Placement distance of freeway exit advance guide sign and its safety impacts

To remedy the empirical pitfalls of current chinese specifications and MUTCD 2009 guidelines in determining the placement distance of freeway exit advance guide signs,the driving maneuver of exiting traffic is analyzed and the factors influencing placement distance are explored.Variables including the number of lanes,lane width,lane-changing time,driver＇s visual characteristics,sign installation methods and operating speeds on both freeway mainlines and exit ramps are found significant in explaining exit safety.Three different installation methods,namely ground installation,overhead installation and median installation,are introduced and their applicable conditions are given.Models,with the same structure among the three installation methods,are developed to compute the placement distance under different roadway geometric and traffic conditions.Taking overhead installation as an example,simulation results in TSIS-CORSIM show that the proposed distance reduces the number of lane changes in the area from the ramp nose to 500 m upstream by 58.93% compared with current Chinese specifications and 27.35% compared with MUTCD 2009 guidelines.Thus,the distances recommended in this paper have a better safety performance.

建立安全换道域的换道决策与规划

局部路径规划强调在微观交通场景中输出一条可行驶路径,对每一离散时刻的路径点都要求有极高的安全性和舒适性。现有的局部路径规划方法中鲜有考虑路径曲率是否连续、路径起讫点约束等物理特性的基于安全换道域的换道决策与规划方法。本研究中对典型的换道场景建立了临界安全换道角模型,对无法演变为单障碍车换道场景的双障碍车换道场景建立了安全换道域。对比了几种常用换道路径,筛选出B样条曲线法作为局部路径规划方法,利用换道时间和换道路径平均曲率确定基于安全换道域的最优换道路径,并提出了基于安全换道域的换道决策,联合Simulink和PreScan计算平台在典型换道场景下实现了所提出的换道策略的仿真验证。结果表明,所提出的换道决策和换道路径规划能够实现本车的安全换道。

基于轨迹预测的安全强化学习自动变道决策方法

深度强化学习在自动变道决策问题中由于它的试错学习的特性,易在训练过程中导致不安全的行为。为此,提出一种基于轨迹预测的安全强化学习自动变道决策方法。首先,通过最大似然估计的概率建模并预测车辆的未来行驶轨迹;其次,利用得到的预测轨迹和安全距离指标进行驾驶风险评估,并且根据驾驶风险评估结果进行安全动作约束,将动作空间裁剪为安全动作空间,指导智能车辆避免危险动作。在仿真平台的高速公路场景中,将所提方法与深度Q网络(DQN)及其改进方法进行测试比较。实验结果表明,在智能车辆训练过程中,所提方法在保证快速收敛的同时,使碰撞发生的次数相较于对比方法降低了47%~57%,有效提高了训练过程中的安全性。

混合交通条件下公交车与网联车的联合专用道控制方法

文中提出了考虑公交优先的公交车与CAV的联合专用道控制策略.根据CAV的平均车速、公交车的期望车速以及公交站点个数设置公交清空距离模型,根据CAV是否妨碍公交优先设置CAV进入和离开联合专用道的换道控制模型,其中公交车以出行时间最小为优化目标.结果表明:与完全式公交专用道控制方法相比,车均出行时间和人均出行时间分别减少了7.71%和8.19%,且联合专用道的利用率提升了27.16%以上;与不考虑公交优先的控制方法相比,车均出行时间和人均出行时间分别增长了3.25%和2.95%,但公交车的车均出行时间减少了10.35%.且该控制方法在网联车渗透率处于0.3~0.4的区间内得到的控制效果最为显著.

基于风险势场的网联自主车辆换道行为建模

为提高智能网联环境下网联自主车辆的换道安全,针对网联自主车辆环境感知及实时通讯的特点,以势场理论为基础,分析车辆不同方向所面临风险变的差异性,对动态车间距进行修正,构建车辆风险势场模型,将网联自主车辆驾驶过程中所面临的风险进行量化,以此为基础建立网联自主车辆安全换道距离模型,反映不同运动状态的换道车辆所需要的安全换道距离的变化趋势。对模型进行数值模拟分析,结果表明:当前车道和目标车道上车辆的运动状态直接影响换道时所需要的安全距离的大小。可见车辆进行换道操作时需调整自身的运动状态来改变风险势场的分布情况,避免与其他车辆的风险势场发生冲突,影响行车安全性。

基于驾驶风格和驾驶员不满度的换道决策模型

针对现有的驾驶员不满度模型未考虑驾驶风格而导致换道决策难以适应不同类型驾驶员的问题,改进基于前车车速的驾驶员不满度模型,并结合基于椭圆车辆模型的最小安全距离模型,建立基于驾驶风格和驾驶员不满度的换道决策模型.选取15个问题作为驾驶员行为问卷(driver behavior questionnaire, DBQ)调查内容,利用主成分分析和K-means聚类将驾驶风格分为激进型、谨慎型和普通型3类.设计驾驶模拟器试验,采集不同驾驶风格的驾驶员换道数据,得到不同驾驶风格的驾驶员不满度阈值.通过MATLAB/Simulink和Carsim仿真平台验证换道决策模型的有效性.结果表明:换道决策模型可根据驾驶员不满度正确产生换道意图,保证换道过程的安全性,同时还可以适应不同驾驶风格的驾驶员,使基于驾驶员不满度的换道决策模型更符合驾驶员的实际驾驶习惯.

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。

智能车联网下车辆换道安全距离预警仿真

车辆换道过程中涉及横向、纵向的加减速等控制,若驾驶员没有充分考虑到周围车辆的位置和速度,会导致追尾、刮撞等事故的发生。为了提升车辆换道安全性,提出智能车联网下车辆换道安全性预警方法。通过搭建换道车辆横向速度、位移数学模型,基于车辆行驶运动学理论、位移函数,建立最小纵向安全距离数学模型,计算抛物线、导函数得出后车与目标车道上前车、后车最小安全距离。当自车与后车间距离小于安全距离时,存在追尾风险,系统会发出预警信息;当自车与目标车道前、后车间距小于安全距离时,存在刮碰风险,系统也会发出预警信息。实验结果表明,所提方法能够在实际安全距离内发出预警信息,有效解决车辆换道交通安全问题,并且预警系统响应时长保持在5ms内。

高速公路养护工程安全变道控制距离研究

为探究高速公路养护工程安全变道概率条件下车辆行驶的控制距离,对变道过程中车辆跟驰行驶安全约束条件进行分析,并运用概率论与交通流理论研究车辆变道概率组合特性,推导出安全变道控制距离与成功变道概率之间的关系。结合实例计算,对推导模型与规范中的建议值和计算值进行吻合性验证。

基于VANET环境高速公路车辆换道安全车距研究

高速公路具有车速快、车辆多的特点,由于车辆换道发生追尾的交通事故,造成的经济损失较为惨重。本文基于VANET环境,在典型的换道场景中,利用V2V通信的技术,根据汽车动力学原理,通过对换道的4个阶段的分析研究,提出了车辆从本车道变换到目标车道,与目标车道的前车应保持的换道安全车距模型,最后在NCTUNS网络仿真软件下建立了仿真实验环境。实验结果表明,换道安全车距模型是正确的,具有较好的实用性,可为汽车自动驾驶、辅助驾驶或预警系统的应用奠定基础。

基于ACC车辆的主动换道控制

目的:针对部分自适应巡航系统不能考虑驾驶员意图,在车辆长时间跟随低速行驶的前车情况时,无法满足驾驶员的主观需求。方法:提出一段时间内车辆行驶速度持续低于期望速度作为自适应巡航车辆的换道意图,使用最小临界碰撞距离与目标车道前、后车辆距离来决定换道过程是否危险,采用模型预测控制算法对规划的多项式曲线进行跟踪控制:利用Simulink/CarSim对目标车道有无车辆两种工况进行联合仿真。结果:与传统的自适应巡航车辆相比,既能实现定速巡航与自动跟车,也能进行主动换道。结论:采用基于自适应巡航车辆的主动换道控制策略,能够实现满足驾驶员换道意图的主动换道,且换道轨迹跟踪效果良好。

曲线路段平行式加速车道渐变段合理长度研究

渐变段长度直接影响高速公路合流区末端的交通安全,JTG D20—2017《公路路线设计规范》中对渐变段长度的规定没有考虑加速车道渐变段位于曲线路段时的需求,位于曲线路段的渐变段长度不足可能导致路侧护栏遮挡驾驶人视线,存在合流末端停车视距不足的安全隐患。分析合流末端渐变段小客车行驶轨迹特点及小车驾驶人的视线通视条件,采用符合实际换道轨迹的双曲正切换道模型,以渐变段满足小车驾驶人停车视距为控制要素,构建了曲线路段平行式加速车道渐变段长度计算模型,并基于国内外研究及相关合流末端车辆运行速度调查数据,确定了该模型中关键参数的取值,最后提出了曲线路段平行式加速车道渐变段合理长度取值。研究表明:曲线路段平行式加速车道渐变段最小长度与合流末端的小客车运行速度正相关,与主线行车道右侧硬路肩宽度和圆曲线半径负相关;JTG D20—2017《公路路线设计规范》规定的平行式加速车道渐变段最小长度能满足主线设计速度<100 km/h时小客车合流末端换道时停车视距的要求,当主线设计速度≥100 km/h时,不满足小客车合流末端换道时停车视距的要求,存在一定的行车安全风险,建议根据主线曲率半径及硬路肩宽度综合确定平行式加速车道渐变段长度。

城市路段出入口上游客货混行路段强制换道模型研究

城市道路车辆换道研究多数以客车为主,但是货运车辆换道也不容忽视。文章在客车换道元胞自动机模型的基础上,根据货车动力性能和车辆外型特点,考虑货车强制换道至目标车道与不同类型后方车辆的安全距离,建立出入口上游路段货车强制换道元胞自动机模型。采用MATLAB软件数值模拟,结果表明:从时空图中可以看出当货车比例大于0.3时,交通运行状态变得不稳定;速度-密度图较贴合实际交通运行;在本模型和基础换道模型的平均换道次数与密度对比图中,货车比例大于0.3时,换道次数差异越明显。

基于WNN的隧道交织区车辆换道持续距离预测

车辆换道行为往往被当作瞬时交通行为而忽视其换道过程的行为特征。采用城市连续隧道交织区换道行为作为研究对象,探究其换道过程中换道持续距离的选择行为,提出了一种引入小波变换和人工神经网络的组合预测模型。首先,对提取到的换道数据进行一定程度的降噪处理,将影响换道持续距离的主要因素作为神经网络的输入变量,以南京市“九华山-西安门”连续隧道交织区轨迹数据为例,通过训练模型来提高对车辆换道持续距离的预测精度。结果表明:与机器学习模型和神经网络模型进行对比分析,发现所提出的小波神经网络模型具有较高的预测性能,对该交织段典型换道行为进行特征分析研究,可以为城市连续隧道交织区管理方案的制定奠定理论基础。

基于预瞄-跟随理论的车辆换道侧向控制研究概述

车辆换道过程中,车辆的侧向控制十分重要。概述了基于预瞄-跟随理论建立的换道车辆侧向动力学模型。该模型以换道轨迹的曲率确定预瞄距离,以偏差计算器计算出预瞄偏差和位置偏差,输出最优车辆方向盘转角,实现车辆换道侧向控制。

基于自适应巡航的车辆主动换道仿真

传统的自适应巡航功能只能在单一车道内完成车辆巡航速度控制,而不能更加智能化地进行主动换道。针对此类问题,论文通过计算最小安全车距情况下主动切出本车道,利用CarSim/Simulink在80km/h工况下进行仿真验证。结果与当下主流车企使用的自适应巡航系统对比,基于自适应巡航的车辆主动换道策略能够满足在最小安全车距下完成主动换道,且完成设定工况下的换道效果良好。

制动与转向多模式下的智能车避撞系统

针对智能车安全距离模型和避撞策略过于单一等问题,提出了一种复杂工况下的车辆制动与转向协调避撞策略。根据前车的行驶情况,划分为4种驾驶模式,考虑避撞系统时滞、路面附着系数和车速的影响,建立了纵向安全距离模型;同时在转向避撞策略中,根据目标车道前后方车辆的驾驶状态,考虑前车宽度以及转向后安全间距的因素,建立了转向避撞的安全距离模型;对于较高车速、较短车距的工况,设计了先制动后转向的安全距离模型。通过不同临界安全距离,设计了一种制动与转向多模式下的车辆避撞决策逻辑。结果表明,车辆在3种不同的复杂工况下,都能选择合适的避撞策略,充分提高了车辆的避撞能力。

基于最小安全距离的车辆换道模型研究

通过对车辆换道时车辆的运动轨迹的分析,以最小安全距离MSD(minimum safety distance)作为安全换道的目标,以避免车辆发生碰撞的临界条件为前提,分别建立了双车道环境下换道车辆与其周围车辆之间的最小安全距离换道模型。在车辆换道过程中,对与换道相关联车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了换道车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式,并充分考虑了换道车辆完成换道后的跟驰安全性,既能够较好地保障车辆换道的安全性,又能提高道路的使用效率。最后,借助Matlab仿真软件,以最小安全距离换道模型为理论基础,结合实际例子进行仿真分析,仿真结果表明在车辆换道过程中,最小安全换道距离与换道车辆的加速度、换道时间和换道车辆与周围车辆间的相对速度等有关。

基于驾驶员类型的车辆换道模型

由于传统最小安全距离的换道模型忽视驾驶员个体差异,使其缺乏安全性和灵活性.文中首先对与换道相关联的车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式.在此基础上,针对不同类型司机在不同换道环境下的驾驶特性,结合车辆运动学理论,建立基于不同行驶状态及不同司机类型的椭圆最小安全距离换道模型,能够较好地解决传统换道模型存在的缺陷.最后通过Matlab仿真对比发现,文中提出的模型由于考虑驾驶员因素,仿真结果与实际交通更为相符.

基于弹性安全换道间距的元胞自动机交通流模型

实际交通中,换道车辆的行驶速度不同,其所需要的安全换道间距也不尽相同。具体表是,高速行驶的车辆换道迅速、敏捷,而低速行驶车辆换道踌躇、犹豫。因而,对所有换道车均设定一个固定的安全换道间距是不恰当的,前人很少在这方面进行研究;结合现实提出的弹的安全换道间距规则,在改进前人模型仿真质量的同时,也提高了车辆的换道频率。模拟结果显示较以前模型,提出的元胞自动机模型将可改善道路的通行能力、提高道路资源的利用效率。