基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述

随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于 交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出 车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可 以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此 产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据 收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景 下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先,分析以交通振 荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括 不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之 后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的 研究,并提出未来展望：交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更 加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理 理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模 方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重 模型对实际交通流的解释能力。     

国外无车化住宅区建设及其启示

随着中国私有机动车保有量的飞速增长,住宅区内部随意穿梭停车现象日益频繁,居民原本舒适的居住环境因此受到影响。为了缓解该现象、改善人居环境,文中分别从设施选址、交通规划、环境建设和经营管理4个方面介绍了国外无车化住宅区的先进案例,并结合国内实际对中国无车化住宅区建设进行探索,给出了初步建议。     

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在T型交叉口中存在直行、左转、右转三种车流.在考虑所有方向车流的情况下,本文提出了一种用于研究无信号T型交叉口交通流特性的元胞自动机模型.模型采用了防止车辆之间发生碰撞以及出现死锁现象的规则.通过模型模拟,本文分别研究了主干路车辆流入率、各车道的左转车流和右转车流对交叉口的影响,其中右转车流的影响是研究重点.结果表明,右转车流量的增加可以促进次干路和主干路内侧车道流量的增加,但是会减少主干路外侧车道的流量;当主干路外侧车道车辆流入率足够大且内侧车道车辆流入率足够小时,次干路的右转车流会促进主干路外侧车道的流量增加.