Optimal starting location of an HOV lane for a linear monocentric urban area

This paper analyzes the optimal starting location of a high-occupancy-vehicle (HOV) lane for a linear monocentric urban area. Both travel time and carpooling costs are taken into account. The research proposes an analytical framework for the case with a continuum demand distribution along a highway corridor. The objective is assumed to maximize social welfare of the transportation system, which is the difference between the total user benefit and travel cost. Numerical analysis via simulation experiments was conducted to seek the existence of an optimal solution. Based on the results of a sensitivity analysis, we find a specific relationship between the carpooling cost and the optimal design of the starting point of an HOV lane.     

车辆换道行为建模的回顾与展望

微观交通仿真工具在智能交通领域中发挥着越来越重要的作用,而换道模型则是微观交通仿真工具中最重要的组成部分.本文将换道模型按其应用分为自动巡航控制模型与计算机仿真模型.系统回顾了计算机仿真模型中的换道决策模型与换道执行模型.换道决策模型主要包括:规则模型、离散选择模型、人工智能模型、马尔可夫模型、生理—心理模型及生存模型;换道执行模型主要包括:运动波混合模型和元胞自动机模型.针对各个模型分别阐述了其研究对象、模型结构、参数标定及其模型的应用.最后,展望了换道行为建模未来的研究方向,为建立适合中国的换道模型提供参考.     

四车道高速公路部分占用超车道交通控制区交通特性及通行能力研究

针对四车道高速公路部分占用超车道交通控制区开展研究,得到交通控制区各主要区段行车道和超车道上的流量分布曲线,换道方向与换道率曲线,速度分布曲线,标定 Greenshields 模型并据此确定各主要区段的道路通行能力. 研究结果表明：当交通量处于较低水平时,超车道的利用率较低,只有正常水平的20%左右,此时应对车道划分、车道设置及交通控制方式等进行优化调整;较低交通量水平下,交通控制区的平均车速、运行速度等均较高,宜使用运行速度作为限速值的取值依据;施工作业区段的道路通行能力只有正常路段的 89%左右,在保障交通安全的前提下应着力提高瓶颈路段的道路通行能力,并将瓶颈路段的断面通行能力作为是否进行强制分流的依据.     

基于可变车道的交叉口左转公交优先方法

为减少左转公交在信号交叉口的延误,提高通行效率,本文提出一种新的基于公交预信号的可变公交车道(VBAL)控制方法.提出VBAL的渠化模型及主预信号控制模型,利用车辆累积曲线图示法以现状的单左转(SLTL)方案为基准,将VBAL方案与双左转(DLTL)方案比较;建立左转公交和直行车辆延误变化量的计算模型,并进行灵敏度分析.结果表明,VBAL 方案能够在有效降低左转公交延误的同时,最大程度减少直行车辆延误的增加.最后,实例分析证明了VBAL方法的可行性.     

基于随机效用理论的城市道路车辆自由换道行为研究

为深入分析城市道路驾驶员换道行为的影响因素,基于大连市西南路路段的车辆运行轨迹 数据,引入随机效用理论,建立了城市道路车辆自由换道模型,并对模型进行了标定和验证,且 应用弹性理论定量分析了换道概率对不同因素的敏感度。结果表明,所建模型可以较好地预测车 辆的自由换道行为;驾驶员换道决策对本车与当前车道前方车辆之间的车头间距最为敏感;相对 于当前车道前方空隙的刺激,相邻车道驾驶环境的诱惑对驾驶员换道决策的影响较小,说明在前 方无不利刺激（狭小的驾驶空间或加速空间） 的情况下,驾驶员在行驶过程中倾向于保持在当前 车道。该研究结果可进一步应用于城市道路换道行为的微观仿真研究中,以提高其仿真精度。     

Investigations of interactions between bus rapid transit and general traffic flows

Bus rapid transit (BRT) is a popular strategy to increase transit attraction because of its high‐capacity, comfortable service, and fast travel speed with the exclusive right‐of‐way. Various engineering designs of right‐of‐way and the violation enforcement influence interactions between BRT and general traffic flows. An empirical assessment framework is proposed to investigate traffic congestion and lane‐changing patterns at one typical bottleneck along a BRT corridor. The BRT bottleneck consists of bus lane, BRT station, video enforcement zone, and transit signal priority intersection. We analyze oblique cumulative vehicle counts and oblique cumulative lane‐changing maneuvers extracted from videos. The cumulative vehicle counts method widely applied in revealing queueing dynamics at freeway bottlenecks is extended to an urban BRT corridor. In the study site, we assume four lane‐changing patterns, three of which are verified by the empirical measurements. Investigations of interactions between buses and general traffic show that abnormal behaviors (such as lane violations and slow moving of the general traffic) induce 16% reduction in the saturation rate of general traffic and 17% increase in bus travel time. Further observations show that the BRT station and its induced increasing lane‐changing maneuvers increase the downstream queue discharge flows of general traffic. The empirical results also contribute to more efficient strategies of BRT planning and operations, such as alternative enforcement methods, various lane separation types, and optimized traffic operations. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

大城市公交专用道网络优化技术研究

针对目前我国各城市公交专用道布置分散、覆盖面积小和未成系统的现状,对公交专用道系统化、网络化、规模化的整体优化方法进行了研究,建立了公交专用道的网络优化模型,提出了公交专用道优化方案的客流预测及评价方法。     

面向前车的驾驶行为感知与意图识别算法研究

感知周围车辆的驾驶行为并识别其意图将成为新一代高级驾驶辅助系统的重要组成部分。针对现有方法只考虑单一驾驶行为且可扩展性和可伸缩性差,提出一种基于稀疏表示理论的驾驶行为感知字典模型(Driving Behavior Perception Dictionary Model, DBPDM)。将车辆行驶状态视为时间序列,设计基于自回归积分移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)结合在线梯度下降(Online Gradient Descent, OGD)优化器的在线预测模型,提出基于驾驶行为预测的意图识别构架(Intention Recognition Framework, IRF)。首先,采用图Lasso方法估计典型驾驶行为的稀疏逆协方差矩阵构建驾驶行为字典库,并采用Logdet散度方法计算各逆协方差矩阵的差异获得行为感知字典模型。然后,基于在线预测模型对目标车辆的行驶轨迹和运动状态进行预测,结合主车车辆的行驶状态作为稀疏表示的观测信号,以获取预测时域内的目标车辆意图。最后,采用NGSIM (Next Generation SIMulation)真实驾驶数据对模型进行开发和测试。研究结果表明:所提出的行为感知模型能对6种典型驾驶行为构建行为字典,在分类准确率上与现有方法相比有明显提升,对换道和转向行为样本的平均识别准确率分别达到99.1%和92.9%;该模型能够在相对早期阶段准确地识别出车辆行为;在线预测算法能较好预测出目标车辆的行驶轨迹和运动状态,从而间接地反映出其在预测时域内的驾驶意图;IRF可在换道和转向行为开始前的1.5 s较为准确地识别出目标车辆的意图,平均识别准确率超过80%。     

基于边缘分布及特征聚类的车道标记线检测

提出一种基于边缘分布和特征聚类的车道标记线检测方法。首先采用可变窗口计算车道标记线局部灰度阈值,结合图像梯度提取出有效边缘。然后按照不同工况下车道标记线的边缘分布特性,提取特征点。最后对特征点进行聚类处理,将离散的特征点归类为不同的直线段。测试结果表明,该方法可取得较高的车道线识别率,有效排除误识别,准确表示车道线方向信息。     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。