一种虚拟交通环境中的微观交通仿真模型

为提高虚拟交通环境中车辆行为仿真的逼真度及解决用户与系统的实时交互问题,提出了一种微观交通模型.该模型由道路模型和车辆行为模型构成:道路模型包括了车道的交通属性、几何形状、路网拓扑关系等数据;车辆行为模型考虑驾驶员的交通性格、车辆性能等因素,包括自由行驶、跟驰及换道模型.车辆行为模型可检测与用户所驾驶的汽车仿真器的位置关系,并作出减速、换道、停车等响应.建立了包含153个车道的虚拟交通环境,对模型进行测试,结果表明:所建立的微观交通仿真模型能够反映仿真车辆的个体行为差异;路网中仿真车辆为600辆时,仿真周期约2~4 ms,能实现实时仿真及与用户的实时交互.      

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.     

对交通仿真模型软件开发及应用问题的思考

在计算机上进行交通仿真是帮助设计、分析和评估各类交通工程、管理和规划项目可选方案的有力工具.与西方发达国家一样,中国日益严重的交通拥堵问题促动了对应用和开发交通仿真软件的浓厚兴趣.阐述了中国开发和应用交通仿真软件的观点,认为当务之急是收集数据,客观地评价和分析现有各种交通仿真模型软件在不同条件下的适用性,对有关软件产品估计出适合中国人驾驶行为和环境条件的模型参数,提出应用指南,并对中国混合车流条件下,跟车、换道、插车和交叉口延误描述等驱动交通仿真软件的数学模型进行深入研究.     

基于贝叶斯网络的车辆换道决策模型研究

车辆换道行为是微观交通流中的典型驾驶行为之一。车辆换道决策模型研究可以为自动驾驶汽车协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control,CACC)提供理论基础,也能有效减少车辆危险换道行为引发的交通事故。为使换道模型更加适应动态道路交通环境,以美国交通部联邦公路管理局NGSIM项目实测试验数据为依据,分析车辆换道决策时自身车辆速度、加速度及其与交互车辆相对时距等相关特征参数,并运用贝叶斯网络人工智能理论,建立车辆换道决策模型,通过仿真分析并与NGSIM实测数据进行对比。结果表明:基于贝叶斯网络的换道决策模型的平均决策准确度和识别率可达到89%以上,具有良好的换道决策效果,可为智能车辆协同自适应巡航控制及自动驾驶深度学习提供理论参考。     

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.     

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.     

快速路匝道与主线合流区交通参数关系模型

为了研究快速路匝道与其主线合流区的交通流特征关系,选用南京长江大桥入口作为数据 采集点,观测其汇入路段的交通流,并对交通流速度、密度等宏观参数和换道次数、可接受间隙等微观特征变量进行了相关性分析。研究发现,速度、密度、换道次数和可接受间隙之间存在非 线性相关性。基于此,构建了主线车道车速与密度、换道次数和可接受间隙之间的非线性关系模型。快速路匝道与主线合流区是快速路的主要瓶颈路段,结合宏观交通参数模型和微观间隙接受模型,阐述了快速路主线和匝道汇入车流的交通参数数学关系。实测数据拟合结果表明,该模型能够准确描述匝道与主线合流区的交通流特性。     

面向行人交通的微观仿真平台的开发与研究

以VC＋＋.NET和OpenGL为开发工具,利用Agent编程思想开发了一个以行人为主体的微观交通仿真分析平台PTSim,主要用于交通工程领域中行人交通方面的应用与研究。文中就开发过程中的一些关键问题进行了阐述,给出了具体的解决方案,包括程序控制流程和基本库设计、行人Agent设计、发车及消失模块设计、计算机模型转换设计、随机数发生器设计等。     

城市微观交通模型建模及仿真实现

微观交通仿真模型是交通领域的研究热点，城市交通控制是微观交通仿真模型的主要应用领域．文中建立了一个城市微观交通模型，详细说明模型的体系结构，各子模型的建模方法，在SGI的OCTANE工作站上实现城市微观交通仿真，并举例说明其应用．     

基于社会力的驾驶员换道决策行为建模

为建立更加简单的换道决策模型和考虑换道车辆和目标车道车辆间的相互作用,在换道效用和安全间隙选择的传统方法基础上,将社会力跟驰模型与换道模型相结合,提出了一种基于社会力的驾驶员主动换道决策行为模型.首先,以社会力模型中跟驰力作为各车道运行效用函数,构建换道目标车道选择效用模型;其次,考虑换道过程车辆纵向安全性,利用跟驰力搭建换道车辆和目标车道车辆间相互作用效用模型以对安全间隙选择进行约束;最后,对所建立的模型利用NGSIM（next generation simulation）数据和MATLAB遗传算法工具箱中genetic algorithm函数对多车道下驾驶员换道决策行为（不换道、向右换道、向左换道）进行标定和验证.研究结果表明:基于社会力的主动换道决策模型能够很好地识别出驾驶员的换道决策行为,最优参数在标定数据中对不换道、向右换道、向左换道的识别率分别达到了93.44%、93.14%和90.77%,验证数据中换道决策行为识别率分别达到了86.16%、80.00%和80.27%;标定和验证的单个识别率都在80.00%以上,整体识别率分别达到92.66%和83.28%.      

基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真

可靠合理的车道变换模型能提高微观交通仿真精度.为了研究车道变换行为意图起因及行为过程的规律,利用高空摄像法分析了城市干道基本路段驾驶人变道驾驶行为的特征,获取了变道车辆与其周围车辆距离、车速等的数值关系,提出期望车道的概念,总结了期望车道选择和车辆车道变换的基本规律,建立了基于驾驶行为的直线路段车道变换模型.最后编写V...     

智能车辆自由换道轨迹规划研究

针对目前传统换道模型存在的两个缺陷:一是忽略了换道过程中前轮转向角为0的情况;二是存在侧向加速度过大、产生跃变或轨迹曲率不连续等问题。通过对其它车辆换道模型的比较,并结合等速偏移轨迹函数其侧向加速度恒为0的优点和正弦函数换道轨迹具有优异平滑性的特点,提出了一种新的换道模型,该模型能够较好的解决已有的一些车道变换模型存在的不足。并用MATLAB仿真实验对几个换道模型进行比较,证实所提出的换道规则的可行性和优势。     

双车道普通车辆-自动货车混合驾驶交通流建模与仿真

作为未来交通的一部分,自动货车队列被认为是最早实现的自动驾驶场景之一.为深入探讨普通车辆与自动货车构成的混合交通系统可能呈现的特征及其原因,分别建立了适用于描述普通车辆和自动货车驾驶行为的元胞自动机(Cellular Automaton,CA)模型,运用数值模拟的方法探究交通流状态的演变过程.研究发现：双车道环境下自动货车的加入是一把“双刃剑”,在交通流密度较低且自动货车占比较小时,对普通车辆影响甚微;在交通流密度较高且自动货车占比较高时,普通车辆换道条件苛刻导致换道频率降低,无法获取更高车速进而影响了整个道路系统的通行效率.     

考虑排队阻滞和换道的改进宏观交通流模型

考虑路段上车辆换道及交叉口处排队阻滞作用,对交通流宏观演化模型进行改进.首先在排队中考虑不同车道的速度、密度差异,建立了换道模型;然后在交叉口内部划分各流向排队车辆的累积路径,分析不同的排队溢出位置对其他车流的阻滞影响;综合考虑车辆换道及交叉口处阻滞影响,建立了改进的车道组宏观交通流模型;最后设计仿真实验对模型进行验证.结果表明,在高流量需求下,本文模型能够模拟出下游的排队溢出对其他车流的阻滞影响;且在低中高3种不同的流量需求下,改进模型计算结果与仿真输出的驶离流量基本相符,与原有模型相比精度更高;由此证实了改进模型的准确性.     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰—换道—跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰-换道-跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

基于动态概率网格和贝叶斯决策网络的车辆变道辅助驾驶决策方法

提出了一种车辆变道辅助决策方法, 向驾驶人提供变道行为决策; 构建了由车载GPS、相机传感器和雷达组成的行车环境信息传感装置, 利用非采样B样条曲线模型对车道线建模, 通过控制点位置求解与搜索策略实现车道线的检测、跟踪与类型识别; 根据车道线信息确立有效行车区域, 并建立了一种动态概率网格的行车环境几何模型, 对有效行车区域进行紧凑型表征; 考虑了车辆对行车环境表征结果可靠性的影响, 根据高斯分布将车辆位置信息映射到动态概率网格中, 计算了每个行车单元的占用概率; 将车道线信息与网格单元占用概率作为初始节点状态参数, 输入贝叶斯决策网络, 估计概率网格单元的占用状态, 量化输出当前行车环境表征结果以及不变道、向左变道、向右变道3种变道决策的期望效用值, 通过计算各决策的期望效用值比率确定最优变道决策。试验结果表明: 在场景1中“向左变道”决策的期望效用值最大, 为0.70, 视为最优决策, 在其动态概率网格中, 右侧车道线“实线”状态参数为100.00%, 因此, “向右变道”决策效用期望值最小, 决策系统输出的最优决策“不变道”符合中国交通法规, 也表明检测车道线类型的必要性; 场景2的“不变道”和“向右变道”决策期望效用值分别为0.43和0.44, 比率接近1, 无法判断最优决策, 驾驶人可根据经验决定是否变道。