基于认知活动链的驾驶行为协调仿真模型

为向车辆控制系统和智能车辆的发展提供理论参考，用主成分分析法确定多源信息对驾驶员行为决策的影响系数，用模糊积分融合算法获得驾驶员任务集聚后车辆的运行模式，并按照认知活动链将该模糊积分融合算法与跟驰模型相结合，构建了基于认知活动链的驾驶员行为协调仿真模型．此外，采用五轮仪实验系统对淄博市张周路某路段的交通流数据进行了采集，用实测数据验证了模型的有效性．     

基于模糊推理的跟驰安全距离控制算法及实现

车辆跟驰是普遍存在的交通现象之一。由于驾驶员在控制车辆过程中具有模糊的、不确定性的行为特征，难以对驾驶员的行为进行精确的数学描述，此外，为保证车辆行驶的安全，有必要对车辆跟驰时如何保持安全距离进行研究。基于此，提出基于模糊推理的车辆跟驰间距控制算法，并对其进行了仿真运算。仿真结果表明，用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的，并且通过模糊推理控制后车的速度，后车能够以安全距离跟随前车安全行驶。     

考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

基于期望车速的跟驰模型研究

期望车速是驾驶员驾车过程中依据道路条件、车流状况、所驾驶车辆性能等因素,经综合考虑后存在于自身心目中并认为可以实现的一种＂目标车速＂,它对行驶车辆的实际行车速度高低产生影响。为了反映车辆运行过程中不同驾驶员运行车速选择的差异,本文提出了基于期望车速的跟驰模型。该模型能够解释不同驾驶员在相同道路条件下选择不同行车速度的原因。在建立模型的基础之上,作者讨论了保持交通流稳定性的充分和必要条件。最后,文中给出了应用实例。结果表明：当驾驶员的期望车速接近均衡车速时,交通流是稳定的;反之,当驾驶员期望车速与均衡车速差异较大时,交通流的稳定性可能下降。     

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。     

冰雪条件下中国驾驶员跟驰行为及模型研究

分析驾驶员在冰雪条件下的驾驶行为特性，建立考虑驾驶员行为特性的跟驰模型，有助于丰富现有交通流理论.通过招募驾驶员开展实车跟驰试验，对比分析正常条件与冰雪条件下的驾驶行为差异.进而基于任务难度均衡理论构建包含人类因素参数的任务难度模块，引入改进后的智能驾驶员模型，并采用车辆轨迹数据对模型进行标定和有效性验证.研究表明：驾驶员在跟驰行驶过程中受外界刺激及自身驾驶能力影响时会对车辆行驶状态进行动态调整，试图保持期望间距，且速度与前车一致的状态；冰雪条件下驾驶员采取风险补偿行为，其车头时距波动幅度较正常条件收窄，模型引入人类因素参数可以较好地描述其差异性. 模型有效性验证表明，新模型在6个仿真场景中的表现都优于传统智能驾驶员模型，且表现出更好的鲁棒性.研究结果可为冰雪条件下的交通管理措施制定提供理论支持.     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.      

沙尘环境下交通流跟驰模型及仿真

沙尘环境下,沙、尘土及其他异物会影响驾驶员的视线,让驾驶员额外增加辨别道路条件和周围交通状况的反应时间,带来一定的交通安全隐患.为探讨沙尘环境对道路交通流的影响,本文建立了基于沙尘环境下驾驶行为的跟驰模型(SDM).线性稳定性分析和数值模拟结果表明：沙尘环境下,SDM的稳定区域缩小,交通流出现小的扰动后,难以恢复到稳定状态;而且,交通流受沙尘影响越严重,车辆速度的离散性越大,加速度的波动幅度也越大.可见,沙尘环境使交通流处于不安全的状态,易引发道路交通事故.     

基于智能驾驶员模型的危险跟驰行为特征分析

为提高危险跟驰行为研究的效率和可靠度,创新研究基于智能驾驶员模型(IDM)模型参数的危险跟驰行为定义方法。首先,以NGSIM自然车辆数据集为基础提取跟驰轨迹数据,并通过遗传算法标定IDM模型参数,挖掘驾驶员跟驰行为特征;其次,在分析跟驰行为特征指标分布规律的基础上,考虑指标间的相关性,确定各等级危险跟驰行为指标阈值;最后,设计车辆跟驰的仿真试验,选择6个指标对不同级别危险场景下的交通运行仿真结果进行评价。结果表明,危险驾驶员跟车间距更小,间距波动系数较大,并且会干扰交通整体运行。     

基于模糊决策跟驰理论的计算机仿真

对于车辆跟驰过程中模糊的、不确定性的、难以进行精确数学描述的行为过程,探讨采用模糊控制来实现。面对交通系统的诸多影响因素,寻找最优解决方案解决各种交通问题,在现实交通环境中难以实现,应用计算机技术进行交通仿真。利用计算机仿真技术,结合模糊控制规则给出高速公路上车辆跟驰行为的一种仿真,仿真结果表明,用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的,并且通过模糊推理控制后车的速度,后车能够以安全距离跟随前车安全行驶。     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题，了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论，对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定，并得到了模型稳定性的条件.此外，在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下，利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论，研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后，采用MATLAB仿真技术进行数值模拟，验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

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。     

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.      

基于最优间距的车辆跟驰模型及其特性

为真实地反应车辆跟驰机理,假设在跟驰状态下,驾驶员倾向于保持最优跟驰间距,在分析最优间距函数的基础上,建立了车辆跟驰模型(optimal distance model, ODM).利用NGSIM数据,对ODM模型和经典Gipps车辆跟驰模型进行参数标定和评价.用仿真方法分析了ODM模型再现宏观交通流现象的能力和加速度特性.研究结果表明:与Gipps模型相比, ODM模型的加速度、速度和距离的仿真精度分别提高了0.36 m/s2、0.99 m/s和0.73 m,并能够再现实际交通流中稳定车流和冲击波等交通现象;在稳定交通流中, ODM模型总是趋向于使车辆间距等于最优跟驰间距,或在其附近小幅度波动.      

一类非线性车辆跟驰模型的稳定性与分岔特性

针对一类常用的非线性车辆跟驰模型,本文运用时滞动力系统理论,分析了由3辆车组成的系统的稳定性及其Hopf分岔特性,得到了系统参数平面上的稳定域范围,以及不同的系统时滞量（驾驶员反映时间）和不同的安全间距对系统稳定域的影响,揭示了非线性车辆跟驰模型中存在的复杂动力学现象。通过数值仿真验证了理论分析和计算的结果,并判明了系统经历的Hopf分岔是亚临界的。理论分析的结果可推广到由任意辆车组成的车队。     

基于跟驰模型的交通流混沌研究

本利用Simulink软件，基于皮埃莱跟驰模型，建立了由十辆车组成的车队的动态仿真模型。实验中通过采集车队中不同位置的车辆与其前车辆的车头间距来分析研究交通流程沌现象。通过仿真研究分析，得到的主要结论为皮埃莱跟驰模型产生的交通流存在混沌现象，后车驾驶员对前后车相对速度越敏感越容易出现混沌现象，后车驾驶员对前后车车头间距越敏感越容易出现混沌现象，首车所受干扰振幅越大越容易出现混沌现象。     

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.     

不同车速多前导车对跟驰行驶特性的影响

单车道跟驰是驾驶员的主要跟驰行为之一,掌握微观跟驰行为特性对于深入认识宏观交通流特征、改善交通拥堵具有重要的理论意义和应用价值。已有研究发现,除相邻前导车外,下游多辆前导车的行驶状态亦对驾驶员跟驰行为产生影响。然而,目前尚无对下游前导车辆影响跟驰行为的空间范围的定量研究。以美国NGSIM数据为研究对象,定量化研究下游多前导车行驶速度对跟驰车辆运行特性的影响,同时分析了不同速度区间下,前导车对跟驰车产生影响的空间范围及变化趋势。利用Pearson相关系数计算下游车辆速度与跟驰车辆交通参数间的相关系数,进而分析其相关强度,评价其影响程度,为构建考虑下游多车影响的跟驰模型提供理论依据。     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论：起动过程车辆初速度主要分布在2~6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个区间,就每个区间选取其中间值得出了模拟弹簧车辆跟驰模型停车过程的方程.     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论:起动过程车辆初速度主要分布在2～6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个...