信号交叉口行车风险场建立及车辆通行行为优化

随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明：在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。     

跟跟驰驰自自动动驾驾驶驶车车时时人人驾驾车车行行为为研研究究：实证与建模

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,智能网联车辆（Connected and Automated Vehicle,CAV）、自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle,AV）和人工驾驶车辆（Human-driven Vehicle,HDV）混行的状态将在未来一段时间内存在。在混行条件下,车辆间的交互影响模式将发生变化。本文以HDV跟驰AV的驾驶行为为研究对象,通过分析驾驶实验数据将跟驰AV时HDV的驾驶风格量化并分为迟疑型、平稳型和信赖型三类。同时考虑驾驶风格、车辆的转弯能力和转弯半径等参数改进智能驾驶人模型（Intelligent Driver Model,IDM）,建立了前车为AV时的HDV跟驰模型。该模型通过对三类不同风格HDV跟驰AV时的驾驶参数的标定,能根据不同跟驰风格采取相应的跟驰策略。经数据拟合检验,该模型在启动加速、匀速行驶和制动减速阶段均能以较高精度拟合实际驾驶数据,其中直行跟驰的平均拟合精度为96.2%,转弯跟驰的平均拟合精度为91.4%。可见,本文提出的模型可以刻画HDV跟驰AV时的行为特征。在目前难以进行大规模混流实车实验的情况下...