基于时间剩余的随机后悔最小化路径选择

出行者路径选择行为的正确性直接影响到交通规划“四阶段”模型最后一步交通分配的可靠性,对交通规划领域具有重要意义.近年来,为了克服出行者路径选择主要理论（随机效用最大化模型）存在的问题,Chorus 提出了随机后悔最小化模型.本文借用经济学领域中的无差异曲线概念,建立基于时间剩余的出行时间和出行费用双重约束下的随机后悔最小化模型,并对模型中存在的路径重叠和路径感知方差问题进行改进.最后运用示例性路网进行数值检验.结果显示,改进模型更加合理,具有更好的可靠性.     

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.     

智能网联环境下基于混合深度学习的交通流预测模型

为适应未来智能网联环境下精细化交通流预测需求，提出一种基于混合深度学习 (Hybrid Deep Learning, HDL)的车道级交通流速度预测模型. 模型以智能网联系统强大的数据采集和计算能力为基础，采用集成经验模态分解算法将原始速度序列分解为多个固有模态函数分量和残差分量，并将所得分量重构为模型输入；利用双向长短期记忆神经网络和注意力机制，构建深度学习模型框架；为检验模型预测精度和可靠性，选择北京市二环路多个连续车道断面速度数据进行算法验证. 结果表明，HDL模型在不同车道均有理想的预测结果，单步和多步预测精度均显著优于对比模型.     

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。     

CACC 车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

基于大规模定位数据的出行方式模糊判别研究

交通需求信息对于从战略上解决交通拥堵问题是非常重要的。从无线通信网络和GPS系统中可以获得大规模的定位数据。从定位数据中可以挖掘出完整的出行轨迹信息和有价值的出行需求特征信息。文中提出了以各种出行方式的先验知识为依据的出行方式模糊判别方法。该方法以从出行轨迹信息中提取的出行属性数据为输入,采用模糊推理机制实现机动车、自行车、步行等3种出行方式的良好区分。该方法可为交通规划工作提供出行方式划分方面的数据,并具有比传统交通调查方法更低的成本和更短的数据更新周期。     

面向智慧高速的合流区协作车辆冲突解脱协调方法

根据网联自动驾驶车辆接近合流区的全过程特征, 设定智慧高速合流车辆行驶的协调控制流程; 针对高速公路合流区冲突风险问题, 考虑车辆时间需求强度、车辆类型和行驶意图等因素, 提出了基于合作博弈理论的高速公路合流区网联自动驾驶车辆冲突解脱协调方法; 利用MATLAB软件对不同条件下的车辆通过合流区进行了仿真验证。仿真结果表明: 智慧高速合流区车辆行驶协调规则能够实现网联自动驾驶车辆的通过请求协调, 在合作博弈作用下能够进一步实现冲突系统虚拟支付成本最低的车辆调整决策; 合流区车辆系统虚拟风险程度随着速度的降低而降低; 当严格执行协调决策时, 网联自动驾驶车辆在合流区通过过程中具有更高的稳定性; 当潜在冲突点长度在一定范围内, 两网联自动驾驶车辆行驶速度相同时的合作博弈效果优于车辆行驶速度不同时的合作博弈效果; 利用该协调方法将冲突解脱过程的虚拟支付成本降低了9%~14%, 大大提高了网联自动驾驶车辆合流区通过过程的安全性。      

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型。首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布。其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相比于传统的车间临界距离计算模型,提出方法能够动态刻画出车辆在不同速度、加速度条件下临界距离的变化趋势,并且能够根据车辆不同的运动状态,动态表达出车辆间临界距离的变化。在此基础上,根据智能网联环境下车辆各类运动状态能够被实时感知的特点,总结出车辆各类运动状态下需要的换道安全临界时间,最终建立基于安全势场理论的最小安全距离换道模型。最后,对模型进行数值仿真分析,仿真结果表明：车辆换道所需要的最小纵向安全距离与换道车辆以及其周围车辆的运动状态有着直接关系。在今后趋于成熟的智能网联环境下,该模型可以进一步进行扩展,利用安全势场的分布情况,对车辆换道过程进行动态实时干涉,能够为今后智能网联环境下车辆协同换道、车辆自动驾驶以及车辆群体优化控制等相关研究提供一定的理论支撑。     

省域高速公路网运营与服务信息化平台研究

高速公路网运营与服务的信息化是目前国内外研究和应用的热点问题。信息化平台的建设运营是涉及人、车、路、环境相互作用的复杂过程。本文以国内外高速公路信息化发展经验为鉴,以高速公路网运营与服务信息化中"人"的需求为导向,对信息化平台的服务对象进行归类,并分析各对象的数据和功能需求;分别从技术选择、系统开发、设计方法、平台建设四个方面,提出了信息化平台设计的原则;建立了"信息感知平台——数据中心——业务应用平台"的三层闭环式信息化平台架构,辅以标准体系和运行维护系统,以保障平台的有序和高效运行;在此基础上,提出了平台各组成部分的功能。     

车路协同环境城市快速路分流区通行能力提升策略

根据车路协同环境城市快速路分流区不同车型的自动、人工驾驶混合车流特征，引入动态加速度、可变换道概率改进元胞自动机模型车流运行规则；设计了考虑主路自动驾驶渗透率、大型车混入率、驶出自动驾驶渗透率、驶出车流率、出口匝道车道数、换道决策点距离等因素耦合作用的分流区换道仿真试验；对比分析了多因素耦合作用下驶出车辆自由换道率、平均换道距离等指标影响程度，研究了城市快速路分流区道路通行能力变化规律；提出了基于可变换道决策点距离的分流区道路混合车流通行能力提升策略。研究结果表明:分流区驶出车辆自由换道率越高，道路通行能力越大；主路车流自动驾驶渗透率对通行能力的影响最为显著，自动驾驶环境可达到人工驾驶环境道路通行能力的2倍；出口匝道车道数对通行能力的影响不显著，2条出口匝道比1条出口匝道的通行能力提升约3%；换道决策点距离对通行能力的影响较为显著，车辆换道决策点距离从100 m增加到150 m时，分流区道路通行能力可提高9.6%~10.6%。可见，可借助移动式交通标志提前引导车辆换道决策，显著提高分流区道路通行能力。