解释变量,建立了随机效应Logistic模型以描述车辆的“通过/停止”决策行为.结果表明：车辆进入交叉口范围后会“先减速,再加速,再减速”,加速通常出现在距停止线30~ 40 m的范围内,且绿灯倒计时与黄灯启亮前期对驾驶员具有催促作用;速度、距离、年龄、性别对车辆的“通过/停止”决策行为具有显著影响;随机效应Logistic模型比Logistic模型更能表征其他未纳入模型的因素及反映不同交叉口与驾驶员的异质性.     

无信控交叉口电动自行车与机动车的冲突博弈研究

电动自行车骑行人与机动车驾驶人是城市道路交通系统的重要参与主体,在无信控交叉口电动自行车和右转机动车可能产生冲突。尤其当交通参与者不严格遵守通行优先权时,极大增加了参与主体交互的复杂性。本文以各交通主体的损失最小为目标,构建直行电动自行车与右转机动车的冲突博弈模型。在考虑两车驾驶人主观心理感知的前提下,引入前景理论价值函数和决策权重函数;根据演化博弈的复制动态方程分析博弈主体行为策略演化过程,得出不同条件下系统的最终稳定策略;利用数值仿真分析不同参数对系统演化的影响。研究结果表明,前景理论相关参数影响系统演化的收敛速度,不影响演化的最终结果;不同风格的电动自行车骑行人制定通行和让行决策时,表现出的风险偏好不同;互让损失的增加对电动自行车和机动车的通行概率起促进上升和抑制下降的作用,而机会损失的作用恰好相反。本文建立的理论模型可用于揭示道路主体在冲突行为中的决策演化规律,为我国城市交通管理控制提供理论依据。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择

现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

考虑车辆价值的倒计时信号交叉口 驾驶员驾驶行为建模

为了发现车辆价值是否对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响, 以激进型驾驶行为、普通型驾驶行为和保守型驾驶行为为典型的驾驶行为,运用交叉口 录像获取数据方法,采集了车辆经过典型倒计时信号交叉口时的车辆价值、车速、倒计时 剩余时间、所在车道等具体数据,并对3 种驾驶行为进行了判定,建立了分时段的倒计时 信号交叉口驾驶行为Logistic 模型.结果表明,在红灯倒计时显示的3~0 s 时间段内,与保 守型驾驶行为相比,激进型驾驶行为与车辆价值、车速、所在车道有关系,普通型驾驶行 为仅与车辆价值、车速有关系;在绿灯倒计时显示时间为3~0 s 与n ~3 s 的时间段内,激进 型驾驶行为与普通型驾驶行为与车辆价值、车速有关系.结果说明,驾驶员所驾驶的车辆 价值对驾驶员在倒计时信号交叉口的驾驶行为产生影响.     

基于优势关系粗糙集的驾驶行为研究

在分析驾驶行为影响因素的基础上,提出了用粗糙集理论求解驾驶员的轨迹决策问题的方法.将驾驶员模糊多目标轨迹决策模型看成是一个具有偏好信息的多属性决策问题,用优势关系代替不可分辨关系,并通过优势属性集来推理决策规则,从而确定各预期轨迹点的排序.     

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为遏制超速驾驶,通过分析驾驶员超速的心理博弈过程,建立了交通管理者和驾驶员策略选择的决策博弈模型,应用演化博弈论分析了交通管理者检查与不检查、驾驶员超速与不超速各自2种策略选择的时间演化过程. 根据雅可比矩阵的局部稳定性对可能的演化稳定状态进行了分析,由于交通管理者和驾驶员选择不同的策略会有不同的收益,因此,演化稳定状态会有鞍点、稳定点、不稳定点等几种情况. 分析结果表明：政府部门要加强对交通管理者尽职的奖励与失职的惩罚,敦促交通管理者严格检查;同时,针对个体差异对超速的驾驶员进行严厉处罚,这样就会在一定程度上遏制超速驾驶,提高交通安全.     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性.     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择方法

在分析影响驾驶员路径选择因素的基础上,所建立的基于驾驶员偏好的最优路径选择模型,经实例验证,具有一定的正确性和优越性。     

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出行信息的搜寻与获取是驾驶员出行决策的重要依据.为获取驾驶员的出行信息搜寻行为特征,以昆明市412个样本数据库为基础,建立驾驶员出行信息搜寻行为的因果和过程结构方程模型(SEM),并拟合各变量之间的路径关系.其中,驾驶员出行信息搜寻的因果结构方程模型重点分析个体属性、信息源因素及环境因素与搜寻行为之间的关系;驾驶员出行信息搜寻的过程结构方程模型则模拟驾驶员的出行信息搜寻过程.结果表明：驾驶员由于自身属性的不同在信息源与搜寻行为上存在显著差异,搜寻行为中驾驶员对出行信息的认知及信息源的选择是重要的影响因素.此外,驾驶员出行信息搜寻过程模型主要受到个体属性与信息需求的影响.     

基于演化博弈的高速路收费通道选择研究

收费广场拥堵严重影响了高速路的通行效率和安全畅通.为找到驾驶员路径选择博弈的稳定策略,以更好地诱导驾驶员合理选择收费通道,提高收费站通行效率,缓解高速路收费广场拥堵问题,本文以驾驶员为研究对象,运用演化博弈的方法,通过“鹰鸽博弈”模型分析,建立收益矩阵,得到在不同成本条件下的两个演化稳定策略,并借助 MATLAB软件和仿真演化的路径分析,验证了驾驶员在选择收费通道博弈中存在均衡点的分析结果.研究表明,存在混合策略是博弈的均衡点,诱导驾驶员的策略选择向均衡点靠近,能均衡各收费通道的车流量,有效减少收费广场的拥堵现象.     

诱导信息下的路径选择行为模型

本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.     

实时交通信息提供对驾驶员路径选择行为影响量化分析

研究的目的是搞清交通信息提供对驾驶员路径选择行为的影响机理和程度,为智能交通系统(ITS)中交通诱导方案的制定提供参考与依据.研究采用SP(Stated Preference Survey)调查方法针对驾驶员对交通信息响应状况进行调查,同时对目前交通信息提供现状进行了调查.对调查数据进行定性和定量分析的基础上,建立了信息提供下驾驶员路径选择行为的Logistic模型,可用于判别分析.研究发现各变量在不同程度上影响驾驶员路径改变倾向,其中驾驶员对交通信息广播的准确性评价以及能够容忍延误时间的程度等因素对驾驶员路径选择行为影响较大.     

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本文为诱导信息下的驾驶员路径选择行为提出了一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型. 首先,由贝叶斯推理理论建立诱导信息和以往出行经验共同作用下的路况动态更新模型;进而将其与基于决策场理论的动态路径选择模型相结合,构成诱导信息下的路径选择行为交互模型. 通过诱导信息下的路径选择行为动态模拟,获取诱导信息对路径选择行为的量化影响效能值. 仿真分析显示,诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度/质量和路线选择标准是影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素. 分析结果表明,决策场理论与贝叶斯理论相结合能较好地解释驾驶员路径选择行为的动态特性.