车间间距分布规律的研究

以我国混合车流作为高等级公路交通流的基本构成，分析了混合车流车型跟驶序列组合的概率；采用计算机模拟手段，得到了车头时距阈值与速度关系、不同跟车序列最小车头间距、车头间距与随机度关系和车头间距与流量关系；并通过随机度参数将微观和宏观参数整合为一体。     

混合车流交通流特性分析

混合车流基本交通流特性描述是混合车流理论研究的基础。分析了未来我国高等级公路车型结构、界定混合车流研究的合理范围;提出描述混合车流运动自由度的随机度和相互影响的粘度两个基本概念;通过理论计算和实地测定得到混合车流的速度模型和堵塞密度。     

基于改进优化速度函数的跟驰模型研究

为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导,结果表明,改进的优化速度函数能更好地描述车辆跟驰中微观和宏观交通参数之间的关系.最后对基于两种函数的全速度差跟驰模型进行了数值模拟,结果表明,基于改进的优化速度函数的跟驰模型具有更好的稳定性.     

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象

用密度-流量关系模型解释交通流量陡降现象．为了解释交通流量陡降现象,提取了车头间距和驾驶员反应时间等驾驶行为共性参数．利用这些共性参数,建立了车流-回波速度、速度．密度和密度．流量关系模型．根据驾驶员在加速和减速时反应时间,计算了回波速度和密度-流量关系．计算结果表明,随驾驶员反应时间减少,回波速度峰值减小,流量峰值增大．驾驶员反应时间的变化是产生流量陡降现象的根本原因．     

城市快速路单车道车头间距的研究

为了研究城市快速路不同车型在单车道自由流状态下车头间距分布现象,文章基于交通调查和系统数据采集的方法,通过统计分析解析了城市快速路单车道自由流车头间距分布规律,得出了自由流状态下城市快速路单车道车头间距符合负值数分布,不同车型之间的车头间距分布也不同的结论.利用数理统计的方法对实测数据进行分析处理,分析当前车为小汽车、后车为出租车时,车头间距较大;而前车为出租车、后车为小汽车时,车头间距较小,车头间距与流量成反比关系.     

公交影响条件下基于交通波理论的排队研究

以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

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以交通波理论为指导,以平面信号交叉口为分析对象,重点研究了公交影响条件下单机动车道的排队过程. 结合不同车型机动车混合行驶的特点,通过引入不同车型间的饱和车头时距值并对其进行统计分析,刻画信号周期内交通波的传递情况,探讨了车流平均饱和车头时距和排队消散密度的变化规律,改进了传统的交通波排队模型. 基于北京四道口信号交叉口的实际交通情况,结合通调查结果和MATLAB程序计算结果,对模型进行参数标定和有效性验证,得到相关评价指标及其变化规律. 研究发现,交通波理论在公交车－小汽车混合车流的排队问题研究中,具有较强的适用性;另外,研究饱和车头时距值的变化规律有利于更加准确地刻画排队过程中交通波的传递行为.     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

无信号交叉口通行能力

以可接受间隙理论为基础，利用概率分析方法，对由多种车型组成的混合车流进行了分析，在无控交叉口主路车流车头时距服从二阶Erlang分布条件下，建立了支路多车型混合车流的通行能力模型，发展了无控交叉口的混合车流通行能力理论，通过实例分析，并与其他模型比较，本模型计算结果更接近实际情况，相对误差只有16．6％。     

基于OVM模型的交通流混沌研究

研究基于OVM模型的交通流混沌问题。用Matlab结合C 语言编写OVM模型的仿真程序来产生交通流时间序列。在一定的参数组合下,仿真研究交通流车队中不同序号的前后车辆之间的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距变化过程的变化曲线并利用小数据量方法计算Lyapunov指数,证明了基于OVM模型产生的交通流中存在着混沌现象。讨论模型参数和仿真试验参数对该理论交通流运动状态的影响,给出相应的仿真研究结果,得出对于研究与应用交通流理论有益的结论。     

基于自适应临界状态的交通流运营安全评价

考虑实际交通流中车辆驾驶员的主观能动性,改进交通冲突技术机械式假设的不足,提出交通流自适应临界状态概念.构建车速差、减速度差和行程时间差等3个模型,量化交通流运营状态的自适应能力.以安全车头时距和实际车头时距的差值,评价实时交通流运营安全性.通过实验分析,结果表明基于自适应临界状态的运营风险与历史事故数之间存在良好的相关性.     

基于头车疏解车距的混合交通信号交叉口通行能力研究

头车疏解车距(The First Discharge Headway)是绿灯开始后到第一辆机动车启动并通过停车线的时间.本文分析了混合交通信号交叉口不同车道交通流的车型比例和干扰比例,结果表明,左转车道的小型车比例和受到的干扰次数高于直行车道.随后利用Logistic模型、Compertz模型、Logsitic模型分别...     

CACC 车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

CACC车头时距与混合交通流稳定性的解析关系

研究协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control，CACC)车头时距对不同CACC比例下混合交通流稳定性的影响关系，进而为CACC车头时距设计提供参考. 应用优化速度模型(Optimal Velocity Model，OVM)作为手动车辆的跟驰模型，PATH真车实验标定的模型作为CACC车辆的跟驰模型. 基于传递函数理论，推导混合交通流稳定性判别条件，计算关于CACC比例与平衡态速度的混合交通流稳定域. 分析混合交通流在任意速度下稳定所需满足的临界CACC比例与CACC车头时距的解析关系，提出随CACC比例增加的可变 CACC车头时距设计策略，并通过数值仿真实验验证所提可变CACC车头时距策略的正确性. 研究结果表明：在所提可变CACC车头时距策略下，CACC车头时距随CACC比例增加而逐渐降低，避免取值较大影响混合交通流通行能力的提升；当CACC比例大于35%时，混合交通流在任意速度下稳定.研究结果可为大规模CACC真车实验的实施提供理论设计参考.     

面向高速公路混合交通流的车辆协同合流策略

为提高高速公路匝道合流区的运行效率、减少交通事故的发生,面向网联自动驾驶车辆(Connected and Automated Vehicles, CAV)与人工驾驶车辆(Human Driven Vehicles, HDV)混行的交通场景,提出高速公路匝道分层协作合流框架,该框架集成合流序列调度算法和协作合流算法,并根据车辆类型与车辆状态进行实时调整。首先,提出一种基于启发式规则的高速公路合流序列实时调度算法,优化合流区车辆的合流顺序,解决了传统固定合流序列无法适应HDV驾驶行为随机扰动的问题。然后,根据合流序列调度算法及当前车辆位置,判断协作合流的车辆组及其车辆类型,分别建立CAV-CAV、CAV-HDV和HDV-HDV的协作合流控制算法。通过试验仿真发现：相较于无控制情况和“先进先出”策略,总延误分别降低了21.66%、39.88%;协作控制区长度对燃油经济性存在一定影响,能耗随着距离的增加而减小,并存在一个最小值,即300 m,到达该值后能耗将逐渐增大;车辆之间车头时距的增加,对减小车辆能耗存在一定的影响。其中,HDV之间车头时距的影响大于CAV之间车头时距的影响。     

车头间距与高速公路交通流混沌

为了分析交通流混沌的转化机理，探讨了车头间距与高速公路交通流混沌的关系．提出了一种快速判别交通流混沌的最大李雅普诺夫指数改进算法，并用此改进算法和功率谱法研究了高速公路实测交通流的混沌问题，绘制了实测交通流的功率谱曲线．通过分析功率谱曲线，可以明显地观察到交通流频谱出现了噪声和宽峰的变化；用最大李雅普诺夫指数改进算法计算实测交通流的最大李雅普诺夫指数，结果表明，高速公路实测交通流中存在混沌现象．研究表明，车头间距的变化是交通流混沌现象产生的根本原因．     

对角匝道设置的交通量条件

为了得到设置对角匝道时须满足的交通量条件,分析了合流区主路外车道的车头时距分布,利用间隙接受理论和分段积分法,建立了对角匝道驶入主路的适应交通量模型。然后考虑驶入对角匝道的右转交通量及其车头时距分布,利用间隙接受理论,建立了驶入对角匝道的左转车流的适应交通量模型,并得到了驶入对角匝道的左右转车流的约束条件。分析结果表明:对角匝道设置的交通量条件与主路交通量、匝道交通量、加速车道长度、合流区外侧车道车头时距的区间分布状况、汇合车辆的临界间隙和随车时距以及驶入对角匝道的左右转交通量有关。     

智能网联卡车车队混合流通行能力分析方法

智能网联卡车车队有望成为网联自动驾驶率先应用的场景之一，本文针对智能网联卡车车队混合交通流通行能力开展研究。首先，以智能网联卡车车队、人工驾驶卡车及人工驾驶小汽车构成的随机混合交通流为研究对象，考虑智能网联卡车车队规模空间分布特征，分析混合交通流中10种跟驰行为类型，理论推导其概率表达式，进而构建智能网联卡车车队混合交通流通行能力的通用性分析方法。然后，考虑实际交通流运行中卡车分布的随机性，将智能网联卡车车队混合交通流分为优势流、随机流和劣势流3种态势，以此提升混合交通流通行能力分析方法的普适性。最后，选择实测数据标定的跟驰模型进行案例分析，验证理论分析方法的有效性。研究结果表明：智能网联卡车比例提高或其车队规模增大均有利于3种态势混合交通流中车辆转换系数及相对熵的减小，从而可有效提升混合交通流通行能力。不同智能网联卡车比例条件下，智能网联卡车车队随机分布最优车队规模为2~4辆，同时，优势流、随机流和劣势流3种混合交通流通行能力依次递减。研究结果揭示了智能网联卡车车队混合交通流通行能力提升的内在机理，为未来智能网联卡车车队的运营管理提供方法支撑。     

CACC车辆跟驰建模及混合交通流分析

建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型,并分析不同CACC比例下的混合交通流通行能力,尾部碰撞安全及交通排放.考虑车辆期望车头间距随速度动态变化的交通流特性,建立基于非线性动态车头间距策略的CACC跟驰模型,推导不同CACC比例下的混合交通流基本图模型,分析CACC提高通行能力的交通流运行机理.设计高速公路上匝道瓶颈数值仿真实验,评估不同CACC比例下的车辆尾部碰撞安全隐患,以及油耗、CO、HC、NOx的排放.研究结果表明,本文建立的CACC模型能够在交通流速度基本不变的情况下,以较高的交通流密度显著提升通行能力,同时有利于车辆尾部碰撞安全风险及交通排放的降低.