基于分子跟驰特性的交通流稳定性分析

交通流稳定性分析是研究交通堵塞、交通事故和交通流特性的基础,对于提高车辆行驶的安全性和道路通行能力等方面的研究都具有重要的现实意义.首先基于分子动力学理论,考虑前导车的行为变化以及外界环境变化等因素,对处于理想状态下的稳态车队进行了分析.然后采用微扰法从微观和宏观方面对交通流进行了稳定性分析,建立了基于需求安全距离的微扰跟驰模型.最后应用Matlab对微扰法研究结论进行了数值仿真分析.结果表明,当处于平衡状态的车队中的某车辆受到微扰后,车队能否在波动后恢复稳定状态与驾驶员反应强度系数的取值大小有关.     

自然交通流的跟驰特性研究

在大量实际观测交通流数据的基础上，在研究跟驰车辆表现出的运行特性基础上，本文提出一种基于跟驰特性的车型分类新方法，数据分析表明，将自然交通流中的车辆划分为大型车和小型车就可以刻画出自然交通中不同车型所产生的影响，在此基础上，深入分析了小型车和大型车的分别作为前导车与后随车的跟驰特性，探讨了车型对驾驶员选择跟驰间隔所产生的物理与心理影响因素，并对车速的影响进行了分析。     

基于模糊推断的车辆跟驰模型

在微观交通流模拟中，由于驾驶行为的不确定性，难以建立精确模型。在模糊推断的基础上，以直接自然的语言描述驾驶行为准则，提出了车辆跟驰模型。     

基于神经网络的模糊推理车辆跟驰模型

根据BP神经网络自学习的特点，通过训练使模糊变量和隶属函数隐含在网络内部，并用模糊逻辑推理模拟驾驶员对车辆进行控制的过程，可以使模型更接近于真实的跟驰行为，最后用该模型进行了仿真，证明其可行性。     

基于自然驾驶数据的跨江大桥小客车跟驰特性研究

为明确跨江大桥的跟驰行为特征以及驾驶模式,在重庆菜园坝大桥展开了30位被试的小客车实车驾驶试验,使用华测航姿测量系统和前视碰撞预警系统Mobileye 630采集自然驾驶状态下汽车的连续行驶速度、车头时距和车头间距等数据。通过筛选得到了725条有效跟驰轨迹数据,对比分析发现跨江大桥与城市一般道路的跟驰行为存在一定差异性,明确了菜园坝大桥车头时距和车头间距的分布特征,并且对强跟驰(小于1.6 s)、过渡区间(1.6~2.6 s之间)以及弱跟驰(大于2.6 s)3种跟驰状态和驾驶人性别差异下的跟驰数据进行了分析。结果表明:桥梁段车头时距分布集中在1.6 s处,车头间距分布集中在18 m处;超过1/3的跟驰轨迹处于强跟驰状态,此状态下前车驾驶行为对跟驰车辆具有较强制约性;当车辆处于弱跟驰状态时,前车对于后车的约束性会随车头时距的增大而快速降低;过渡区间的设立更好地揭示了强/弱跟驰状态之间的转变并不是只有一个临界值,而是存在一个转换过程,并且其间车辆跟驰特性的变化与驾驶人本身的操作行为存在较大关联;驾驶人的性别差异对跟驰距离几乎没有影响,但男性驾驶人往往会采取更加冒险的驾驶行为,平均车头时距、车头间距以及相对速度均高于女性驾驶人。     

基于神经网络的车辆跟驰模型的建立

车辆跟驰是一种难以操作的驾驶行为，驾驶员必须同时考虑许多因素。本文应用神经网络模拟无车道变换行为的单一车道车辆跟驰行为（加、减速，不动作）。神经网络的自学习特点，使得神经网络模型能把驾驶员周围的各种信息并行结合起来产生可靠的模拟结果。     

基于模糊模型的跟驰车流特性研究

针对有关车辆跟随的传统车流跟驰理论存在的许多不足,分析了跟驰模型存在的问题,提出采用模糊模型来建立局部车流跟随模型,并针对隐性知识问题,提出了采用输入-输出数据对来设计模糊规则,应用权重来解决规则冲突问题并简化规则库.通过实例验证了模糊模型较之跟驰模型的优势.证明模糊模型更能有效地模拟真实的局部车流模型,其将对车辆避撞预警的研究提供理论上的参考价值.     

基于期望间距的车辆跟驰模型的建立

以“期望间距”为基准参理，考虑驾驶员的心理和生理因素，建立了车辆跟驰模型，为研究驾驶行为提供了一种新的思路。     

混合神经网络跟驰模型的建立

将混合神经网络模型(CNNM)应用于跟驰模型的建立。进行基于车载高精度GPS的跟驰试验设计,并结合试验数据,介绍模型建立的原理和过程。分别建立基于BP神经网络和基于径向基神经网络的跟驰模型,并应用于混合神经网络跟驰模型的建立。模型通过实测数据对混合模型的信用值进行调整,从而组合得到较高的精确度。通过对预测效果的比较,可以发现混合神经网络跟驰模型可以取得比单一神经网络模型更好的预测效果。     

基于城市主干路交通流数据的跟驰模型标定

根据某种机理建立的交通流模型需要通过模型标定和验证后才能具体应用到实际中.通过采用视频处理技术,对陕西省西安市二环主干路和浙江省舟山市昌洲大道上上下高峰时期内的车辆微观运动录像进行技术处理,提取得到了包括位移、速度和加速度的车辆微观运动轨迹数据.根据这些交通流数据,采用Levnberg-Marquardt算法,分别对跟驰理论中2个典型的跟驰模型,即惯性模型中的敏感系数、安全时间间隔、最小安全车间距、允许速度和智能驾驶人模型中的理想速度、安全时间间隔、静止安全距离、启步加速度和舒适加速度进行了标定和验证.针对惯性模型,当允许速度大于实际速度时,位移均方差和速度均方差的平均值分别为2.8m和0.58 m/s,当允许速度小于实际速度时,位移均方差和速度均方差的平均值分别为2.22m和0.49 m/s;针对智能驾驶人模型,利用早、中、晚3组数据进行标定,得到的位移均方差和速度均方差的平均值分别为0.12m和0.10 m/s,0.07m和0.10 m/s,0.75m和0.27 m/s.因此,惯性模型与智能驾驶人模型都可用于描述城市主干路近饱和状态(即跟随车辆的最大速度远小于允许速度的行驶状态)下的车辆跟驰行为,而且当智能驾驶人模型中的加速度指数取较大的值时,它较前者更为适合.     

基于自适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型.针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统(ANFIS)建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练.最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真.结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值.     

基于最小安全距离的车辆跟驰模型研究

在传统的基于车头时距的安全距离模型和基于制动过程的安全距离模型的研究基础上,针对前导车分别处于静止、匀速和匀减速等不同行驶状态,相应地建立了单车道跟驰状态下跟随车与前导车不发生追尾碰撞的最小安全距离模型,并充分考虑了车辆制动过程中减速度渐变的过程,避免了以往模型中采用制动减速度突变的问题。最后,通过M atlab仿真系统对改进模型和传统模型进行了同等条件下的仿真,仿真数据从理论上验证了改进模型能够很好地解决传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题,可为今后研究跟驰模型提供一定的参考。     

基于改进跟驰模型的混合车辆编队研究

现有的车辆编队控制研究多基于全智能网联环境,不适用于智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle, CAV)与人工驾驶汽车(Human-Driven Vehicles, HDV)组成的混合交通场景,因此以混合交通环境下CAV和HDV组成的车辆编队为研究对象,引入头车及前车、后方HDV信息,提出一种改进的智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)。为更贴合驾驶员的操作行为,缓解优化速度模型(Optimal Velocity Model, OVM)受前车影响产生的速度波动,通过引入驾驶员误差,对OVM模型进行改进。为验证模型的有效性,分别对以上改进进行仿真对比分析,结果表明改进后的IDM模型和OVM模型组成的混合车辆编队在速度响应时间、跟驰间距、油耗、安全性、稳定性等性能方面得到明显改善。     

基于车辆个体行为的交通流跟驰模型研究

用改变参数取值的方法来将个体差异这一重要思想引入跟驰模型,实现对FVD(全速度差)模型的优化,对模拟交通情况和优化交通管理有积极意义.研究实现了驾驶员行为的个性化描述,采用敏感程度的概念并用一个标准正态分布中的取值表示,分析了个性化行为和模型参数的联系,实现了模型的优化和优化后模型对启动车流和稠密交通流扰动传播的数值模拟.     

网联车对抗神经网络跟驰模型

针对当前混行交通流场景下网联车对前车速度变化的实时性、安全性和车队稳定性较差的状况,提出一种由生成模型和辨别模型构成的网联车生成式对抗网络车辆跟驰模型(GANVFM).其中,生成模型提取跟驰参数中的前车速度、跟驰车速和相对车距计算生成加速度;辨别模型对生成模型生成的加速度参数进行相似度计算,并通过更新函数加以更新.采用...     

信号交叉口集聚车辆跟驰模型

为验证优化速度模型和广义力模型在模拟信号交叉口停车跟驰行为方面的适应性,在试验分析基础上提出考虑信号灯作用的跟驰模型,分别基于现有优化速度模型和广义力模型构建模拟系统对信号交叉口的停车跟驰行为进行仿真,分析其存在的问题及原因;采用实测数据标定广义力模型的参数,分析标定后模型的适应性;通过试验分析构建信号交叉口停车跟驰模型需考虑的因素并构建1个新的跟驰模型。结果表明:现有优化速度模型不适合描述信号交叉口的停车跟驰行为;重新标定的广义力模型仍存在倒车问题;新提出的跟驰模型能够避免倒车问题且能够很好地拟合实测数据。     

基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立

基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。     

基于车车通讯的队列自动跟驰横向耦合模型

为提高队列自动跟驰的横向耦合性,提出了基于车车通讯、结合前车实时航行路径的队列自动跟驰横向耦合模型.首先,利用3次均匀B-样条曲线进行均等内插和平滑化处理,建立后车目标路径;其次,利用全局探索理论设计目标路径点的探索方法;然后,通过判别后车实时位置所处的目标区间,解算后车速度矢量;最后,建立包括横向位移偏差和横向航向角...     

基于白适应神经模糊推理系统的跟驰模型研究

由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型。针对这一问题,应用自适应模糊神经推理系统（ANFIS）建立跟驰模型,以跟随车与前车速度差及行车间距为输入量、跟随车的加速度为输出量,建立25条模糊推理规则,将模糊推理规则产生的数据作为车辆跟驰ANFIS模型的训练数据,并利用MATLAB编程对其进行训练。最后,设计了基于车载高精度GPS的跟驰试验,并结合试验数据分别对自适应模糊神经推理系统跟驰模型和传统跟驰模型进行仿真。结果表明,前者输出的跟驰车辆加速度值更接近于真实值。     

基于自然驾驶数据的高速公路跟驰模型参数标定

为了研究中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为特征,从上海自然驾驶研究试验数据库中提取48位驾驶人在高速公路上的跟驰事件并进行特征分析。利用自动化筛选准则及人工验证方式提取1 548个有效事件,选取后车车速与车头间距为性能指标,其均方根百分比误差之和为目标函数,利用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery模型、GIPPS模型、智能驾驶人模型、全速度差模型和Wiedemann模型进行参数标定及效果验证。基于误差、碰撞及后退等异常情况出现次数等比较其表现性。研究结果表明：不同模型对中国驾驶人的适应性不同,智能驾驶人模型具有最小的误差和误差标准差,更加适合仿真中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路环境特征的跟驰模型具有重要价值。