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.     

基于最优间距的车辆跟驰模型及其特性

为真实地反应车辆跟驰机理,假设在跟驰状态下,驾驶员倾向于保持最优跟驰间距,在分析最优间距函数的基础上,建立了车辆跟驰模型(optimal distance model, ODM).利用NGSIM数据,对ODM模型和经典Gipps车辆跟驰模型进行参数标定和评价.用仿真方法分析了ODM模型再现宏观交通流现象的能力和加速度特性.研究结果表明:与Gipps模型相比, ODM模型的加速度、速度和距离的仿真精度分别提高了0.36 m/s2、0.99 m/s和0.73 m,并能够再现实际交通流中稳定车流和冲击波等交通现象;在稳定交通流中, ODM模型总是趋向于使车辆间距等于最优跟驰间距,或在其附近小幅度波动.      

基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

平行跑道运行模式对终端区交通流特性的影响研究

为提升终端区空中交通运行效率,研究平行跑道运行模式对终端区交通流特性的影响.根据终端区空域结构特点、跑道运行规则,建立了终端区进场动态排序策略、进离场协调策略和航空器跟驰行为模型;选取国内某终端区标准进离场程序SID-STAR和双平行跑道构型,基于NetLogo仿真平台实现了终端区交通流运行仿真,对比分析了独立运行、相关运行和隔离运行典型跑道运行模式下终端区交通流特性参数的变化规律.结果表明:独立运行模式下终端区交通流运行效率较高但流量波动性较大,隔离运行模式下运行效率最低但最稳定;独立运行模式下终端区交通流的拥堵消散最快且延误最小,相关运行模式次之,隔离运行模式下终端区交通流的拥堵消散最慢且延误最大.     

不同车速多前导车对跟驰行驶特性的影响

单车道跟驰是驾驶员的主要跟驰行为之一,掌握微观跟驰行为特性对于深入认识宏观交通流特征、改善交通拥堵具有重要的理论意义和应用价值。已有研究发现,除相邻前导车外,下游多辆前导车的行驶状态亦对驾驶员跟驰行为产生影响。然而,目前尚无对下游前导车辆影响跟驰行为的空间范围的定量研究。以美国NGSIM数据为研究对象,定量化研究下游多前导车行驶速度对跟驰车辆运行特性的影响,同时分析了不同速度区间下,前导车对跟驰车产生影响的空间范围及变化趋势。利用Pearson相关系数计算下游车辆速度与跟驰车辆交通参数间的相关系数,进而分析其相关强度,评价其影响程度,为构建考虑下游多车影响的跟驰模型提供理论依据。     

基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究

自动驾驶车辆可以通过数据驱动模型较好地学习人类驾驶员的跟驰行为,但单纯的学习并不能发挥自动驾驶车辆反应更敏捷的特性.文中利用NGSIM数据集开发一种基于零反应时间数据的跟驰行为学习模型.首先,基于人类驾驶行为数据建立反应时间预测的神经网络模型,预测每条人类跟驰轨迹数据每个时间步的反应时间,并在原轨迹中剪除反应时间内的数据,进而重构样本数据,获得近似于零反应时间、更符合自动驾驶车辆特性的样本集.在此基础上采用LSTM架构,建立基于新学习样本的跟驰行为模型(LSTM-0RT).仿真对比发现:LSTM-0RT跟驰模型比传统LSTM模型提前50 s收敛,且速度变化趋势与前车基本一致,充分体现反应速度快的特点;在混驶环境测试中,采用LSTM-0RT模型的自动驾驶车辆比例越大,跟驰车队的渐进稳定性越高,车流波动的影响范围越小;交通流特性分析显示LSTM-0RT模型在不同交通流密度下的适用性明显优于LSTM模型;车头时距指标测算也表明LSTM-0RT模型具有更高的跟驰安全性.     

纯微观车辆跟驰行为研究与仿真

车辆跟驰作为交通领域研究的一个重要课题,在现实生活中具有重要的实际意义.为了研究车辆在行驶过程中的跟驰特性,首先,依据车辆跟驰原理,在原有微观车辆跟驰模型的基础上,对模型进行了改进和完善,使之更切近实际.然后,以VC6.0为平台,对纯微观车辆跟驰运行过程进行仿真,仿真结果直观地表现车辆在跟驰过程中速度、加速度的变化,反映出车辆的跟驰特性,以期对相关交通问题的解决提供有益的探索.     

基于改进优化速度函数的跟驰模型研究

为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导,结果表明,改进的优化速度函数能更好地描述车辆跟驰中微观和宏观交通参数之间的关系.最后对基于两种函数的全速度差跟驰模型进行了数值模拟,结果表明,基于改进的优化速度函数的跟驰模型具有更好的稳定性.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为，本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现，在不同跟驰速度下，小汽车车头时距均服从对数正态分布；利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数，分别标定其概率分布函数，证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s；在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上，建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型，并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明，本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征，同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.     

多机场终端区微观交通流建模与仿真分析

为研究多机场终端区交通流微观时空特性与演变规律,考虑终端区内单股、汇聚和交叉交通流具有基于目标点运行的基本特征,依据先到先服务原则,利用刺激-反射跟驰理论,建立了空中交通流局域排序模型、跟驰模型和机动模型.在此基础上,采用多智能体仿真工具NetLogo,构建了多机场终端区交通流仿真平台,仿真分析了进场交通流特征参数之间的关系和灵敏性,以及进离场交通流之间的相互影响.研究结果表明:多机场终端区进场交通流存在明显的相变与迟滞特征,形成自由相、畅行相、伪拥塞相和同步拥塞相等基本相态;流量与速度密度乘积之间存在线性关系;管制间隔对交通流的影响较大且存在最优管制间隔,进场交叉点的最优管制间隔为8 km.      

高速公路作业区宏观动力学交通流模拟

在分析高速公路作业区汇合交通特性的基础上,提出了一个高速公路作业区的宏观动力学交通流模型及模型的离散格式,并用此模型做了汇合交通流的数值模型.数值模拟结果表明,模型可基本反映交通流的物理特性,在描述不均匀密度在车流中的传递,车道数目变化对交通流的影响方面,有一定的优势.     

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为了解决日益严重的交通拥堵问题,近几十年来,研究人员在国内外高速公路和城市快速路上发现了多种交通现象,并提出各种交通流模型对已发现的交通现象进行重现和解释,目的是为交通流控制与疏导提供理论支持.本文首先对目前已发现的交通流现象,如通行能力陡降、滞后效应、走-停交通波和同步流现象进行介绍,然后从交通流模型中的速度、加速度和二阶加速度的宏观/微观,连续/离散表达式几方面介绍了现有的一些交通流模型,并对模型解释交通现象的能力进行综合性评述.     

终端区空中交通流参数模型与仿真

研究机场终端区空中交通流参数的时空特性及演变规律,可为缓解终端区交 通拥挤,优化管控策略提供科学的依据.采用数理推导和仿真演析相结合的方法,首先基 于元胞传输模型建立了终端区进场交通系统模型,阐明空中交通流的速度、密度和流量三 项基本特性参数相互关系及影响要素;然后运用Netlogo仿真系统对增量后的进场交通流 的宏观涌现行为进行模拟,推演空中交通流基本参数的变化趋势,并进行敏感性分析;最 后,采用基于空管实测数据拟合的交通流参数关系对模型进行验证.研究结果表明,本文 建立的交通流参数模型符合实际且对终端区交通态势的判断具有应用价值,终端区空中 交通流基本参数间存在明显相关性,并随飞行程序、管制间隔、管制策略的改变而改变.     

航路扇区容量需求的交通流动力学推演与预测

为科学应对交通需求的持续增长，合理进行空域规划，从介观层面刻画交通流动态演化过程，提出航路网络交通流演化模型. 以此为基础，将预测得到的城市对间年度交通总需求量推演到整个航路网络中，实现未来交通需求时空分布的中长期预测；构建航路扇区容量需求预测模型，选取华东地区两个相邻航路扇区为研究对象，进行实例验证.结果表明，所提方法能对航路扇区容量需求进行有效预测，未来5 年内两个航路扇区容量需求将分别由50架次/h、 39架次/h上升为70架次/h、45架次/h.     

基于集成学习算法的航路网络航段交通拥挤识别方法研究

基于航路网络ADS-B航迹数据定义航路网络航段交通流量、航段交通密度、航段交通饱和度、航段交通接近率4 项交通拥挤状态评价指标;采用模糊C均值聚类算法和航段历史交通拥挤状态评价指标参数划分航段交通拥挤状态等级;结合集成学习算法构建航路网络航段交通拥挤状态识别模型,实现航段交通拥挤状态的识别. 实证分析表明：航路网络交通拥挤状态集成学习识别模型对实验航路网络航段交通拥挤状态识别准确率达到98.34%,采用决策树基学习器优于k 近邻基学习器,且增加的集成学习基学习器数量可提升模型的识别精度;集成学习识别模型的识别性能优于BP神经网络模型,识别方法符合实际且具有应用价值.     

基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

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密度是判别交通流状态的一个重要参数,但是在实际中取得交通流密度却相当困难。本文提出了一种利用定点检测器数据（流量和时间平均速度）来获取交通流密度的方法。该方法首先利用了交通工程学的知识,将时间平均速度转化为空间平均速度,然后根据交通流理论中的流密速关系,求解交通流密度,并指出空间平均速度的变异系数对密度的影响很小。该方法直接利用定点检测器数据,对于布设较多检测器的城市快速道路具有很高的可操作性和适应性。     

基于基尼系数的高速公路网流量不均衡性研究

要:受路网结构及沿线经济发展水平等影响,高速公路呈现出流量分布的不均衡性,本研究提出利用基尼系数量化路网流量分布不均衡性,这对全面掌控交通流量分布规律和提高路网的运营效率具有重要意义.首先,本文构建多车型下的高速公路网交通流量分配模型,以计算路径选择概率和断面交通量;其次,综合考虑路网拓扑结构、出行路径选择行为和交通流量等,建立考虑流量分布的高速公路网络特性模型,以反映节点或路段在路网中的重要性;再次,采用基尼系数评估高速公路网流量分布不均衡性;最后,结合山东省区域高速公路网和收费数据进行实例分析.结果表明,采用基尼系数分析高速公路网流量分布不均衡性的方法灵活,能够量化不同空间维度的流量分布不均衡性.