基于数据融合的城市道路交通事件自动检测

针对交通事件自动检测多以高速公路、城市快速路为对象以及使用数据源单一的现状,提出一种基于多源数据融合的城市道路交通事件检测方法。在对信号控制下交通事件引起的交通流变化进行分析的基础上,利用杭州市城区浮动车、SCATS、Citilog系统提供的实时交通数据,基于CUSUM算法构建差分流量和速度交通事件检测模型。该模型可以有效抑制交通信号对于交通流的周期性影响。实验表明,模型在高峰时段和平峰时段均能快速准确检测交通事件。     

基于交通预测的多态交通流信号控制

为解决现有信号控制方法对多态交通流交叉口适应性不足的问题,通过在交叉口设置多功能进口车道和车辆检测器、车道控制器等硬件设施,进行了短时交通流预测基础上的多态交通流条件下交叉口信号配时优化研究。根据交通量预测数据,建立信号控制延误估计模型,以交叉口总延误最小为优化目标选取多功能车道流向,根据每相位最大排队长度逐步优化绿灯时长并实施信号控制。短时交通预测以小波分析为基础,采用RBF神经网络及Markov链分别预测交通流的稳态与随机部分。使用VISSIM软件对设置多功能车道的交叉口多态流信号控制方法进行了交通仿真。分析结果表明：该方法可有效降低行车延误,提高交叉口服务水平。     

基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法

为了进一步提高交通事件检测的精度与效率,在多角度构建事件检测初始交通变量的基础上,设计了1种基于因子分析和最小最大概率机的交通事件检测算法。通过分析交通事件上下游交通流参数的变化规律,构建了11种初始交通事件检测变量,利用因子分析方法对初始交通变量进行特征提取,实现初始交通变量的有效降维,并分别采用核函数最小最大概率机算法和线性最小最大概率机算法进行交通事件检测。最后,采用美国I‐880数据库的实测数据进行实验验证和对比分析,实验结果表明,FA‐M PM算法较M PM算法事件检测率提高3.5%,误报率降低0.17%,平均检测事件减少了27.5s,且最小最大概率机算法的交通事件检测效果明显优于支持向量机算法和BP神经网络算法。      

基于车流波理论的城市快速路出口减速车道设置研究

针对城市快速路出口减速车道设置不合理,高峰期间引起交通冲突增加影响交通安全的问题,通过交通流波动理论对城市快速路分流区减速车道交通冲突产生机理展开研究。分析交通集结波的产生对交通冲突的影响及减速车道长度的关系,通过公式推导计算出交通流波集散时间及集结波长度。为了避免集结波发生的概率及排队长度,应该由高峰时段车流流量、车流速度和密度来确定。以西安市南二环城市快速路为例,使用VIP/T视频交通检测模块对减速车道交通流平峰和高峰时段车道的车流量、车流密度、车头间距和车道占有率进行数据统计及分析,通过研究发现高峰时段城市快速路交通冲突的发生与车流量、车流速度和密度有正相关关系,减速车道的长度可由高峰时段车流量、集结波波速和车流密度确定,同时兼顾排队长度。通过计算,南二环的减速车道长度为188m比目前的实际长40m。     

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.      

多车道高速公路路侧交通标志遮挡概率研究

为了计算不同交通量、不同运行车速情况下,多车道高速公路路侧交通标志视认中大型车对小型车的动态遮挡概率,将内侧车道小型车与外侧车道大型车车头间的垂直距离作为判断路侧交通标志遮挡的依据,根据视距几何关系确定多车道高速公路驾驶人在视认区域内视线被遮挡的最大和最小临界距离;建立路侧交通标志遮挡模型,根据视认距离确定内侧及外侧车道仿真路段长度,以0.1 s为仿真步长,借助VISSIM交通仿真软件获取车辆车头坐标、与前车跟车距离等动态基础数据,实现高速公路交通标志遮挡概率计算过程的动态化。结果表明：外侧车道的车型、交通量、视认距离以及大小车运行速度都对路侧交通标志遮挡率有一定的影响;在交通量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡的概率随着外侧车道大型车数量的增加而增大;在外侧车道大型车数量一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着小型车数量的增加而增大;在小型车速度一定的情况下,驾驶人视线被遮挡概率随着大型车速度的增大呈降低趋势;小型车速度增大时,驾驶人视线被遮挡的概率会有所提高。     

基于元胞自动机的车道缩减区交通仿真软件设计与开发

采用元胞自动机理论,将车辆在车道缩减区内的运动变化规律表述为元胞自动机的演化规则,标定了元胞长度最大速度和安全距离等参数,通过确定元胞变换的原则,设计缩减区元胞自动机的结构,建立了车道缩减区交通流模拟模型;在此基础上设计并开发了基于元胞自动机车道缩减区的交通仿真软件,并将仿真软件应用于长沙市某道路车道缩减区进行仿真分析。通过对仿真结果与实测数据的对比分析,表明:同样的初始输入条件下,车道缩减区的流量仿真结果与实测值相差10.25%,平均车速相差11.5%,仿真结果的综合准确率达到89.125%;同时,仿真软件能得到路段车辆时空分布图、交通流量时变图、动态追踪车辆轨迹图,从而较为准确地模拟了车道缩减区的拥挤消散过程,可以为通行能力分析和交通改善方案意见提供技术支持。     

考虑可变导向车道的干线交叉口协调控制方法

为降低包含可变导向车道的干线车均延误与排队长度,提出一种考虑可变导向车道的干线交通信号协调控制方法.以直行和左转方向交通流饱和度为判别标准,对可变导向车道行车方向是否切换进行判断;基于车道行车方向切换对干线交通流造成的影响,对HCM模型中的通行能力、均匀延误修正系数等参数进行修正,建立考虑可变导向车道的干线协调控制信号配时优化模型.以武汉市青年路3个交叉口为例,利用Vissim软件进行仿真实验,结果表明,相比于现状情况下的单点信号配时方案,模型能够有效降低干线车均延误与排队长度,可变导向车道所在的信号交叉口进口道优化效果最为明显,车均延误减少16.87%,直行和左转方向排队长度分别降低17.95% 和23.24%,证明模型对包含可变导向车道的干线协调控制交叉口运行具有积极影响.      

信号交叉口转向可变车道长度研究

从信号交叉口服务水平和路权角度出发,提出了转向可变车道的概念,并且分析其设置的原则及条件。在此基础上,从交叉口的道路交通条件及通行效率方面考虑,建立了转向可变车道长度的最大值和最小值的计算模型。通过Vissim仿真模拟,从排队长度、延误和停车次数方面分析了转向可变车道的应用效果。     

基于混合Logit模型的高速公路交通事故严重程度分析

为从多方面掌握影响高速公路事故严重程度的因素,基于统计分析方法构建事故严重程度模型,分析其与道路、环境、驾驶员及车辆等因素间关系.鉴于多项Logit模型难以解析异质性及各因素对事故影响的交互作用,构建了混合Logit模型,并提出了刻画参数间相关性的方法.结果表明,考虑参数间相关性的混合Logit模型比多项Logit模型有更好的拟合优度,且能更合理地反映各因素对事故严重程度的作用效果;碰撞护栏或桥墩、女性驾驶员或驾驶员超过56岁时,更易产生受伤和死亡事故;能见度低于200 m、驾驶员驾龄小于3年或超过10年、责任车辆为重型货车或车辆变更车道时,发生财产损失事故的概率增加,而发生死亡和受伤事故的概率有所降低;湿滑路面将导致受伤事故的概率增加3.7%,而混凝土护栏和夜间无照明时将使死亡事故的概率分别增加8.7%和28.8%.      

识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。     

基于事故特征耦合影响的城市道路交通事故影响分析

城市道路交通事故发生后,由于事故车辆占用车道,使得车辆通行的车道数目减少,道路的通行能力降低,造成排队和交通拥堵,对交通运行产生一定的影响.以双向6车道的城市道路为例,运用Vissim仿真软件模拟交通事故下的交通运行,分析车流量、占道类型、事故持续时间以及借道超车4种因素下的交通影响.结果表明,流量越大、事故持续时间越...     

基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测

提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.      

Road characteristics and environment factors associated with motorcycle fatal crashes in Malaysia

This study aims to determine risk factors contributing to traffic crashes in 9,176 fatal cases involving motorcycle in Malaysia between 2010 and 2012. For this purpose, both multinomial and mixed models of motorcycle fatal crash outcome based on the number of vehicle involved are estimated. The corresponding model predicts the probability of three fatal crash outcomes: motorcycle single-vehicle fatal crash, motorcycle fatal crash involving another vehicle and motorcycle fatal crash involving two or more vehicles. Several road characteristic and environmental factors are considered including type of road in the hierarchy, location, road geometry, posted speed limit, road marking type, lighting, time of day and weather conditions during the fatal crash. The estimation results suggest that curve road sections, no road marking, smooth, rut and corrugation of road surface and wee hours, i.e. between 00.00 am to 6 am, increase the probability of motorcycle single-vehicle fatal crashes. As for the motorcycle fatal crashes involving multiple vehicles, factors such as expressway, primary and secondary roads, speed limit more than 70 km/h, roads with non-permissible marking, i.e. double lane line and daylight condition are found to cause an increase the probability of their occurrence. The estimation results also suggest that time of day (between 7 pm to 12 pm) has an increasing impact on the probability of motorcycle single-vehicle fatal crashes and motorcycle fatal crashes involving two or more vehicles. Whilst the multinomial logit model was found as more parsimonious, the mixed logit model is likely to capture the unobserved heterogeneity in fatal motorcycle crashes based on the number of vehicles involved due to the underreporting data with two random effect parameters including 70 km/h speed limit and double lane line road marking.     

Vision-based fusion of robust lane tracking and forward vehicle detection in a real driving environment

With the goal of developing an accurate and fast lane tracking system for the purpose of driver assistance, this paper proposes a vision-based fusion technique for lane tracking and forward vehicle detection to handle challenging conditions, i.e., lane occlusion by a forward vehicle, lane change, varying illumination, road traffic signs, and pitch motion, all of which often occur in real driving environments. First, our algorithm uses random sample consensus (RANSAC) and Kalman filtering to calculate the lane equation from the lane candidates found by template matching. Simple template matching and a combination of RANSAC and Kalman filtering makes calculating the lane equation as a hyperbola pair very quick and robust against varying illumination and discontinuities in the lane. Second, our algorithm uses a state transfer technique to maintain lane tracking continuously in spite of the lane changing situation. This reduces the computational time when dealing with the lane change because lane detection, which takes much more time than lane tracking, is not necessary with this algorithm. Third, false lane candidates from occlusions by frontal vehicles are eliminated using accurate regions of the forward vehicles from our improved forward vehicle detector. Fourth, our proposed method achieved robustness against road traffic signs and pitch motion using the adaptive region of interest and a constraint on the position of the vanishing point. Our algorithm was tested with image sequences from a real driving situation and demonstrated its robustness.     

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。     

城市道路交通拥堵评价和判定标准研究

随着汽车保有量的增加,城市交通需求量也持续膨胀,使得交通拥堵成为城市发展亟须解决的问题。鉴于此,首先,以车道占有率和速度跃迁概率为基本指标,提出一种新的交通流状态划分方法。随后,研究了交通流参数时变特性及不同车道间的交通流特性,提出了交通拥堵状态的判定算法和指标。最后,分析了城市道路交通拥堵评价层次和评价体系(指标),并得到了评价特定区域内交通拥堵严重程度的城市交通行程时间指数模型。     

基于检测器脉冲数据的高速公路事件自动检测算法研究

提出了一种全新的高速公路事件自动检测算法,直接利用车辆检测器输出的脉冲宽度和脉冲间隔作为参数,运用LVQ神经网络对获得的脉冲宽度数据和脉冲间隔数据进行处理来判断是否有事件发生,从而大大减少了检测时间,为交通事件的快速处理提供了可靠的依据。此外,该算法利用神经网络的自学习能力,可以很好地确定各条道路发生交通事件的门限值。仿真结果表明:该算法具有较高的事件检测率(约为97%)、较短的检测时间和较低的误警率(约为0 41%),具有很好的应用前景。     

基于交通仿真条件下多功能车道设置的必要性分析

选取天津市快速环路的路段为仿真背景,在主线为双向6车道和8车道时,分别进行多功能车道设置的必要性分析。采用VISSIM微观仿真软件,在主路车道数相同时,将设与不设多功能车道两种情况下事故车辆每车停车时间均取为15 min,仿真每种情况在事故停车率分别为0.05%、0.1%下的通行能力及延误。通过比较设置与不设置多功能车道在车辆紧急停靠时主线的通行能力及其它车辆延误,来分析多功能车道设置的必要性。