基于随机森林决策树的行驶车辆换道行为识别

基于车辆多自由度驾驶仿真平台,采集车辆运行状态参数的相关数据.在不同维度的特征集和多个样本时窗状况下,运用随机森林决策树方法连续识别驾驶员的换道行为.对比分析识别效果,得出车道偏离量、车辆加速度、方向盘转角、方向盘转角速度和方向盘力矩参数,能够有效反映车辆的运行状态,换道识别率可达93.92%,平均可在驾驶员换道操作后0.04 s、在车辆过车道线前2.38 s识别出驾驶员的换道行为.通过驾驶员行为数据的换道识别效果,可以得出驾驶员的个体差异影响的分类效果.

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况。针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型。对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模。自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道。运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析。仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性。

基于K均值聚类算法的交通状态判别方法研究

在交通供需矛盾持续深化的情况下,研究交通常发性拥挤是现代交通管理的重点课题.通过分析国内外交通状态判别方法与交通流特性研究,运用K均值聚类算法,提出在离线状态下有效判别交通状态的定量方法.以青岛市环湾快速路交通流数据对该方法的实效性进行验证分析,结果表明判别方法能够快速处理大量交通流数据,判别交通流运行状态,识别率较高,方便,高效,研究成果可以为协同优化交通控制系统和交通流诱导系统提供方法依据.

面向交叉口主动安全的车路协同辅助决策系统设计

针对交叉口红灯启亮前10 s,驾驶行为不稳定造成的交通秩序混乱、安全性差和效率低等问题,为控制交叉口处的行驶车速,辅助驾驶员准确决策,开发了一种面向交叉口主动安全的车路协同辅助决策系统。采用系统分层模块化设计,将系统分为信息采集、决策控制、智能埋地灯3个模块;根据交叉口信号相位、驶近车辆的速度信息,在分析两难区动态特性的基础上建立辅助决策模型,对当前驾驶行为的安全性进行判断;根据判断结果控制智能埋地灯状态与动态黄灯时间。通过智能埋地灯在熄灭、启亮红色、红色闪烁3种状态间灵活切换,对驾驶员进行视觉提醒,同时结合动态黄灯时间,能够有效规避交叉口事故发生的风险,缩短保守型驾驶行为带来的时间延误,整体提高路网的鲁棒性。

基于效用理论的车辆换道交互行为及决策模型

研究分析道路交通环境下的车辆换道交互行为,客观反映车辆微观行为特性及宏观车流运行规律。通过分析车辆换道微观驾驶行为,构建Logit模型定量分析驾驶人换道行为决策过程,基于“效用理论”思想,实现驾驶人决策效用最大化。选取青岛市杭鞍快速路实际交通流为研究背景,标定模型相关参数;进一步仿真验证了分层Logit模型的准确性。研究成果可为智能网联交通环境下的车车交互、车路协同和自动驾驶系统提供理论支撑和方法依据。

基于模糊控制的过饱和交叉口缓堵控制策略及其仿真

随着我国城市化进程的加快和机动化水平的提高,城市交通拥堵日趋严重,研究信号交叉口的缓堵控制策略尤为重要.针对交叉口现有缓堵控制策略存在的时效性差等局限性,提出一种基于模糊控制的过饱和交叉口信号配时优化策略,在对典型拥堵交叉口进行调查的基础上,结合模糊控制理论,设计缓堵策略方案,并运用Matlab软件对拥堵交叉口信号配时策略方案进行仿真模拟,验证缓堵策略的可行性.

基于驾驶人反应特性的车辆跟驰行为及模型

跟驰驾驶中驾驶员的反应强度对跟车安全有着重要影响。根据车辆跟驰理论,介绍了驾驶员对不同车距的反应特性,建立了2种基于驾驶人对车间距反应影响的车辆跟驰模型。利用MATLAB仿真分析了驾驶员反应强度对汽车跟驰行驶安全性的影响,并对跟驰车辆间的相互影响进行微观与宏观层面的交通流稳定性分析,从微观角度可以发现车辆跟驰的速度与车间距随时间的变化关系,从宏观角度可以观察到交通波的形成。结果表明,当反应强度达到0.60时,微观上车辆在跟驰中容易发生追尾危险,宏观上交通震荡加剧,交通流开始失稳。

考虑侧向偏移的车辆行为特性及优化速度模型

针对车流优化速度模型在侧向偏移方面的尚存缺陷,提出了考虑侧向车影响及侧向偏移的优化速度模型。综合考虑了车辆侧向偏移的影响因素,基于刺激-反应机制和车辆跟驰理论,系统分析车速优化模型,协同考虑换道车辆侧向偏移的影响因素,建立车辆行为特性的优化速度模型,并在典型的减速换道场景中进行仿真分析。结果表明,考虑侧向偏移的优化速度模型能够更加贴合实际交通状况,切实体现车辆驾驶行为特性规律,研究成果为车辆平稳运行和安全换道提供理论依据。

车联网环境下车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况,聚焦智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆换道行为的决策模型。引入车辆换道过程中动态风险模型,建立网联混合交通流自主车辆与传统车辆的交互作用关系;基于博弈论的思想进行混合交通流中自主车辆换道行为建模。自主车辆之间的换道行为非合作博弈的性质,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道。运用SUMO软件对提出的换道行为模型进行了仿真验证分析,仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有更高的车道利用率和安全稳定性。

考虑横向偏移的车辆行为特性及全速度差拓展模型

分析了参与同一换道动态过程的周围多个车辆的驾驶行为,根据多车驾驶行为差异协同考虑了周围多车影响和驾驶员反应时间,分析了车辆完整换道过程的状态演变规则,通过考虑车辆行为的横向偏移特性构建了更为贴合实际情形的全速度差(FVD)拓展模型。分析了快速路试验路段的实测数据,标定了全速度差拓展模型的影响参数,并进行了仿真验证。仿真结果表明:拓展模型稳定性更高,能更好地模拟实际的车辆驾驶行为特性。