信号交叉口右转机动车轨迹特性

针对信号交叉口右转车辆与非机动车冲突问题,提出右转机动车轨迹特性分析方法.对比有无干扰条件下右转车辆轨迹穿越位置分布,分析无干扰情况下轨迹的影响因素,建立轨迹模型,对模型参数进行验证.对右转机动车受同向直行非机动车干扰和受侧向直行非机动车干扰这2种情况的轨迹穿越位置进行聚类,建立有干扰条件下右转车辆平均轨迹模型.结果表明,无干扰轨迹模型与其它模型相比拟合效果要好,平均预测误差在5%以内,满足精度要求;有干扰条件轨迹模型的最大平均相对误差为7.31%.     

信号交叉口禁左车流交通组织设计

合理组织禁左车流能够减少左转车辆的绕行延误.考虑城市道路双向机动车间为隔离栏的情况,采用排队论和概率论方法研究了"右转—掉头—直行"和"直行—掉头—右转"两种间接左转模式下掉头开口距离交叉口停车线距离的计算方法,得到"右转—掉头—直行"模式下右转车辆与相交道路直行车辆协调控制与不协调控制时掉头开口距离交叉口停车线距离的计算模型;得到"直行—掉头—右转"模式下路段设置信号灯与交叉口信号协调控制以及路段不设置信号灯时掉头开口距离交叉口停车线距离的计算模型;提出了协调控制时路段信号的"早断早启"技术及"早断早启"时间的计算方法.实例分析表明:间接左转交通组织方案可行,对于改善交叉口运行状况效果明显.     

考虑右转信号控制的共用车道通行能力模型

将直右共用车道车辆受阻挡情况分为直行红灯期间右转车流未被阻挡、直行红灯期间右转车流被阻挡、滞后放行期间直行车流未被阻挡和滞后放行期间直行车流被阻挡这4种情况,分别计算4种情况发生的概率及对应的通行能力,建立红灯右转和右转滞后放行信号控制条件下的信号交叉口直右共用车道通行能力模型.对典型交叉口的VISSIM开展仿真验证.结果表明,采用该模型能够精确地估计红灯右转和右转滞后放行条件下的直右共用车道通行能力,直右共用车道通行能力随着滞后放行时间的增加而减小.直右共用车道的通行能力与转向比例成负相关,与有效绿灯时间成正相关.     

考虑右转信号控制的共用车道通行能力模型

将直右共用车道车辆受阻挡情况分为直行红灯期间右转车流未被阻挡、直行红灯期间右转车流被阻挡、滞后放行期间直行车流未被阻挡和滞后放行期间直行车流被阻挡这4种情况,分别计算4种情况发生的概率及对应的通行能力,建立红灯右转和右转滞后放行信号控制条件下的信号交叉口直右共用车道通行能力模型.对典型交叉口的VISSIM开展仿真验证.结果表明,采用该模型能够精确地估计红灯右转和右转滞后放行条件下的直右共用车道通行能力,直右共用车道通行能力随着滞后放行时间的增加而减小.直右共用车道的通行能力与转向比例成负相关,与有效绿灯时间成正相关.     

U型回转交叉口通行能力计算模型

为了计算U型回转交叉口通行能力,为U型回转交叉口的规划设计提供依据,在分析U型回转交叉口交通流特性的基础上,将U型回转交叉口通行能力划分为主交叉口直行车辆的通行能力、回转路口左转车辆的通行能力以及右转车辆通行能力3部分。利用常规交叉口通行能力停车线计算模型、可接受间隙理论分别建立了U型回转交叉口直行车辆的通行能力与回转路口左转车辆的通行能力的计算模型,最后得到包括右转车在内的整个U型回转交叉口的通行能力模型。     

信号交叉口饱和流率及其影响因素研究

城市道路信号交叉口饱和流率及其影响因素是确定信号交叉口通行能力的基础.在大量数据调查的基础上,应用车头时距法给出了不同车辆类型的车辆折算系数;应用回归方法建立饱和流率与车道宽度关系模型,给出了车道宽度修正系数;研究了信号交叉口坡度对饱和流率的影响,得到了信号交叉口进口坡度与饱和流率的关系模型,给出了坡度修正系数;应用回归分析方法分析了右转车对直右共用车道饱和流率的影响,给出了右转车修正系数.     

基于排队论模型的偏置右转车道长度设计

为了解决因城市交叉口交通渠化中偏置右转车道长度设置不合理,导致右转车辆在交织分流区域与直行车辆冲突的问题,通过对偏置右转车道设置条件和红绿灯信号周期分析研究,运用排队论计算直行等待区信号周期内车辆排队长度以及常规状态下车辆制动距离,结合高密度状态下的车辆右转行为分析,提出了一种测算偏置右转长度的新算法。以淮安市承德南路与枚乘东路交叉口为例,借助VISSIM仿真,结果表明经该算法优化后的偏置右转车道长度能够减少车辆在该交叉口的延误时间,提高其通行效率,缓解拥堵问题,保证车辆运行环境的安全。     

非严格优先权下无左转专用相位直行车辆轨迹模型建立

首先,通过大量实测数据对非严格优先权下有、无左转专用相位直行车辆轨迹在交叉口内3个断面的分布特性进行分析。然后,根据实际交通运行状况提出驾驶员避让对向左转车流的决策过程,并考虑交叉口几何尺寸、直行车辆进入交叉口时的初始速度、直行车辆与对向左转车辆横向安全距离等因素对轨迹的约束作用,建立了无左转专用相位下直行车辆的轨迹偏移模型。最后,通过实际数据验证了模型的有效性。研究成果有助于深入理解非严格优先权下无左转专用相位的直行车流运行机理,为交通流微观仿真提供理论基础。     

两相位交叉口车辆冲突延误模型

针对两相位信号交叉口存在的左转车流和直行车流的冲突,研究了左转车和直行车在冲突点处经历的延误。首先在借鉴无信号控制交叉口次路车流Admas延误模型的基础上,推导了信号交叉口左转车流的冲突延误计算模型;然后应用概率论、间隙理论及排队论的相关知识建立了直行车的冲突延误计算模型;最后使用烟台市的实际调查数据对两个延误模型进行了验证,其平均相对误差分别为8.93%和17.32%,说明两个模型都具有较好的实用性。     

信号交叉口左转车道设置研究

以交叉口运行效率为目标,运用概率论、排队论和交通流理论对信号交叉口左转车道的设置依据进行研究．假设车流到达率服从泊松分布,根据左转与直行车辆的相互作用过程和运行特性,推导了无信号交叉口左转车道设置的左转交通量阈值表达式．根据信号交叉口与无信号交叉口的不同,建立信号交叉口左转车道设置准则模型,并讨论模型中的关键参数:受左转影响的直行车停车概率的限值和左转穿越对向车流的临界间隙．对典型情况模拟计算,对计算结果分析得出信号交叉口设置左转车道左转交通量的变化规律．该研究为左转车道的设置提供了定量化依据．     

自动车轨迹优化以实现分转向车流串联交叉口控制

在全自动驾驶环境中,采用控制网联自动车（CAVs）行驶轨迹的方法来完成分转向车流的串联排列,从而实现信号交叉口处车流的串联控制以提高通行效率. 自动车行驶轨迹控制过程主要包括：不同转向车流在纵向行驶方向上实现前后分离、同一转向车辆在所有车道上实现横向均匀分布. 给定上游来车分布及转向信息,自动车轨迹精确计算过程如下：通过一系列规则确定各自动车在交通流中的相对位置演变过程,直到分转向车流串联排列成型;基于车辆纵横向动力学模型,计算车辆相对位置演变过程中每一步所需时间;从初始状态开始整合形成每辆自动车的行驶轨迹. 算例表明,通过自动车的轨迹控制可以实现分转向车流的串联排列,且轨迹计算速度较快,可以用于车流实时控制.     

信号交叉口右转车流行程时间计算方法

为定量研究右转机动车通过信号交叉口的运行效率,以组合负指数分布表征直行非机动车流车头时距,负指数分布表征右转车流车头时距,以可插车间隙理论、排队论为基础建立行程时间模型,并利用实地调查数据,对所建模型与常用的主路车流车头时距服从负指数分布的模型进行对比分析.结果表明:右转车流率、跟随车头时距、临界间隙对行程时间均有显著...     

自行车对相邻直行机动车交通流干扰延误研究

为了合理设计带提前右转渠化车道信号交叉口,研究了自行车交通流对机动车交通产生干扰的过程及结果.通过视频摄像的方法,在昆明、长春、吉林采集到大量的信号交叉口交通流运行数据,以饱和车头时距为分析指标,分析机动车及非机动车交通流运行特征.结果表明:在绿灯时间初,随着自行车流量的增加,部分自行车将涌入机动车行驶空间,增加了机动车交通流的运行延误.通过构建延误计算模型,对其进行验证,表明该模型具有较高的预测精度.最后应用该延误模型确定了自行车交通流对带提前右转渠化车道信号交叉口通行能力的修正系数计算模型.     

单点相位交叉口两难区主动控制研究

为改善交叉口安全状况,提高整个交叉口的交通安全水平,考虑到交叉口因信号控制不当造成的事故原因,重点对两难区的驾驶行为进行了分析．为克服以往研究中车辆以匀速状态通过交叉口的不合理性,实时保障车辆在信号控制交叉口不发生碰撞事故,尤其是两难区的存在导致的追尾、侧面碰撞事故,提出了考虑驾驶行为的交叉口交通信号主动控制策略并对控制策略的有效性进行了仿真验证．仿真结果表明,交叉口交通信号主动控制策略有效地提高了交叉口车辆的安全性,为道路交叉口防撞提供了新方法．     

Analysis of occupation time of vehicles at urban unsignalized intersections in non-lane-based mixed traffic conditions

In India, traffic flow on roads is highly mixed in nature with wide variations in the static and dynamic characteristics of vehicles. At unsignalized intersections, vehicles generally do not follow lane discipline and ignore the rules of priority. Drivers generally become more aggressive and tend to cross the uncontrolled intersections without considering the conflicting traffic. All these conditions cause a very complex traffic situation at unsignalized intersections which have a great impact on the capacity and performance of traffic intersections. A new method called additive conflict flow (ACF) method is suitable to determine the capacity of unsignalized intersections in non-lane-based mixed traffic conditions as prevailing in India. Occupation time is the key parameter for ACF method, which is defined as the time spent by a vehicle in the conflict area at the intersection. Data for this study were collected at two three-legged unsignalized intersections (one is uncontrolled and other one is semicontrolled) in Mangalore city, India using video-graphic technique during peak periods on three consecutive week days. The occupation time of vehicles at these intersections were studied and compared. The data on conflicting traffic volume and occupation time by each subject vehicle at the conflict area were extracted from the videos using image processing software. The subject vehicles were divided into three categories: two wheelers, cars, and auto-rickshaws. Mathematical relationships were developed to relate the occupation time of different categories of vehicles with the conflicting flow of vehicles for various movements at both the intersections. It was found that occupation time increases with the increasing conflicting traffic and observed to be higher at the uncontrolled intersection compared to the semicontrolled intersection. The segregated turning movements and the presence of mini roundabout at the semicontrolled intersection reduces the conflicts of vehicular movements, which ultimately reduces the occupation time. The proposed methodology will be useful to determine the occupation time for various movements at unsignalized intersections. The models developed in the study can be used by practitioners and traffic engineers to estimate the capacity of unsignalized intersections in non-lane-based discipline and mixed traffic conditions.

     

设置导流岛的信号交叉口右转通行能力模型

为了计算在信号交叉口设置导流岛后右转车道的通行能力,以接受间隙理论模型为基础,给出了针对设置导流岛的信号交叉口右转车道通行能力计算方法.考虑到非机动车进入导流岛对右转车辆产生较大影响,确定以非机动车流为主路,提出红灯效应修正系数,对基础模型进行修正.通过4个城市6个设置导流岛的信号交叉口实测数据进行模型标定和检验.比较模型计算值与实际观测值发现,平均相对误差为9.28%,表明本文所提计算方法能较好地反映非机动车对右转车道通行能力影响的实际情况.     

基于分布式光纤传感系统的车辆轨迹提取方法

分布式光纤传感系统(distributed acoustic sensing,DAS)具有可获取连续分布信息、受环境影响小、成本低等优势,作者提出了一种利用DAS系统进行车辆轨迹提取的方法,为实现智慧化高速公路环境中全时空交通状态感知提供基础.首先,利用基于Φ-OTDR原理的DAS检测设备和高速公路通信光纤中的空闲纤芯...     

隐私保护下的车辆轨迹联邦嵌入学习与聚类

智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式,从而降低交通风险、提高通行效率. 然而,数据利用过程中的隐私问题日益受到关注,如何在隐私保护的前提下进行算法的研究和应用是当前面临的一大挑战. 针对车辆轨迹数据分散在不同持有方且出于隐私保护无法共享数据的背景,利用差分隐私联邦学习框架来构建序列自编码网络提取轨迹序列的低维表示,并进一步利用轨迹的低维空间向量来发现不同时段下车辆的频繁路线. 提出的框架既通过本地训练避免了用户隐私数据的分享,又能通过高斯差分隐私机制防止模型信息的泄露. 该框架在真实的轨迹数据集上进行了验证,利用LSTM自编码作为嵌入学习网络,与非联邦、非差分加密的模型进行了对比分析,最后对三种得到的轨迹嵌入通过聚类分析发现该框架下学习的模型在充分尊重了隐私保护的前提下,仍然能够找出有效的频繁轨迹.