基于可变跟驰时间和随机因素的通行能力理论计算模型

从车头间距构成的理论分析入手，考虑了不同跟驰状态下跟驰时间的变化规律和车辆、驾驶员总体随机特性对车头间距的影响，建立了跟驰时间和车头间距随机项的数学模型，并在此基础上，根据车头间距的一般形式，给出了通行能力的理论计算公式，通过对比改进模型与原有模型的速度－流量关系理论曲线，认为改进模型能更好地反映实际的交通流状况，最后，计算不同自由流速度，不同最大跟驰时间和不不同速度均方差条件下的通行能力，分析了这些影响因素对通行能力造成的影响，进一步说明了改进模型在一定程度上的合理性和实用性。     

期望车头间距的混沌模型研究

通过对跟驰车队刺激———反应过程以及人车单元组合的微观特性分析,说明跟驰车队中具有产生混沌现象的必要特征。首先运用数学方法给出4种期望车头间距理想模型,将Rossler混沌吸引子模型分别引入4种模型中,然后选择能更好地描述实际交通流状态的期望车头间距模型,并利用高精度车载GPS设备在城市快速路上采集的实测跟车数据对该模型进行标定和验证后,认为改进的期望车头间距模型能更好地反映实际交通流的跟驰特性。     

网联自动车混行状态下信号交叉口通行能力分析

车头时距是表征交叉口通行能力的主要参数。为探讨网联自动车混行状态下交叉口的通行能力,通过网联自动车跟驰模型推导通过停止线的安全车头时距,分析混行状态下4种跟驰行为,针对是否考虑前车类型,基于概率模型构建混合交通流背景下交叉口通行能力模型,通过参数标定分析网联自动车速度、车头时距、渗透率及信号控制对交叉口通行能力的影响,其中人工驾驶车辆的相关参数和模拟场景中涉及的数据均为实测所得。结果表明,网联自动车速度增加、车头时距减小、渗透率增加、不考虑前车类型都会提升交叉口的通行能力,混合交通流背景下提升交叉口通行能力的根本原因在于车辆通过停止线的均衡态车头时距减小;交叉口受信号控制时的均衡态车头时距越小,通行能力降低幅度越显著。     

车辆跟驰模型参数标定中的性能指标选择

为揭示性能指标选择对跟驰模型参数标定结果产生的影响,基于美国I-80公路实测数据,针对Gipps,IDM和Newell三个主流跟驰模型,通过选取不同的性能指标参数,以绝对误差RMSE和相对误差U系数作为目标函数分别对上述3个跟驰模型的参数进行标定,并对标定过程中误差产生的原因进行定性及定量的分析。结果表明:在选择性能指标标定跟驰模型参数效果方面,车头间距优于跟驰车速度;此外,在优化求解过程中发现,单个观测间隔内跟驰车行驶过的位移是最基本的物理量;相对于跟驰车速度,选择车头间距作为性能指标参数虽然在一定程度上降低了单个间隔内跟驰车行驶位移的拟合度,但却保证了实测数据从整体上更准确地表征车辆的跟驰过程;因此,车头间距时间序列能够更好地代表跟驰车的跟驰运动行为,以车头间距作为性能指标对跟驰模型参数进行标定能够提高模型的可靠性和准确性。     

理想条件下路网临界车头间距的研究

基于经典的跟驰理论，建立理想条件下车辆稳定跟驰行驶时的车头间距模型。并且利用高精度的车载GPS系统在北京市路网上采集的数据对该模型进行标定。同时根据最优化的相关理论确定出北京市路网达到其理想容量时车辆的临界行驶速度及临界车头间距，从而为确定理想路网容量奠定基础。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆跟驰模型

为有效刻画未来智能网联环境下交通流微观跟驰行为，以更加精确地进行车辆的运动决策，建立了基于安全势场理论下的车辆跟驰模型。模型以势场理论为基础，首先阐述了交通环境中安全势场的客观性、普遍性以及可测性，然后通过引入加速度参数对既有安全势场模型进行改进，改进后的安全势场模型能够有效刻画出在不同速度、加速度值下车辆安全势场的变化趋势。在分析安全势场变化基础上，构建的车辆跟驰模型强化了加速度参数对车辆跟驰行为的影响，由于不同速度、加速度信息在智能网联环境下车辆可以实时获取，因此该模型可应用于未来智能网联环境中。此外，在模型参数标定过程中，通过对NGSIM数据进行筛选，得到含有较多减速停车以及启动加速状态的轨迹数据，共筛选得到412组NGSIM真实跟驰车对数据，并最终利用人工蜂群算法对该模型进行参数标定。为评估模型仿真效果，选择OVM模型、IDM模型与本文模型进行比较，并选取均方根误差RMSE和平均绝对百分误差MAPE为参数标定结果评价与验证的指标，结果表明，建立的基于安全势场理论的车辆跟驰模型具有良好的精度，适用于描述考虑加速度参数条件下的跟驰行为，可为今后智能网联环境下车辆微观驾驶安全决策、交通流中观安全势场分布、交通流宏观状态估计等奠定理论基础。     

智能网联车辆跟驰模型及交通流特性研究

智能网联车辆(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)跟驰模型是研究ICV交通流特性的基础模型,针对ICV跟驰模型的建模及交通流特性开展研究。分析现有ICV跟驰模型存在的缺陷,考虑模型结构简洁且参数物理意义明确的特性,提出新的ICV跟驰模型。理论推导本文ICV跟驰模型以及原跟驰模型的基本图函数关系式,对比分析通行能力的影响,考虑周期性边界条件,设计数值仿真实验,仿真分析ICV的混入对混合交通流稳定性的影响。研究结果表明:本文所提ICV跟驰模型能够克服原模型通行能力受恒定车头时距影响较大的缺陷,相比原模型而言,本文ICV跟驰模型通行能力随自由流速度的变化幅度较显著,与实际车流运行特性相符合,同时,ICV有利于混合交通流稳定性的提升,当ICV比例达到60%时,混合交通流由不稳定状态转变为稳定状态。研究结果论证了所提ICV跟驰模型具备良好的模型特性,可为智能网联环境下的交通流特性分析提供模型参考。     

智能网联环境下异质交通流基本图和稳定性分析

为研究人工驾驶车辆和智能网联车辆（CAVs）的混合运行对交通流产生的影响，以其基本图和稳定性为突破口研究提高异质交通流运行效率的关键技术与方法。选择全速度差模型（FVDM）作为人工驾驶车辆跟驰模型，将加州伯克利分校实车数据标定的协同自适应巡航控制（CACC）模型作为CAVs跟驰模型。建立了异质交通流基本图模型，研究了CACC车辆的混入对道路通行能力的影响；对比了不同人工驾驶模型对异质流通行能力产生的差异性。从大车-小车组成的传统异质交通流研究方法入手，利用跟驰模型建立人工-网联异质流的稳定性解析方法，并运用Matlab验证了不同CACC比例下的稳定性分析。结果表明:与人工驾驶交通流相比，CACC同质交通流的道路通行能力大约提升了95%；实验中选用不同人工驾驶模型对通行能力实验结果造成的差异不大。平衡态速度为15 m/s时，低比例CAVs（如低于20%）并不能改善交通流；当CAVs比例达到20%及以上时，异质流稳定性随着CAVs的比例增加逐渐呈现出稳定趋势；当CAVs比例达到70%以上时，异质流基本稳定。      

短时交通流的非线性动力学特性

基于Bierley跟驰模型理论,建立了由5辆机动车组成的动态交通流仿真模型.利用Matlab软件产生了5辆机动车的交通流时间序列,分析了相邻前后车辆的车头间距、速度差等变化过程,对仿真结果与实际交通流特点做了理论分析.讨论了模型参数对交通流动力学特性的影响,并从理论上证明了短时交通流具有混沌特性.结果表明:后车驾驶员对前后车相对速度和前后车车头间距越敏感就越容易出现混沌现象.     

基于城市主干路交通流数据的跟驰模型标定

根据某种机理建立的交通流模型需要通过模型标定和验证后才能具体应用到实际中.通过采用视频处理技术,对陕西省西安市二环主干路和浙江省舟山市昌洲大道上上下高峰时期内的车辆微观运动录像进行技术处理,提取得到了包括位移、速度和加速度的车辆微观运动轨迹数据.根据这些交通流数据,采用Levnberg-Marquardt算法,分别对跟驰理论中2个典型的跟驰模型,即惯性模型中的敏感系数、安全时间间隔、最小安全车间距、允许速度和智能驾驶人模型中的理想速度、安全时间间隔、静止安全距离、启步加速度和舒适加速度进行了标定和验证.针对惯性模型,当允许速度大于实际速度时,位移均方差和速度均方差的平均值分别为2.8m和0.58 m/s,当允许速度小于实际速度时,位移均方差和速度均方差的平均值分别为2.22m和0.49 m/s;针对智能驾驶人模型,利用早、中、晚3组数据进行标定,得到的位移均方差和速度均方差的平均值分别为0.12m和0.10 m/s,0.07m和0.10 m/s,0.75m和0.27 m/s.因此,惯性模型与智能驾驶人模型都可用于描述城市主干路近饱和状态(即跟随车辆的最大速度远小于允许速度的行驶状态)下的车辆跟驰行为,而且当智能驾驶人模型中的加速度指数取较大的值时,它较前者更为适合.      

基于HALCON的视频交通参数检测方法

基于图像处理软件HALCON对视频交通参数检测方法进行讨论,研究双线性插值的图像距离标定方法和基于灰度统计的交通参数检测算法及流程,选取具有代表性的北京五道口交叉路口及成府路路段监控视频进行试验,证明方法的有效性,对试验结果中车速误差及混合交通启动车头时距规律进行深入分析,提出误差改进措施,并将混合交通排队车流启动车头时距规律与美国交通工程手册中车头时距规律进行对比分析。     

设置间歇式公交专用道的道路路段通行能力

为了计算设置间歇式公交专用道的路段通行能力,在介绍间歇式公交专用道系统的基础上,应用移动瓶颈理论对路段通行能力进行了研究,给出了通行能力的计算公式;然后构建了设置间歇式公交专用道前后双车道元胞自动机交通流模型,对比了公式计算与模型模拟的结果。研究结果表明：通行能力随公交车运营车速的降低而下降;只有当发车间隔大于集结流的集结消散时间时,公交车的发车间隔才会影响路段的通行能力,此时通行能力随发车间隔的增大而增加。     

基于自然驾驶数据的跨江大桥小客车跟驰特性研究

为明确跨江大桥的跟驰行为特征以及驾驶模式,在重庆菜园坝大桥展开了30位被试的小客车实车驾驶试验,使用华测航姿测量系统和前视碰撞预警系统Mobileye 630采集自然驾驶状态下汽车的连续行驶速度、车头时距和车头间距等数据。通过筛选得到了725条有效跟驰轨迹数据,对比分析发现跨江大桥与城市一般道路的跟驰行为存在一定差异性,明确了菜园坝大桥车头时距和车头间距的分布特征,并且对强跟驰(小于1.6 s)、过渡区间(1.6~2.6 s之间)以及弱跟驰(大于2.6 s)3种跟驰状态和驾驶人性别差异下的跟驰数据进行了分析。结果表明:桥梁段车头时距分布集中在1.6 s处,车头间距分布集中在18 m处;超过1/3的跟驰轨迹处于强跟驰状态,此状态下前车驾驶行为对跟驰车辆具有较强制约性;当车辆处于弱跟驰状态时,前车对于后车的约束性会随车头时距的增大而快速降低;过渡区间的设立更好地揭示了强/弱跟驰状态之间的转变并不是只有一个临界值,而是存在一个转换过程,并且其间车辆跟驰特性的变化与驾驶人本身的操作行为存在较大关联;驾驶人的性别差异对跟驰距离几乎没有影响,但男性驾驶人往往会采取更加冒险的驾驶行为,平均车头时距、车头间距以及相对速度均高于女性驾驶人。     

自由流状态的判别标准研究

基于运行速度的定义,首先通过现场试验采集了试验车的实时行驶速度,分析了试验车的行驶状态变化情况,基于不同的行驶状态确定了车头时距的变化阈值,然后通过研究典型断面的速度波动规律,分析了不同车头时距下的速度变化特征与分布特征,确定出车头时距为自由流状态的度量指标,并通过统计分析方法,提出了车辆自由行驶状态的判别标准。结果表明:自由流交通状态的车头时距应大于9 s;研究结论为公路运行速度体系的建立奠定了理论基础。     

高速公路合流区1车道交通量模型

为了揭示高速公路合流区1车道上交通量的变化规律,利用摄像机对高速公路合流区1车道上交通量数据进行大量调查,运用AutoScope2004图像处理系统对调查数据进行分析处理。在对调查数据进行分析处理的基础上,运用数理统计方法提出1车道交通量随主路交通量、匝道交通量及其离合流鼻端长度变化而变化的经验模型,运用此经验模型与美国HCM模型进行比较,得出我们的模型不但改进了HCM模型,而且更适合我国实际。该模型可以为合流区通行能力分析、交通管理和几何设计等进一步研究提供分析基础。     

高速公路合流区车辆换算系数研究

车辆换算系数是道路通行能力研究的重要组成部分,合流区内的车辆运行特性与基本路段有着显著差异,其车辆换算系数也应和基本路段有所差异。通过对实测交通流数据的处理分析,以车辆瞬时占用道路时间和车身长度为指标进行聚类,将高速公路合流区车型划分为4种,进一步计算了4种车型之间所形成的16种车头时距,并以车头时距为基础推导了车辆换算系数的计算模型,根据实测数据计算得出了高速公路合流区各车型车辆换算系数。采用饱和车头时距法和流量车速法分别对得到的车辆换算系数进行了验证,结果表明,计算的车辆换算系数具有一定的实用性。     

基于驾驶行为共性建模的速度-密度关系研究

为了能对车流的速度-密度关系进行准确描述及对现实交通中的速度陡降现象进行解释,首先提取出驾驶行为共性:(1)驾驶员利用与渴望车速对应的心理车头间距来判断前方的交通流状况;(2)驾驶行为中加速或减速行为是驾驶员根据前车传递的交通信息和自己对此信息的时间和空间理解来进行的,并且以回波速度向后传递。此后,在对这些驾驶共性进行数学描述的基础上建立一种以车头间距和驾驶员反应时间等为参数的回波速度和速度-密度关系模型,通过分析模型中驾驶员反应时间这个参数在加速和减速时的不同选择对速度陡降现象进行解释。最后,使用MATLAB7.0软件数值模拟计算回波速度和速度-密度关系,计算结果表明:回波速度最大值与相关文献给出的值吻合,速度-密度关系曲线与观测的数据吻合,驾驶员反应时间变化是产生速度陡降现象的根本原因。     

空心型箱形铁路框架桥的力学性能分析

为获得空心型截面铁路框架桥的承载性能,以某铁路框架桥实际工程为背景,将桥顶板和侧板分别沿纵向和横向挖孔,分析顶板沿顺桥向挖孔的理论依据。采用有限元软件ANSYS建立该结构与土体共同作用的模型,分析研究桥体位移沉降、主拉应力和基底附加应力的规律,并与原型框架桥进行比较,研究结果显示该框架桥提高了自身承载力,减小了其变形,从而验证了该框架桥的可行性,为此种结构的应用与推广提供了理论依据。     

对HCM2000中有关立交匝道与主线分合流点服务水平测算方法的研习与工程实践

立交的分合流点通行能力分析是立交通行能力分析的重要组成部分,其中主线与匝道的分合流点是研究的主要对象。对于此类的研究文章较多,方法不一。该文根据新版的《道路通行能力手册》(简称HCM2000)所阐述的方法,结合国内立交设计的实际情况,以及工作中通常所使用的流量数据,对该方法进行简化、归纳,并运用于实际工程。     

基于高空视频图像的山地城市信号交叉口到达车辆运行特征分析

为明确山地城市信号交叉口到达车辆的运行特征及其影响因素，通过无人机采集4个位于山地城市的道路信号交叉口的高空视频图像数据，利用基于DataFromSky云平台的AI视频分析技术，获得车辆运行参数。基于车辆运行时空图，得到了交叉口直行道停止线前车辆停滞延误特征、停止线位置车头时距和车头间距统计特征，分析车头间距、停止线截面处速度及道路平均坡度之间的相关性。结果表明:不同路段同一排队位次和同一路段不同排队位次的车辆运行特征均有所不同，排队位次越靠前的车辆，停车点分布区间越集中，下坡路段整体停车位置分布范围比上坡路段大；无论是上坡、下坡，还是缓坡，排队位次越靠前的车辆停滞延误分布范围越大，而靠后的车辆停滞延误分布范围小，最大值出现在下坡路段；不同路段类型车头时距分布均集中于1.5 s，上坡路段的车头时距离散程度最大，但峰值比下坡路段和缓坡路段小；不同路段类型的车头间距分布均集中于10 m，上坡路段和下坡路段车头间距分布出现左偏现象，而缓坡路段车头间距分布更为集中；车头间距在上坡、下坡和缓坡路段均和车辆经过停止线位置处时的速度存在较强的正相关性；道路平均坡度与相邻2车车头间距存在正相关性。