换道操作对智能车辆乘客舒适性的影响研究

乘坐舒适性是决定乘客对智能车辆接受度的重要因素之一。为了提升智能车辆的舒适性,服务智能驾驶控制算法的设计和优化,开展了基于乘客主观感知的实车乘坐舒适性试验,试验中驾驶人驾驶传统车辆执行多次换道操作,获取了60名被试乘客对换道操作的舒适性评价数据,并采集了车辆的运动数据。选取换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度、横向最大加加速度、横向加速度转换幅值以及横向加速度转换频率这5个车辆运动参数作为研究对象。采用二元Logistic回归单因素分析法分析了这5个车辆运动参数对乘坐舒适性的影响,采用接收者操作特征(ROC)曲线分析法为不同晕车易感性的乘客分别确立了这5个车辆运动参数的舒适性阈值,并根据岭回归分析法确定了不同参数对乘坐舒适性的影响权重。结果表明：所选取的5个车辆运动参数对乘坐舒适性具有显著影响,易晕乘客的舒适性阈值小于不易晕乘客的舒适性阈值,在换道过程中,换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度和横向加速度转换幅值是影响乘坐舒适性的主要因素。最后根据车辆运动参数和乘客生理特征参数建立了基于动态时间归整(DTW)和K最近邻(KNN)算法的乘坐舒适性预测模型,该模型对乘坐舒适性的预测准确率为84%,可用于智能车辆控制算法的舒适性判断。     

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随着汽车拥有量的不断增加,公交站点对城市交通的影响日益突出, 对公交起迄点的研究,有助于公交站点的最优化布置,减少公交起迄点对道路交通的影响,提高公交起迄点路段的行车效率. 在Nagel-Schreckenberg交通流模型的基础上,采用双车道快车优先换道规则和开放边界条件,通过计算机模拟了公交车起讫站点车辆进出对城市双向四车道混合交通流的影响. 通过研究和分析发车时间间隔、车道注入概率和公交起迄站点位置对道路通行能力的影响,给出了比较合理的发车频率和公交起讫站点的位置,为改善城市道路交通和管理提供参考.     

Lane changing patterns of bane and benefit: Observations of an uphill expressway

A mechanism is unveiled by which congestion forms on a 3-lane, uphill expressway segment, and causes reductions in output flow. Vehicular lane-changing (LC) is key to the mechanism, particularly LC induced by speed disturbances (SDs) that periodically arise in the expressway’s median and center lanes. Early in the rush, when flow was relatively low in the shoulder lane, drivers readily migrated toward that lane to escape the oncoming SDs. The shoulder lane thus acted as a ‘release valve’ for the high vehicular accumulations created by the SDs, such that forced vehicular decelerations were short-lived. The release valve failed only later in the rush, when flow increased in the shoulder lane in response to rising demand. LC induced by the SDs thereafter became disruptive: the decelerations they imposed spread laterally, and a persistent queue formed in all lanes. Long-run output flow dropped each day by 4-11% once the queue engulfed the base of the incline, and impeded vehicle ascent.Subtle details of this mechanism became visible by examining thousands of vehicle trajectories that were extracted from a series of eleven roadside video cameras. Though these trajectories were collected from only a single day, we suspect that the findings can be generalized to other days at the present site, and to other sites. This is because: (i) conspicuous features of the mechanism were repeatedly observed in loop detector data that were measured over many days at the site; (ii) these macroscopic features are consistent with observations previously made at other sites; and (iii) the more subtle details unveiled by the trajectories are compatible with a general theory of multi-lane traffic.     

基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型

在探索机动车驾驶换道决策机理,分析影响驾驶员换道决策内外因子的基础上,提出了以内部因子为决策变量,外部因子为约束条件的机动车多车道换道模型,并将其引入一维改进舒适驾驶元胞自动机模型,形成基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型.不同V/C条件下该元胞自动机模型的运行分析表明：换道驾驶行为会导致自身及周边车辆的加减速、匀速、怠速等运行工况发生变化;不同的内外因子导致车流平均换道次数不同,车流平均速度的波动规律也不同.本文提出的多车道换道模型描述决策机理清晰,能同时描述多个内外因子的共同作用,具有很好的适应性与扩展性.     

对公路典型示范工程的理解与实施

高速公路建设以人为本的理念在不断加强,施工单位只有不断的提升整体施工管理水平,才能适应市场、被市场所接纳。结合济莱高速公路的建设实际介绍了典型示范工程的实质和在具体工程实践中采取的主要方法和措施。     

基于hp自适应伪谱法的智能汽车紧急变道轨迹规划与优化

为了提高智能汽车紧急变道轨迹规划的实时性和适应性,将紧急变道过程分为初始阶段和跟踪阶段,初始阶段的轨迹由优秀驾驶人紧急变道模型产生,跟踪阶段的轨迹采用Sigmoid函数规划出紧急避让路径。首先通过聚类分析处理优秀驾驶人转向操作的实车试验数据,拟合得出紧急变道过程中的方向盘转角随时间的关系（即驾驶人紧急变道模型）,作为智能汽车在紧急变道初始阶段不同速度下车辆控制的输入量。然后通过建立与求解约束方程,满足避撞约束、侧向位移约束以及最大侧向加速度约束,得出Sigmoid函数表达式,作为智能汽车在紧急变道过程跟踪阶段的参考路径。最后利用hp自适应伪谱法加入切换点的物理量约束,逼近全局正交多项式的状态量和控制量,自动调整和处理2个阶段的切换点位置和衔接问题,以最小变道距离为目标对跟踪阶段的变道轨迹进行优化。运用PreScan与MATLAB对4种不同工况下的紧急变道轨迹规划进行联合仿真。结果表明：提出的轨迹规划与优化方法在满足各项约束的情况下成功避开障碍物,同时缩短了需要优化的轨迹,优化时间都小于0.9 s,并且与基于多项式函数轨迹规划方法相比,该方法能够以距障碍物较远的距离避开障碍物,在不同的车辆速度、道路曲率和障碍物宽度的复杂工况下具有更好的适应性。     

基于 NGSIM 轨迹数据的换道行为微观特性分析

换道行为在不同的换道意图下可分为自由换道和强制换道两类,选用 NGSIM 轨迹数据对二者微观特性进行对比分析.为保证数据准确性,在平滑处理基础上,以剔除轨迹数据换道过程识别错误为目的,构建了换道起终点时空约束规则,对完整的单次换道行为参数进行了提取.利用半对数模型,采用回归分析法对影响二者换道时间的显著性因素进行提取并对比;同时建立多项式模型,选取多个误差指标对不同阶数下换道横向移动轨迹拟合效果进行评价.结果表明,强制换道平均换道时间稍长于自由换道,影响二者换道时间的显著性因素及各因素影响程度并不相同;但二者横向移动轨迹均可用5次多项式拟合,拟合优度可达0.99.     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型.该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成.首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在...     

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。     

强制性换道的空间特征对分流区交通流的影响

为研究车辆在多车道分流区的跟驰换道行为，将强制性换道划分为激进型和保守型.在考虑驾驶员换道需求与空间位置关系的基础上，量化两种强制性换道行为的转换条件，并给出车辆强制性换道规则；对跟驰模型中的减速度参数进行优化，建立多车道下分流车辆的跟驰换道模型；采用实际数据标定模型中关键参数，并验证模型的可行性.仿真结果表明：分流车辆的横向空间分布对交通流的干扰具有显著性影响；当分流车辆集中在最左侧车道时，中间2车道的运行速度波动明显，折减量最大时达到51.4%，恢复稳定所需时间更多；通过 4组实验场景发现，分流车辆的合理空间分布对交通流运行速度有较大的改善作用.