人工心理的在无信号交叉口中的应用研究

无信号交叉口在城市交通网络中起着非常重要的作用，同时也是交通事故的多发地。基于人工心理学与人工智能研究，根据隐马尔可夫模型及其理论，通过识别行人的行为姿态与心理状态的关系建立的无信号交叉口行人心理状态与姿态的隐马尔可夫关系模型，可以由人的姿态和面部表情判断出人的心理状态，从而为司机驾驶提供决策支持。     

短连线信号交叉口的元胞自动机模型

提出了短连线交叉口元胞自动机交通流模型.采用开放性边界条件,模拟了短连线交叉口的交通流.研究了交通信号灯控制下短连线交叉口的交通流特性.分析了相位差、连线长度、信号周期、产生概率、消失概率对交通流的影响.结果表明:相对于长连线交叉口来说,短连线交叉口交通流量不仅决定于上游交叉口的通行能力,而且与连线长度、信号周期和相位差相关;连线长度确定时,存在使主干道和支线交通流量达到最大的最佳相位差;随着连线长度的增大,相位差对主干道和支线交通流的影响逐渐减弱;在最佳相位差时,信号周期长度对交通流量无明显影响.     

城市道路分级与设置条件研究

面对机动化和城镇化的快速发展,中国正处于必须认真梳理城市道路分级与交通组织方式、并做出转变的关键时期。通过对比分析中国、美国、日本的道路等级划分理论及案例,指出国内外道路分级存在较大差异且中国相关规范较为粗泛。通过对居住密度、出行方式、出行距离、土地利用、车流特征、道路线型等道路分级影响因素进行探讨,建议中国城市道路划分为4个功能等级和7个设计等级,并给出相应的设置条件建议。强调合理的道路分级既应保障城市跨区域交通高效的通过性,也应为小尺度交通活动和城市土地利用提供便利、安全的可达性;应将道路资源有效配置给公共交通、行人、自行车以及机动车,从而优化交通结构、提高交通运行效率。     

公路交叉口交通安全诊断方法研究

公路交叉口交通安全诊断方法是对公路交叉口进行交通安全改善过程中重要的一个步骤。在大量资料和现场调查的基础上,总结分析了我国公路交叉口存在的各种不安全因素,并提出了一套非事故的、主观性的、预防性的交叉口安全问题诊断方法。     

信号交叉口左转机动车等待区设置方法研究

左转交通是平面交叉口主要的交通隐患。目前普遍采用的多相位信号虽然能够将相互冲突的车流在时间上分开,减少交通干扰,但同时带来了周期时长过长、进口车道利用率低等弊端。在路口区域较大的交叉口内设置左转机动车等待区,能够减少左转信号时间,达到时间和空间相互转换的目的。文章对左转机动车等待区的设置方法和设置长度进行了初步分析,并通过实例分析对比了左转机动车等待区设置前后的交通效益指标。结果表明:合理设置左转机动车等待区可以缩短周期时长,减小车均延误,提高进口车道的利用率,充分利用交叉口的时空资源。     

车路协同无信号交叉口的矩形冲突检测及消解

针对车路协同环境下的冲突问题，建立了以系统反应时间代替驾驶员反应时间的自动驾驶车辆制动距离模型，以此作为安全距离改进了矩形冲突检测模型，并根据轨迹优化的研究思路，提出了以矩形冲突检测模型为基础的冲突消解算法，对非通行优先权车辆进行速度引导，避免车辆冲突。在车联网开源框架 Veins 的基础上，将交通仿真器 SUMO和网络仿真器 OMNeT++双向耦合，并对冲突检测模型与消解模型进行验证。仿真结果显示，该冲突检测及消解模型具有可行性，与传统无信号交叉口四路停车让行规则相比，模型中的速度引导方案能减少合流冲突车辆 8.6%的平均行驶时间，减少交叉冲突车辆 8.3%的平均行驶时间；合流冲突和交叉冲突中车辆的平均速度分别提高了61.4%和105.0%。在实际应用中，冲突消解模型可以为不同速度范围内的自动驾驶车辆提供速度参考，降低无信号交叉口车辆发生碰撞的概率，提高无信号交叉口的通行效率。