自动驾驶车辆换道决策行为分析及分子动力学建模

针对自动驾驶车辆的换道决策行为,首先基于分子动力学理论研究了车辆的微观换道行为,在对换道意图进行客观性量化的基础上,进一步引入车辆间的相互作用势建立了换道决策行为的分子动力学模型。然后,系统分析了车辆换道初始时刻与换道完成时刻的关系以及车辆换道的动态影响因素,探究了微观车辆的换道行为对宏观车流的影响。最后,使用SUMO软件将SL2015换道模型与分子动力学换道模型进行仿真对比分析。结果表明,分子动力学换道模型具有较好的安全性、稳定性和实用性;本文自动驾驶车辆换道决策行为的分子动力学建模综合考虑了交通场景中的动态影响因素,能够更客观、合理地展现自动驾驶车辆的换道行为特性。     

基于实车试验数据的换道预警规则

为了使换道预警值的设定更符合我国驾驶人的驾驶习惯,以道路试验数据为基础,分析了换道时本车与周围车辆的相对速度和距离对换道行为的影响,确定了不同速度级别下允许驾驶人执行换道操作的安全间距。研究了驾驶人取消换道和执行换道操作行为的不同特征,探讨了驾驶人对于危险判断的主观依据。最后,提出不同速度级别下针对本车周围车辆条件的预警规则,并进行了验证。结果表明:道路试验中针对周围车辆的预警比例与实际情况基本相符,提出的预警规则可行。     

考虑车辆机械惯性的跟驰模型及其数值模拟分析

为了更加真实地刻画实际交通现象,基于全速度差(FVD)模型,考虑车辆机械惯性对驾驶行为的影响,提出一种新的跟驰模型.运用系统稳定性理论,得到了交通流保持稳定的条件.数值仿真结果表明:与FVD模型比较,发现提出的模型能克服静止车队启动时头车加速度瞬间跳跃的缺陷,同时,也能更加真实地模拟诸如时走时停等实际交通现象.因此,提出的模型较FVD模型更好地揭示了交通流的演化机理,为车辆智能控制策略的制定提供了一定的理论指导.     

车辆换道行为风险评价方法研究进展

驾驶人的换道行为通常会对交通安全产生一定的负面影响,为了保证车辆换道安全,防止交通事故的发生,应该对车辆换道行为风险情况进行识别和评价。通过对国内外相关文献的系统研究,从文献统计分析、关键词可视化及数据集分析3个方面对车辆换道行为进行了综述,总结了车辆换道关键影响因素的研究热点;并通过回顾国内外车辆换道行为风险评价方法,总结分析了当前研究应用较为普遍的基于交通冲突的风险评价方法以及基于驾驶意图的风险评价方法;最后讨论了当前车辆换道行为风险评价研究存在的问题以及未来发展趋势。研究表明：车辆换道行为研究应结合交通环境特性,研究更具有普适性和可移植性的车辆换道模型是未来有待突破的研究方向;此外,在未来车辆换道行为风险评价研究中驾驶人驾驶意图、换道决策调整等变化是一个重要研究方向;基于当前车联网技术的发展,未来研究应考虑更广泛的影响因素,利用更加广泛的交通环境信息,考虑异构交通流环境对车辆换道行为风险的影响,进行更加综合的风险评价方法研究。研究人员有机会通过汽车远程信息,可以更好地理解驾驶行为和交通事故的成因,为车辆换道风险的综合评价方法研究带来了新的机遇和挑战。     

基于决策机理与支持向量机的车辆换道决策模型

驾驶决策机制是保障自动驾驶车辆驾驶安全的关键技术,而换道研究是其重要课题. 然而,在复杂的动态环境下行驶时,使智能车辆做出安全、符合要求的换道决策仍然是一个难点. 为此,首先分析了车辆自由换道的影响因素,采用传统的数理模型建立了基于换道收益、安全和必要性的车辆换道规则模型. 其次,针对在不同的驾驶工况换道决策考虑的因素不同,提出从基于物理状态的特征、基于交互感知的特征以及基于道路结构的特征三个方面提取决策变量,使换道模型决策时考虑的因素更加全面. 然后,针对自由换道决策过程中存在的多参数和非线性问题,提出了基于贝叶斯优化算法（BOA）的支持向量机（SVM）决策模型. 最后,所提出的模型在NGSIM数据集上进行验证,对比试验表明:建立的BOA Gaussian-SVM模型具有较高的综合预测性能,对换道行为的识别准确率可达到92.97%,超越了其他模型并远高于规则模型. 同时在Airsim平台上进行了仿真实验,实验结果进一步证明了BOA Gaussian-SVM决策模型的有效性,说明此模型可进一步应用到自动驾驶和辅助驾驶系统开发中.     

考虑前方交通状态的车辆跟驰模型与数值仿真

为了描述复杂环境下多车跟驰的驾驶行为特性,在全速度差模型的基础上引入前方交通状态的影响参数建立车辆跟驰模型.采用交通流密度作为定量衡量前方交通状态的关键指标,通过线性稳定性分析得到模型的临界稳定性条件.提出以加速度干扰指标作为衡量交通运行稳定性和乘客舒适度的定量指标.理论分析和数值仿真结果表明,该模型扩大了交通流的稳定性区间,符合实际驾驶行为并能有效提高交通流的稳定性.     

基于决策-规划迭代框架的智驾车换道行为建模

行为决策和轨迹规划是智驾车完成驾驶任务的关键环节,着眼于二者之间的参数传递关系和新型混合交通流的动态特征,建立了智驾车换道模型。采用主从博弈思想描述智驾车换道决策过程,采用负指数函数量化博弈代价函数。将博弈决策结果作为轨迹规划模型输入之一,采用多项式分别描述车辆的横向及纵向运动,利用模拟退火算法寻找最优轨迹。设置了不同驾驶特性的环境车辆,并对决策规划过程进行了仿真验证,结果表明,决策规划模型能够快速生成安全、舒适的可行轨迹。     

快速路出口匝道衔接段交通特性与安全分析

为了探究快速路出口匝道与下游交叉口衔接段的驾驶行为与安全特性,结合实测换道车辆轨迹数据,分析匝道衔接段车辆轨迹特性和换道位置特性. 利用交通冲突技术,以后侵入时间（PET）为指标对车辆换道风险展开分析,建立有序概率模型识别冲突严重程度的影响因素. 结果显示,用Lorentz分布模型拟合车辆换道位置效果较好,换道类型与跨越车道数对车辆换道位置有显著影响,在强制换道与跨越多车道时换道位置更靠近衔接段始端;相较于普通衔接段,匝道衔接段行车风险更高,主要冲突类型为交叉冲突;衔接段饱和度、换道位置、交叉冲突、强制换道以及违章换道与冲突严重程度显著相关. 匝道衔接段释放车辆的车头时距稳定性差,交织区排队车辆的释放受换道干扰严重.     

微观交通仿真的安全换道模型研究

换道模型对车辆换道过程模拟的精确程度直接影响着微观交通仿真的精度。以往的微观交通仿真系统采用匀加速度的换道模型,无法模拟车辆实施换道动态调整纵向加速度的行为。该文分析了换道过程中车辆间的相互影响,将换道过程分为4个独立的阶段,并允许车辆在不同阶段使用不同的纵向加速度。通过分析由环境参数导致的各阶段时间顺序的变化,提出了通用的安全换道模型,并给出换道自适应加速度的约束表达式。仿真结果显示,该模型能提高微观交通仿真系统的精度,并提供更准确的安全换道距离,换道成功率更高。     

高速公路合流区主要参数对自动驾驶车辆的影响

为探究现有高速公路合流区对自动驾驶车辆的适应性,分析现有高速公路合流区加速车道长度和通视三角区角度对自动驾驶交通流的影响规律,并与传统交通流进行对比。依据自动驾驶车辆在感知、跟驰和换道行为以及与周围车辆的协作方面更迅速安全等特点,改进了Krauss跟驰模型和LC2013换道模型以适应自动驾驶车辆特征。依据车辆换道可接受间隙建立车辆跟驰间距计算公式,在满足换道安全的基础上对跟驰模型参数进行改进。结果表明:在现有的高速公路合流区平面设计参数条件下,自动驾驶交通流的安全性、效率及稳定性均优于传统交通流,与传统交通流相比,自动驾驶交通流冲突数减少了100%,平均延误降低了60%～71%,平均车速提高了近20%且更稳定;在不同平面设计参数下,自动驾驶车辆的冲突数均为0,平均延误保持在0.65 s左右,平均车速稳定在33～34 m/s。现有的高速公路合流区平面设计参数在安全、效率和稳定性方面均能较好地适应自动驾驶车辆,且参数的取值对自动驾驶车辆影响不大。     

基于混合交通流的车辆换道行为

采用元胞自动机模型研究了城市交通中车辆的换道行为。在模拟非对称换道规则下混合交通流中的车辆换道行为中,通过增加公交车影响因子这一换道动机,分析了公交车对社会车辆换道行为的影响。分析结果表明:公交车的存在增加了车流中车辆的换道概率,且当道路处于中低密度状态时,社会车辆换道概率随公交车比例上升而增加,相应路段平均车速降低。在考虑了公交车影响因子后发现,公交车影响因子的存在会明显降低车辆换道概率。     

考虑驾驶员特征的快速路合流区间隙接受模型构建

针对现有驾驶员行为模型对驾驶员特征因素考虑较少的不足,以快速路合流区为研究对象,运用模糊聚类方法与K-S检验法构建连续的驾驶员类型整合模型。在合流区换道过程中引入相互协作机制,并考虑驾驶特征差异对驾驶行为的影响,建立车道变换间隙接受模型。最后,以微观交通仿真系统MTSS为仿真平台,建立快速路合流区仿真模型,并进行了仿真验证,结果表明:仿真值与实测值的误差小于10%,表明构建的模型可以较好地表示驾驶员类型对驾驶行为的影响。     

自然驾驶条件下驾驶人换道行为实时预测

为降低车道变换的风险性,提出一种基于驾驶人视觉特性与车辆运动状态预测车道变换行为的方法.应用视觉追踪系统、毫米波雷达等仪器设备,进行了真实环境下的实车驾驶试验.基于换道前驾驶人后视镜注视特性确定换道意图时窗大小为5s,构建换道行为预测的表征指标体系.设计BP神经网络结构,构建换道行为预测模型.结果表明:模型可以至少提前1.5s预测驾驶人的换道行为,且预测精度达到95.58%.与基于转向灯状态预测驾驶人换道行为相比,其预测精度及时序特性均有显著提升,证明了预测指标及预测方法的有效性.     

高速公路汽车辅助驾驶安全换道模型

为解决高速公路行车危险状态下驾驶员有意识换道过程中发生的车辆碰撞等交通事故问题,在前期研究车道偏离预警的基础上.针对确立的典型换道场景,建立了更加符合实际的基于换道过程中车辆加速行为的安全换道模型,并借助Matlab软件开发的仿真程序对建立的模型进行了仿真分析。结果表明,本文建立的模型具有较好的实用性,可为进一步建立车辆安全换道辅助系统奠定基础。     

基于模糊逻辑的高速公路微观换道行为

为深入研究高速公路微观换道行为的决策过程,提高高速公路换道模型的真实性和有效性,将任意换道行为分为向左侧换道行为和向右侧换道行为,引入驾驶员性格影响因子和车辆类型参数,基于模糊逻辑推理构建任意性换道行为模型;同时,为增强换道行为的动态效果,构建高速公路自由状态下车速控制模型和跟车行为模型.仿真结果显示该任意性换道模型具有较好的真实性和有效性,表明向左侧换道行为模型和向右侧换道行为模型能准确反映高速公路微观换道行为的决策过程.     

采用梯度提升决策树的车辆换道融合决策模型

车辆在执行换道行为时,由于受到较多环境因素影响,难以准确进行换道识别和预测. 为解决这一问题,提出一种基于梯度提升决策树（GBDT）进行特征变换的融合换道决策模型,以仿真驾驶员在高速公路上自由换道时的决策行为. 采用主体车辆与目标车道后车的碰撞时间 t_lag 及车辆周围交通状态变量进行车辆换道行为的建模分析,在NGSIM数据集上对建立的融合换道决策模型进行参数标定和模型测试. 实验结果表明：融合换道决策模型以95.45%的预测准确率超越支持向量机、随机森林和GBDT等单一的换道决策模型,获得了最突出的表现. 变量分析结果表明：新引入的换道决策变量 t_lag 对车辆换道行为具有重要影响. 提出的融合换道决策模型能够进一步减少因换道决策误判而导致的交通事故.     

高速公路施工区车辆强制换道耗时生存模型

为研究高速公路施工区车辆强制换道行为及其影响因素,采用生存分析中的半参数分析方法建立强制换道耗时的乘法风险率模型.通过无人机拍摄采集高速公路施工区的车辆换道耗时及其影响因素数据,最终确立换道耗时Cox比例风险模型,对换道耗时数据进行Cox回归建模分析.结果表明:近77%的换道车辆在10 s内完成换道;小型车和中型车经养护施工区的换道耗时未发现显著性差别;对于相同的换道耗时,平峰期的累积生存率明显低于高峰期和过渡时期,而高峰期的累积生存率最高.建立的强制换道耗时生存模型可有效的定量分析车型和交通时段对高速公路施工区车辆换道行为的影响,可为高速公路施工区交通管理控制及车辆换道行为建模及仿真奠定一定的理论基础.     

基于GS-AdaBoost优化模型的隧道入口车辆换道行为预测

准确估计隧道入口车辆行为对于提高隧道行车安全与效率具有重要意义.现有车辆行为预测较少考虑车辆之间的交互信息,且车辆运动数据往往存在特征条件多等问题,难以应用于存在强交互的密集交通流场景.基于此,对隧道入口车辆换道特性进行分析,并提出一种车辆换道行为预测的模型优选超参数优化方法.首先,基于车辆轨迹数据,从换道位置和持续时间角度进行小轿车和货车换道特性分析;然后,遴选含3 570个样本的轨迹数据,进行描述性统计,并对车辆换道行为进行分类,标记出向左和向右换道样本2 265、1 305组;最后,针对经典逻辑回归和机器学习方法局部最小化以及过拟合问题,优选出Adaboost换道预测模型,采用网格搜索(Grid Search, GS)超参数优化方法实现超参数自动寻优,提出一种GS-AdaBoost优化模型的车辆换道意图预测方法.结果显示：与经典DT(Decision Tree, DT)换道预测模型相比,GS-AdaBoost优化在模型精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)、F1值(F1score)、特异度(Specificity)方面分别提升了6.18%...     

基于动态反应时间的全速度差模型

为了描述真实路网交通流的跟驰行为,将车辆状态分为强跟驰、弱跟驰和自由行驶3种状态,考虑驾驶员对于不同间距的反应时间的差异性,提出了间距与速度差敏感系数函数,构建了基于动态反应时间的全速度差模型,并通过线性稳定性分析得到模型的临界条件。利用Matlab进行数值仿真,分别验证了模型在车辆启动加速、车辆避险减速和交通流从自由流状态向拥堵状态演变3种环境下的准确性,并与最优速度模型(OVM)和全速度差模型(FVDM)进行对比分析。结果表明:本文模型的启动延迟时间为1.5s,拥堵传播速度为17.76km/h,减速性能比FVDM模型提升了25%,本文模型能更有效地接近交通流的稳定状态。     

考虑侧向偏移的车辆跟驰行为建模及仿真

为了描述真实交通环境中车辆交错跟驰的现象,在全速度差模型的基础上引入了视觉角和侧向偏移角的概念,采用侧向偏移角变化率作为衡量车辆横向运动的关键参数并建立了考虑侧向偏移的车辆跟驰模型。通过线性稳定性分析得到了新模型的稳定性条件。理论分析和数值仿真结果表明:改进模型能够有效地描述车辆交错跟驰行为对交通流稳定性的影响,侧向偏移会减少交通流稳定区间,更容易使稳定车流变成时走时停交通流。