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.     

考虑多前车反馈的智能网联车辆跟驰模型

基于智能网联车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)跟驰特性,本文研究CAV跟驰模型.考虑多前车电子节气门角度反馈,构建CAV跟驰模型,并应用稳定性分析方法,推导所提模型稳定性判别条件.以考虑3辆前导车的CAV跟驰模型为例,设计数值仿真实验,分析不同CAV比例时混合交通流的安全性.模型稳定性分析表明：所提模型相比已有模型(CAV的T-FVD模型及常规车辆FVD模型)具备更优的稳定域,且考虑前车数量越多、多前车反馈权重系数越大,所提模型的稳定性越好;相同取值条件下,距离越远处的前车反馈权重系数对所提模型稳定性的影响越大.数值仿真表明,CAV有利于降低交通流的车辆尾部碰撞安全风险.     

车辆跟驰模型研究进展

梳理了近70年关于跟驰模型的研究, 根据建模方法将其分为理论驱动与数据驱动2类模型, 并归纳了跟驰模型的研究热点; 从人类因素、基础设施、交通信息、异质交通流、新建模型理论5个方面对理论驱动类跟驰模型的研究进行了综述; 根据所用机器学习算法的不同, 从模糊逻辑、人工神经网络、实例学习、支持向量回归、深度学习5个方面对数据驱动类跟驰模型的研究进行了综述。分析结果表明: 理论驱动类跟驰模型以理论推演交通现象, 对影响因素的考量难以全面, 部分人类因素难以量化, 驾驶人决策制定过程的解释不够准确, 异质交通流的跟驰模型缺乏一般交通条件下有效性的理论基础和形式化证明; 数据驱动类跟驰模型以交通现象归纳交通规律, 由于数据的来源、评价指标及评价方法不同, 导致应用机器学习算法得到的模型无法系统比较; 数据驱动类模型侧重于从微观角度研究驾驶行为特性, 对复杂交通现象(如交通震荡、迟滞等)的解释性不强; 跟驰模型的研究应创新数据采集方法, 捕捉驾驶人的心理倾向、感知特性和认知能力, 并量化人类因素的影响和充分利用大数据; 数据驱动类跟驰模型应为无人驾驶技术发展提供技术支持; 在自动驾驶完全普及之前, 人工驾驶与自动驾驶混合场景下的驾驶人跟驰行为特性尚待深入研究。     

车辆跟驰模型对比研究

车辆跟驰理论作为交通流理论的一个重要分支，半个世纪以来一直受到交通研究人员的重视并得到持续快速发展。主要介绍了几个重要模型并结合各自的特点进行了对比研究。建议实际应用时应根据系统要求结合模型的特点进行选择，必要时进行适当的改进。     

车辆跟驰模型对比研究

车辆跟驰理论作为交通流理论的一个重要分支,半个世纪以来一直受到交通研究人员的重视并得到持续快速发展。主要介绍了几个重要模型并结合各自的特点进行了对比研究。建议实际应用时应根据系统要求结合模型的特点进行选择,必要时进行适当的改进。     

机器学习——动力学耦合车辆跟驰模型

目前,跟驰模型的建立主要基于动力学方法和机器学习算法,将两者耦合起来建立跟驰模型的研究还没有.以线性组合预测为基础,对最优加权法中的目标函数进行改进,将经典的Gipps模型和基于BP神经网络的跟驰模型(BP Car-following Model,BP)耦合起来,建立线性组合车辆跟驰模型(Linear Combination Car-following Model,LC-CF).结果表明:BP模型的预测结果更加贴近真实值,Gipps模型的预测结果更加贴近安全值;LC-CF模型可以通过调整参数,来控制BP模型和Gipps模型在LC-CF模型中的权重,进而达到控制预测速度的真实性和安全性的目的.     

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...     

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.     

与车辆跟驰理论统一的一维交通流动力模型研究

从交通流的连续性假设开始将交通流中的每一个参数(包括交通压力)都在流体流中 找到了恰当的比拟.通过理论推导,得出了类似一维可压缩理想流体流动的交通流连续性方 程、欧拉微分方程和动量方程.并从一维定常交通流的分析研究中,得出了交通压力的数学表 达式.从而得出了由连续性方程、欧拉微分方程、交通压力表达式和状态方程构成的一维交通 流动力模型,论证了该模型与车辆跟驰理论是统一的.     

机动车混合交通占有率-流量模型研究

在交通流基本参数模型中,密度参数难以直接获取,占有率-流量模型具有较强的实用价值。提出占有率分析单元概念,分析混合交通不同跟车组合下,大型车辆混入对分析单元中占有率参数的影响机理,综合分析单元出现概率,得出在占有率-流量模型中,原始占有率难以反映出大型车辆对交通流影响效应的结论,随后基于车头时距和大车率修正原始占有率,最终建立了机动车混合交通情况下的占有率-流量模型,并用北京快速路实测数据对模型进行了检验,证明占有率修正之后,占有率-流量模型更加精确。此模型等式两边都考虑了大型车辆的影响效应,具有更好的实际物理意义。     

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.     

临近交叉口的车辆跟驰换道行为研究

临近交叉口的车辆往往呈现出复杂多样的跟驰换道行为.基于二维最优速度(OV)交通流模型,本文构建了一个改进的双车道车辆跟驰换道模型,以刻画交叉口前路段上的车辆跟驰换道机制及车流宏观特征.借助模型分析了换道车辆比例、换道期望参数和跟驰安全距离等对交通流宏观特征的影响.结果表明:换道车辆比例对通过停车线的进口道流量有负面影响,换道行为越多,进口道流量越小.换道期望参数越大,换道成功率越大;当道路拥堵时,增大换道期望会减少进口道流量.增大安全距离,容易提升换道成功率但会减小进口道流量,同时促使拥堵发生.     

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.     

CACC车辆跟驰建模及混合交通流分析

建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,并分析不同CACC比例下的混合交通流通行能力,尾部碰撞安全及交通排放.考虑车辆期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型,推导不同CACC比例下的混合交通流基本图模型,分析CACC提高通行能力的交通流运行机理.设计高速公路上匝道瓶颈数值仿真实验,评估不同CACC比例下的车辆尾部碰撞安全隐患,以及油耗、CO、HC、NOx的排放.研究结果表明,本文建立的CACC模型能够在交通流速度基本不变的情况下,以较高的交通流密度显著提升通行能力,同时有利于车辆尾部碰撞安全风险及交通排放的降低.     

环形交叉口入口道车辆跟驰行为研究

为了研究环形交叉口入口道车辆跟驰行为,依据实地交通调查的数据,利用线性跟驰模型和回归分析方法对环形交叉口入口道跟驰车辆进行分析,分析结果表明:环形交叉口入口道的车辆跟驰行为是符合线性跟驰模型的,但是有别于普通道路上的车辆跟驰行为,其反应强度系数λ的值在0.2 ～1.0之间,λ值为0.38出现的概率比较大,占40％,进行稳定性分析可知车间距的摆动处于基本稳定和衰减摆动两种状态,是符合局部稳定性的.     

混合交通环境下网联自动驾驶车辆跟驰模型与优化策略

为进一步提高混合交通环境下车辆的行车效率与交通流的稳定性,在考虑后视效应的基础上,融合多辆前车速度与加速度等状态信息,以指数平滑方式构建了网联自动驾驶车辆(CAV)跟驰模型;在此基础上,研究了前后方车辆数和状态信息完整度对模型稳定性的影响,结合Lyapunov第一方法和线性谐波微扰法进行了线性稳定性分析,并确定了模型最优参数;利用混合交通环境特性,在考虑通信信息丢失的情况下提出了CAV在不同位置和状态下的跟驰策略,并在该策略支撑下进行了不同CAV渗透率的车辆启动、车辆刹车停止、环形道路3个典型场景下的数值仿真。研究结果表明：在刹车停止场景中,全部车辆的停止波速最大提高了26.1%;在车辆启动场景中,启动波速最大提高了15.5%,车辆加速度和速度变化更为平缓;在环形道路场景中,当混合交通流中CAV渗透率由40%提高至100%时,在较大扰动条件下车辆的平均速度波动时间相较于低CAV渗透率场景下降了44.8%,波峰下降了5.7%,波谷上升了19.4%,而CAV渗透率较低时提出的优化策略对混合交通流的改善并不明显。由此可见,在当前构建实际混合交通环境与开展CAV实车试验比较困难的情况下,该跟驰模型和策略可用于车辆跟驰仿真与特定场景下的测试验证,能够有效保障混合交通环境中的交通流扰动吸收和车队稳定行驶。     

基于扰动传播特征的随机Newell跟驰模型

为研究快速路场景下小汽车跟驰行为,本文从北京市快速路交通流视频中提取高时间分辨率的机动车运行轨迹数据.统计发现,在不同跟驰速度下,小汽车车头时距均服从对数正态分布;利用动态时间规整算法提取小汽车的反应时间与扰动传播速度等特征参数,分别标定其概率分布函数,证明跟驰过程中小汽车的反应时间分布峰值和数学期望分别为1.0 s 和1.57 s;在挖掘反应时间、扰动传播速度与车头时距量化关系的基础上,建立基于交通扰动传播特征的随机Newell跟驰模型,并标定得到分速度区间的模型参数.仿真结果表明,本文提出的随机Newell跟驰模型能有效刻画跟驰行为与扰动传播间的关联特征,同时生成符合预期的交通流基本图.新模型能够为跟驰行为随机特征对交通状态的影响研究(如交通流陡降、宽移动阻塞等)提供支持.