安全变道概率条件下高速公路立交最小净距研究

为探究安全变道概率条件下高速公路立交最小净距,将相邻立交净间距分为向内侧变道段、标志识别段和向外侧变道段3部分。结合动力学和速度一致性原理,分析安全变道时的临界车头间距;运用概率论和交通流理论研究车辆变道概率组合特性。综合考虑车道数、服务交通量、设计速度和限制速度等条件,建立高速公路立交净距与安全变道概率关系模型。研究表明,安全变道概率阈值为0.95时,一级服务水平下不同车道数和设计速度的高速公路立交最小安全净距分别为:1 800 m(2,3车道,100 km/h)、2 200 m(2,3车道,120 km/h)、2 350 m(4车道,120 km/h),安全变道概率随立交净距的增大而呈阶梯型增长。     

交叉口直行车辆出口车道选择行为的贝叶斯网络模型构建

为揭示交叉口车道的布设、交通流量、车辆所在时空位置等要素对直行车辆出口车道选择行为的影响，保障直行车流运行安全，运用专家知识和相关性分析确定了由最内侧直行车道中线偏移角、进口车道位置等10个影响因素组成的贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)结构，采用数据驱动法进行了参数学习，建立了直行出口车道选择BN模型。经验证，模型的平均绝对偏差(Mean Absolute Error, MAE)、均方根误差(Root Mean Square Deviation, RMSE)分别为4.37%、4.96%,具有良好的精度。应用正向推理得到：影响直行出口车道选择的主要因素是进口车道位置、进出口车道数量匹配性、进出口车道选择不匹配比例、最内侧车道中线偏移角；引入情景分析法可有效预测进口车道平均流量等不同影响因素组合波动时出口车道利用率的变化，如直行车辆由最内侧进口车道驶入直行最内侧车道中线左偏移角为2°～4°的交叉口，在直行车流为>600～900辆/(h·道)、绿色信号倒数(Green Signal Countdown Display, GSCD)显示到达的条件下，选择最内侧出口道...     

交通管理政策对车辆不合作变道行为的影响

为研究交通管理政策对车辆不合作变道行为的影响,建立车辆变道不合作行为的系统动力学(SD)假设性模型,包括人、车、道路、环境、及交通管理政策等子系统;以实际调研数据为基础,采用AMOS软件进行假设性模型模的可行性分析;构建完整的车辆不合作变道行为SD模型;用SD分析软件VENSIM对该模型进行仿真,并探寻系统内各因素对车辆不合作变道行为产生的动态影响序列。结果表明:通过调控不同的交通安全政策,包括执法力度、及时执法率、安全检查人员数量与培训人员的学习能力,人、车、道路、环境等子系统出现对应的反馈调节,可以不同程度消弱车辆不合作变道行为;在各因素的交互作用下,不合作变道行为演化过程有若干个阶段。     

高速公路换道行为的频谱结构识别及分类

为提高高速公路出口换道车辆与主流车辆之间安全性，以驾驶行为功率谱分析为基础，进行换道识别及危险特征分类。首先，采集高速公路出口车辆车头时距、速度、加速度特征数据，从车辆行驶横向、纵向运行方向计算碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),以得到危险冲突与一般冲突发生概率。其次，基于特征参数划分换道过程中安全状态，根据换道车辆运动学规律，对换道行为数据抽样，同时进行频谱结构分析，在定阶为10的频谱下构建行为功率谱模型，得到碰撞安全阈值。此外，通过相关性分析得到一般冲突和严重冲突的特征量，并与实际换道数据进行匹配。最后，利用K-means聚类分析对危险行为进行分类。研究结果显示：K-means聚类分析算法的精度较高，能有效辅助交通管制措施。研究成果可为高速公路换道行为研究和高速公路出口复杂交通变化研究提供理论基础。     

考虑愤怒情绪的驾驶员换道行为博弈分析

为建立以人为中心的个性化汽车安全驾驶预警系统,提高驾驶安全性,在传统车辆换道模型的基础上,考虑驾驶员的愤怒情绪因素,通过改进传统的车辆自由换道模型,引入不完全信息动态博弈理论,构建驾驶员情绪换道博弈模型;依次计算驾驶员正常、愤怒情绪下换道2阶段过程中双方博弈收益,并通过30名被试在正常和愤怒情绪下的换道行车数据验证模型,分析换道决策博弈特征。研究表明:驾驶员的情绪因素对换道行为具有比较明显的影响,当博弈参与者中的目标车辆驾驶员处于愤怒情绪时,较正常情绪具有更高的换道频率。     

基于视频轨迹参数的边缘率减速标线驾驶行为效果评价方法

为探究边缘率减速标线对驾驶行为与交通安全的作用效果,提出了基于监控视频提取轨迹参数的实证评价方法.采用背景差法和透视变换方法对监控视频进行车辆目标提取和轨迹处理,进而提取车辆速度、加速度、车头时距、车头间距和车道偏移等行车参数;通过参数统计分析,边缘率减速标线对车速控制、跟车距离保持和车道保持都有不同程度的控制效果,但使纵向舒适性变差;为了综合评价其效果,基于层次分析法建立了边缘率标线的综合控制效果评价模型,从有效性、安全性和舒适性3个维度对减速标线进行综合评价.该方法和模型还可用于评价其他不同设计参数的减速标线.     

绿灯倒计时信号对驾驶行为的影响

为揭示绿灯倒计时信号对交叉口交通安全的影响,针对不同交通负荷与信号控制方式下的驾驶行为开展研究。选择大连市内的倒计时信号交叉口与非倒计时信号交叉口各2处,开展车辆行驶速度及不良驾驶行为调查。用数理统计方法,对比分析2类交叉口在平峰与高峰时段的车辆行驶速度特性,同时对比分析上述不同条件下闯黄灯及违规变道行为的发生数量。研究表明,绿灯倒计时信号在绿灯时间末期,会诱发一部分驾驶员加速行驶通过交叉口;绿灯倒计时信号在平峰时段对闯黄灯行为数量的影响较小,而对违规变道行为的数量有显著影响。     

未按规定导向车道行驶行为干预方法研究

为保障信号交叉口的正常交通秩序,充分遏制机动车未按规定导向车道行驶行为,亟需探究该行为的影响因素及干预方法。以北京市内4个信号交叉口处共35 h的1 666条监控视频数据为基础,对未按规定导向车道行驶行为进行定义并将其分为9类,分别对频率较高的5类未按规定导向车道行驶行为构建二元Logit模型,以确定其关键影响因素,并据此提出干预方法。结果表明,排队车辆数、大车比例、时段、车流量、照明条件等因素会不同程度地影响5类未按规定导向车道行驶行为的发生概率,其中排队车辆数及时间因素影响最为显著。在此基础上,从交通工程设施及驾驶人安全意识角度,提出优化交叉口渠化设计及信号配时、采用智能标线、强化监管力度及完善交通管控设施、加强驾驶人安全教育4种未按规定导向车道行驶行为干预方法。     

互通立交分流区交通冲突预测模型

互通立交分流区存在频繁的变换车道现象,导致交通流运行紊乱、交通冲突频发。为分析互通分流区交通安全状况,首先分析车头时距及车辆变道位置等交通流特性与交通冲突的关系,然后采用间隙接受理论判别交通冲突区间,构建基于间隙接受理论的分流区交通冲突预测模型。结果表明:车辆变道位置与交通冲突地点存在显著相关性,均位于距基准点600 m以内和减速车道的前60 m路段;交通冲突临界间隙为2.21 s,基于间隙接受理论的交通冲突区间为(2.06 s,2.31 s);分流区交通冲突预测模型预测结果与实际统计结果的相对误差在10%以下。减速车道长度以及分流比是影响交通冲突数的主要因素,可作为分流区交通安全改善方案的依据。     

多车道城市快速路交织区拥堵形成机制

为缓解日益严重的城市快速路交织区拥堵现象,重点考虑临时驶出车辆的影响,结合车辆变道安全间距、变道决策等因素,建立基于元胞自动机(CA)的多车道交织区离散模型,仿真模拟饱和状态下多车道交织区交通流演变过程,分析交织区拥堵的形成机制;通过仿真试验与实际道路交通量的比较,对模型予以初步验证。结果表明:该模型能够更加合理地重现交织区车流运行情形,常规驶出车辆与临时驶出车辆对交织区车流影响较大,其中车辆临时驶出具有突发性,对交织区系统流量干扰严重;交织区长度对其通行能力有影响,为使交织区通行能力最大化,其长度应不小于150 m。     

考虑驾驶负荷的高速公路作业区换道预测模型

为预防高速公路养护作业区车辆换道引起的交通事故,首先,开展不同车流密度的驾驶模拟对比试验,采集车辆换道位置距离过渡区末端长度、车辆换道距离和驾驶人心率数据;然后,基于试验数据,通过车辆运行轨迹和方向盘转角,定义车辆换道位置和换道距离,分析车流密度和驾驶员心率对车辆换道位置和换道距离的影响;最后,采用强迫进入变量法,构建基于车流密度和驾驶员心率的车辆换道预测模型。结果表明:车辆换道位置随车流密度的增大先增大后减小,随驾驶员心率的增大而增大;车辆换道距离随车流密度的增大先增大后减小,随驾驶员心率增大而减小。车辆换道预测模型能够预测驾驶人心率与高速公路养护作业区车辆换道的关系。     

面向驾驶行为预警的换道意图辨识模型研究

为更准确地对驾驶行为进行预警,进一步提高驾驶人换道意图的辨识准确率,借助驾驶模拟器采集数据,建立基于支持向量机(SVM)理论的换道意图辨识模型。对比分析不同人-车-路系统参数组合在换道意图和车道保持期间的差异性,选取最佳特征参数组合,运用网格和遗传算法-支持向量机(GA-SVM)寻优方法优化模型参数,并对优化模型进行验证。结果表明,以纵向加速度、方向盘转角、车辆偏离车道中心线的距离、驾驶人头部运动横坐标变化值作为表征换道意图的人-车-路系统特征参数,优化模型惩罚参数c为58.642 3、核函数参数g为222.732 6时,该模型对驾驶人换道意图的辨识准确率为90%,误警率为5%,基本实现准确辨识换道意图。     

面向换道冲突互信息的复杂交织区车辆风险识别北大核心CSCD

为提升复杂交织区行车安全性,提出了一种考虑换道冲突互信息的车辆换道风险识别方法。首先,基于无人机视频提取复杂交织区的微观换道轨迹,测算换道风险关键参数;然后,考虑换道紧邻车辆信息,聚焦于车辆换道行为的矢量性,改进拓展TTC理论,构建复杂交织区换道风险识别模型,并对换道风险的等级进行细分;最后,基于实测数据进行模型的优化与验证。结果表明,模型可有效反映汇入或汇出主线的迫切需求,描述车辆在不同位置、不同方向的换道风险差异。研究成果有助于智能网联环境下复杂交织区的车辆换道决策与轨迹优化,为交管部门制定动态预警方案提供理论支持。     

事故车辆影响下的城市三车道道路交通流仿真

为探究事故车辆对城市三车道道路交通影响机制,首先,分析考虑事故车辆的城市三车道道路交通流特征;然后,构建左车道优先且考虑主动抢道和被动抢道行为的元胞自动机交通流模型;最后;研究事故持续时间td变化时事故车辆分别位于M道和R道的城市道路交通流演化。结果表明:事故车辆会形成交通瓶颈,呈现上游车辆聚集下游车辆稀疏的时空特征,诱发交通拥堵,事故车辆对三车道交通影响明显小于两车道情形;且事故车辆位于R车道对道路交通流影响比事故车辆位于M车道更小,但这种影响的差异随进车率pe增加而减小。     

辅助驾驶中的换道决策安全研究

换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(Back Propagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。     

基于Multi-class SVM的车辆换道行为识别模型研究

自动安全换道是车辆实现无人驾驶的关键,为精确识别行驶车辆换道状态,保证行车安全,设计了一种基于多分类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine,Multiclass SVM)的车辆换道识别模型。从NGSIM数据集中选取美国101公路车辆轨迹数据进行分类处理,并将车辆换道过程划分为车辆跟驰阶段、车辆换道准备阶段和车辆换道执行阶段。采用网格搜索结合粒子群优化算法(Grid Search-PSO)对SVM模型中惩罚参数C和核参数g进行寻优标定,利用多分类支持向量机换道识别模型对样本数据进行训练和测试,模型测试精度达97.68%。研究表明,模型能够很好地识别车辆在换道过程中的行为状态,为车辆换道阶段的研究提供支持。     

高速公路小客车驾驶员变道行为研究

为提高高速公路小客车变换车道时的安全性,通过检测小客车的运行速度、驾驶员心理生理反应参数,采用随机序列函数法将驾驶员心率随机变量转变为相关函数,并应用离散的傅里叶变换方法分析驾驶员行车心率的功率谱;研究驾驶员变道行为与速度、交通量和驾驶员心理生理反应的关系,构建高速公路小客车驾驶员变道行为模型,描述驾驶员行车时的心理状态,判断其安全性。研究表明:小客车自由变道和超车变道时,驾驶员瞳孔尺寸小于5.0 mm,心率增长率小于27%,行车安全性较高;争抢变道和强行变道时,驾驶员表现为紧张甚至恐惧,容易发生误操作,安全性较差。     

变更车道有规矩

让所借车道内行驶的车辆或者行人先行突出一个“让”字,以不对被让车辆的行驶速度、方向产生影响为原则。让是指减速、停车等行为,随意改变行驶方向容易发生危险。按顺序依次行驶,不得频繁变更车道前方车辆停车排队等候或者缓慢行驶时, 变更车道常会导     

基于视频数据的城市隧道交通运行特征与安全研究

为降低城市隧道交通事故率,提高车辆出行安全,以上海市翔殷路跨江隧道为研究对象,利用视频采集技术、车辆跟踪调查采集隧道交通运行数据,分析城市隧道交通运行特征及驾驶员在隧道内驾驶行为特征,并进一步研究其与隧道交通事故的关系。对隧道内车辆的速度、密度分布,变道行为进行分析,发现隧道南线入口处内外断面平均车速的显著差异可以解释该处追尾事故高发,隧道内车辆频繁变换车道导致隧道侧碰事故占较大比例。为改善城市隧道交通安全,在隧道内进行限速和限制车辆变道是必要的。     

城市信号交叉口助动车违法行为特征分析

信号交叉口违法行驶的助动车对行人和其他车辆的安全是极大的威胁,为提出有针对性的解决措施,了解助动车在交叉口的违法特征,利用心理学行为观测与分析的方法,利用视频在国内观测上海市、武汉市和临沂市的3个信号交叉口的助动车行为并进行违法特征研究。研究结果表明:3个交叉口非机动车违法率分别为50%、70%和40%,违法情况非常严重。助动车驾驶员性别、车辆动力特征、交警执法与助动车在交叉口的违法存在相关性,男性助动车骑行者较女性有更高的违法率,燃油/燃气动力助动车骑行者较其他动力类型(电力和人力)有更高的违法率,无交警执法时较有交警执法时助动车更易违法。助动车交通设施、助动车交通法规和管理、助动车骑行者、混行交通条件等因素对助动车交叉口运行安全性有显著的影响。因此,改善交通设施、提高交通管理措施、骑行者安全教育、规范车型是提高交叉口交通安全性的可行措施。