高速公路意外事件影响下的车辆跟驰模型

应用智能主体技术, 针对双向四车道高速公路意外事件影响下的车辆跟驰行为, 建立了基于智能主体的车辆跟驰模型, 利用西部高速公路交通调查统计的数据, 对车辆主体的间距愿望进行了定量分析, 利用比例微分控制确定车辆主体的加速度响应, 建立了不同加速度队列的逻辑意图, 使模型的加速度响应符合车辆的动力特性。利用开发的EAD-Simulation系统, 在特定和随机两种不同过程下对模型进行的测试表明: 利用智能主体技术描述高速公路意外事件影响下的跟驰行为, 可充分发挥其个性、自治性和自适应性的特点, 在主体的属性描述中利用比例微分控制“类阻尼”的特性, 可有效地对车辆主体的稳定性进行控制。     

高速公路雨天环境下车辆跟驰行为安全风险分析

雨天环境下行车安全隐患突出,针对雨天环境车辆跟驰行为的追尾安全风险进行研究。首先,考虑雨天环境下车辆正常加减速以及急刹车2种条件,设计安全仿真场景,并基于实测自然驾驶数据标定的跟驰模型,进行跟驰行为安全风险仿真实验。其次,根据仿真数据,使用ITC、DRAC、DSS 3种不同类型的安全评价指标对不同降雨量以及不同跟驰场景进行安全风险评价。最后,采取统计检验的方法对ITC、DRAC、DSS 3种安全评价指标进行适用性分析。研究结果表明：在2种跟驰场景中,随着降雨量的增大,车辆跟驰行为中发生碰撞的风险均随之增大,同时潜在的碰撞风险时间也越长。以速度20 m/s、DSS指标为例,正常加减速场景不同天气状况下DSS指标所表示出有碰撞风险可能性的时间分别为：晴天0 s、小雨90.9 s、大雨100 s;急刹车场景不同天气状况下DSS指标所表示出有碰撞风险可能性的时间分别为：晴天7.0 s、小雨14.3 s、大雨20.7 s。针对不同降雨量以及跟驰场景,DSS评价指标的适用性均优于ITC评价指标和DRAC评价指标。     

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.     

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.     

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。     

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A的值在0．2—1．0之间,A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．     

纯微观车辆跟驰行为研究与仿真

车辆跟驰作为交通领域研究的一个重要课题,在现实生活中具有重要的实际意义.为了研究车辆在行驶过程中的跟驰特性,首先,依据车辆跟驰原理,在原有微观车辆跟驰模型的基础上,对模型进行了改进和完善,使之更切近实际.然后,以VC6.0为平台,对纯微观车辆跟驰运行过程进行仿真,仿真结果直观地表现车辆在跟驰过程中速度、加速度的变化,反映出车辆的跟驰特性,以期对相关交通问题的解决提供有益的探索.     

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.     

自适应巡航控制车辆跟驰模型综述

分析了自动驾驶汽车自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC) 和协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC) 车辆跟驰模型, 从系统控制原理、车车通信技术与车间时距方面阐述了ACC与CACC车辆的异同点; 将目前主流ACC/CACC车辆跟驰模型分为3类: 基于智能驾驶的车辆跟驰模型、加州伯克利大学PATH实验室车辆跟驰模型与基于控制论的车辆跟驰模型, 总结3类车辆跟驰模型的建模思路与主要优缺点; 从道路通行能力、交通安全和交通流稳定性3方面, 分析了ACC/CACC车辆对交通流特性的影响, 及其研究现状与未来发展趋势。研究结果表明: 不同的ACC/CACC车辆跟驰模型对通行能力的影响存在较大差别, ACC/CACC车辆有利于提升交通安全性, 但由于缺乏统一的安全性评价指标, 难以量化ACC/CACC车辆对交通安全性的影响程度; 小规模实车试验验证了ACC车辆具有不稳定的交通流特性, 否定了ACC车辆稳定性数值仿真结果, 而数值仿真试验和小规模实车试验均表明CACC车辆可较好提升交通流稳定性, 因此, 完全依赖于计算机仿真试验无法获得令人信服的结论, 实车试验是ACC/CACC研究的必要途径; 为了完善ACC/CACC在交通领域的研究, 应构建不同ACC/CACC车辆比例下的混合交通流基本图模型、智能网联环境下的ACC/CACC车辆跟驰模型建模方法与ACC/CACC混合交通流稳定性解析方法。     

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。     

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.     

基于相关分析和安全车距的跟驰模型

为精确模拟动力性能各异的车辆之间的跟驰行为,分析了跟驰实验数据和车辆动力性能,采用回归分析法筛选变量,建立新的跟驰模型。根据车辆动力性能与车距修正模型,使模型模拟结果更符合车辆的动力性能,并具有广泛的适用性。模型模拟加速度、速度和位置与实测值之间的相对误差分别为6.0%、0.1%和1.0%,相关系数分别为0.863、0.998和1.000。由此表明模型可精确模拟车辆性能各异与车速和车间距离散性较大的跟驰车队。     

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。     

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.     

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...     

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.     

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.