三车道中公交车密度对交通流的影响研究

通过建立三车道上的交通流元胞自动机模型来仿真三车道中公交车对交通流的影响.在模型中引入了小汽车和公交车的行驶特性.对两种车辆的换道规则考虑了司机的驾驶心理,合理控制车辆换道的概率.通过数值模拟得到了分别随小汽车和公交车密度的增大时,公交车和小汽车流量的变化规律.说明只要合理控制小汽车密度,公交车对交通流量的影响是有限的.但是当小汽车的密度较大时,公交车密度的增大会严重影响道路的交通流量.     

融入公交车与自动驾驶车队的异质交通流模型

为研究网联自动驾驶车（connected autonomous vehicle, CAV）和人工驾驶车（human-pilot vehicle, HPV）所组成的异质交通流特性及公交车驾驶行为对环境的影响，首先，分析异质交通流中的4种跟驰模式：人工驾驶小汽车跟驰、人工驾驶公交车跟驰、自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)跟驰和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰；接着，基于各跟驰模型的特点，构建车辆跟驰和换道的元胞自动机模型，综合考虑CAV车队特性、驾驶员与CAV各自反应时间特性以及HPV加塞特性，并利用跟驰模式判断参数融合不同跟驰模式特性，实现统一的模型表达；最后，仿真分析不同CAV渗透率下CAV排队强度及公交车换道行为对交通流的影响.结果表明：在一定的CAV渗透率下，促使CAV形成队列比单纯提高CAV渗透率更能有效提升道路通行效率；适量的公交换道有助于充分利用道路通行能力，过多的公交换道则会妨碍正常交通，公交换道对交通流造成的通行效率衰减随CAV渗透率的增大而减小；同步流状态...     

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.     

基于爬坡换道的驾驶特性分析

道路网中存在着许多坡道路段,在进行驾驶特性分析时,人们通常将注意力放在下坡路段而忽略了爬坡路段的安全性研究。同时,在爬坡过程中,对通行能力影响最大的是货车,针对这一现象,引入交通流元胞自动机模型,利用爬坡路段纵坡度对其进行改进,选择谨慎型与激进型两种驾驶员分析其换道行为的差异性,建立了一种基于爬坡换道的交通流元胞自动机模型,并分析纵坡度对货车行驶速度的影响以及两种驾驶员爬坡换道的特性。仿真结果表明:坡道纵坡度对货车的速度有显著影响,同时两类驾驶员根据道路状况选择主动换道,若主导换道的驾驶员占比较高,就能显著提高道路的通行能力。     

基于元胞自动机的高速公路临时瓶颈交通流仿真

为研究强制换道及冲突点分布对高速公路临时瓶颈交通流的影响,在NS(NaSch)模型和STCA(symmetric two-lane cellular automata)模型的基础上,引入强制换道规则,根据瓶颈口上游驾驶员心理状态的变化,建立高速公路瓶颈交通流模型.在开口边界条件下,针对不同的安全换道概率、强制换道概率、冲突点距离和冲突区间长度参数,模拟得到瓶颈交通流量和换道频率与车辆到达率的关系.仿真结果表明,安全换道行为对系统流量影响小;强制换道行为是降低瓶颈系统最大流量的主要因素,当安全换道概率为0.5时,强制换道概率从0.0增加至0.1,最大流量下降了17%;冲突点距离的增加缓解了交通拥堵程度,当冲突点距离从1 cell增加至4 cell时,临界车辆到达率上升了4%;冲突区间长度对交通事故风险的影响较大,最大强制换道频率随冲突区间长度的增加而增加.      

基于贝叶斯网络的车辆换道模型

车辆换道行为是微观交通流中最基本的驾驶行为之一,研究车辆换道行为可以提高车辆换道模型的仿真精度和减少由不合适的车辆换道行为引发的交通事故.当前车辆换道模型大多是基于驾驶员的决策思维方式建立的决策模型,这类模型的缺点是很难捕捉到驾驶员在决策过程中一些潜在决策模式和考虑的影响因素.鉴于此,本文引入了一种典型的人工智能方法--贝叶斯网络,建立了一个全新的车辆换道模型,试图通过机器学习的途径来提高车辆换道模型的精度.采用了分段离散化的方法对数据进行预处理,然后使用处理后的数据对贝叶斯网络的结构和参数进行学习,并分别建立了与两种贝叶斯网络结构相对应的车辆换道模型,最后对建立的模型分别进行验证.模型的验证结果表明,建立的基于贝叶斯网络的车辆换道模型对换道行为的识别率可以达到88%以上. 此模型还可进一步应用到驾驶员辅助系统的开发中.     

基于元胞自动机的城市道路偶发性拥堵交通行为模拟

以元胞自动机模型为基础,在传统的车辆换道规则上,引入驾驶人行为因素,根据不同区域交通流特点和驾驶行为特点,给出了不同的车辆换道规则,建立了一种适用于城市道路偶发性拥堵交通流行为分析的元胞自动机改进模型。并利用该模型,模拟分析了偶发性拥堵发生时不同车流密度的车辆排队和平均车速情况。     

车道分隔方式对驾驶换道行为的影响

为探索不同车道分隔方式对驾驶换道行为的影响，在分析机动车驾驶换道决策机理与换道决策属性的基础上，改进双车道元胞自动机(STCA)的换道规则模型，提出了基于层次分析法(AHP)的多属性换道决策模型.在同向 3车道上设置不同车道分隔方式，运行模型以获得每种分隔方式在不同空间占有率情况下的换道动机概率、换道成功概率分布规律.分析发现：平均换道动机概率直接与交通流内部状态属性有关，平均换道成功概率则由交通流内部状态属性与车道隔离方式共同决定；通过对不同分隔方式下的换道规律分析，表明模型能较好诠释不同车道分隔方式的交通管理法规涵义.该换道决策模型构造方法上具有同时处理多个外部决策属性的能力，具有较强的通用性.     

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.     

考虑驾驶愤怒的元胞自动机交通流模型

驾驶员在愤怒时的驾驶行为表现与正常驾驶时存在较大的差异,这些行为差异会影响车辆的运行速度、运行轨迹等,进而对道路交通流产生影响.文中在NaSch元胞自动机交通流模型的基础上,考虑愤怒驾驶行为的特点,从运行速度、换道条件和安全距离3个方面重新确定元胞更新规则,构建考虑驾驶愤怒情绪的周期边界条件下双车道元胞自动机交通流模型.在MATLAB环境下,对所建模型与普通NaSch交通流模型进行对比仿真分析.结果表明,驾驶愤怒所引起的行驶速度变化对交通流影响明显.     

高速公路合流区可变限速和换道协同控制研究

针对高速公路合流区通行效率降低、车辆延误增加、整体服务水平下降等问题,提出了一种基于可变限速和换道控制的高速公路合流区车流密度优化模型.首先,换道控制通过预测瓶颈容量和交通需求为联网车辆(CAVs)提供变道建议,优化合流区上游的车流密度,减少瓶颈容量下降的影响;其次,基于换道控制下的合流区瓶颈容量以及匝道的交通流密度,确定修正前的可变限速值;再次,利用基于细胞传输模型的反馈进行变限速控制,实时控制交通瓶颈上游流量以保证换道区密度收敛到最优平衡点,得到修正后的可变限速值;最后,选择元胞传输模型作为基础交通流模型对合流区进行换道控制,采用中观多车道元胞传输模型模拟合流区主线换道行为及换道控制对合流区交通流运行的影响.仿真结果表明:与无控制方案和VSL控制方案相比,协同控制的平均旅行时间分别降低了58.55％、35.68％,平均流量分别提高了9.09％、2.35％,协同控制在通行效率、交通安全方面均有明显改善.     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一,在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上,依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类,并通过进一步优化车辆状态更新算法,提出了换道冲突处理多策略,车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下,驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间,不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

混合交通流的动力学模型

引入超车换道流量，建立了混合交通流的连续性方程；通过对交通流参数的微分变换,建立了混合交通流的运动微分方程．连续性方程和运动微分方程构成了混合交通流的动力学模型．将模型应用于无超车换道交通流，求出了流量和密度之间的关系．结果表明在低密度段模型与实测数据吻合．     

多车道元胞自动机换道决策模型的冲突处理策略

换道模型是多车道元胞自动机交通流模型的核心子模块之一，在分析现实中驾驶员执行换道时处理车辆冲突过程的基础上，依据其蕴含的不同换道驾驶行为特征把驾驶员采取的换道冲突策略划分为保守型、机敏型与激进型3 类，并通过进一步优化车辆状态更新算法，提出了换道冲突处理多策略，车辆状态更新次序随机的多车道换道模型.运行模型获得不同空间占有率条件下，驾驶员分别采取保守、机敏或激进策略时所产生的换道动机次数和换道成功次数.通过数据分析发现：在特定空间占有率区间，不同换道冲突处理策略将引起较显著换道动机概率差异与换道成功概率差异.     

考虑交织影响累积效应的交通流模型

依托南京市某交织区路段,从微观方面对交织区车辆跟驰行为和换道行为等运行特征进行分析.在LWR模型与Jiang模型的基础上,分析现有模型的不足.在改进的守恒方程与动力学方程中分别引入不同的驶入与驶出换道影响项,同时针对不同换道方式,对换道敏感系数和模型的边界条件进行设定,并进行差分处理.利用实测数据对模型参数进行标定,并与现有模型进行对比.结果表明:驶入与驶出的交织车流对原车道和目标车道的影响并不相同,并且改进模型与实际交通流吻合度更高,误差更小.     

基于元胞自动机的竞争型换道模型

为研究车辆在换道过程中存在的互不相让、相互竞争的现象,运用元胞自动机理论,提出一种竞争型的换道模型。首先,将换道分为换道需求判断和换道实施过程两部分;然后,在需求判断中引入邻车道速度累积优势,在换道实施过程中引入竞争程度定义换道新规则;最后,在不同交通密度下对竞争换道模型进行仿真,并与自由换道和协作换道进行对比分析。结果表明：不同密度下协作换道模型得到的车流量和车辆平均速度均高于其他换道模型;在一定密度范围内,竞争换道得到的车流量和车辆速度比自由换道高;但当密度较高时,竞争换道对车辆的速度以及交通密度可能产生负面影响。这说明协作换道能提高车辆速度,有效缓解交通阻塞;而竞争换道对车辆速度的提升不明显,并且采用竞争换道对交通流有影响,有时可能会降低道路的通行能力。     

城市干线短交织区元胞自动机多级换道决策模型

为探索城市干线短交织区交通运行特性,基于高精度车辆轨迹数据,提出细化元胞尺寸与步长的交织区元胞自动机多级换道决策模型.划分上下游、交织影响区等多个分区,独立设置变量与规则进行建模;考虑车辆换道速度差、间距及换道安全风险,建立上下游换道模型,交织影响区多级换道决策模型;对未分区换道模型(I),分区STCA换道模型(II),分区多路合流换道模型(III),本文模型(IV)进行仿真验证.与实测数据相比,本文模型平均车道流量误差仅为 1.64%. 模型 I~IV 在交织影响区的平均速度误差分别为 98.35%、23.77%、16.46%、7.45%,换道次数误差分别为33.34%、97.75%、62.97%、11.85%.结果表明,本文模型能有效模拟短交织区复杂的换道行为及交通流特性.     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

智能网联环境下多车道异质交通流建模与仿真

为探究智能网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle, CAV)与人工驾驶车辆 (Human Driving Vehicle, HDV)混合行驶的多车道异质交通流运行特征,本文剖析了异质交通流中不同类型车辆的跟驰模式,提出不同类型车辆双车道及多车道换道模型,进而构建了多车道异质交通流仿真模型,并分析了不同CAV混入率下的道路通行能力及换道行为特征。研究结果表明,随着CAV渗透率的提高,单车道通行能力由1678 pcu·h-1提升至4200 pcu·h-1,交通流临界密 度由25 pcu·km-1增长至35 pcu·km-1 ,同一渗透率下不同车道数的道路通行能力及临界密度值呈现显著差异性。异质交通流换道行为呈现三阶段特征：在低密度下,不同类型车辆均可自由行驶及换道;密度在20~100 pcu·km-1 时,车辆换道频率呈“上凸”状,CAV渗透率越高,HDV凸形峰值越大,而CAV峰值较低;在高密度下,受可换道空间的约束,不同类型车辆均无法完成换道。此外,进一步讨论了不同CAV渗透率及密度条件下的异质交通流仿真效益,包括交通量提升及秩序改善特征等。研究成果有助于理解智能网联环境下多车道异质交通流运行状况,为未来异质交通流管理提供理论参考。     

网联自动驾驶环境下改进的加权MOBIL自主性换道决策模型

为了提高高速公路运行效率,减少交通拥堵和交通事故的发生,改进了传统的MOBIL自主性换道决策模型.在网联自动驾驶的环境中考虑车辆换道后对原车道与目标车道多辆后随车制动影响程度的不同,构建权重因子表达式.利用MATLAB软件进行数值仿真实验,通过定性与定量分析将提出的加权MOBIL自主性换道决策模型与传统模型进行比较.实验结果表明:与传统换道模型相比,加权MOBIL换道决策模型能提高交通流的平均速度,减少延误以及减少整体的制动幅度.因此,提出的改进加权MOBIL自主性换道决策模型能提高交通流的运行效率以及安全性.