不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆异质交通流特性分析

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。     

交通路口混合交通流的分布式模糊控制

考虑非机动车辆对路口信号控制的影响,提出了交通路口混合交通流分布式模糊控制的一种新方法;基于北京体育馆西路路口的实测数据,利用德国VISSIM仿真软件进行仿真,验证了该分布式模糊控制方法是一种有效的方法。     

交叉口混合交通流仿真设计及应用

在混合交通环境下,交通仿真需要模拟机动车、非机动车、行人、公交车辆停靠等问题,采用合理的仿真方法研究交通问题才能得到准确的结果.研究了微观交通仿真的过程和方法,考虑了仿真目标的确定、数据采集、模型校验、优化方案的设计,设计了一套交叉口微观交通流仿真的流程.结合微观仿真软件Vissim,选取典型的交叉口为例进行研究.结果表明所设计的仿真流程具有良好的实用性和可操作性.     

结合改进跟驰模型的交通流元胞自动机模型

为更好地分析交通流运行规律,实现有效的交通控制和优化,提出结合改进跟驰模型的交通流元胞自动机(cellular Automata,CA)仿真模型.首先在分析正比于速度的间距倒数模型和Bierley模型特点的基础上,改进得到更符合实际的跟驰模型,进而创建的CA模型结合改进跟驰模型计算并离散化得到的加速度,进行车辆及整条车道的状态更新.通过模型仿真,得到速度差灵敏度系数λ、车辆间距灵敏度系数k和安全距离参数α不同取值时的交通流基本图和X-t时空状态图.通过仿真发现,λ,k的取值很大程度影响图形形状,而α的影响较小,同时模型仿真再现了交通流状态的动态衍化过程.通过试验验证,该模型仿真得到的Q-ρ关系曲线和实际交通流一致,且可模拟再现实际交通流的失稳、阻塞演化、走走停停等非线性交通流现象.     

城市快速路动态网络交通流建模及仿真研究

章从系统角度和网络层面,介绍构建城市快速路动态路网交通流模型的意义和其在交通仿真中的应用,从软件实现角度,指出利用模型开发交通仿真软件时应考虑的几个问题。     

行人交通流基本特性研究现状与展望

以行人交通流基本特性为研究对象,总结了行人交通流基本特性研究的发展历程和研究现状,分析了行人交通流未来发展趋势.介绍了行人交通流基础数据采集方法,例如人工调查法、视频检测法和泰森多边形法等.总结了行人交通流宏观特性和微观特性,阐释了行人流交通特性基本关系图和行人流的整体运动特性,讨论了人群中个体的速度特性及个体间的相互作用,行人交通流的微观特性是宏观特性的自然展现.分析结果表明:行人流动力学所表现出来的各种集群效应是由于行人个体之间的非线性作用而引起的,行人交通流特性存在显著的个性化特征,即:出行目的的多元化、出行行为的自组织性、出行过程的避让性.行人速度随着密度的增大而减小,当密度低于1.0~2.0 p/m2值时,行人流完全处于自由流状态,此时行人速度不受密度的影响,完全由个人喜好、舒适程度和个人出行目的等决定;当密度增加到4~5 p/m2时,行人速度已经下降到0.2 m/s,即行人基本上处于拥挤状态,很难继续往前移动.由于行人性别、生理、心理以及年龄、出行目的、调查地点的不同,其速度变化范围为0.9~1.9 m/s,密度变化范围为1.7~7.0 p/m2,而最大阻塞密度则从3.8~10.0 p/m2变化.行人交通流数据采集方法、行人交通仿真与模拟、行人交通建模与实证是未来需要关注的研究趋势.     

单交叉口交通流自适应控制器的设计

目前,大多数城市交通流量越来越大,交叉路口的交通信号控制越来越重要,传统的定时控制与分时区定时控制已经不能有效的满足实际的需要。根据城市交叉口交通流的特点,文章提出一种实用的自适应控制器的设计,实时检测每个方向的车辆排队长度,估算出该路口的某时段的平均车流,实时调整各方向绿灯的通行时间,从而使每个路口能够通行尽可能多的车辆。     

微观交通流模型在车辆自动驾驶仿真中的应用

仿真测试是缩短自动驾驶安全测试周期、降低实车测试成本的重要方法,而交通流模型可以为车辆自动驾驶测试提供数字化的交通环境,有利于加速车辆功能和性能的开发及验证。介绍了自动驾驶仿真测试涉及的关键技术,针对共性问题开发了一套具有交互性的微观交通流模型和对应的评价指标体系;分析交通流模型和自动驾驶仿真软件间的数据链路,通过联合仿真的形式实现微观交通流模型在自动驾驶车辆仿真测试中的应用。     

降级路网的认知及交通流平衡分析模型

为定量衡量因路段降级原因导致路网通行能力的丧失量,分析出行者在降级路网中的路径选择行为将导致何种网络交通流平衡状态,通过将降级路网划分为车流外界因素导致路段可通行能力降级和路段上车流量增加导致道路服务水平的下降两种类型,辨别旅行时间长短与旅行时间波动对出行者路径选择行为的影响,推导出同时考虑这两方面因素影响的可变路径旅行时间风险度量;在此基础上建立了降级路网中的交通流平衡分析模型,该模型满足存在性和惟一性,并能正确描述出行者对降级路网结构认知差异性情况下的网络交通流平衡状态。通过实例展示了不同旅行可靠性要求下,出行者对路径旅行时间长短的权衡关系以及整个路网交通流平衡结果。     

自动驾驶专用车道影响下的CACC车流管理策略

自动驾驶专用车道对混合交通流的作用与协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车流大小相关.为分析已存在自动驾驶专用车道场景下CACC车流在各车道上的分布情况对交通流的影响,利用已有的人工驾驶车辆(Human-driving Vehicle,HV)和CACC跟...     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展,高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试,确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行,并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要,提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法,以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈,提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型,基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic,MTL),将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码,生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则,并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法,并搭建仿真试验平台,在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力,解决了时序逻辑性不足等问题,大幅提高了交通规则数字化转换效率,对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力,相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。     

面向边界控制的路网小区划分

在城市路网中,将较为拥挤的子路网从整个路网提取出来,通过边界控制调节拥堵区域的出入流,缓解拥挤区域的拥挤程度,是解决城市交通大范围拥堵的一个有效途径。作为边界控制的对象小区,具有紧凑型的宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）是必备前提。首先利用归一分割（Normal Cut,Ncut）法将路网分割成一定数量的子路网,然后建立了在动态合并中寻找具有最优拟合度的MFD子区的数学模型。然后对模型进行分析,提出求解模型的贪婪算法。以美国爱达荷州博伊西市中心区的路网为研究对象,分析对比了该路网分别在Ji的方法和所提方法划分下的区别,发现所提方法在寻找最优MFD拟合度小区的同时也可以优化子区的密度均匀度,对路网进行合理划分。最后通过对比分析定时控制和自适应控制下小区划分结果和子路网MFD的特征发现：①最优MFD拟合度子区不仅继承了原路网的MFD基本特征,而且与原路网相比有更高的道路使用率;②非最优MFD拟合度子区的MFD特征对该子区的交通态势有一定表征;③自适应控制对路网的优化效果可在原路网和最优MFD拟合度子区的MFD特征上得到表现。     

交通干线相邻交叉口动态协调控制研究

建立了交叉口交通流的动态模型,基于该模型实现了交通信号相位的动态配时,提出了一种考虑双向绿波的干线相邻交叉口相位差优化控制方法,并采用改进的遗传算法(GA)进行求解,从而实现交通干线分级递阶协调控制,避免了交通拥挤和堵塞。以济南市经十路干线交叉口为对象,选择不同时段的车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,本文提出的控制方案能够有效地减小车辆排队长度,从而提高干线交通畅通,降低车辆平均延误时间,是进行城市交通干线控制有效且实用的方法。     

交叉口流线动态控制的优化配时模型研究

针对城市交叉口信号控制仍以单点固定相位方式为主,且配时优化方法不能随交通流线的状态变化而优化的问题,以交通流线相容且绿灯损失最小为原则,根据交叉口进口流线流量动态生成了最优流线组合的相位.在确定周期相位组合的情况下,考虑周期结束流线是否有车滞留,对应分析了流线车辆平均延误.将延误模型组合,建立了适应交叉口流线流量动态变化的优化配时模型,计算了各相位的最优配时,以实现交叉口流线动态优化控制效果.实例计算分析表明:采用流线动态控制配时优化模型延误更小,对改善交叉口运行状况更为有效.     

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     

协同自适应巡航控制车辆占比对下匝道分流区混合交通流安全性的影响分析

在人工驾驶车辆、自适应巡航控制（ACC）车辆和协同自适应巡航控制（CACC）车辆的行车行为特征分析的基础上,运用跟驰模型和换道模型分别构建人工驾驶车辆、ACC车辆及CACC车辆在下匝道分流区混合交通流仿真环境,解析CACC车辆占比对混合交通流安全性的影响。选取全速度差模型、ACC跟驰模型、CACC跟驰模型分别作为人工驾驶车辆、ACC车辆、CACC车辆的纵向跟驰模型,利用随意换道模型、强制换道模型分别构建下匝道分流主线段、远近端区的横向换道模型。基于碰撞时间（TTC）、暴露碰撞时间（TET）、整合碰撞时间（TIT）等参数构建交通流安全性评价指标。利用MATLAB进行数值模拟,仿真分析不同CACC车辆占比下的混合交通流安全性。结果表明：CACC车辆占比为40%~50%时,混合交通流安全性恶化最严重,TET和TIT分别增加约68%和89%,车辆速度离散系数为0.9以上;通过在下匝道分流区设置远端强制换道区（设置长度≤ 1 000 m）,可有效降低混合交通流的追尾碰撞风险。     

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。

     

交通影响评价中的交通区分割方法研究

为了在交通影响分析中准确预测道路网络的宏观交通流和局部路口的微观交通流特征,开发了利用交通量分配模型和交通仿真技术组合分析交通影响的方法。首先在地理信息系统(GIS)的支持下,利用Voronoi图对交通小区进行几何分割,并借助GIS的空间聚合分析功能分割相应的属性数据,然后利用MCI(Multiplicative competitive interaction)模型推求新OD矩阵。从而使交通需求预测模型的输出结果可以直接作为交通仿真的初始数据,以便利用交通仿真技术实施关键路口的微观交通流分析。最后通过一个试验验证了方法的有效性和精度。