基于轨迹数据的交叉口进口道车辆换道行为特性分析

为探索城市信号交叉口进口道范围内机动车换道行为特性,利用无人机拍摄视频提取车辆换道轨迹数据,分析了进口道车辆换道行为的宏观和微观特性。研究结果表明：强制换道行为多发生在距离停车线60 m～90 m处,自由换道行为在90 m～120 m处;换道时间集中分布在4.5 s～5.5 s之间,其中强制换道的平均时间为4.58 s,自由换道时长为3.81 s;强制换道行为主要受目标车道的可插入间隙及前后车辆的速度差影响,但整体来看分布较为分散;自由换道行为追求行车效率,目标车道的交通运行状况往往要优于原车道,换道行为主要受到原车道前车的相对距离和速度影响。本研究成果可以为城市交叉口的理论研究提供方法参考,为进口道的管理与控制提供理论基础。     

基于无人机视频拍摄的高速公路小型车换道行为特性

为了研究高速公路小型车的换道行为特性,采用2台无人机同时在200 m的高空对交通流进行拍摄,获取交通流运行状态。构建拍摄路段的高精度地图,获取每一时刻车辆的精确运行状态数据,在此基础上对2个视频进行拼接,最终获得车道位置、速度、车辆编号等8项关键指标,共提取换道行为1 520条,筛选后得到完整的自由换道数据942条。采用车辆轨迹是否持续偏移作为判断换道行为起终点的依据,在此基础上分析换道的时间长度、空间长度、与周边车辆的相互状态以及换道行为的安全性等16个特征参数。得出平均换道时间长度为6.09 s,平均换道空间距离为148.08 m,换道时间与空间长度均符合对数正态分布。换道车辆与目标车道后方车辆的平均距离最小（34.29 m）,其相对距离在10 m以内的占28.24%,驾驶人为了加快行驶,在与目标车道后方车辆相对距离较小的情况下,依然采取换道措施。与正前方车辆的相对速度差最大,平均值为10.2 km·h^-1,并且在83%的情况下,本车的速度大于前车,说明车辆自由换道是由于前方车辆行驶速度较慢所引起。采用TTC,MTC分别对换道起始时刻的安全性进行分析,并将安全状态划分为4种类型：严重-紧急状态、严重-非紧急状态、非严重-紧急状态、非严重-非紧急状态。其中严重-非紧急,非严重-非紧急这2种状态占比最高。该研究成果对了解中国驾驶人在高速公路上的换道行为特性,以及对建立适用于中国实际交通环境特征的换道行为模型具有一定参考意义。     

基于多项式优化的车辆自主换道轨迹规划

换道轨迹的规划是车辆能否自主换道的基础和关键,文章基于五次多项式的轨迹规划方法来拟合换道轨迹,依据换道初始时刻和结束时刻车辆的状态量进行轨迹求解运算,规划出一条光滑连续且符合实际的轨迹曲线.同时考虑到换道的舒适性和效率性,建立了轨迹优化函数J,通过引入k1和k2两个权重系数进行分析,得出了不同权重比下的换道最优时间,使...     

微观交通仿真中换道模型的研究综述

与跟车行为相比,换道行为需要考虑的车辆更多,司机的决策过程更加复杂,也更难于描述,目前跟车模型的研究已趋于成熟,而换道模型的研究则相对滞后.针对多数交通仿真系统存在的算法内核封装性和保密性问题,对当前应用较多的几种换道模型进行了综述,介绍了几种模型的构建思想和算法,对这些模型的优缺点进行了评述和展望.期望能对换车道模型研究的深入化和精准化起到一定的参考和借鉴作用.     

微观仿真中车辆换道的行为分析和建模

传统换道模型存在的两个缺陷:一是缺乏正常换道可实现区间的研究;二是忽略了换道过程中前轮转向角为0°的阶段。本文对正常换道的可实现区间的探讨,为换道是否需要倒车配合提供判断依据。修正了传统的2段式和3段式换道模型,将换道过程分为扭角、靠拢、收角、调整等4个阶段。用仿真实验证实本文提出的换道规则的可操作性。对中国西安城市道路上实际换道的拍摄图像进行分析,证明了该模型的正确性。     

基于驾驶人换道行为的换道决策辅助系统预警时间研究

基于驾驶人的换道操作行为初步提出换道决策辅助系统合适的预警时间。观察换道作业与目标车道跟随车辆之间的联系。实验在西安绕城高速公路某一路段上实现。     

基于轨迹数据的地下快速路换道决策模型研究

为准确描述城市地下快速路换道行为特性,基于8自由度驾驶模拟试验,获取了不同交通流情况下,全时全员车辆高精度轨迹数据,并提取了471个自由换道和164个强制换道样本.分析主车与目标车道前、后车以及当前车道的前车间隙特征,选取车速为性能指标,均方根百分比误差为拟合优度函数,利用遗传算法对GIPPS模型进行参数标定及效果验证...     

基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划

为满足智能汽车换道过程中安全性和舒适性的要求,提出了一种基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划算法.以动态规划换道时间和增加舒适性约束条件来改进五次多项式规划算法,在该基础上结合当前环境和换道始末状态计算出中转状态,并采用两次改进的五次多项式算法避免与前方车辆碰撞.轨迹规划与轨迹跟踪的仿真和试验结果表明,对于不同的工况...     

基于预瞄的汽车自主换道控制

文章对高速运动状态下的车辆进行自主换道方法研究,考虑到车辆的动力学特性,建立简化后的二自由度车辆模型.为更好地模拟实际曲线,换道轨迹规划模型采用五次多项式曲线.结合预瞄点搜索模型和动力学模型,计算前轮转角与预瞄误差间的传递函数,采取前馈加反馈的方式设计轨迹跟踪控制器,并通过仿真验证了自主换道控制策略控制效果较好.     

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。     

基于车辆轨迹的驾驶员自由换道行为研究

自由换道行为会对交通流稳定运行产生较大的影响,在换道过程中驾驶员的行为是重要的影响因素。基于车辆运行轨迹的分析,对驾驶员在自由换道过程中的心理行为进行分析,为自由换道模型的构建提供参考依据。     

快速路交织区交通换道行为特性研究分析

为探索城市快速路交织区交通运行特性,实现交织区交通的快速高效运行,以快速路匝道出口交织区作为对象,以长春市的调查数据为基础,分析了交通换道特性,建立了交织区交通换道数与流量和交通密度的关系模型.研究结果表明,换道次数随着交通量的增加而增加,而随着密度的增加,呈现先增加后减小的趋势.本文研究成果可以为城市快速路匝道出口交...     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型.该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成.首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在...     

车辆换道轨迹滑模跟踪控制研究

考虑车辆动力学性能前提下,针对运动学描述的四轮车辆换道轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制方法以及改进的指数趋近律设计了轨迹跟踪控制律,并分析了其李亚普诺夫稳定性.该控制律不但能有效的减弱抖振,而且能够保证系统在有限时间内平滑的到达平衡状态.在该控制律的基础上,利用摄像机标定方法获取实际车辆换道轨迹,然后对考虑实际换道过程的期望换道轨迹进行跟踪控制.仿真实验验证了换道轨迹跟踪控制方法的有效性及实用性.     

基于多目标滑模控制的车辆换道轨迹跟踪控制研究

针对基于传统滑模控制的车辆轨迹跟踪控制精度不高、抖动现象明显、稳定性不高等问题,本文设计了一种多目标姿态/轨迹跟踪二阶滑模控制策略.以车辆二自由度动力学模型为基础,搭建轨迹跟踪误差模型,结合滑模控制,实现期望横向位置和方位角的多目标的跟踪控制,进而完成五次多项式换道轨迹的跟踪控制,提高了轨迹跟踪效果;并引入饱和函数,消...     

基于滚动优化的汽车换道动态轨迹规划和轨迹跟踪控制

针对传统换道控制算法难以有效应对前方车辆状态变化的问题,提出基于滚动优化的汽车换道动态轨迹规划方法,并设计轨迹跟踪控制器进行轨迹跟踪.首先,基于五次多项式设计换道参考轨迹方程,并建立换道轨迹评价指标确定换道时间.其次,构建换道动态轨迹规划函数,考虑相邻周期内所规划轨迹的偏差,设计滚动优化目标函数.建立跟随前车运动的危险...     

微观轨迹数据驱动的交织区换道概率分布模型

为探析城市快速路交织区复杂的车辆换道行为,基于车辆微观轨迹数据,构建一种考虑换道频率分布的交织区元胞自动机模型。利用高空视频提取交织区全样本车辆换道信息,考虑驾驶人实际决策时间与安全优先意识,结合交织区车辆换道预判、换道间距,分别建立换道动机、换道时机规则,并逐级进行换道时机决策;采用流量、密度、速度、换道频率分布等参数对模型进行评价。结果表明：所构建的元胞自动机模型较为有效,流量、密度、速度的相对误差分别为0.7%、1.4%、1.6%,不同方向换道次数误差为2.97%～22.98%,换道分布与实测数据基本相符,可有效模拟交织区瓶颈现象,反映真实换道需求,描述实际运行状态。     

雾天高速公路换道行为特性研究

为探寻雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为特性的影响,利用高仿真驾驶模拟实验平台构建不同能见度条件下的高速公路雾天环境,并开展驾驶模拟实验,采集了驾驶员在正常天气以及大雾、浓雾天气下自由换道过程中的行为特征,采用Friedman检验对换道持续时间、换道速度的平均值和标准差、换道时跟车距离4个指标进行分析.分析结果显示正常天气下的换道持续时间小于雾天环境(正常天气左换道时间平均为5.96 s,大雾环境下为6.02 s,浓雾环境下为6.31 s)且存在显著性差异(sig.=0.00);正常天气下的换道平均速度与跟车距离大于雾天环境(正常天气下左换道平均速度为104.24 km/h,大雾环境下为94.67 km/h,浓雾环境下为85.95 km/h;正常天气下左换道跟车距离平均为109.58 m,大雾环境下为77.54 m,浓雾环境下为74.63 m).结果表明,随着能见度水平的降低,驾驶员在高速公路执行换道过程时持续时间延长、速度降低,同时跟车距离缩小.雾天不同能见度水平对高速公路驾驶员换道行为产生不同程度的影响.