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.     

智能网联环境下管理车道设置策略与影响因素分析

为探索人工驾驶车辆（human driven vehicle,HDV）与自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicle,CAV）构成的新型混合交通流的运行规律,研究不同管理车道设置策略对城市快速路新型混合交通流产生的影响。首先,基于不同种类车辆间跟驰与专用道选择概率间的耦合关系,定量描述了不同管理车道设置策略条件下快速路通行能力演变机理。基于此,利用SUMO仿真平台分析了新型混合交通流条件下车辆延误的变化规律。最后,通过对车辆换道类型与换道间隙分析,研究了不同管理车道设置策略对交通流车辆间碰撞风险的影响。结果表明:CAV渗透率低于30%或大于80%,且只限制HDV在普通车道通行时,通行能力最大;CAV渗透率介于30%~80%之间,应考虑设置公交和CAV专用车道;设置公交和CAV专用车道但不限制其通行路权时,路段平均延误最小且几乎不受CAV渗透率的影响;当只为CAV或多乘员车辆（high-occupancy vehicle,HOV）设置管理车道时,会增加车辆碰撞风险。这说明CAV渗透率是建立合理的管理车道设置策略的重要参考因素,CAV渗透率对设置管理车道路段的通行能力有很大影响,而路段平均延误和交通流车辆间碰撞风险则更受管理车道设置策略的影响。     

三车道有管理元胞自动机交通流模型的研究

在三车道元胞自动机交通流模型的基础上,将第1车道规定为超车道,对超车道上车辆换道进行管理,提出了一种三车道有管理元胞自动机交通流模型.并分析了车辆减速概率、换道概率对交通流的影响,结果表明,对超车道上车辆进行管理,并没有改变系统的交通流特性,而是增加车辆驾驶的安全性.     

基于双五次多项式的智能汽车换道路径规划研究

快速准确地进行换道路径规划、有效跟踪期望路径以及换道过程中保持车辆的操纵稳定性,是保障智能汽车主动安全的核心技术.针对智能汽车主动换道过程中的路径规划问题,引入中转位置,提出基于双五次多项式的路径规划策略,以提高换道路径的平滑性,保证车辆换道安全性,满足换道实时性要求.对主动换道场景进行分析,确定换道初始及目标位置;基于车辆换道过程中的临界碰撞点,提出双五次多项式换道路径规划策略;建立联合仿真模型,针对不同道路状态进行主动换道仿真试验.结果表明：由于引入了中转点,利用双五次多项式规划方法得到的换道路径在临界碰撞状态前有更明显的侧向位移,能避开前方障碍车保证了换道安全性;换道中转位置处车辆最大侧向加速度不超过2 m/s²,保证了换道过程中车辆操纵稳定性;在干燥路面与湿润路面工况下,换道所需纵向安全距离减小20 m左右,保障了换道过程的纵向碰撞的安全性.研究结果可以为智能汽车主动换道路径规划提供理论及实践依据.     

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。     

Operation reliability for on-ramp junction of urban freeway

A disorder situation of traffic operation always appears in on-ramp junction area of urban freeway, because the operation action for vehicles presents the weaving condition, especially for different vehicle types. Based on the analysis on the cellular automata theory, and combining with on-site survey data, several key parameters were defined, namely, cellular length, cellular speed, cellular acceleration, updating time interval. In addition, cellular acceleration rule, cellular deceleration rule, random rule, lane-changing rule and other micro-simulation rules were set, and cellular automaton micro-simulation model was set up. Further-more, a micro-simulation module was developed for traffic operation actions of on-ramp junction with Matlab toolbox. Finally, a simulation experiment for traffic operation reliability was done with this micro-simulation module, and the situation of change for on-ramp junction area was obtained under the conditions of different mainline design speed, acceleration lane length, vehicle generation probability and lane-changing probability. The results show that operation reliability for on-ramp junction is determined by the parameters of the probability of vehicle generation and the length of acceleration lane, especially for on-ramp.     

基于CART改进模型的驾驶员路径选择行为估计方法

针对目前驾驶员路径选择估计精度不高的问题,考虑地区、城镇类型、性别、年龄、是否已婚、学历、职业、是否从事全职工作、收入水平、交通拥挤程度、排队长度、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、替代路径节省时间等多方面因素,设计了一个驾驶员路径选择行为调查方案,并对驾驶员群体开展了网上调查.利用Logit模型及Probit模型分析了驾驶员路径选择行为的影响因素,得到性别、年龄、是否从事全职工作、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、道路拥挤程度等因素的影响显著.利用改进的分类树(classification and regression tree,CART)模型设计了驾驶员路径选择行为估计模型,重点针对驾驶员路径选择行为的特点对传统CART模型的递归划分与剪枝2个主要算法进行了改进研究.样本测试结果表明:模型的估计精度可达82%,相比现有模型的估计精度至少提高了6%.研究成果可为交通诱导方案的制定提供有效的技术支持.     

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.     

驾驶员车道变换行为视点转移特性研究

针对驾驶员车道变换过程中行为视点转移行为特性较难定量研究的问题,为了揭示驾驶员车道变换行为的视点特性规律,组织了大规模的交通调查,分别以私家车、出租车、市内公交车、市内电车、市内班车、市郊公交车驾驶员为调查对象,采用数码摄像和人工调查相配合的方式,获取驾驶员车道变换行为决策和执行阶段视点的转移数,依据数学统计分析方法,研究了车道变换行程中两注视点的分布规律特征,并分类给出了特性分析结果,揭示了车道变换行为过程中驾驶员视点的变化规律,成果可应用于车道变换辅助驾驶设备的安装和布局.     

智能网联混行环境下交叉口时空资源配置优化

在网联自动车辆（CAVs）与人工驾驶车辆混行环境下,构建混合整数线性规划（MILP）模型,以优化交叉口时空资源配置. 该模型以交叉口通行能力最大化为目标,约束条件主要包括车道渠化、流量分配和信号配时等相关约束. 以典型四车道十字交叉口为例,在网联自动车不同驾驶行为和不同渗透比例的条件下,优化交叉口渠化方案和信号配时方案. 结果表明,随着网联自动车占比和跟驰行为的改变,交叉口最优渠化方案和信号配时方案须相应调整. 网联自动车占比增大和跟车时距减小,均有利于提高交叉口的通行能力,且当网联自动车跟车时距不受前车类型的影响时,交叉口通行能力提高更多.     

考虑路内停车的元胞自动机交通流模型

为了研究路内停车对路段交通的影响,针对路内停车条件下车辆行为过程分别建立相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了路内停车条件下交通相变特性。研究结果表明,在双向双车道有路内停车路段中,车辆换道至对向车道概率的增加导致路段交通流密度较低时也能发生阻塞;路段交通流密度增大使对向交通阻塞概率增加,而待停车概率增大导致路段交通流平均速度降低的同时未必使对向交通阻塞概率增加。     

势能场影响区域车辆交互速度变化模型

为定量分析交通流中车辆间的交互影响,开展了主干路车辆交互速度变化模型研究,通过类比势能场理论中的引力和斥力,界定了势能场影响区域的概念,将目标车运行时与周围车辆的吸引和排斥作用归结为势能场影响区域交互面积的变化,提出考虑势能场影响区域的车辆交互分析方法,建立了目标车速度变化量与势能场影响区域交互面积的线性模型. 采用P3-DT北斗高精度定位测向机采集车辆坐标和速度,标定模型参数. 用该模型计算目标车速度变化量,并与实测数据进行对比. 结果表明:模型计算值与实际值之间的误差小于15%,车道变换时间越短,目标车与目标车道后方车辆间的交互作用越明显,后车的减速操作越迅速,验证了模型的有效性. 该模型将传统微观交通流分析中的车速与车辆间距两大因素归一为势能场影响区域交互面积,可为微观交通流中的多车交互研究提供方法,并为自动驾驶车辆提供速度控制策略.     

基于元胞传输模型的区域疏散动态交通分配

为制定合理、高效的灾害条件下区域疏散交通管理与规划方案,针对道路交通应急区域疏散的动态交通分配问题进行研究.首先,采用元胞传输理论和单终点疏散方法,建立了元胞-连接桥疏散路网模型,进而以系统疏散出行时间最短为目标函数,以元胞流量守恒和流量传播等为约束条件,构建了区域疏散动态交通分配线性规划模型.对该模型的求解可以得到系统最优疏散出行时间、疏散清空时间、分阶段疏散优先权分配方案、交叉口车流诱导方案以及疏散者终点选择和路径选择最优方案.案例分析的结果表明,该模型即能够满足大规模疏散路网建模的需求,同时又能恰当地反映疏散交通流的动态特性.     

基于运行分析法的信号交叉口配时研究

以锦州市人民街—延安路信号交叉口为研究对象,调查了该交叉口现有的交通信号配时参数及早高峰期间各进口道的交通量,采用运行分析法研究了该交叉口的合理信号配时方案,并对该交叉口信号配时方案的可行性进行了分析。给出了4个相位的绿灯时间,调整后,该交叉口关键车道组的v/C比及整个交叉口的极限比均小于1.0。     

城市快速路匝道调节与动态速度引导的协同策略

介绍了入口匝道调节和主线动态速度引导的基本方法,提出了二者协同运作的控制策略,分析了速度引导下的快速路交通流模型,并建立了以主线服务流率最大和匝道排队延误最小为目标的匝道调节与速度引导的协同函数,通过VISSIM软件进行了协同策略的模拟试验。对比结果表明,通过对主线进行预案速度引导、然后计算匝道调节率的方法可以增加主线实际通行能力10％以上,节约路线平均行程时间30％以上。     

机动车出行者出发时间选择的影响因素

采用陈述偏好(Stated preference survey,SP)调查法获取机动车出行者的出行行为数据,利用混合Logit模型建立了总体对象和典型对象出发时间选择行为模型。采用不同范围的出行行为数据对模型进行验证,结果表明:出行者的社会经济特性、预计的出行延误信息、对路网的熟悉程度、天气状况信息、交通信息的质量以及出行目的是影响出行者改变出发时间的主要因素,总体对象和典型对象模型存在一定的差异。研究结果揭示了交通信息在不同环境中对出发时间选择行为的影响不同,从而可以为交通信息发布方法和策略的确定提供依据。     

基于元胞自动机的基本路段行程时间研究

以城市基本路段上的行程时间为研究对象,研究了多车道、含渠化区、信号控制影响下的行程时间.通过对驾驶员基本移动规则、换道特性、信号控制反应的描述,基于NaSch模型建立了基本路段上的元胞自动机模型CAUB,并利用CAUB对行程时间进行了研究.结果表明,基本路段上的行程时间与流量和信号设置有关,也同转向流量比例有关,且呈现突变的特性.     

路内停车影响下非机动车流速度模型Symbol`@@

为解析设置于物理分隔非机动车道的路内停车对非机动车交通运行的影响,将行程时间比拟成生存分析中持续期,构建基于风险持续期模型的非机动车流行程时间和速度模型;提炼和筛选表征路内停车影响的因素,包括非机动车道有效宽度、驶入和驶出事件数、时间障碍率、电动自行车和自行车流量等作为协变量,纳入到模型当中,并利用实测数据标定模型参数. 结果表明：模型估计的速度分布特征量化表征了路内停车相关因素的影响效应,模型具有较好拟合优度和预测效果;驶入和驶出事件数、自行车所占比例和时间障碍率对速度具有负效应影响;而非机动车道有效宽度对速度具有正效应影响,随着有效宽度的增加,非机动车流速度降低的风险减小.     

基于控制系数的交通信号动态配时研究

为缓解城市路口处的交通拥挤状况,针对路口多相位交通流建立一种实时动态模型,提出一种基于控制系数的交通信号配时方法。用随机的交通流数据模拟路口各个车道上监测到的车辆数目,在以各个相位对应车道上的车辆数目按照比例分配相位时间的基础上,提出车辆资源竞争公平性问题,引入控制系数,以最大通行能力为路口模型控制性能指标,进行周期信号灯配时的仿真。仿真结果表明,此方法比定时控制方法提高了1.7%的通行率,对于路口的信号控制是行之有效的。     

城市主干道公交专用道设置交通条件研究

论文就城市主干道公交专用道设置中公交流量条件进行较为系统的研究,提出设置公交专用道的公交流量判断标准.论文将城市主干道路段分为纯路段、公交站点影响路段和交叉口影响路段.对于纯路段设置专用道的公交流量比例,论文结合路阻函数模型以路段人均出行时耗最小为目标建立模型求解设置专用道的最佳公交流量比例,并给出了不同车道数和交通量条件下的最佳流量比例值;对于交叉口设置专用道的公交流量比例,论文结合交叉口停车延误公式以人均延误最小为目标建立模型求解设置专用道的最佳公交流量比例,并给出了不同进口道数量、交通量条件和典型信号配时条件下设置专用道的最佳公交流量比例.