考虑多车影响的分子动力学智能网联跟驰模型

为研究含智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle, CAV)和人工驾驶汽车(Regular Vehicle, RV)混行交通流下CAV跟驰行为的控制问题,考虑前后多车的速度、车头间距、速度差、加速差等参数,采用分子动力学定量表达不同周边车辆对主体车的影响,得到可用于描述CAV在混行交通流中的跟驰过程。稳定性分析结果表明,与全速度差模型相比,本文提出的考虑前后多车信息的CAV跟驰模型有利于提高交通流的稳定性。数值仿真与模型验证结果表明,与PATH实验室的CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)模型相比,本文建立的CAV跟驰模型平均速度最大误差减小了0.19 m·s^-1,平均误差减小26.79%,拟合精度提高了0.91%。同时,在CAV和RV组成的混行交通流中,随着CAV比例的逐渐增加,车队的平均速度和交通流量逐渐增加。迟滞回环曲线表明,与全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比,本文提出的CAV模型控制下的交通流稳定性更强。该模型可用于同质流或CAV与...     

考虑多前车作用势的混行交通流车辆跟驰模型

基于自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆(RV)混合行驶的情况,在全速度差(FVD)模型的基础上考虑了多前车和一辆后车的车头间距、速度、速度差、加速度差等因素,建立了适用于AV和RV 2种车辆的混行车辆跟驰模型;引入分子动力学理论定量化表达了周围车辆对主体车辆的影响程度;利用RV和AV混行场景跟车数据,以模型拟合精度最高为目标,对所有参数遍历寻优,进行标定;对比分析了混行车辆跟驰模型和FVD模型控制下交通流的稳定性,解析了车速对交通流稳定性的影响;设计了数值仿真试验,模拟了城市道路和高速公路2种常见场景,分析了混行车辆跟驰模型的拟合精度。研究结果表明：考虑周围多车信息有利于提高交通流的稳定性;车辆速度越低交通流稳定性越差;考虑多车信息的分子动力学混行车辆跟驰模型可以提前获得整个车队的运行趋势,更好地模拟AV的动力学特征;与FVD模型相比,在城市道路条件下混行车辆跟驰模型中的RV平均最大误差与平均误差分别减小了0.18 m·s^-1和13.12%,拟合精度提高了4.47%;与PATH实验室的ACC模型相比,在高速公路条件下混行车辆跟驰模型中的AV平均最大误差和平均误差分别减小了7.78%和26.79%,拟合精度提高了1.21%。可见,该模型可用于混行环境下AV的跟驰控制与队列控制,以及AV和RV的跟驰仿真。     

内河船舶跟驰间距模型

为研究内河船舶流特性,基于船舶制动机理,分析了船舶制动距离与船长、航速的相关性,给出了制动距离的经验公式,考虑驾驶员经验对实际制动距离的影响,建立了船舶跟驰间距模型。结合江苏地区机动单船、顶推船队、拖驳船队3类船型实例分析,通过与内河船舶领域长轴经验值、100t机动单船的分段线性模型结果的对比,确定了间距模型参数。研究结果表明:3类船型的制动距离分别与单船、船队、最大单驳长度相关,计算长度系数分别为5.98、2.73、17.41,前2类船型的制动距离与航速的平方成正比,拖驳船队与航速的0.85次方成正比;驾驶员的制动操作系数、操作指数应取0.78、2.5。     

CACC车辆跟驰建模及混合交通流分析

建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,并分析不同CACC比例下的混合交通流通行能力,尾部碰撞安全及交通排放.考虑车辆期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型,推导不同CACC比例下的混合交通流基本图模型,分析CACC提高通行能力的交通流运行机理.设计高速公路上匝道瓶颈数值仿真实验,评估不同CACC比例下的车辆尾部碰撞安全隐患,以及油耗、CO、HC、NOx的排放.研究结果表明,本文建立的CACC模型能够在交通流速度基本不变的情况下,以较高的交通流密度显著提升通行能力,同时有利于车辆尾部碰撞安全风险及交通排放的降低.     

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.      

沙尘环境下交通流跟驰模型及仿真

沙尘环境下,沙、尘土及其他异物会影响驾驶员的视线,让驾驶员额外增加辨别道路条件和周围交通状况的反应时间,带来一定的交通安全隐患.为探讨沙尘环境对道路交通流的影响,本文建立了基于沙尘环境下驾驶行为的跟驰模型(SDM).线性稳定性分析和数值模拟结果表明：沙尘环境下,SDM的稳定区域缩小,交通流出现小的扰动后,难以恢复到稳定状态;而且,交通流受沙尘影响越严重,车辆速度的离散性越大,加速度的波动幅度也越大.可见,沙尘环境使交通流处于不安全的状态,易引发道路交通事故.     

前后多车影响的跟驰模型及稳定性分析

驾驶员在跟车行驶过程中,通常会通过视野前后车辆的行驶状态来调整自己的跟驰行为,基于此本文提出了一种考虑驾驶员视野内双前车和后车对跟驰车辆影响的改进跟驰模型.根据线性稳定分析方法,得到了改进模型的中性稳定性条件,并通过计算机仿真模拟进行了验证.为了进一步加强验证结果及说明改进模型的优越性,同经典FVD模型进行了数值仿真对比.仿真结果表明：灵敏度α越大越有利于提高改进跟驰系统的稳定性;同经典FVD跟驰模型相比,改进模型抵抗干扰的能力更突出,能够消散交通系统中的微小扰动,具有抑制交通拥堵和稳定交通流的有利作用.     

基于跟驰模型的交通流混沌研究

本利用Simulink软件，基于皮埃莱跟驰模型，建立了由十辆车组成的车队的动态仿真模型。实验中通过采集车队中不同位置的车辆与其前车辆的车头间距来分析研究交通流程沌现象。通过仿真研究分析，得到的主要结论为皮埃莱跟驰模型产生的交通流存在混沌现象，后车驾驶员对前后车相对速度越敏感越容易出现混沌现象，后车驾驶员对前后车车头间距越敏感越容易出现混沌现象，首车所受干扰振幅越大越容易出现混沌现象。     

空中高速路交通流的跟驰现象及流量模型

为研究下一代航空运输系统空中高速路的流量模型,针对连接远程、繁忙航线城市对的空中高速路具有航路单向、无交叉、有性能限制、高密度运行的特点,以下一代航空运输系统的运行规则为基础,基于跟驰理论,对单层航路建立了空中高速路交通流微观跟驰模型.通过对空中交通流量密度关系的分析,扩展出空中交通流的宏观流量模型,该模型可用于航路流量优化、安全分析和航路容量评估等.计算结果表明:由微观跟驰模型得出,运行于空中高速路上的航空器间隔越小、速度越快、后机反应强度越小,后机相对于前机的跟驰反应就越强烈;由宏观航路流量模型得出,飞机流中航空器间隔越小、起始速度越大,流量变化就越明显.      

考虑多前车反馈的智能网联车辆跟驰模型

基于智能网联车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)跟驰特性,本文研究CAV跟驰模型.考虑多前车电子节气门角度反馈,构建CAV跟驰模型,并应用稳定性分析方法,推导所提模型稳定性判别条件.以考虑3辆前导车的CAV跟驰模型为例,设计数值仿真实验,分析不同CAV比例时混合交通流的安全性.模型稳定性分析表明：所提模型相比已有模型(CAV的T-FVD模型及常规车辆FVD模型)具备更优的稳定域,且考虑前车数量越多、多前车反馈权重系数越大,所提模型的稳定性越好;相同取值条件下,距离越远处的前车反馈权重系数对所提模型稳定性的影响越大.数值仿真表明,CAV有利于降低交通流的车辆尾部碰撞安全风险.     

考虑驾驶员记忆的多前车速度差跟驰模型研究

为了探究驾驶员记忆和多前车速度差对交通流的影响,本文基于全速度差模型（full velocity difference model,FVDM）,结合驾驶员记忆因素和多前车对跟驰车的作用,构建了一种考虑了驾驶员记忆和多前车速度差的跟驰模型。通过改进模型的线性稳定性特征,得出改进模型的稳定性条件。再对改进模型下的车流启动和制动过程进行仿真,并与FVDM的仿真结果作对比。然后采用微小扰动法对改进模型进行数值仿真,研究驾驶员记忆因素和多前车速度差对交通流稳定性的影响。最后,利用下一代仿真（next generation simulation,NGSIM）数据标定了改进模型的参数,并预测了其加速度。研究结果表明：驾驶员记忆在一定程度上不利于交通流的稳定,而多前车速度差对稳定交通流具有积极作用;与FVDM相比,改进模型的启动延迟和制动延迟分别降低了10.0%和19.0%,预测精度更高,均方根误差降低了24.3%。     

考虑驾驶员性格特性的跟驰模型

引入驾驶员个体行为差异到传统的交通流模型中,建立了反映驾驶员性格的车辆跟驰模型.以概率反映驾驶员性格特性分布,用权重系数表示不同性格驾驶员在操作方面的差异,运用交通调查的方法对模型参数进行了识别.最后,用本文所建立的模型对车队在城市交叉路口的启动过程进行了仿真.仿真结果表明,不同类型的驾驶员在跟驰过程中,速度出现明显的波动,反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

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.      

考虑侧向避让因素的模糊跟驰模型

在结合传统模糊控制跟驰模型的基础上,将侧向避让车道作为一个考虑要素引入模糊控制,根据实际调查情况增加相应的控制规则,对其进行了改进.结果表明,将侧向避让车道情况引入考虑后的模糊跟驰控制模型更符合实际情况与合理.     

自适应期望跟车间距和行为习惯的驾驶人跟驰模型

为满足智能车辆的个性化需求,提高智能车辆人-机交互协同的满意度和接受度,构筑双层驾驶人跟驰模型框架,提出自适应驾驶人期望跟车间距和行为习惯的个性化驾驶人跟驰模型。首先,提取个体驾驶人跟驰均衡状态的数据,采用高斯混合和概率密度函数(GaussianMixture Model and Probability Density Function, GMM-PDF)建立第 1 层模型,即驾驶人期望跟车距离模型。然后,将期望跟车距离参数引入模型,基于高斯混合-隐马尔可夫方法(GaussianMixture Model and Hidden Markov Model, GMM-HMM)学习驾驶习性,建立第2层模型预测加速度,即个性化驾驶人跟驰模型。其次,研究不同高斯分量个数对模型效果的影响,对比双层模型与 Gipps 模型、最优间距模型(Optimal Distance Model, ODM)、单层模型及通用模型的性能。最后,8位被试驾驶人的自然驾驶行为数据验证结果表明：高斯分量数量与模型性能存在一定的正相关性;在最优高斯分量数量下,8位被试驾驶人在训练集上预测误差均值为0.101 m·s-2,在测试集上为0.123 m·s-2;随机选取其中1位驾驶人的2个跟车片段数据进行模型计算,结果显示,加速度的平均误差绝对值分别为0.087 m·s-2和0.096 m·s-2,预测效果优于Gipps模型、ODM模型、单层模型及通用模型30%以上,与驾驶人实际跟驰行为的吻合度更高。     

考虑与跟驰模型结合的自由换道模型及仿真

考虑跟驰过程与换道过程的结合,在车辆换道过程的具体实施过程中引入跟驰模型,以全速度差模型为基础,对换道过程中的换道加速度进行确定,并通过对天津市视频录像换道时间的统计分析,建立了换道距离与换道时车头偏角之间的关系.最后利用Netlogo平台对模型进行了实现与仿真分析,结果表明:该模型很好地体现了实际换道的特点.     

与车辆跟驰理论统一的一维交通流动力模型研究

从交通流的连续性假设开始将交通流中的每一个参数(包括交通压力)都在流体流中 找到了恰当的比拟.通过理论推导,得出了类似一维可压缩理想流体流动的交通流连续性方 程、欧拉微分方程和动量方程.并从一维定常交通流的分析研究中,得出了交通压力的数学表 达式.从而得出了由连续性方程、欧拉微分方程、交通压力表达式和状态方程构成的一维交通 流动力模型,论证了该模型与车辆跟驰理论是统一的.     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论：起动过程车辆初速度主要分布在2~6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个区间,就每个区间选取其中间值得出了模拟弹簧车辆跟驰模型停车过程的方程.     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论:起动过程车辆初速度主要分布在2～6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个...