异质交通流环境下无信号T形交叉口控制策略

针对无信号控制T形交叉口,提出一种异质交通流环境下交叉口的分级限速控制模型.根据异质交通流的车辆运行特性提出分级限速的概念,并建立交叉口的车辆信息矩阵.构建以车流通过冲突区域时间最短为优化目标,以保证冲突车辆安全行驶的时间间隔为约束条件的线性规划模型.通过MATLAB搭建仿真平台对所提出的模型有效性进行试验验证.结果表明:在混合行驶的交通环境下,当车辆到达率为0.30~0.50时,本研究所提模型可以在传统控制模型的基础上提升交叉口通行能力约20%;分级限速控制模型下智能网联车辆渗透率达到0.90时,最多可以增加交叉口约17%的通行能力;所提模型能有效提高道路资源利用效率,保证主路运行通畅的情况下大幅降低支路车辆延误.

电动汽车与清洁能源融合发展技术研究与展望

以光电、风电为代表的清洁能源发电技术可为电动汽车提供清洁的电力供给,减少全生命周期碳排放,助力交通领域“双碳”战略目标的实现,因此近年来得到迅猛发展。为了推动交能融合技术的应用,明确相关研究中的关键问题,该文综述了国内外学者过去10年在电动汽车与清洁能源融合技术方面的研究进展。首先,介绍了二者融合发展的必要性与现实意义;其次,将已有研究成果分为公路环境与城市道路环境两类,分别从电网、充电站、车辆3个层面归纳了当前电动汽车与清洁能源融合技术的研究成果;最后,考虑到清洁能源发电以及电动汽车充电存在较强的随机波动,对未来发展提出了加强公共领域交能融合发展、构建多种互补型清洁能源发电策略、建立“源—网—荷—储”集成优化技术、强化分布式微电网能源自洽调度、加强无线光伏充电公路运营管理等建议。

考虑人机信任匹配的人机协同控制策略

人机互信水平是影响人机协同系统表现的关键因素之一。提出了一种考虑人机信任匹配的主从博弈协同控制策略。建立评估驾驶人和机器相互信任程度的方法,在此基础上根据人机信任匹配程度进行协同驾驶中的权重分配;采用模型预测控制框架并结合主从博弈进行最优化求解,得出最优的协同控制策略;通过驾驶人在环实验,验证了所提出的协同控制策略的有效性。结果表明,对于不同信任匹配程度的驾驶人,所提出的策略使得驾驶人路径跟踪精度平均提高了70.91%,驾驶负担平均降低了44.03%。所提出的策略能提升车辆的驾驶表现,减轻驾驶人操作负担。

跟驰事件下网联混驾编队的运行特征及生态安全影响

考虑当前自动驾驶技术成熟度和公众接受程度等问题,网联混驾编队模式可能是自动驾驶编队全面普及应用前的可行的过渡模式之一。为研究网联条件和车队形式对网联混驾编队运行特征及生态安全的影响,文中基于驾驶模拟技术搭建的网联混驾编队实验测试平台,构建由5辆车组成的“领航车-网联L2级人工驾驶车辆、跟驰车-网联自动驾驶车辆”的网联混驾编队模式,并邀请36名被试开展驾驶模拟实验。考虑时域分析侧重呈现指标的时间维度变化,而频域分析可以挖掘指标的频率分布特性,文中选取速度、加速度指标从时域和频域维度分析车辆运行特征,同时选取油耗、速度安全熵指标评价车辆运行的生态安全性。结果表明:网联条件和编队模式均有助于车辆行驶更加平稳,并显著提升其生态安全性;网联混驾编队的综合效能最佳,相较传统单车模式,油耗可降低10.67%,速度安全熵值可降低73.25%。该研究成果可为自动驾驶企业及行业开展网联人机交互终端设计、领航驾驶辅助系统研发、网联混驾编队可行性及有效性测试等提供方案借鉴和平台支持。

考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略

智能车辆换道策略是智能驾驶技术的重要组成部分,在不同场景下的适应能力对于高品质自动驾驶尤为重要。在异质交通流中,智能车辆认知属性的不同会引起换道车辆换道意图及轨迹规划的差异。该策略利用车辆行驶空间、行驶效率参数建立车辆的决策代价函数,采用模糊理论从速度系数、空间系数、车道分布等角度实现对周围车辆主观侵略性的量化描述,在此基础上,通过智能驾驶员模型(IDM)预测周车对换道车辆换道意图的行为响应,并根据预测信息优化换道决策。在轨迹规划过程中,将车辆换道轨迹解耦为车辆换道路径及行驶速度,利用车辆主观侵略性及车辆行驶安全场评估车辆换道行驶风险,并将行驶安全场与二次规划相融合,从安全性、舒适性、参考线偏差等角度进行路径及速度优化。仿真结果表明,该优化策略通过换道决策可以有效提高道路通行效率,相较固定五次多项式与单独的安全场换道轨迹,可以有效降低换道过程中横向速度与横向加速度的幅值,改善换道过程中的行驶舒适性。

考虑车道间差异和上下游断面关联的快速路交通流量预测方法

在现有的交通流量预测研究中,并未充分考虑断面道路内不同车道间的交通流量差异性以及上下游断面交通流量相关性。研究了结合主成分分析法(principal component analysis,PCA)与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的快速路交通流量预测框架,可以满足智能网联技术实时性和准确性的需求。收集城市快速路的交通流量数据,应用快速傅里叶变换方法(fast fourier transform,FFT)进行数据预处理,以提高原始数据的可预测性能;通过PCA方法对车道间的横向及纵向交通流量进行特征融合,建立车道间交通流量的关联性数据,以降低数据维度;并将关联性数据融入到LSTM模型中,进行车道级交通流量预测并汇总其预测结果,得到断面交通流量的预测值。选取武汉市三环线上的城市快速路卡口检测数据对本文方法进行验证。结果表明:考虑车道间差异和上下游断面关联的模型能够提高断面交通流量的预测精度,相较于仅考虑时间特征的断面交通流量预测结果,平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别能降低6.66%,6.23%,17.51%;与单独考虑上下游断面关联性或者车道间差异的断面交通流量预测结果相比均具有更好的预测效果,在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差上的优化幅度,最低可降低1.53%,最高可降低12.88%;此外,所提的模型相较于支持向量机回归(support vector regression,SVR)和随机森林(random forest,RF)算法具有更高的预测精度;并且在分时段预测中,在晚高峰和平峰时段预测精度表现更佳。

计及电池老化特征的电动公交车静态无线充电设施布局优化

为解决既有静态无线充电(Static Wireless Charging,SWC)设施布局方案容易忽略电池老化成本的问题,提出了计及电池老化特征的电动公交车SWC设施布局优化方法。首先考虑机会充电模式下电动公交车的运行特征,建立兼顾充电设施布设成本与电池老化成本的SWC设施布局优化模型,将电池荷电状态变化区间对电池老化速率的作用机理融入模型,同时引入累积能耗约束以确保SWC设施布局方案满足公交线路运营需求;然后针对模型的计算复杂性,提出一种改进禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法对模型进行求解,依据模型特点构造算法的初始解及邻域结构;最后设计数值算例对模型和算法进行验证。研究结果表明:SWC设施布局对电池老化具有显著影响,相比不考虑电池老化特征的常规模型,文中提出的模型可以使年均总成本降低3.8%;在现阶段电池技术与成本条件下,电池老化成本占年均总成本的比例高达72.3%;文中提出的改进TS算法较原始TS算法在求解效率上有显著提升。文中还通过灵敏度分析探讨了模型的多个关键参数对优化结果的影响,发现电池荷电状态值上界、SWC设施充电功率与年均总成本呈显著的负相关,而电池单位容量成本、SWC设施布设成本、车辆单位行驶能耗与年均总成本呈不同程度的正相关。

城市主干路交通隔离栏设置对驾驶人规避效应的影响

为探究城市主干路交通隔离栏的设置对驾驶人规避效应的影响,利用无人机采集了3处设置了交通隔离栏与2处未设置交通隔离栏的主干路的车辆行驶数据、行车环境与交通量,根据车道与交通隔离栏横向距离对车道进行了分类,明确了交通隔离栏影响下的驾驶行为特性与规避效应形成机制.研究结果表明,不同车道内的轨迹偏移量存在着显著差异性,目标车道偏移中心相对频率峰值大于零,其他车道则在-0.1~0.1 m范围内波动.车道区域对轨迹偏移的影响最大,其次为相邻车道交通量、速度、标线与交通隔离栏的组合类型.交通隔离栏的设置会造成驾驶人的规避效应,减少了左偏与对向来车的冲突,从而规范了行车轨迹,控制了行车速度,在出口和入口分别减速约5.1%和19.3%.但不良的设施与标线的组合形式易引起规避效应过量而致使轨迹向右偏移过大(大于0.85 m)而侵占其他车道,增加行车风险.当交通隔离栏底座与车道边线间距大于15 cm(单边)时,规避效应所带来的影响处于最佳水平.

引力理论框架下基于综合竞争力的自动驾驶拟人换道决策模型

为有效刻画城市快速路中自动驾驶环境下的车辆换道决策机理,考虑主车与周边车辆的位置属性、驾驶风格属性及车辆运动属性对主车换道行为的影响,建立基于综合竞争力的拟人换道决策模型。首先,以邻近前车间距、邻近前车速度差及驾驶风格这3种因素作为自动驾驶车辆的拟人化换道意愿属性,量化表征主车的换道意愿;然后,基于人类决策中的悲观主义准则,分析换道过程中周边车辆与主车可能产生的竞争行为,利用车头间距比和驾驶风格差异提出潜在竞争强度概念;其次,考虑环境稳定性对驾驶舒适性的影响,提出“速度伪距”“加速度伪距”概念,衡量换道后的环境稳定性;最后,结合引力理论建立以车辆横向速度为求解目标的综合竞争力换道决策模型。在模型标定中,筛选Ubiquitous Traffic Eyes开源数据集,得到非强制换道片段数据,利用蚁群算法标定模型参数。采用随机排列交叉验证方法进行验证,以正确率为模型精度和泛化能力的评价指标,并将其与传统模型进行对比。结果表明,将训练与验证比设置为72%∶28%、65%∶35%、57%∶43%和50%∶50%时,平均正确率区间为87.67%~90.34%,说明该模型具有较强的鲁棒性和可行性,相比于传统模型,本文模型具有更高的预测精度,可为自动驾驶环境下车辆的车道选择提供依据。

考虑智能网联车队要素的交通震荡特性研究

针对智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)的加入所引发的交通震荡问题,以不同CAV市场渗透率的异质交通流为研究对象,引入CAV车队规模和强度,对异质车队组成进行划分并仿真复现交通震荡现象,采用时空轨迹图和加减速波传播速度可视化交通震荡的演变情况,同时选用加速、减速持续时间衡量交通震荡周期,速度标准差衡量交通震荡振幅.通过设计考虑CAV车队规模、强度和渗透率因素以及头车不同变速模式的交互实验,探究CAV车队要素和头车不同变速模式对交通震荡的影响.研究结果表明:CAV车队规模、强度和渗透率的提高均对震荡周期的减小具有积极影响;车队规模的扩大会增加震荡振幅,而车队强度的增强会减小震荡振幅;随着CAV渗透率的提高,震荡振幅先上升再下降,当渗透率为0.5~0.6时,震荡振幅达到峰值;头车急减速-急加速模式下的交通震荡周期和振幅最小,头车缓慢减速-缓慢加速模式下的交通震荡周期和振幅最大.

电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析

为深刻认知公交乘客在横穿非机动车道进出公交站台过程中与纵向穿行的电动自行车形成的交叉型碰撞冲突的特征并探究冲突严重程度的影响因素,提出电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析方法。首先,依据航拍获取的电动自行车和公交乘客运行轨迹,将公交乘客-电动自行车冲突划分为公交乘客避险、电动自行车避险、双方均避险等3类;然后在交叉型冲突特征分析的基础上,提出相对碰撞时间(TTR)指标,联合后侵入时间(PET)、安全减速度(DST)构建基于改进K-means聚类的冲突严重程度评价模型;最后分别从公交乘客和电动自行车视角提取5个冲突严重程度影响因素,建立基于BP神经网络的冲突严重等级预测模型,并对模型有效性进行检验。结果表明:速度差和相对速度对冲突严重等级的影响最大;电动自行车主动避险对冲突双方的运动状态影响最小,相对碰撞能量最低;所提冲突严重等级预测模型的计算结果与实际冲突等级具有较高符合度,能够在一定程度预测冲突严重程度。

考虑前车制动意图的自动紧急制动策略及其测试评价方法

为提高车辆自动紧急制动(AEB)系统的避撞性能,提出了一种考虑前车制动意图的AEB策略及其测试评价方法。通过搭建“PreScan+Simulink+驾驶模拟器”联合仿真平台采集驾驶人制动数据,基于K-均值(K-Means)聚类方法对制动意图进行分类,采用滑动时间窗口提取了意图识别模型训练数据集;通过双层隐马尔可夫模型识别前车制动意图,主车根据不同制动意图计算临界安全距离阈值并制定避撞控制策略;建立PreScan+Simulink虚拟仿真测试环境,提出了基于层次分析法的AEB策略综合评价方法,通过与4种典型AEB控制模型进行对比,验证了所提出方法在不同制动程度场景下均可及时触发制动以避免碰撞,同时可减少过早制动造成的驾驶不适感。

基于演化博弈的车辆换道研究

车辆换道时可能存在与其他车辆发生行驶目的冲突问题,传统的方法没有考虑到车辆之间的动态博弈。为此,根据城市交通的特点以及车辆换道要考虑的各种因素,采用演化博弈的方法进行车辆换道情况分析,为车辆的行驶决策提供方案。首先利用车辆在换道时要考虑的时间损失、冲突损失、互让损失、通过收益和换道成本等因素,来构建换道车辆与所要博弈车辆的博弈矩阵,利用博弈矩阵建立车辆冲突的动力学模型,在换道车辆和所要博弈车辆都基于自身利益最大化条件下对存在的各种情况的均衡点的存在和稳定性进行分析,并对演化情况的实际状况进行说明。然后用MATLAB进行仿真验证。在不同情况下,影响车辆进行占道的主导因素也不尽相同,对影响车辆行驶结果的时间损失、冲突损失、互让损失之间的关系进行灵敏度分析。结果表明:车辆在经过博弈后演化的结果可能为采取换道冲突、采取换道不冲突、不采取换道冲突、不采取换道不冲突;发现车辆的互让损失、时间损失会促使车辆进行占道,换道成本和冲突损失会抑制车辆的占道行为。该结果解释了城市交通中存在交通冲突的原因,为车辆驾驶员行驶决策和缓解交通拥堵提供了参考。

考虑编队意愿的CAV队列对混合交通流条件下交叉口通行能力的影响研究

为研究考虑编队意愿的网联自动驾驶车辆(CAV)队列对混合交通流条件下交叉口通行能力的影响,针对CAV、自动驾驶车辆(AV)、人工驾驶车辆(HDV)构成的混合交通流,考虑CAV的编队意愿,基于10种车辆跟随状态类型和4种车间时距类型,基于马尔可夫链理论,推导出车辆跟随状态类型的状态转移矩阵和状态概率分布,构建交叉口通行能力模型,分析队列时距、编队意愿、渗透率(P_(C))、最大队列规模对交叉口通行能力的影响并进行数值案例验证。研究结果表明:通行能力随CAV队列时距的减小而增加;在给定P_(C)时,通行能力随编队意愿的增强而增加;P_(C)小于0.2时,编队意愿对交叉口通行能力的提高很小,P_(C)大于0.4时,编队意愿对提高交叉口通行能力的影响变得显著;更高的P_(C)是否会带来更大的通行能力,取决于编队意愿和异质的车间时距;对于控制队列规模不超过一个最大值k_(m′),在给定P_(C)时,通行能力随最大队列规模的增大而增加,但增幅逐渐减小;P_(C)小于0.2时,提高最大队列规模对通行能力的提高较小,P_(C)大于0.6时,最大队列规模对提高通行能力的影响变得显著。

快速路晴雨天环境运行特征差异及最佳服务流率

城市快速路雨天较晴天通行缓慢、拥堵频发,通过对比雨天、晴天环境下快速路运行特征,揭示晴雨环境下服务流率与车速的动态关系,是城市快速路智能化动态管理的首要问题,为此研究快速路晴雨天环境下的最佳服务流率分析方法。首先,利用线圈检测数据分析雨天和晴天环境下流率、速度、占有率的分布特征,采用K-S检验证实了晴雨天交通流存在显著差异;分别对雨天和晴天进行通行能力及运行失效分析,结果显示按现行规范标准确定的饱和度(V/C)并不适用于雨天交通流服务水平分析,存在侧重强调最大通过量而对发生交通失效后表达不准确的局限性。鉴于此,提出兼顾一定运行车速且最大化服务交通量的方法,给出最佳服务流率的概念及其确定方法。建立综合流量—速度—占有率的3维K-Means聚类模型,得到雨天、晴天运行失效前后的交通状态聚类结果,阐释了运行失效前后的服务流率与服务水平关系,指出运行失效前稳定流率可以作为最佳服务流率。

多源数据驱动的隧道场景驾驶员识别方法

针对隧道环境中监控图像分辨率低与车辆运动轨迹特征异质性减弱导致的驾驶员识别准确率偏低问题,本文提出一种融合卷积与多头注意力机制的驾驶员识别方法(Multi-scale CNN with Multi Attention),通过充分利用驾驶过程人—车—路—环境多源信息的协同耦合关系提升识别精度。首先,设计开展实车驾驶试验,构建针对隧道路段的人—车—路多源驾驶数据库并设计特征集合;其次,搭建驾驶员识别模型框架,该框架通过多尺度卷积神经网络学习驾驶过程中的局部波动,并通过并行的多头自注意力层结构捕捉驾驶时间序列的长期依赖性,实现局部信息与全局信息的有效整合,从而提升隧道场景的驾驶员识别效果。结果显示,与其他先进的算法相比,所提出的模型在驾驶员身份识别任务中的准确率高达99.07%,调和F_(1)分数达到99.03%,充分证明了所提方法的有效性。此外,通过特征贡献度评估方法对隧道场景下驾驶员身份识别任务中的特征重要性进行深入探究发现,相较于车辆历史运动数据,驾驶员心理、生理及视觉特征显示出更高的贡献度。研究结果可为隧道场景多源数据应用提供支持,并对隧道安全监管提供技术支撑。

基于固有可靠度和使用可靠度的干线协调效果评价

为缓解交通拥堵状况,许多城市实施了干线协调控制方法,但该方法缺乏合理有效的论证与评价,导致效果不佳。基于产品工作可靠性理论引入了固有可靠度与使用可靠度的基本概念,量化了行驶速度、交通流量、停车次数和绿波带宽表征参数,提出了固有可靠度和使用可靠度的评价隶属函数;基于此,分别建立了固有可靠度评价模型和使用可靠度评价模型,并构建干线协调可靠性综合评价体系;研究了干线协调控制实施前后的固有可靠性与使用可靠性;依托济南市烟台路实测数据,验证了该评价方法的实用性与科学性。

信号交叉口车辆生态驾驶速度优化策略

为提高交叉口车辆通行效率,降低车辆因频繁启停造成的能耗及污染物排放,提出一种考虑排队长度动态变化的信号交叉口车辆生态驾驶速度优化策略。首先,根据排队长度预测目标车辆与排队队列的碰撞时间(TTC)。其次,将目标车辆通行策略分为匀速、加速、减速三种情况建立通行决策模型,结合改进的三角函数速度优化模型计算最优通行速度,确保车辆以平滑的速度顺利通过信号交叉口。最后,在不同排队长度场景下进行仿真实验,对比分析速度优化策略与无速度优化策略的时空轨迹。仿真结果表明,提出的速度优化策略既可以提高绿灯利用率,又可以降低目标车辆的燃油消耗,相较于无速度优化策略驾驶,燃油消耗最多可降低19.5%,对信号交叉口处车辆生态驾驶有积极作用。

ICV跟驰模型优化及稳定性分析

针对智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV)跟驰建模中基于恒定车头时距的问题,文中在考虑可变车头时距下对期望车头间距做出了新的描述,优化ICV跟驰模型的车头间距模型结构.拟定了车辆跟驰行驶中期望车头时距的一般函数形式及适用范围,论证了基于所提模型的参数物理含义,理论推导了稳定态与动态两种交通流下的稳定性条件.在以前车为干扰条件下通过MATLAB数值仿真实验对比模型改进前后稳定性.结果表明:新的ICV模型具备比原ICV模型更良好的稳定性,且在0~33.3 m/s速度范围内均保持稳定,同时可以比原ICV模型更有效地抑制不稳定流的传播,更好地描述期望车头间距与车速的非线性关系,更加真实地反映实际交通流跟驰特征.

长途货运司机疲劳驾驶原因分析及对策

为减少长途运输中驾驶员因疲劳驾驶对个人和社会造成的严重损失,从驾驶员生理和心理两大因素、车辆和环境三个角度对货运司机疲劳驾驶原因进行分析,并针对不同问题对驾驶员开展安全教育活动、优化座椅和驾驶室设计、采取多种措施来改善长途运输的环境条件以及在货车上设置主动安全装置等提出了相应的改进对策,为以后的驾驶室设计提供了参考依据。