基于改进Newman快速划分算法的城市动态交通子区划分方法

城市交通网络紧密联系,交叉口、干线和交通子区存在复杂关联性。从复杂系统角度提出一种基于Newman快速划分算法(Fast Newman, FN)的控制子区划分方法。首先,考虑城市道路网络拓扑结构复杂性,根据相邻交叉口的交叉口间距、路段交通流量、车流离散特性、交通流速度、车流密度等分析交叉口关联性,建立综合关联度计算模型;其次,将交叉口关联性引入到FN算法中,基于改进的Newman快速划分算法对路网控制子区进行划分;最后,通过实际路网,进行模型验证。结果表明：该子区动态划分方法有效考虑路网拓扑结构复杂性,更符合实际交通流特性,对城市区域路网子区划分更加合理。     

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。