交通流频变路段智能网联车辆换道演化博弈机制

为研究城市交通流频变路段智能网联车辆换道博弈的演化机制和降低车辆换道的决策冲突,通过量化车辆收益和权重系数实现人车交互并建立演化动态方程,根据博弈系统的雅可比矩阵分析均衡点的稳定性,最后利用数值仿真决策演化路径并对影响因素进行灵敏度分析。结果表明不同驾驶决策的初始比例会影响决策的演化方向,左转绿灯时间增进车辆策略向(换道,让行)方向演化,随决策时刻位置减小增进车辆策略向(换道,让行)方向演化。

网联自主车辆协作换道行为博弈特性及模型

为了更加深入了解在车联网环境下车辆之间的动态交互博弈关系,基于自动驾驶车辆换道存在协作交互决策的自主特性,建立了网联自主驾驶车辆的协作换道行为模型。协作换道行为模型将换道决策过程的交互博弈时间作为换道的主要安全影响因素,速度收益作为换道博弈优化目标,运用SUMO仿真对比分析传统换道模型与协作博弈换道模型。仿真结果表明,协作博弈换道模型具有更好的速度收益、安全性和稳定性。异质车群中的网联自主车辆存在协作换道行为特性,博弈换道模型科学地表征了换道动态博弈过程,且具有很好的稳定性。

基于可达性分析的网联自主车辆换道安全轨迹规划与仿真

为解决网联自主车辆在换道时前车向目标车道紧急变道所引发的交通安全问题。通过考虑车道线与道路边界约束以及网联自主车辆与障碍车辆的碰撞风险,建立了换道临界碰撞模型。综合考虑换道临界模型与多项式规划方法,规划带安全约束的换道轨迹。进一步为降低网联车辆紧急避障的反应时间,提高避让轨迹的动态响应效果,采用可达性分析方法搜索出安全区域,使用多项式规划安全避让轨迹。最后针对具体的实际交通场景,使用MATLAB对规划轨迹进行数值仿真分析,仿真结果表明换道轨迹满足安全性、舒适性以及换道效率的约束,所规划的避让轨迹在牺牲部分舒适性的前提下能够满足安全性的要求,降低车辆面对突发情况的安全风险。

信号交叉口上游路段网联车换道博弈特性及模型

为提高网联驾驶车辆在信号交叉口上游路段与驾驶员车辆换道博弈的主动性,以左转网联驾驶车辆为研究对象分析该路段的强制换道博弈特性。首先,通过分析信号交叉口上游路段车辆的行驶意图和换道行为,设定驾驶人期望函数来客观反映车辆的行驶需求,以车辆的安全和行驶效率为收益并进行量化,在完全信息的假设下通过博弈均衡解得到最优换道决策来实现换道收益最大化;其次,为提高换道的舒适性,以五次多项式规划换道轨迹并实现网联驾驶车辆对驾驶员车辆博弈换道的过程;最后,利用仿真试验对模型进行验证,分析不同换道位置和绿灯剩余时间等因素对网联驾驶车辆决策的影响。研究结果表明,在信号交叉口上游非合作博弈强制换道过程中,随单位换道位置增加换道概率平均增加0.69%,随单位绿灯剩余时间增加车辆换道概率平均降低0.82%。通过仿真分析信号交叉口上游路段车辆的博弈换道特性和决策倾向,有利于为网联驾驶车辆换道提供决策引导。

自动驾驶汽车换道决策行为分析及分子相互作用势建模

伴随智能网联环境的技术赋能,自动驾驶技术迎来新的发展阶段。为提高自动驾驶汽车的换道安全性与高效性,而对其换道决策机制进行研究。首先,通过系统相似性分析车辆与分子的相似性;其次,引入分子相互作用势建立换道模型,系统分析自动驾驶汽车的换道决策行为特性,有效认知换道车辆的交通场景;最后,运用SUMO平台将SL2015换道模型与分子相互作用势换道模型进行对比分析。结果表明,分子相互作用势换道模型下自动驾驶汽车运行速度的波动程度降低了15.45%,车辆通过数增加了5.93%,提升了换道的安全性与高效性。自动驾驶汽车换道决策行为的分子相互作用势建模综合考虑了交通环境中动态要素的相互作用关系,科学地展现了换道决策机制。

考虑用户信用度的共享停车双向拍卖机制及泊位分配模型

为避免共享停车过程中已分配好的泊位因用户失信、违约而交易失败现象的发生,并旨在提高泊位利用率,提出了一种考虑用户信用度的泊位分配模型。首先,结合现有信用评价模型,构建了考虑用户信用度的分配模型。然后,以价格和时间为约束,根据双向拍卖模型建立共享泊位参与者(拥有者、用户、平台)的出价机制,确定最终交易价格。进而,计算出用户总的效用值,求得基于效用值的最佳分配序列,并根据该序列对提交上来的用户泊位请求进行有序分配。最后,通过MATLAB软件仿真,将所提模型与先到先停、传统拍卖模型进行比较分析。结果表明:所提模型相较于先到先停方案、传统拍卖模型在收益提升率方面分别增加了2.15%和32.07%;在平均泊位利用率方面分别增加了0.93%和29.99%。研究成果可以有效地规避用户违约现象,为优化现有泊位分配模型提供了有效途径。

自动驾驶车辆换道博弈策略分析及建模

为了促进自动驾驶技术的发展,本文聚焦于自动驾驶车辆换道决策行为。首先对换道意图进行客观性量化,然后引入换道碰撞概率与换道动态风险系数,并基于博弈论思想建立自动驾驶车辆换道博弈决策行为模型,选取速度收益作为博弈收益的考量目标,使得自动驾驶车辆进行协作、安全、合理的换道。最后,使用SUMO软件将传统LC2013换道模型与换道博弈决策行为模型进行仿真实验和对比分析,结果表明换道博弈决策行为模型具有更高的稳定性、可靠性、安全性以及车道利用率。

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。

基于车路协同的交通瓶颈路段车流动态分配机制及模型

针对快速路瓶颈路段存在大量的车道变换行为而造成的交通拥堵问题,以快速路交织区这一交通流频变区域为例,分析其车路协同运行特征,建立了交通瓶颈路段车流动态分配模型,采用C-V2X、边缘计算等技术,设计基于车路协同的车流动态分配系统,研究其运行机制。运用MATLAB元胞传输模型仿真分析了车流分配系统,仿真结果表明:动态分配系统优化效果明显,在同步流状态下通行时间缩短11.4%左右,拥堵流状态下通行时间缩短幅度可达39.7%。研究结果对减少快速路交织瓶颈区域的运行延误,提高车流运行效率和快速路通行能力具有重要意义。