信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

高速公路意外事件影响下的车辆跟驰模型

应用智能主体技术,针对双向四车道高速公路意外事件影响下的车辆跟驰行为,建立了基于智能主体的车辆跟驰模型,利用西部高速公路交通调查统计的数据,对车辆主体的间距愿望进行了定量分析,利用比例微分控制确定车辆主体的加速度响应,建立了不同加速度队列的逻辑意图,使模型的加速度响应符合车辆的动力特性。利用开发的EAD-Simulation系统,在特定和随机两种不同过程下对模型进行的测试表明:利用智能主体技术描述高速公路意外事件影响下的跟驰行为,可充分发挥其个性、自治性和自适应性的特点,在主体的属性描述中利用比例微分控制“类阻尼”的特性,可有效地对车辆主体的稳定性进行控制。     

基于期望间距的车辆跟驰模型的建立

以“期望间距”为基准参理，考虑驾驶员的心理和生理因素，建立了车辆跟驰模型，为研究驾驶行为提供了一种新的思路。     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。     

考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型

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，网联自动驾驶车辆（CAV）、自动驾驶车辆（AV）和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在。建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型，考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素，并进行典型场景的数值仿真。刹车和起步过程的3种混流数值仿真结果显示，模型在几种典型混行场景下均具有可行性，车辆的加速度和速度变化更为平缓。不同CAV比例下的数值仿真结果显示，车队中CAV比例越高，车队整体恢复至平稳状态的时间越短，波动幅度越小。CAV均质流数值仿真结果表明，与MHVAD模型相比，该模型不稳定区域减小33.8%，所控制的车队速度波动幅度减小14%。CAV与AV混流的数值仿真结果显示，与PATH实验室模型相比，由该模型控制的车队加速度进入相对稳定状态提前5.5 s。该模型可用于不同车辆均质流及3种车辆混行的队列控制，在目前开展混行实车试验困难的情况下，也可应用该模型进行混行跟驰仿真，从而为混行交通流的道路交通管理及基础设施布设提供理论依据和模型支持。     

车头时距混合分布模型

为描述车头时距分布特性,基于二分车头时距的基本思想,将行驶车辆状态分为跟驰状态和自由流状态,在分析其运行特征的基础上,建立了能同时描述这两类状态对应的车头时距分布特性的混合分布模型.应用实测数据,通过EM(expectation maximization)算法确定模型的相关参数,并结合参数取值分析了路段上、下游和不同车道内车辆行驶统计特征的差异性,最后,进行了实例验证.研究结果表明:混合分布模型在实验路段各处均可通过卡方检验;与负指数分布、爱尔朗分布和M3分布相比,混合分布模型对车头时距分布情况的拟合精度平均提高10%以上,且对快速路入口匝道通行能力的计算结果与实测值较为接近.     

基于PFV策略的连续型元胞自动机交通流模型

科学合理的微观交通流仿真模型是研究交通控制手段有效性的关键.本文结合一种考虑驾驶员视野内前后多车影响的跟驰策略，建立了连续型元胞自动机交通流模型.仿真实验表明，仿真数据与实测数据有较好的拟合性，仿真得到的 K-Q、K-V和 Q-V图能较好地反映实际道路交通流的失稳现象，所建立的模型具有适应不同场景的兼容性与灵活性，能够作为研究我国实际道路交通流问题的仿真工具.     

基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算，在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而，现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题，影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统，该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计，包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验，证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值，解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%；在相对速度测量方面，2种焦距系统的测量精度基本相同，平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。     

A total generalized optimal velocity model and its numerical tests

A car-following model named total generalized optimal velocity model （TGOVM） was developed with a consideration of an arbitrary number of preceding vehicles before current one based on analyzing the previous models such as optimal velocity model （OVM）, generalized OVM （GOVM） and improved GOVM （IGOVM）. This model describes the physical phenomena of traffic flow more exactly and realistically than previous models. Also the performance of this model was checked out by simulating the acceleration and deceleration process for a small delay time. On a single circular lane, the evolution of the traffic congestion was studied for a different number of headways and relative velocities of the preceding vehicles being taken into account. The simulation results show that TGOVM is reasonable and correct.