考虑换道行为的无信号控制环岛交通流建模

为了研究环岛内车辆换道行为频繁发生影响环岛内交通运行效率,从而引发交通事故并阻断整个交通等问题,考虑到环岛和高速公路类似,进出车辆都在同一侧发生且车辆只有交织冲突,将环岛看成一条短的环形高速公路,用高速公路交通流模型来分析环岛内的交通流特性,并基于现有换道交通流理论,通过引入换道强度变量ε(t,x)对无信号控制的环岛内交通行为进行研究,分析其运行特性,建立考虑换道行为的多车道环岛交通流模型。研究结果表明:引入换道强度变量的无信号环岛交通流模型能真实反映环岛内交通情况;通过数值例子也验证了该模型的有效性,证实频繁的换道行为会降低环岛的车辆实际通过能力。研究是对现有文献中无信号控制环岛交通流建模的补充。     

基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则

将元胞自动机模型应用于周期性边界条件下的高速公路交通的换道规则模拟,并对不同条件下交通流的平均速度和流量进行仿真.基于驾驶员的性格差异,提出了更灵活的弹性换道规则,并探讨了不同换道规则对交通流流量等参数的影响.在计算机仿真过程中,通过变换交通流密度,得出了与不同换道规则对应的交通流基本图.结果表明:相对于以前的模型,遵循2种新规则的模型均可不同程度地改善道路的通行能力,提高道路资源的利用效能;从安全性角度进行对比分析,可得出较优的换道规则.     

基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型

在对山区公路交通流随机干扰特性进行分析的基础上,研究了随机干扰对交通流的影响,利用物理学中的势能理论原理,建立了适于山区公路交通流安全分析的车辆微观分析势能模型和交通流宏观分析势能模型,并建立了基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型.最后,通过VISSIM仿真软件模拟短时随机干扰交通流,对建立的模型进行验证.结果表明...     

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。     

用元胞自动机模型分析货运车辆对高速公路交通安全的影响

在NS模型的基础上，提出了一个高速公路双车道元胞自动机模型，考虑车辆超车换道行为，并设定发生交通事故的条件，以分析与衡量货运车辆对高速公路交通安全的影响。通过向交通流中混入不同比例的货运车辆，模拟了各种比例下的交通流运行状况，分析了货运车辆与平均速度、换道率、事故率等指标之间的关系。模拟结果表明，货运车辆会对高速公路交通流产生扰动作用，影响行车安全：随着货运车辆比例增大，交通流平均速度减小，换道率和事故率上升。     

基于改进的RBF神经网络的高速公路交通事件检测

根据高速公路有交通事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用改进的径向基函数(RBF)神经网络研究高速公路事件检测问题。分析交通流参数在有交通事件发生时的变化规影影响神经网络泛化能力的同时,加入多余节点的删除和合并策略,从而得到精简的网络结构。采用自适应学习方法进行隐含层节点的调整,使网络在不同的训练阶段能够自动选取不同的学习速率。仿真试验表明,该改进算法在高速公路交通事件检测中具有检测率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

高速公路短时交通流预测方法对比分析

高速公路短时交通流预测对于高速公路智能管控具有重要意义。通过总结不同文献中关于高速公路短时交通流预测的研究内容，发现了目前高速公路短时交通流预测研究存在的不足，给出了高速公路短时交通流预测的流程，对高速公路短时交通流预测模型进行了分类比较，明确了不同模型的适用场景和优缺点，通过具体案例数据分析比较了KNN模型、SVM模型、LSTM模型的预测精度，研究发现KNN模型的预测精度最高，明确了数据质量和算法精度是交通流预测的关键。本研究可以为高速公路短时交通流预测发展提供借鉴。     

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。     

山区公路交通流随机干扰基本模型研究

山区公路因而受线形、纵坡和路面状况等因素的影响,其事故率高于其他公路。随机干扰因素作为山区公路事故发生的重要因素,一直是山区公路使用者的困扰,也是交通管理部门进行交通安全管理的难点。常规交通流模型大多不太适用于山区公路,为了研究适用于山区公路交通安全管理的交通流随机干扰模型,分析研究了山区公路交通流随机干扰交通特性,利用交通流宏观分析的欧拉方程方法以及拉格朗日方程微观分析方法建立了山区公路交通流随机干扰基本模型。     

基于模糊逻辑的高速公路事件检测算法仿真研究

选取了一段长为1km的双向6车道高速公路为仿真对象,设定仿真模型的全局参数和相关参数后,得到了具体的仿真环境。将模糊规则划分为发生交通事件的规则和不发生交通事件的规则两大类,采用隶属函数来判断交通事件是否发生,推断得到了交通流是否正常的判别公式。选择检测率、误报率和平均检测时间三个最重要的评价指标对仿真结果进行分析,并与几种常用经典算法的性能指标进行对比,发现笔者所建的基于模糊逻辑的高速公路交通事件检测算法是一种综合性能优良的检测算法。     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据      

基于交通流元胞自动机模型的车辆当量换算

将一维元胞自动机模型用于模拟周期性边界条件下高速公路的车流运动,用随机慢化FI模型对一定交通环境下车流的车速与密度之间的关系进行仿真分析。探讨了不同车型和车速对道路最大流量(最大通行能力)的影响。依据不同车型在同一道路上的不同通行能力,提出了一种不同车型车辆之间当量换算系数的确定方法。在模拟仿真过程中,考虑不同类型车辆的最大行驶速度及所占空间不同,仿真模型具有不同的参数。通过计算机模拟,得到不同车型的交通流基本图,根据相同道路条件下的最大流量值,给出了以通行能力作为基准时当量换算系数的计算公式。     

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。     

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、事故持续时间越长、占道数目越多,事故对交通的影响越大。当流量达到3 400 veh/h（D级服务水平）,占1个车道的车辆延误显著增加,直至流量达到4 000 veh/h时才逐渐趋于平稳,且占据车道2比占据车道1和占据车道3的延误要大;当流量达到1 900 veh/h（B级服务水平）,占2条车道的车辆延误显著增加直至流量达到2 700 veh/h时才逐渐趋于平稳,占据车道1和3的车辆延误要小于占据车道1和2以及占据车道2和3的延误;在相同占道情况下,不同事故持续时间下的车辆延误随流量变化的趋势大体是一致的;当事故道路服务水平为D/E/F级,对向道路服务水平在A/B/C/D级时（事故占用内侧1个车道）,以及当对向道路服务水平在A/B/C级时（事故占据内侧2个车道）,进行借道超车均能有效减少事故路段车辆延误。      

基于地空信息融合的无人机交通状态感知方法研究

现有的无人机（UAV）交通状态感知方法，主要针对宏观交通状态参数的获取，同时尚未克服UAV自运动对交通参数检测精度的影响，难以满足智能交通系统对于高精度微观交通参数的应用需求。为此，提出一种基于地空信息融合的UAV交通状态感知方法，该方法包括：地空信息融合模型、道路关键点（IKP）检测及跟踪、车辆目标检测及追踪算法和交通状态参数提取及估计。其中，地空信息融合模型利用地基信息（IKP世界坐标）与空基信息（IKP像素坐标）进行最优化融合，并通过自适应IKP追踪算法与自适应UAV位置偏移判断算法实时更新模型参数，以此克服UAV自运动对车辆轨迹精度的影响，进而获取可靠的车辆级（瞬时速度、车头间距和车头时距）与车道级（车道动态密度、车道流量和空间平均车速）交通状态参数。利用提出的感知方法获取实地拍摄视频的车辆级交通参数并进行了分布检验，同时比较了基于不同交通流模型的车道级参数估算方法。结果表明：该方法在车辆检测的mAP@0.5指数超过90%，同时提取的车辆轨迹相对完整，获取的车辆级和车道级交通状态参数也符合实际交通流状况。最后，将该模型应用于实地道路的交通拥堵检测及交通事件检测，该研究结果为UAV在现代交通感知和管理中的应用提供了一种理论和技术参考。     

无信号T型交叉口次要道路通行能力分析

以可接受间隙理论为基础,利用概率分析法,对由大型车、中型车和小型车组成的混合车流进行分析,并考虑了主路和支路冲突车流的相互影响。在无信号T型交叉口主路车流车头时距服从改进后的M3分布的条件下,建立了支路3种车型混合车流的通行能力模型。并通过计算机模拟,分析了主路交通量、主路左转车比例以及可接受间隙对支路通行能力的影响。     

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PCA和ICA的交通流量数据压缩方法比较研究

针对交通流量数据的特点,分别采用基于主成份分析(PCA)和独立成份分析(ICA)的方法对其进行数据压缩研究和比较。首先,对城市道路和高速公路的交通流统计特性进行分析:发现采样时间的大小不会影响研究结果,而流量离差的统计分布为接近高斯分布的超高斯分布。然后分别采用基于PCA和ICA的方法进行交通流数据的压缩与重构,并对结果进行全面比较。试验结果表明:由于城市道路和高速公路的交通流离差数据均接近高斯分布,因此PCA在数据压缩中的效果较好;而高速公路的交通流数据压缩结果优于城市道路,因为其更加规律和稳定。这一结果反映了交通流波动的随机特征,对于进一步的交通流分析有着重要的意义。