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Multi-Agent System的跟驰模型

利用Agent相关理论,基于多个相互协作的Agent,构建了基于Multi-Agent System的跟驰模型,具体给出了各Agent的结构和元组构成,以使车辆在跟驰环境下能自适应、主动地对环境进行响应并做出决策.此外,基于构建的跟驰模型给出了数值仿真实例,并得到合理结论.     

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.     

车流密度变化条件下的跟驰模型研究

把车流密度的跳跃性变化作为车流波现象,在高峰小时或者异常情况下(如雨、雪、雾等异常天气),快速路的瓶颈地段经常出现堵塞以及由堵塞引起的车流波。车流波不仅影响瓶颈点下游车辆的运行,还会降低瓶颈点上游路段的有效通过能力。通过大量的交通数据采集,构建基于模糊推理的驾驶员感知——预测行为模型和车流波传播条件下驾驶员微观跟驰模型。结果表明,模型可以有效、准确地模拟车流波传播过程中驾驶员行为。     

考虑驾驶员性格特性的跟驰模型

引入驾驶员个体行为差异到传统的交通流模型中,建立了反映驾驶员性格的车辆跟驰模型.以概率反映驾驶员性格特性分布,用权重系数表示不同性格驾驶员在操作方面的差异,运用交通调查的方法对模型参数进行了识别.最后,用本文所建立的模型对车队在城市交叉路口的启动过程进行了仿真.仿真结果表明,不同类型的驾驶员在跟驰过程中,速度出现明显的波动,反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

基于相关分析的跟驰模型及其稳定性

为了精确地模拟车辆跟驰过程,应用相关分析的方法建立一系列跟驰模型,用微积分的方法解析模型.通过变量筛选.明确了影响车辆跟驰的重要因素有速度差、间距和前车速度.通过对模型的解析.确定了模型参数的合理取值范围以确保模拟的稳定.建立的跟驰模型可以模拟不同车辆之间的跟驰行为.预测跟驰车辆的运动状态,用于智能车辆控制或者用于追尾预警.如果获得了更完备的实验数据,基于相关分析建立跟驰模型的方法可以更精确地考虑到车辆运动状况、动力性能、道路条件、驾驶特性等影响因素.     

基于驾驶模拟技术的不良天气对驾驶员跟驰行为的综合影响研究

近年来不良天气频发,对城市交通流运行影响较大。从驾驶行为角度,利用驾驶模拟技术,搭建城市快速路场景,分析多种雨、雪、雾等不良天气对直线路段下跟驰行为的影响。利用单因素方差分析方法,研究不同天气条件下车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差、最大跟驰车速差以及跟驰加速度等指标的显著性,进而使用主成分分析方法研究不良天气对道路交通流的影响。研究结果表明:车头时距、车头间距振幅、最小跟驰车速差在不同天气条件下具有显著性差异,且一般随天气恶劣程度增加,车头时距与车头间距振动幅度变大,最小跟驰车速差减小。不同天气条件对交通流顺畅性影响从大到小依次为大暴雪、大雨、大暴雨、大雾、中雨、雾、强浓雾、大雪、轻雾、小雨、晴天。     

驾驶员行为特性对交通仿真模型的影响及其应用

针对现行交通仿真模型中跟车模型和超车模型的不足之处,通过分析驾驶员交通行为的基本特性。指出了驾驶员特性对车辆跟驰行为、换车道行为的影响,提出了判断车辆跟驰状态的合理指标及指标值的确定方法,最后分析了驾驶员类型对换车道模型的修正方法。     

考虑车流异质性的信号交叉口疏解车辆跟驰模型

为客观地描述绿灯期间交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为,基于实测数据验证全速差模型发现,其加速度、速度、车间距的仿真结果存在较大误差. 考虑不同车型车辆性能和驾驶员驾驶行为差异,基于4 种跟驰情景,即小客车跟驰小客车(car-car),小客车跟驰公交车(car-bus),公交车跟驰小客车(bus-car),公交车跟驰公交车(bus-bus),建立考虑车流异质性的车辆跟驰模型. 结果表明,改进模型的性能提升明显,较全速差模型,速度和跟驰间距的均方根百分比误差(RMSPE)分别下降了15.29%,22.32%,更符合交叉口进口道异质疏解车流的跟驰行为.     

基于跟驰理论的内河航道通过能力计算模型

为了确定合理的航道建设规模与布局, 分析了航道通过能力的内涵, 给出了航道理想通过能力具体定义, 并运用最优化原理和非线性跟驰理论, 建立了船头间距与船舶速度之间的函数关系, 进而从微观角度建立了航道通过能力的计算模型。结合不同等级航道的实际状况, 对航道通过能力进行了验算, 并与其他模型的计算结果进行对比。计算结果表明: 二~五级航道理论通过能力分别为11.42×10⁴、5.72×10⁴、3.66×10⁴、2.75×10⁴t, 与其他模型的计算结果较为接近, 因此, 以临界船头间距和临界速度为基础的微观模型能够精确计算出各级航道的通过能力。     

OV 模型交通流阻尼特性研究

对交通流跟驰模型施以拉氏变换（或z 变换）,转换为控制系统传递函数形式, 进而通过分析传递函数来探讨交通流系统稳定性及控制方法,这是交通流稳定性理论研 究重要方向之一.为进一步挖掘分析稳定交通流系统在稳定状态下动态特性,基于最优速 度跟驰模型,以控制理论时域分析方法,研究了交通流系统在欠阻尼和过阻尼两种情况 下阶跃响应动态特性,并以仿真算例验证了理论正确性.过阻尼较欠阻尼交通流系统稳定 性好,但调节时间更长,若将交通事件抽象为阶跃响应,通过分析交通流系统调节时间、 超调量等参数,可为计算交通事件持续时间作参考,进而制定合理有效的交通管理措施.     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求, 通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集, 分析了各种时间尺度的交通流特性, 提出以路口信号周期作为时间尺度, 绿灯流率作为变量的ARIMA (p, d, q) 短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例, 对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA (p, d, q) 预测模型结构稳定, 算法简单, 时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征, 均方根误差为0.015 9, 预测精度较高。     

基于Robertson 模型的异质交通流车队离散研究

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结 合异质交通流条件下的车流特征和Robertson 模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建 模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到 达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson 模型与实际 数据进行比较分析.结果表明,与Robertson 模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条 件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.     

基于改进优化速度函数的跟驰模型研究

为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导,结果表明,改进的优化速度函数能更好地描述车辆跟驰中微观和宏观交通参数之间的关系.最后对基于两种函数的全速度差跟驰模型进行了数值模拟,结果表明,基于改进的优化速度函数的跟驰模型具有更好的稳定性.     

研究降雨事件对交通流时空特性的影响

在自然环境因素中,降雨事件对交通流时空特性有显著影响,对其量化有助于掌握雨天交通流时空特性的变化规律.为规避其他因素的影响,提出了对比各降雨事件下交通流时空特性分布统计量的量化方法.采集和处理状态值数据和降雨量数据,计算交通流时空特性值;根据降雨量大小,划分降雨事件等级;研究各降雨事件下交通流时空特性的分布类型,当分布类型一致时,通过对比分布统计量,量化降雨事件的影响;根据各降雨事件下交通流时空特性,绘制交通流时空特性Moran散点图,分析道路类型的转变方向和程度.研究表明,降雨事件等级与交通流状态值呈显著负相关,且降雨事件发生时,道路类型总体由低失效道路向高失效道路转变.     

城市道路路段拥挤交通流特性研究

通过现场调查,从定性和定量两个方面对城市道路路段拥挤交通流特性进行研究,以获得客观评价城市交通拥挤与明确交通拥挤实际状况。实际调查具有典型代表特征的路段,采用摄像观测法进行交通调查与数据采集,在分析造成拥挤成因的基础上,对调查数据进行处理,从地点车速、行程车速、交通量等指标进行分析,并与非拥挤状态交通流进行比较,发现拥挤状态下交通流特性具有显著的差异,而车型在拥挤交通流中也是一个重要的影响因素。     

基于自组织理论的道路交通拥塞自疏散模型研究

为了进一步探讨道路交通拥塞控制方法,以及为缓解这一社会性问题提供理论及模型依据,完善道路交通拥塞控制研究的理论框架,本文以定性与定量相结合的研究方法,在分析道路交通拥塞演变过程（即道路交通拥塞的形成及消散过程,整个过程包括从自由流状态过渡到拥挤状态再到堵塞状态,逐渐消散到拥挤状态,最后达到畅通自由流状态)的基础上,通过对实地调查路段及交叉口交通流参数分析,得到道路交通拥塞演变过程中交通流量及车辆跟驰特性呈泊松分布,进而根据自组织理论中的协同学理论,确定交通拥塞序参量,并基于最短行程时间和Dijkstra 算法中的最优路径选择方法,建立道路交通拥塞自疏散模型.通过对模型进行应用分析,验证了模型的有效性.本文研究成果对于缓解道路交通拥塞,提高道路交通系统服务能力和运行效率具有一定的理论意义和实用价值.     

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．     

基于射频数据的道路交通流路径识别优化模型

针对非RFID(Radio Frequency Identification)覆盖道路交通流路径识别误差较大等问题,本文提出基于FCD(Floating Car Data)校核下RFID道路断面交通流路径识别优化组合模型。首先,利用平移不变小波变换将RFID初始数据切分为可追溯交通流、非追溯交通流及随机项;然后,根据统计路段中浮动车数量将路段分为Full、Defect、Null这3类,并建立FCD-RFID追溯路径模型识别可追溯交通流路径构成,同时,提出考虑出行时间、道路等级和驾驶偏好因素的综合成本阻抗效用函数,通过路径感知随机用户平衡分配模型估算非追溯交通流与随机项路径;最后,通过路径叠加识别断面交通流最终路径构成。结果表明：相较于单一RFID交通流路径识别,组合模型具有更高精度,MAE(Mean Absolute Error)为 72 辆,较单一 RFID 算法下降 62.5%,MRE(MeanRelative Error)为9.5%,下降72.2%;在非RFID覆盖校核道路中,组合模型MRE为13.3%,较单一RFID算法下降82.0%,有效验证了本文模型的可行性及适用性。     

道路几何设计对IDM模型跟驰行为的影响

考虑道路几何设计参数转弯半径、超高、坡度对车辆跟驰行为的影响,对车辆跟驰智能驾驶员模型(IDM)进行了改进.结合二自由度车辆动力学模型,利用Matlab/Simulink建立改进后的跟驰模型并进行仿真.仿真分析发现:在具有转弯、超高和坡度的道路上,改进后的模型,其跟驰车辆车头时距增大,行驶速度减小,保证了车辆行驶的安全性;车辆横摆角速度和侧向速度随半径和超高的增加而减小,保证了汽车操纵稳定性.结果表明,改进后的模型能够更准确地描述道路几何设计对车辆跟驰行为的影响.