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%。     

数据驱动的驾驶员换道行为分析与预测综述

换道是一种具有极高风险的驾驶行为,许多交通事故发生在换道过程中,相邻车道车辆的突然换道行为会产生很大安全风险并影响车辆的乘坐舒适性,对周围车辆的换道行为进行预测对驾驶辅助系统和自动驾驶汽车都十分必要。随着V2X(Vehicle-to-Everything)技术、5G技术的快速发展,车辆可以从周围环境中获得更多信息,使换道行为预测成为可能。文中对换道意图的产生及换道过程进行分析,将换道过程分为换道意图产生阶段、换道准备阶段和执行阶段,总结将车辆上各种传感器获得的车辆速度、加速度、位置、方向盘转角等信息及通过V2X技术从交通环境中获得的信息用于换道行为预测的主要方法。目前许多研究采用机器学习方法,按照所使用的数据类型可分为基于驾驶员生理活动信息的方法和基于车辆CAN总线信息、运动学及其与周围车辆运动关系信息的方法,也有研究将二者相结合。数据驱动的换道行为预测方法也可用于车辆的主动换道决策和执行过程,强化学习(RL)算法可以从真实数据中学习决策和驾驶行为,而这些对于传统的基于规则的方法来说基本不可行,故其在研究车辆主动换道时被广泛使用。     

基于虚拟现实的车辆换道最小安全距离研究

从换道需求和换道安全两个方面对换道行为进行了分析,结合阅读文献给出了常用的分析模型。在此基础上,以换道车辆为目标,运用车辆运动学理论,对车辆换道过程中目标车辆与周围车辆的安全距离进行了分析,给出了多车道、多车辆情况下相应的换道最小安全距离模型。为使换道时各车辆间的位置关系以及运动安全状态有效、直观的表现出来,利用虚拟现实建模语言VRML和Matlab/Simulink建立了联合动态仿真模型,对给出的最小安全距离模型进行了实验验证。实验结果显示,给出的换道最小安全距离模型能够有效的实施安全换道决策,避免碰撞发生。     

基于车车通信的车辆并行协同自动换道控制

为研究多车协同自动换道,分析了三车道八车场景中两车协同行为,对两车并行协同行为进行界定,提出了两车并行协同自动换道控制策略。针对三车道八车场景,以车车通信为条件,实时获取周围车辆的运动状态变化和换道意图,根据周围车辆的运动状态,设计了两车协同换道轨迹模型,规划换道车辆的参考协同换道轨迹。在此基础上,提出了并行协同自动换道安全距离模型,以形成换道车辆与周围车辆的换道轨迹约束,保证生成安全可靠的协同换道轨迹。最终根据规划的安全参考轨迹,采用模型预测控制算法,实时优化换道车辆的速度和前轮转角,实现轨迹纵横向跟踪。仿真结果表明,所提出的并行协同控制策略能够实现两车安全协同自动换道,同时提高换道效率。     

基于车联网的汽车自动换道方法研究

为弥补现有汽车自动换道时未考虑周围车辆运动状态变化以及舒适性差和通行效率低等方面的不足,同时提出了在车联网条件下的汽车自动换道方法,主要包括动态轨迹的规划、前馈与反馈相结合的PQ跟踪控制策略两部分,开展Carsim和simulink联合仿真以及实车验证结果表明,与传统非动态自动换道方法相比,该方法能有效解决在换道过程中周围车辆车速变化及车辆突然闯入等情况的难题,明显提高了换道过程中的安全性,由数据分析可知在保证车辆舒适性、稳定性的同时,换道时间缩短了20%,有效提高了车辆换道效率。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型。首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布。其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相比于传统的车间临界距离计算模型,提出方法能够动态刻画出车辆在不同速度、加速度条件下临界距离的变化趋势,并且能够根据车辆不同的运动状态,动态表达出车辆间临界距离的变化。在此基础上,根据智能网联环境下车辆各类运动状态能够被实时感知的特点,总结出车辆各类运动状态下需要的换道安全临界时间,最终建立基于安全势场理论的最小安全距离换道模型。最后,对模型进行数值仿真分析,仿真结果表明：车辆换道所需要的最小纵向安全距离与换道车辆以及其周围车辆的运动状态有着直接关系。在今后趋于成熟的智能网联环境下,该模型可以进一步进行扩展,利用安全势场的分布情况,对车辆换道过程进行动态实时干涉,能够为今后智能网联环境下车辆协同换道、车辆自动驾驶以及车辆群体优化控制等相关研究提供一定的理论支撑。     

自动驾驶中周围车辆识别与信息地图构建技术

为提高自动驾驶时单传感器对周围车辆识别成功率及工程实用性,提出了一种基于相机图像与激光雷达信息相融合的车辆识别和地图构建方法.对相机与激光雷达进行了联合标定和时间配准.对图像中的车辆阴影与激光雷达检测信息进行提取,获得两者间的坐标关联度特征,并根据其阈值范围确定周围是否存在车辆.将相机图像信息与激光雷达检测信息进行融合...     

混驾环境下基于主从博弈的多车协同决策规划

在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明：自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全...     

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。     

基于交通状况及行驶速度的高速公路换道时间研究

换道行为是影响高速公路运营安全的重要因素之一,而换道时间为交通安全分析模型中的关键参数,在换道时间标定中应考虑不同交通状况和不同行驶速度的影响。为此,在交通状况不同的多条高速公路进行了一系列的现场实车试验,通过行车记录仪采集连续的行车视频,采用计算机视觉技术中的Canny算法识别行车视频图像中的车道边缘线,获取精确的车辆轨迹与车道边缘线的偏移值,实现对车辆换道行为的准确识别。根据车载辅助驾驶装置记录的试验车辆换道时的行驶速度,以及换道影响区域内试验车辆邻近的各种车辆,对车辆换道时所处的不同交通状况和行驶速度组合条件下的车辆换道时间进行分析研究。结果表明:不同交通状况下的高速公路换道时间均服从对数正态分布;换道时间与车辆换道影响区域内的交通状况存在显著联系,车辆在处于低密度交通状况下的换道时间比在中、高密度交通状况下的换道时间长;当车辆在处于低密度交通状况和低行驶速度下换道时,换道时间比其他交通状况和行驶速度组合下的长,而在中、高密度交通状况下车辆的换道时间并不受车辆行驶速度的影响。本研究成果可为自动驾驶、微观交通仿真等相关模型的换道行为参数标定提供参考。