城市道路车辆换道模型及换道影响研究
双铰接公交客车城市道路上变换车道仿真研究
１ 仿 真 模 型 的建 立
要想 较好 地模 拟双铰 接客 车在 城市 道路 上 的运 行 情况 ， 需 要 建 立 理 想 的 车 辆 模 型 。该 文 采 用 就 ＡＤ ＡＭＳ Ｖｉ 模块 建立 车辆模 型 。 ／ ｅ ｗ
１ １ 客 车参 数 ．
参 数 值
２ ５ ３７ ０ ７ ５ ２ ． ４８ １３ ５ ７２ ． ２４０ ３５ ０ ５ ／ ０ ７１ ．
同真 实车辆 那样 逼真 、 复杂 的模 型 。 样 本客 车为 双铰 接式 ３节 车厢结构 ， 前桥 转 向 ， 第二桥 驱动 。参 照表 ２和 图 １中客 车外 廓 尺 寸 、 特
参 数值
２ ５ ４６０ ２５０ ５ ３４０ ５ ５５ ０ ６９０ ６２０ ２／ ４ ／ ４ ２０ ６ １８ ６ １８ ８ １８８ ９／ ３ ／ ８／ ８ ９０ ０ ６０ ３６３ ３ １ ／ ６ ／ ２ ２５７Ｒ ２５ ７ ／ ０ ２ ．
参 数名 称
整备 质量 ／ ｇ ｋ 最 高 车 速／ ｋ ・ ） （ｍ ｈ 最小转弯直径／ ｍ 最小离地间隙／ ｍ ａ ｒ 接 近 角 ／ （ 前悬／ 后悬 ／ ｍ ａ ｒ 离去角／。 （）
随着 城市化 进 程 的加快 ， 市 人 口不 断增 加 ， 城 机 动 车数 量 逐年 上升 ， 城市 道路 拥挤 加剧 ， 导致 城 市公 共 交通 需 求增加 ， 而普 通 的单 体 客 车不 能 满 足 不 断 增 加 的公 共 交 通 需 求 ， 其 是 在 上 、 班 交 通 高 峰 尤 下 期 。因此 ， 接式 公 交 车 应 运 而生 。但 是 在 大 城 市 铰 的 主要 客 运 走 廊 和 少 数 客 流 主干 线 上 ， 有 １ 现 ２ ｍ
基于元胞自动机的强制换道模型研究
基于元胞自动机的强制换道模型研究
刘有军
( 华中科技大学 摘 要
曹
珊
武汉 430074)
介绍了元胞自动机的原理及其在换道模型建立中的应用。用模糊控制原理模拟 车道变换 过
程中的判断过程 , 分析现有的模糊控 制强制换道模型的不 足之处 , 考虑 到实际 交通情 况的多样 性 , 提 出了更为细致的基于元胞自动机的强制换道模型 , 并验证了新模型更能符合现实情形。 关键词 元胞自动机 ; 模糊理论 ; 换道模型 文献标志码 : A DOI: 10. 3963/ j. cn. 42 1781. U . 2009. 03. 020 中图分类号 : U 491
图 2 换道成功率 与车辆密度的关系 图 1 3 车道换道情况
5 结束语
本文提出的换道模型考虑了换道压力对交通 0. 55 行为的影响。交通仿真的结果表明 , 在换道频率, 换道行为对交通流运行参数的影响等方面模型 II 比原模型 I 得到的数据更符合实际情况。 参考文献
[ 1] Chow dhur y D, W olf D E. P article hopping models for T wo lane t raffic w ith tw o kinds of v echicles: effects of lane chang ing rules[ J] . Phy sica A , 1997, 235( 3) : 417 439 [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] 周成虎 , 孙 战利 , 谢一春 . 地理元胞自动机研究 [ M ] . 北京 : 科学出版社 , 1999 贾 斌 , 高 自友 , 李 克平 , 等 . 基于 元胞 自动 机的 交 辉 . 交 通系统 仿真技术 [ M ] . 通系统建模与模拟 [ M ] . 北京 : 科学出版社 , 2007 刘运通 , 石建军 , 熊 北京 : 人民交通出版社 , 2002 王艳娜 , 周 子力 , 王新 伟 . 基于元胞 自动机 的模糊 控 制换道模型 [ J] . 计算 机应 用 , 2007, 27( 5) : 1 197 1 200 [ 6] 王彩霞 . 交通 仿真中 的换 道模型 研究 [ D ] . 长 春 : 吉 林大学 , 2007
城市轨道交通枢纽一体化布局及换乘研究
城市轨道交通的快速发展是解决大城市普遍存在的交通问题的有效途径。随着轨道交通线网的不断完善,成网条件下的轨道交通枢纽运营组织协调日益面临新的挑战。如何更科学地对轨道交通枢纽进行规划设计,更合理地实现客流在轨道交通枢纽内的运营组织,更好地发挥轨道交通在城市公共交通中的骨干作用,需要对轨道交通枢纽进行深入的研究。
同济大学交通运输工程学院
硕士学位论文
城市轨道交通枢纽一体化布局及换乘研究
姓名:顾静航
申请学位级别:硕士
专业:交通运输规划与管理
指导教师:周立新
20080301
城市轨道交通枢纽一体化布局及换乘研究
3.会议论文吴爽依托城市轨道交通的居住然有序的交通环境,而站点周边的规划应为形成大型客流散点创造条件,本文重点总结了对车站周边居住区和交通衔接的规划要点,并以案例分析的形式介绍规划要点的应用.
4.学位论文张驰清城市轨道交通枢纽乘客交通设施服务水平研究2007
(3)铁路客运综合交通枢纽一体化换乘能力研究。明确了一体化换乘的概念、一体化换乘衔接组织的内涵和基本要求,提出了铁路客运综合交通枢纽一体化布局模型和一体化换乘衔接的运能协调模型,并给出了实例计算分析。
(4)铁路客运综合交通枢纽换乘能力评价方法研究。针对铁路客运综合交通枢纽换乘系统的特征和结构,建立换乘能力评价指标体系,对评价指标进行了取值解释,建立了铁路客运综合交通枢纽换乘能力模糊综合评价法,并对北京西站和北京站进行了评价分析。
论述目前世界上最大规模的交通枢纽--上海虹桥综合交通枢纽总体规划的要点和过程控制的特点,对综合交通枢纽规划和高速客运站点的设计与建设进行探讨.
本文链接:/Thesis_Y1303385.aspx
第十章 换车道模型
河南理工大学
驾驶行为模式
Volition
进行相应驾驶操作
Evaluation
下一步行为的评价和判断
Intellection
进一步逻辑加工
Perception全部的观察活动和结果记录
跟驰时间
反应时间
跟驰时间
驾驶员从感受 刺激、判断到
操作之间的 时间长度
协调时间
第十章 换车道模型
河南理工大学 能源学院
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❖ 车辆在路网中行驶时诱发其产生变换车道意图的 原因各式各样．但总体上可将车辆的车道变换行 为分为两类。
❖1 强制性车道变换行为
❖ 强制性车道变换是指车辆为了完成其正常行驶目 的而必须采取的车道变换行为
❖ 交叉口的进口道上行驶且已看到前方的车道导向 标线时则要准备向左变换车道。车辆已接近当前 车道的尾部，因而也将准备向左变换车道。另外 ，公交车在接近前方停靠站时从里侧车道转至外 侧的公交停靠车道的变道行为也是一种常见的强 制性变道行为．
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信号交叉口延误模型
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信号交叉口延误模型
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无信号交叉口延误模型
无信
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无信号交叉口延误模型
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临界间隙的计算
河南理工大学
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事件反应模型
河南理工大学
微观交通仿真中换道模型的研究综述
交通与计算机
２０ ０ ８年 第 ５ 期
第２ ６卷
总 １４期 ４
微观交通仿真中换道模型的研 究综述
关 羽 穆 岩 。 杨 小 宝。
（ 京航 空航 天 大学 北 京 １ ０ ８ ） （ 京华 纬交 通工 程有 限责 任公 司 北 京 １ ０ ３ ） 北 ０ ０ ３ 北 ０ ０ ６ （ 京 交 通 大学 。 北 京 １ ０ ４ ） 北 ０ ０ ４ 摘 要 与 跟 车 行 为 相 比 ， 道 行 为 需 要 考 虑 的 车 辆 更 多 ， 机 的决 策 过 程 更 加 复 杂 ， 更 难 于 描 述 ， 换 司 也
中图 分 类 号 ： ９ Ｕ４ １ 文献标志码 ： Ａ
车辆 跟车模 型 和换 车道 模 型是 交通 仿 真 的 ２ 个最 基本 的 动态 模 型 。与 跟 车 行 为相 比 ， 车 道 换 行为需 要 考虑 的 车辆 更 多 ， 司机 的决 策 过 程 更 加
模 型认为 车 辆 是 否 换 道 主要 取 决 于 以 下 ６个 因
Ｇｉｐ 于 １ ８ ｐｓ ９ ６年首 先建 立 了受 交通 信 号 、 障
碍 物和 重型 车等影 响 的城 市 道路 的换道决 策结 构 框 架 。Ｇｉｐ 模 型 假 定 司机 行 为 是 理 性 的 ， 此 ｐｓ 据 重点 分 析 了潜 在 冲突影 响下 的换道 决策过 程 。该
收 稿 日期 ：０ ８０ —１ ２ ０ —６０
统存 在算 法 内核封 装 性 和 保 密性 问题 ， 文 对 目 本
前多 数微 观仿 真系统 所使 用 的几种换 车道模 型进
行综述 ， 绍 了几种模 型 的构建 思想 和算法 内核 ， 介 并对这 些模 型 的优缺 点进 行 了评 述展 望 。期 望 能 对换 车道模 型研 究 的深入 化和精 准化 起到一 定 的 参考 和借鉴 作用 。
智能车辆自由换道模型研究_李玮
第27卷 第2期2010年2月 公 路 交 通 科 技Journal of Highway and Transportation Research and DevelopmentVol .27 No .2 Feb .2010文章编号:1002-0268(2010)02-0119-05收稿日期:2008-12-22基金项目:北京市教委重点项目;北京市自然科学基金资助项目(JJ002790200802)作者简介:李玮:(1982-),男,河北廊坊人,博士研究生,从事机器视觉、网络智能控制与嵌入式系统研究.(l iwei727@126.c om )智能车辆自由换道模型研究李 玮,高德芝,段建民(北京工业大学 电子信息与控制工程学院,北京 100124)摘要:针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题,以四段式车道变换理论为基础,提出一种新的车辆自由换道轨迹函数,并引入B 样条理论对换道轨迹进行再规划,进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。
该模型能够较好的解决传统车道变换模型存在的上述缺陷。
给定车辆换道轨迹性能评价参数,利用M atlab 仿真计算得到新模型产生的换道轨迹,并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。
分析结果验证了该模型的正确性及有效性。
关键词:交通工程;换道模型;B 样条曲线;再规划;侧向加速度中图分类号:U491 文献标识码:AResearch on Lane Change Model for Intelligent VehiclesLI Wei ,GAO Dezhi ,DUAN Jianmin(School of Electronic Information and Control Engineering ,Beijing Universit y of Technology ,Beijing 100124,China )Abstract :Traditional lane change models in the process of lane changing have defects such as the lateral acceleration is too high or have jumps ,the path has a noncontinuous curvature profile ,and the lateral acceleration at initial moment in the process of lane changing is not zero .A new lane change function based on principle of four -phase lane changing model was put for ward and the lane change path was rebuilt by adopting B -spline theory ,at last a new lane change model for vehicles on highway was built .The ne w model could resolve the abovementioned existent defects in traditional models .With the given evaluation para meters of the lane changing path ,the lane change path from this new model was calculated by Matlab software ,and compared with the lane changing paths from two traditional models .The analysis result proved the corr ectness and feasibility of this ne w lane change model .Key words :traffic engineering ;lane change model ;B -spline curve ;r eplan ;lateral acceleration 0 引言智能车辆(Intelligent Vehicle ,简称IV ),是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,是众多高新技术综合集成的载体。
智能交通换道模型
车辆换道模型换车道行为是驾驶员由自身驾驶特征，针对周围车辆车速、间隙等周边环境信息刺激，调整并完成自身驾驶目标则略的总和过程。
包括信息判断和操作执行。
必需要有大量的微观车辆信息作为基础。
目前最常用的是Gipps(1986)年提出的。
换道的计算主要以换道概率、换道加速度、可接受间隙等指标反映。
换道根据需求和类型可分为强制换道与自由换道。
内容：判断性车道变换PLC(换道概率)法判断性车道变换是指车辆在遇到前方速度较慢的车辆时为了追求更快的车速、更自由的驾驶空间而发生的变换车道行为。
车辆不变换车道也能在原车道上完成其行驶任务，变道不是强制性的。
自由换道条件下，换道决策是以当前车道和邻接车道的交通条件为基础的。
它要考虑期望车道(由驾驶员对速度的喜好等因素决定)、可接受空隙等因素。
适用范围、解决的问题：对处于不满意状态的车辆，由概率分布的方式初始化哪些车辆有换道需求。
现在，在PLC法的应用上，加了限制条件，如车速低于期望车速、汇入时加速汇入。
输入参数、输出参数、参数公式：：1、间隙检测安全系数s最小期望间距，p车长，D平均减速度，fx前车位置，bx主车车速可接受风险(CORSIM)Dmin可接受的最小减速度；Dmax可接受的最大减速度；U风险系数；Ui风险阈值，确省0.2；DAF [1+(司机类型-0.5)]/FDA ;NLC变换车道次数；vi车辆期望运行速度；X车辆当前位置；X0目标位置。
2、换车道执行1)车道变换的前期准备阶段，开始执行动作到车辆达到两车道之间的标线这一阶段持续的时间和距离；车道变换的执行阶段，车道变换开始与车辆到达两车道之间的标线，截止于车辆离开两车道之间的标线这一过程；车道变换的持续阶段，由车辆离开两车道之间的标线到变换车道车辆在目标车道上恢复正常行驶状态为止．2)从驾驶员转动方向盘开始到达转动最大角度范围在±10°。
为第一阶段；从转动最大角度到达车身倾斜(相对于道路标线)角度最大的驾驶员转角范围(转角最大到转角为零)为第二阶段；从车身倾斜(相对于道路标线)角度最大达到稳定驾驶的驾驶员转角范围(转角为零到转角负向最大)为第三阶段。
换道行为
1 基本路段行驶规则2 基本路段车辆换道和超车规则2.1 车道变换的概念车道变换行为描述的是驾驶员由自身驾驶特性，针对周围车辆的车速、间隙等周边环境信息的刺激调整并完成自身驾驶目标策略的综合过程。
根据追求利益动机的不同，车道变换行为可分为强制性换道和任意性换道。
强制性换道指具有确定的目标车道，在一定区间内必须实施换道的行为，如匝道的分流、合流车辆，交织区车辆等，此类行为的关键是存在一个最迟换道点。
任意性换道指车辆在遇到前方较慢的车辆时，为了追求更快的车速，更自由的驾驶空间而发生的变换车道行为。
2.2 车道变换的条件分析车道变换行为产生的条件是分析车道变换行为特性的基础。
一般来说，车道变换行为是驾驶员在行车过程中的决策通过车辆所表现出来的一种行为。
因此，分析车道变换的行为特性首先需要了解驾驶员是在什么样的条件下产生车道变换的需求，即车道变换的决策是在什么样的情况下形成的。
产生车道变换的需求主要取决于两方面的原因：一是由于行驶车道本身特性的要求，比如车辆在合流、分流和交织路段上行驶;二是由于驾驶员主观意愿的要求，即驾驶员在主观上对车辆运行现态不满意，为了寻求更加自由、更加理想的运行条件而产生的车道变换的需求。
车道变换时空条件的保证。
首先，目标车道应具备足够的行驶空间使车辆完成车道变换行为，它主要取决于目标车道前后车的速度以及驾驶员对行驶空间的预测能力；同时，还要有足够的时间保证驾驶员完成车道变换行为，这主要取决于驾驶员的预测能力，而驾驶员预测的完成车道变换行为所需时间还要能够得到行车环境的支持与驾驶员自身能力的许可，从而在时间上保证驾驶员的感知、决策和操作控制车辆等行为都能够顺利的实现最终达到换道的目的。
良好的车辆状况的保证。
车辆应具有良好的完成车道变换行为的动力支持和转向能力，也就是说车辆状况要与驾驶员完成车道变换的时空条件相匹配，以便从机械上保证在预期的空间和时间条件下顺利安全地完成车道变换行为。
基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真
由表 ２ 可知 ， 自由行驶状态下 ， 在 小客车优选左侧车道和中间车道的比重相当 ， 出租车大部分优选中间 车道 ， 公交车全部优选 中间车道 。由于路侧行人及非机动车的干扰等因素 ， 种车型在 自由流行驶状态下 ３
表 ３ 不同车型变道 时关键参数的数值关系
Ｔ ｂ ３ Ｎｕ ｒ ｃ ｌ ｅａ ｉ ｎ ｆ ｅ ａ ａ ｔ ｒ ｆ ａ ｅｃ ｎ ｉ ｇｆ ｒｄ ｆｅ ｅ ｔｖ ｈ ｃｅ ａ ． ｍｅ ｉ ａ ｌ ｔｏ ｓ ｙ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｏ ｎ ｈａ ｇ ｎ ｉ ｒ ｎ ｅ ｉｌ ｓ ｒ ｏ ｋ ｌ ｏ ｆ
第 ０ 期 ６
徐锦强 ， ： 于驾驶行 为的车道变换模型研究及仿 ‘ ｙ Ｊ … ｌ
：
’
㈩
表 １ 车辆 变换 关键 参数 实测数据 （ 列举部分 ）
Ｔ ｂ１ Ｍｅ ｓｒｎ ａａｏ ｋ ｙｐ ｒ ｍｅｅｓ ｆａ ｅ ｈ ｎ ｇ（ａｔ ｌｉ ｎ ） ａ． ａｕ ｉｇｄ ｔ ｆ ｅ ａａ ｔｒ ｌｎ ａ ￣ｎ ｐ ｒ ａ ｓ ｇ ｏ ｃ ｉ ｌｔ ｉ
注： 前后 车速度差 ＝ 一 。
２ 期望车道分布 ． ２ 通过分析调查视频数据 ， 发现不同车型都有其特定的期望车道 ， 即车辆在 自由流状态下行驶时所优先
选择的行驶车道 。分析 自由流状态下车辆行驶特征 ， 得到不 同车型期望车道分布情况见表 ２ 。
表 ２ 不 同车型的期望车道分布
定限制 。国内研究开展较晚 ， 缺乏成熟的交通模型 。以福州市主干道交通为例 ， 采用高空摄像法 采集
路段上不 同车型的车道变换数据 ， 研究驾驶人驾驶行为特征 ， 分析驾驶行为与车辆变道之间的影响因素 ， 得 出车辆车道变换和车道选择的基本规律 ， 建立直线路段的车道变换模型 ， 以Ｖ 程序进行计算机仿 并 Ｂ 真 。对建立符合我 国国情 的车道变换模型具有借鉴意义。
快速路交织区交通换道行为特性研究分析
Key words：urban expressway, weaving area, traffic lane change, traffic flow, traffic density
1 引言
随着经济的迅速发展，城市化建设步伐的 加速，其中最为首要的就是城市快速路的建设。 另一方面，随着汽车保有量在逐渐增加，致使 城市内的交通日益拥堵。为了缓解城市交通拥 堵，提高城市内部运输效率，充分发挥城市快 速路作用，对快速路交织区的交通特性进行研 究，掌握其运行规律，对提高交织区交通运行 效率有深远意义。国内外学者对交织区进行了 多方面的研究。臧晓冬等 [1] 研究在快速路互通 立交交织区的不足，提出车道变换次数的预测 方法，建立了城市快速路互通立交交织区交织 速度和非交织速度预测模型。郑弘等 [2] 建立了 基于需求产生的判断性换道模型与常规强制性 换道结合，形成完整的交织区换道模型。柳雪 丽等 [3] 基于感应控制理论和方法，对快速路与 常规道路衔接区域的协调控制方法进行优化， 使快速路系统的运行效率最优。车辆换道是交 织区的最基本运行特性之一，本文以实测数据 为基础，分析交通换道特性，建立了换道次数
与交通流量及交通密度模型。研究成果可以为 城市快速路交织区交通换道行为特性研究提供 参考，为城市快速路交通运行效率提供理论研 究借鉴。
车道的变换分类中主要分为两个方面， Eeik[4] 按照驾驶员意图，将车道变换分为强 制车道变换和自由车道变换两类。Dangazo[5] 认为换道会在交通流中形成可插入间隙，影 响 其 他 车 辆 的 运 行， 最 终 导 致 流 量 下 降； Tanaka 等 [6] 发现道路上的车辆换道行为可能 导致交通流出现高流量和低流量两种情况。 王荣本 [7] 分析换道时车辆的运动关系研究了 车辆碰撞的条件，给出了换道最小安全距离。 通过研究学者们的研究，目前换道模型的研 究虽然取得了一定的成果，但也存在一些局 限性；并且模型过于复杂，提取数据较为困难， 对于研究定量的换道模型较少。
换车道模型研究
管理纵横 Sw eeping over the m anag ement 换车道模型研究谢 寒(西南交通大学交通运输学院 610031)摘 要换车道模型是研究微观交通流的基础模型之一。
由于换车道所涉及的因素较多,与跟驰模型相比较发展相对滞后。
本文简单介绍了目前使用比较多的Gipps、M IT SIM、CORISM、SIT RAS以及CA等换车道模型,以期对换车道模型的深入研究有一定启发。
关键词智能交通;换车道模型;Gipps;M IT SIM;CORSIM;SIT RAS;CA换车道模型和车辆跟驰模型是微观交通仿真的重要组成部分,也是智能交通的组成部分。
相对于跟驰模型而言,换车道模型的发展相对较为滞后。
为了换车道模型的进一步发展,本文通过对常用的换车道模型研究进展进行系统的评价,以期对换车道模型的深入研究有一定帮助。
1 换车道模型研究1.1 G ipps模型。
G ipps模型是最早提出的换车道模型,由Gipps P.D.(1986)提出的,建立在有障碍(信号灯、障碍物等)情况下。
模型中换车道行为分为产生意图、探测条件、动作实施三个部分。
整个过程为:!当前地点堵塞或是有大车,存在可以变换的车道,驾驶员产生换道的意图。
∀检测换道条件,采用可接受间隙模型即在进行换道的时候换道车辆与目标车道的前车、后车之间必须要有足够的间隙以保证不会发生事故,换道才有可实施的可能性。
#只有前面的条件都满足的时候,才能进行换道的行为。
在换道实施的过程中采用的是刹车减速的行为。
显然G ipps模型只考虑了有障碍的情况下的换道行为,在实际换道行为中除了有障碍的情况还有无障碍的情况下驾驶员也会实施换道行为。
这种情况在M IT SIM模型中被首次提出,并对换车道行为方式提出了一个相对较好的划分。
1.2 M IT SIM模型。
M IT SIM(M Icroscopic T raffic SIM ula to r)模型是Q.Y ang和H.N.Ko utso po ulos(1996)提出的。
基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型研究
基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型研究基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型研究一、引言随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆在道路上的数量与重要性越来越大。
在实际驾驶中，当自动驾驶车辆需要进行换道操作时，如何做出最优的换道决策成为一个关键问题。
传统的换道决策模型往往忽视了车辆之间的互动关系，容易导致交通拥堵和事故的发生。
为了解决这个问题，基于博弈论的自动驾驶车辆换道决策模型引起了广泛关注。
二、博弈论在自动驾驶中的应用博弈论是研究决策的一种重要工具，通过考虑多方参与者之间的互动关系，寻找最优策略。
在自动驾驶中，每辆车都是一个参与者，通过博弈论可以建立起车辆之间的策略互动模型，进而推导出最优的换道策略。
三、模型构建针对自动驾驶车辆的换道决策，我们可以建立如下的博弈模型。
假设有n辆自动驾驶车辆，每个车辆需要决定是否进行换道操作，即选择换道（1）或者不换道（0）。
为了简化模型，我们假设每辆车只有两种选择。
对于每辆车辆来说，其目标是寻求最短的行驶时间。
假设车辆i选择换道，则会受到两个因素的影响：换道所需的时间代价和行驶过程中与其他车辆的冲突代价。
其中，换道所需的时间代价是车辆i换道所需的时间与车辆i的期望行驶速度之差的函数；冲突代价则是由车辆i与其他车辆的相对关系决定。
在此基础上，我们可以定义驾驶员的效用函数，将换道决策问题转化为一个博弈问题。
驾驶员i的效用函数可表示为：U_i = (1-p_i) * v_i - p_i * t_i + α * p_i * Σ_j C_ij 其中p_i为驾驶员i选择换道的概率，v_i为驾驶员i的期望行驶速度，t_i为驾驶员i换道所需的时间，C_ij为驾驶员i与其他车辆j之间的冲突代价，α为一个权重系数。
四、模型求解为了求解博弈模型中的最优策略，我们可以采用最大和最佳响应的思想。
最大是指每辆车在每个状态下都选择使其效用函数最大化的策略；最佳响应是指每辆车根据其他车辆的策略调整自己的策略。
车道分隔方式对驾驶换道行为的影响
车道分隔方式对驾驶换道行为的影响邓建华;冯焕焕【摘要】为探索不同车道分隔方式对驾驶换道行为的影响,在分析机动车驾驶换道决策机理与换道决策属性的基础上,改进双车道元胞自动机(STCA)的换道规则模型,提出了基于层次分析法(AHP)的多属性换道决策模型.在同向3车道上设置不同车道分隔方式,运行模型以获得每种分隔方式在不同空间占有率情况下的换道动机概率、换道成功概率分布规律.分析发现:平均换道动机概率直接与交通流内部状态属性有关,平均换道成功概率则由交通流内部状态属性与车道隔离方式共同决定;通过对不同分隔方式下的换道规律分析,表明模型能较好诠释不同车道分隔方式的交通管理法规涵义.该换道决策模型构造方法上具有同时处理多个外部决策属性的能力,具有较强的通用性.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2019(019)002【总页数】7页(P153-159)【关键词】智能交通;元胞自动机;多属性换道决策;层次分析法;车道分隔方式【作者】邓建华;冯焕焕【作者单位】苏州科技大学土木工程学院,江苏苏州215011;苏州科技大学土木工程学院,江苏苏州215011【正文语种】中文【中图分类】U4910 引言换道决策模型是多车道元胞自动机核心模型之一，自上世纪末Rickert等[1]提出具有换道功能的STCA(Symmetric Two-lane Cellular Automata)模型，许多学者一直在努力开发多车道换道模型，并获得许多成果.基于大量实测数据，Peter Hidas等[2]把机动车驾驶换道行为划分为自由换道、强制换道和协作换道3类，现有的元胞自动机多车道换道模型也可依此归类：如改进内部换道机制的自由换道类模型[3-5]，考虑外部换道影响因素的协作换道模型[6-7]与强制换道模型[8-9].邓建华等[10]在分析了影响驾驶员换道行为的交通流内外部因子的基础上，提出了基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型，本文拟在此模型中引入层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)以完善其对外部决策属性的处理能力.选取目前很少被涉及的车道分隔方式作为描述对象，运行改进后的模型，分析其对驾驶换道行为的影响规律，阐述AHP 引入多车道换道决策模型的合理性，验证改进方法的有效性.1 多车道元胞空间中车辆运行状态定义如图1 所示，t时刻，当前车辆CA[i,j]处于元胞单元[i,j](车头所处元胞单元)，对应道路实际纵向位置为xi，横向位置(车道)yj，其紧邻前后车辆的纵向位置表示为xn(n=la,sa,ra,lb,rb).图1 CA[i,j]与紧邻前后车辆位置关系Fig.1 Position relations of the CA[i,j]and adjacent vehicles“紧邻前车间距”表示当前车辆CA[i,j]车头与相应侧紧邻车道的紧邻前车车尾间的距离，“紧邻后车间距”表示当前车辆CA[i,j]车尾与相应侧紧邻车道的紧邻后车车头间的距离，分别表示为紧邻前车间距紧邻后车间距式中：ln、li分别表示紧邻前车、当前CA[i,j]的车身长度.假设t时刻，CA[i,j]速度为vi，紧邻车辆速度为vn，则：紧邻前车相对速度为紧邻后车相对速度为上述的车身长度、间隔距离与速度的单位为元胞个数，以下同.2 引入AHP的多属性换道决策模型2.1 决策模型要素具有换道动机的车辆需根据自身及紧邻车辆当前的运行状态、车流外部其他相关因子来共同决策具体换道目标，是一个典型多属性决策问题，该决策模型的4个基本要素构成如下：(1)决策单元.系统内任意车辆运行状态更新，就可能产生1次换道决策过程，即可看作一个基本决策单元.根据多车道换道决策机理[10]，基本决策单元决策过程如图2所示. 图2 换道决策单元Fig.2 Lane-change decision making unit(2)决策方案.产生换道动机的车辆在更进一步决策时，具有明确的3个可选决策方案，如图2所示.(3)决策结构.多车道换道决策结构表达了各要素之间的逻辑关系，为便于论述，本文拟采用单层准则体系结构，如图3所示.图3 换道决策层次结构Fig.3 The hierarchical structure of lane-changing decision(4)准则体系.准则体系是评价、排序备选方案的基础，为使决策单元尽可能多地处理交通流内外部决策属性，构建一个多属性换道准则体系是合适的.2.2 决策属性换道决策属于既有定性也有定量的混合型多属性决策问题，其中定量属性多数由车流内部状态属性构成，可称为交通流内部决策属性.2.2.1 交通流内部决策属性由Rickert等[1]提出的换道规则，结合多车道换道决策机理[10]，对多车道换道决策所涉及的决策属性进行分析.(1)换道动机.模拟人脑感知过程，换道动机是指没有具体换道决策目标的一种换道意愿.CA[i,j]产生换道动机还应与前后邻车的相对速度有关，STCA换道动机规则改进为式中：vi,hope为期望车速，为减少车流平均速度较高时的随意变道行为，取vi,hope=0.85vi,max以模拟实际交通饱和度较小时，车辆仍能在稍低于vmax的期望速度车道保持的现象；dn,i、Δvn,i 中n ≠sa.(2)安全条件.驾驶员换道决策时，还会考虑与前后邻车的相对速度，对STCA的安全条件改进为可知，模型所涉及的交通流内部最基本的决策属性有：式中：Dn,i、Di,n、ΔVn,i及ΔV i,n表示相应车间距与相对车速的决策属性值，即交通流内部决策属性为X={Dn,i,Di,n,ΔVn,i,ΔVi,n}.对于同向车道数大于2 的情况，处于中间车道，具有换道动机的车辆，在左侧、右侧车道换道条件同时满足的情况下，存在需根据决策属性确定具体往哪侧换道的问题，现有多车道换道模型常利用换道规则中的算法语句执行顺序，或设置换道概率的方法来处理，存在不能获得最佳换道决策方案的可能.基于此，建立多属性换道决策模型，从机制上解决上述问题为较好思路.2.2.2 交通流外部决策属性及车道分界标线属性赋值除交通流内部决策属性，驾驶员在行驶过程中还会感知一些影响换道决策的外部因素，即交通流外部决策属性，如道路线形、路面结构、驾驶习惯、超车规则及交通标线类型等.这类属性通常多为无法直接量化的定性属性.AHP 最早由美国运筹学家Saaty 于20 世纪70年代初提出，是一种能同时处理多种来源信息的综合决策方法,并以实用、简洁和鲁棒性等优点受到广泛重视[11].AHP 在分析过程中，通过构造层次结构和权重分析，可以将各属性上决策者定性的判断与定量的分析结合起来，整个过程合乎人的决策思维活动特征，特别适合用于处理换道决策这种既含定量又有定性决策属性的混合决策问题.为便于阐述AHP引入多车道换道决策模型的合理性，分析改进方法的有效性，在不损害模型结构完整性前提下，选择以同向3车道间设置的车道分隔方式作为建模与描述对象.车道分隔方式的5种设置情景如图4所示，图中最外侧实线表示道路边界线.按照AHP 中的主观赋权法对各情景下的换道约束涵义进行量化，如表1所示.图4 车道分隔方式Fig.4 Lane demarcation patterns2.3 基于AHP的多属性换道决策模型构建方法2.3.1 构建换道决策层次结构根据STCA换道规则的构建思想，取换道安全作为换道决策目标.因各准则的换道安全重要性评价方法复杂，这里假设模型中的五项准则安全重要程度相同.结合前面对决策模型要素的分析，构建换道决策层次结构如图3所示.表1 车道分隔方式属性值Table 1 Attribute values of the lane demarcation patterns序号12 3 45属性无标线虚线虚实线实线护栏换道约束涵义无约束弱约束虚线侧较弱约束实线侧较强约束强约束极强约束属性值1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 2.3.2 构造准则层比较判断矩阵准则层比较判断矩阵元素由每条准则所对应属性值构成：决策单元的内部属性值，在元胞自动机模型运行时，跟随车辆运动状态的变化而更新；外部属性值由设置的车道分隔方式确定(表1).速度与间隔距离的单位都统一为元胞个数，在构造比较判断矩阵时，可先对内部属性矩阵归一化，然后叠加外部属性. 显然，X={Dn,i,Di,n,ΔVn,i,ΔVi,n}属性值越大换道愈安全，愈容易换道成功，与车道分隔方式属性值大小所表达对换道约束的强弱，具有涵义上的一致性.外部属性与内部属性权重可以通过专家赋权或驾驶员问卷调查获得，不影响模型结构，缺省设置为Wc={外部Wext=0.4,内部Wint=0.6}.2.3.3 方案层比较判断矩阵模型中设置不同权重来表达驾驶员采取对称换道或非对称换道的偏好，在实施实际项目时，可通过专家赋权或驾驶员问卷调查获得该值.不影响模型结构，缺省设置为Wp={左换道Wleft=0.3,车道保持Wstraight=0.4,右换道Wrigth=0.3}，其含义可理解为：当判断矩阵中各方案决策排序值相等时，驾驶员更愿意车道保持而选择直行；当判断矩阵中各方案决策排序值不相等，而需要换道时，驾驶员左换道与右换道的决策偏好相同，即采用对称换道规则.3 模型仿真与分析3.1 仿真参数设置把上述方法构建的换道决策模型引入改进的元胞自动机模型，使其具有基于AHP 的决策机制.为便于专注分析车道分隔方式对驾驶换道行为的影响,选取一种轻型车输入元胞空间：车身长5.5 m，等于10个元胞单位长(设单位元胞长0.55 m)；最大行驶车速为道路设计车速60 km/h=16.67 m/s，相当于1次(1 s)最大能更新30元胞长，即vmax=30.设元胞空间L=10 000个元胞长，横向3个元胞宽表示3个车道.设空间占有率用D(D ∈(0,1))表示为式中：lk为第k辆车的长度；m为元胞空间内的车辆数.设安全间距dn,safe=1，随机慢化概率0.05，运行模型100 000 s(设系统更新1次的真实时间为1 s)，分别记录5 种不同车道分隔方式在不同D值情景下，系统内产生换道动机事件、换道成功的次数.为过滤初始输入参数对输出数据稳定性的影响，取尾端3 600 s 输出数据进行统计，获得系统中各种情景下每辆车、每秒可能产生的平均换道动机概率与平均换道成功概率(单位为次数)，同时获得，分车道的交通流平均速度与流率.3.2 模型运行结果分析3.2.1 平均换道动机概率如前述，产生换道动机是指驾驶员具有换道意愿但尚未做出换道操作的决策状态.不同参数设置情景下的平均换道动机概率如图5所示.图5 平均换道动机概率Fig.5 Average lane-changing motivation probability 从图5可以看出：(1)当D值很小时，每种车道分隔方式下的换道意愿都较小，随着D值进一步增加使得车辆平均间距不断缩短，平均换道动机概率也将显著增加，D=(0.2,0.4)时，换道意愿较强烈；当D ＞0.4 且D →1.0时，进一步缩短的车辆平均间距使换道机会迅速减少，也导致驾驶员对行驶速度的期望不断降低，每种车道分隔方式下的换道意愿将逐渐趋向于零.(2)从换道机理角度分析，车道分隔方式并不直接影响换道动机的产生，而图5 中所示不同车道分隔方式下，同一D值所对应的平均换道动机概率都不同，说明车道分隔方式对车辆换道最终决策产生了相应的约束作用，且影响着车辆下一步的运行状态，从而引起平均换道动机概率的不同变化.3.2.2 平均换道成功概率分析换道成功是指当产生换道动机时，驾驶员做出最终换道决策，并实施换道驾驶操作的结果.平均换道成功概率如图6 所示，图7 为无标线、虚线两种情景下的平均换道动机与平均换道成功概率的对比情况.(1)从图6 看出，无标线与虚线分隔方式对具有换道动机驾驶员的换道约束比其他分隔方式弱，分别在D=(0.4,0.8)与D=(0.5,0.8)时，具有较大的平均换道成功概率.对比这两种情景，发现对应D值区间，无标线情景下的平均换道成功概率更大些，与所表达的换道约束涵义一致.图6 平均换道成功概率Fig.6 Average lane-changing success probability (2)从图7 看出，出现较大平均换道成功概率与平均换道动机概率的D值区间并不一致，对照图8 可以看出：0.20 ＜D ＜0.35(无标线)或0.45(虚线)时，部分具有换道动机的车辆因能保持接近于自由流速度运行，而没有采取换道策略,这与实际交通流中，驾驶员在车速较大时更愿意采取车道保持的安全驾驶策略情况类似.图7 平均换道动机(成功)概率Fig.7 Comparison of lane-changing motivation probability and success probability3.2.3 所有车道车流平均速度分析所有车道车流平均速度与空间占有率D的关系，如图8所示.图8 所有车道车流平均速度Fig.8 Average flow speed of all lanes(1)无标线分隔方式对换道决策约束最弱，导致车辆最易进入换道成功的D值区间，而换道干扰也使得车流易于进入平均车速下降区间；虚线分隔方式对早期换道动机事件作了适当约束，使得车流保持自由流速度状态的D值区间延展到约D=(0.00,0.45).(2) 在平均车速下降区间，虚线、无标线分隔方式下，频繁换道驾驶行为干扰了车流运行，车速下降梯度大，车速波动大；其他3 条曲线在速度下降区间值的大小关系说明合适的分隔方式有利于优化平均车速.(3)D=(0.8,1.0)时，随着换道动机趋于零，各种分隔方式都逐渐失去从外部约束车辆换道的作用.3.2.4 虚实线分隔方式下单车道平均速度与流率分析因对左右侧车道上的车辆换道约束不一致，虚实线设置情景会对标线两侧的交通流状态也产生不同影响.分别统计虚实标线两侧车道的平均速度、平均流率，如图9和图10所示.图9 单车道平均速度Fig.9 Average flow speed of one lane图10 单车道平均流率Fig.10 Average flow rate of one lane(1)从图9 看出，虚线侧单车道车流平均速度始终大于实线侧车道.(2)相对应的由图10看出，因虚线侧车辆被允许换道，当实线侧D值较小时，虚线侧车道有部分车辆换道实线侧行驶，使得实线侧D=(0.0,0.4)时的流率始终大于虚线侧的值，而当进入阻塞区以后，则虚线侧车道上流率比较大.上述分析的现象与现实中在高速立交或高架入口合流处设置虚实线时的实际交通运行状态相类似.4 结论基于换道决策机理，将STCA模型换道规则按照换道动机产生与多属性换道决策两个阶段进行改进，并详细论述了基于AHP 的多属性换道决策模型构造方法的合理性.为验证模型的有效性，以同向3车道交通流为仿真对象，选取车道分隔方式作为交通流外部换道决策属性，模拟运行模型，分别获得5种车道分隔方式、不同空间占有率条件下的输出结果.分析结果表明模型解释换道动机与多属性换道决策之间的逻辑关系清晰；该换道模型能响应不同车道分隔方式对驾驶员换道行为的影响，且影响规律反映与分隔方式要表达的管理法规意义具有一致性.模拟运行时虽仅考虑了单个交通流外部换道决策属性，但该模型结构完整且具有较好的扩展性.【相关文献】[1]RICKERT M, NAGEL K, SCHRECKENBERG M, et al.Two lane traffic simulations using celluar automata[J].Physica A Statistical Mechanics & Its Application,1996,231(4):534-550.[2]HIDAS P. 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Study of vehicle lanechanging behavior model of cellular automata based on information interaction[J]. Application Research ofComputers,2010,27(10):3826-3828.][8]LV W,SONG W G,FANG Z M,et al.Modeling of lanechanging behaviour integrating with merging effect before a city road bottleneck[J]. Physica A, 2013, 392(20):5143-5153. [9]赵韩涛,毛宏燕.有应急车辆影响的多车道交通流元胞自动机模型[J]. 物理学报, 2013, 62(6): 53-60.[ZHAO H T, MAO H Y. Cellular automaton simulation of muti-lane traffic flow including emergency vehicle[J].Acta Phys.Sin,2013,62(6):53-60.][10]邓建华,冯焕焕.基于换道决策机理的多车道元胞自动机模型[J].交通运输系统工程与信息,2018,18(3): 68-73. [DENG J H, FENG H H. Multilane cellular automaton model based on the lane-changing mechanism[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2018, 18(3):68-73.][11]PAULSON D, ZAHIR S. Consequences of uncertainty in the analytic hierarchy process:A simulation approach[J]. European Journal of Operational Research,1995,87(1):45-56.。
换道安全文献综述
换道安全文献综述1、 换道轨迹研究现状车辆行驶过程是驾驶员根据道路状况和交通环境实时进行车辆路径规划，并进行轨迹跟踪的过程。
自动驾驶中，路径规划是车辆自动驾驶的基础，需要为车辆行驶提供一条安全可靠的参考轨迹。
这些轨迹首先考虑的就是车辆行驶的安全性，其次是可靠性和舒适性，分别体现在安全距离模型和具体的轨迹行驶中，因此下面将从安全距离模型和各种换道轨迹进行阐述。
(1) 安全距离模型安全距离模型是车辆换道的安全保证。
现有换道安全距离模型假设周围车辆匀速，或者换道周围车辆状态已知，根据自车的规划轨迹进行临界碰撞的判断，进而建立数学模型。
加州大学伯克利分校的 Hossein 等人根据换道可能发生的碰撞形式，推导了自动换道时的最小安全距离模型。
换道车辆 M 将从原车道换到左侧车道。
在换道的过程中，车 M 可能与前后车辆oL 、oF 发生追尾，也可能与目标车道前车dL 发生侧碰、目标车道后车dF 追尾。
根据这些碰撞形式，作者推导了最小安全距离模型。
吉林大学的王荣本，Li -sheng 等人在 Hossein 的基础上，将安全距离模型应用到了更加复杂的场景上，如换道场景时间缩短为 3 秒等。
华南理工大学的许伦辉等人不仅考虑了换道过程中的安全性，还对换道后的安全性进行了分析，使安全距离模型符合实际的车道变换。
(2) 轨迹规划模型自动换道轨迹规划属于局部路径规划问题，具有换道信息不确定的特点，在机器人领域和车辆领域都有相关研究。
其主要有多项式换道轨迹、贝塞尔曲线换道轨迹、基于 MPC 算法的换道轨迹、基于梯形横向加速度的换道轨迹、正弦曲线换道轨迹、遗传算法、蚁群算法、人工势场等方法。
下面将分别详细介绍车辆换道轨迹的特点。
加州大学伯克利分校的 Iakovos 等人建立了五次多项式的换道轨迹，该多项式系数可以根据研究对象的初始状态和目标状态确定。
该研究中对有无障碍物分别进行轨迹规划。
当无障碍物时，纵向轨迹方程为五次多项式；当存在障碍物时，纵向方程为六次多项式。
高速公路养护作业区车辆换道行为及模型研究
高速公路养护作业区车辆换道行为及模型研究2023-10-27CATALOGUE目录•引言•高速公路养护作业区概述•车辆换道行为分析•车辆换道模型构建•模型验证与结果分析•结论与展望01引言高速公路养护作业区是保证道路安全和交通顺畅的重要区域，但车辆换道行为在养护作业区中具有较高的风险，可能导致交通事故。
研究高速公路养护作业区车辆换道行为对于提高道路安全性和交通效率具有重要意义。
研究背景与意义研究内容与方法研究内容本研究旨在分析高速公路养护作业区车辆换道行为的特点、影响因素和风险评估，提出相应的换道模型。
研究方法通过收集实际交通数据，对高速公路养护作业区的车辆换道行为进行观察和记录，结合理论分析和模拟实验，研究换道行为的特点和规律。
同时，建立换道模型，模拟车辆在养护作业区的换道行为，评估交通安全性和交通效率。
02高速公路养护作业区概述高速公路养护作业区（Maintenance Work Zone，MWZ）是指高速公路上进行养护维修作业的区域，一般由作业控制区、作业区和缓冲区组成。
定义根据养护作业类型的不同，高速公路养护作业区可分为普通公路养护作业区、高速公路养护作业区和应急救援养护作业区。
分类高速公路养护作业区定义及分类高速公路车流量大，车速快，交通压力大。
车流量大道路条件变化交通控制措施养护作业区道路条件会发生变化，如路面坑洼、施工标志等。
需要采取交通控制措施，如标志、标线和警力疏导等。
03高速公路养护作业区交通特点0201通过媒体、高速公路可变情报板等途径提前发布养护作业预警信息。
提前发布预警信息在养护作业区附近设置交通标志、标线和警力，进行交通疏导。
交通疏导在养护作业区及其前后设置限速标志，提醒驾驶员降低车速行驶。
限速行驶高速公路养护作业区管理策略03车辆换道行为分析当驾驶员发现前方道路出现问题或拥堵时，他们可能希望通过换道避免堵塞或降低安全风险。
车辆换道动机分析安全通过驾驶员可能因为行驶效率的考虑而进行换道，例如为了更快地到达目的地或避免延误。
考虑驾驶风格的车辆换道行为及预测模型
Ｖｏｌ．１６ Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２０１９
考虑驾驶风格的车辆换道行为及预测模型
刘 思 源１，喻 伟１，刘 洁 莹１，尹 小 梅２，吴 义 虎１
（１．长沙理工大学 交通运输工程学院，湖南 长沙 ４１０１１４；２．湖南都市职业学院，湖南 长沙交通拥堵有重要影响，为了获得不同驾驶人的换 道 行 为 特 性，考 虑 了 车
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｌａｎｅ－ｃｈａｎｇｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｅｘｅｒｔｓ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｒａｆｆｉｃ ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ ｕｒｂａｎ ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ ｉｓｓｕｅｓ．Ｄｒｉｖｅｒｓ’ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔｙｌｅｓ ｗｅｒｅ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ｉｎ ｌａｎｅ－ｃｈａｎｇｉｎｇ ｃｈａｒａｃ－ ｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅｓ ｗｅｒｅ ｆｉｒｓｔ ｅｘａｍｉｎｅｄ ｂｙ ＳＰＳＳ，ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔｙｌｅｓ ｖｉａ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ （ＰＣＡ）．Ｄｒｉｖｅｒｓ ｗｅｒｅ ｔｈｅｎ ｃａｔｅｇｏ－ ｒｉｚｅｄ ｉｎｔｏ ｔｗｏ ｔｙｐｅｓ：ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ ｔｙｐｅ ａｎｄ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅ ｔｙｐｅ，ｕｓｉｎｇ Ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ．Ｖｅｈｉｃｌｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｄａｔａ ｗｅｒｅ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｓｅｐａｒａｔｅｌｙ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｄｒｉｖｅｒ ｔｙｐｅ （ａｇｇｒｅｓｓｉｖｅ ａｎｄ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｖｅ），ａｎｄ ｆｉｔｔｅｄ ｂｙ ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌ ｍｏｄｅｌｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｇｏｏｄｎｅｓｓ ｏｆ ｆｉｔ．Ｆｕｒｔｈｅｒ，ｐｒｅ－ ｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｌａｎｅ－ｃｈａｎｇｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｗｅｒｅ ａｌｓｏ ｆｕｒｎｉｓｈｅｄ ｉｎ ｂｏｔｈ ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｆａｓｈｉｏｎ．Ａ ｔｉｍｅ－ｌｏｇａｒｉｔｈｍｉｃ ｍｏｄｅｌ ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔｙｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｗａｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｌａｎｅ－ｃｈａｎｇｉｎｇ ｔｉｍｅ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ａ ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｍａｎｉｆｅｓｔ ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉ－ ｍｅｎｔａｌ ｄａｔａ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｔｙｌｅ；ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｋ－ｍｅａｎｓ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ；ｌａｎｅ－ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｔｉｍｅ；ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ ｄｉｓｔａｎｃｅ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ
基于最小安全距离的车辆换道模型研究
第 ４期
广西师 范大 学学 报 ： 自然 科学 版
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ａ ｇ ｉ ｏ ｍ ｌ ｉｅｓ ｙ Ｎａｕ ａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ｏ ｒａ ｎ ｘ Ｎ ｒ ａ ｖｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ｏ Ｇｕ Ｕｎ ｔ ｅ ｉ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ４ １２ ．
等 Ｌ 。在 选择性 换 道过 程 中 ， ７ 驾驶 员首 先根 据 当前车道 和 目标车道 上 车辆 的运 行车 速 ， 断能 否进 行 车道 判 变 换 ； 观察 目标车 道 及 所在 车道 前 后车辆 的运 行情 况 ， 再 估计 目标 车道 可接 受 的 间 隙大 小 ， 判断 是 否 满 足
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图 １ 车 辆 换 道 环 境 模 型
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图 ２ 车 辆换 遭 过 程 中 的 位 置 关 系 图
Ｆｉ ． Ｖｅ ｉｌ ｌ ｎ — ｈ ｎ ｉ ｇ ｐ ｓ ｔ ｎ ｇ ２ ｈ ｃｅ ａ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｏ ｉｉ ｏ
Ｆ ｇ １ Ｖｅ ｉｌ ａ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔｍｏ ｅ ｉ． ｈｃｅｌｎ ｈ ｎ ｉ ｇｅ ｖｒ ｎ ｎ ｄ ｌ
环 境信 息 的刺激 后 ， 了达到 理想 的驾 驶环 境 ， 整 目前 的行驶 状 态 的综合 行 为过程 。车 辆换道 行 为是 一 为 调 个较复 杂 的过 程 ， 驾驶员 需 要考虑 的 因素 很多 ， 因此 ， 比较容 易对 安全 换道 的可 行性 做 出一个 错误判 断 ， 使
车辆 处于 潜在 的碰 撞危 险 当中 车道 变换 时 ， 可能 发生 追尾 碰撞 、 向刮 擦和斜 向碰撞 等［ ］ 侧 １。 ≈ 目前 ， 内外对 于车 辆换 道 的研 究 比较 多 ， 国 下面 介 绍一些 典型 的换道 模 型 。ＮＥ Ｉ 模型 ［主 要 由间 ＴＳＭ ３ ］ 隙检测 与换 道动 机 两部分 组成 ， 中换道 动 机 的影 响因 素为车 辆速 度 和相 对 间距 ， 其 间隙检 测主 要是通 过 比 较 目标车 与其后 面 的相 邻车 各 自所需 减速度 和 可接 受 的减速 度 的大 小来决 定能 否安 全换道 。Ｆ ＥＳＭ 模 Ｒ Ｉ 型Ｌ 主要 用于 高速 公路 ， ３ ］ 由换 道动 机 、 利益 和 紧急三 个 因素组 成 。ＭＩ Ｉ 模 型［ 主要 是驾 驶 员期 望提 高 ＴＳＭ ４ 其 运行 速 度 ， 想超 过前 方 的慢车 、 型车 等而 变换 当前 车道 。操 作过 程 可分 为 ３ ： 一 ， 驶员根 据 目 或 重 步 第 驾 前车辆 行驶 状况 ， 断是 否有 必要 进行 换道 并确 定换 道类 型 ； 判 第二 ， 驾驶 员 目测推 断是 否有 足够 的 间隙 ， 并 选 择换 道 方 向 ； 最后 是实 施换 道过 程 。ＭＲＳ ｍｕｔ ｒｇｍｅｓｍｕａｉ ） （ ｌ —ｅ ｉ ｉ ｌｔ ｎ 模型 ［ 的 目的是 为 了获得 称 心 的行 ｉ ｏ ５
车辆换道时间预测研究现状
车辆换道时间预测研究现状
车辆换道时间预测是交通领域中的一个重要问题，其研究与交通流理论、智能交通系统等领域密切相关。
目前，车辆换道时间预测的研究主要分为两类：基于统计学方法的预测和基于机器学习方法的预测。
在基于统计学方法的预测中，常用的模型包括线性回归模型、逻辑回归模型和生存分析模型等。
这些方法一般依赖于大量的实测数据，能够较为准确地预测车辆的换道时间。
但是，由于交通环境的变化和车辆行驶行为的复杂性，这些方法的预测精度存在一定的局限性。
相比之下，基于机器学习方法的预测则具有更高的预测精度和较好的泛化能力。
常用的机器学习模型包括神经网络、决策树和支持向量机等。
这些方法能够通过对大量数据的学习，自动提取特征并建立预测模型，从而实现对车辆换道时间的准确预测。
但是，由于需要大量的数据训练，这些方法的应用受到数据获取难度的限制。
综上所述，车辆换道时间预测的研究是一个复杂而重要的问题，需要通过多种方法的结合和创新来实现更加准确和可靠的预测。
未来，随着数据采集技术的不断提高和交通系统的不断优化，预测精度和应用范围将会得到更大的拓展和提高。
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车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换行为是指驾驶人在驾驶过程中从一个车道切换到另一个车道的行为。
车道变换在交通流中是一种常见的驾驶行为，也是道路交通安全的重要组成部分。
对车道变换行为的研究有助于深入了解驾驶人的驾驶行为和决策过程，并对交通管理和交通安全提供有益的指导。
一、车道变换的定义和分类车道变换是指驾驶人在驾驶过程中将自己的车辆从一个车道切换到另一个车道的行为。
根据驾驶人的意图和目的，车道变换可以分为主动变换和被动变换两种。
主动变换是指驾驶人根据自己的驾驶意图，主动选择切换车道的行为。
主动变换车道通常是为了超车、驶入或驶离出口、通行速度不足等目的。
被动变换是指驾驶人由于交通或其他因素的影响，被迫切换车道的行为。
被动变换车道通常是由于前方车辆减速、障碍物等因素造成的。
二、影响车道变换行为的因素1.驾驶人特性：驾驶人的性别、年龄、驾龄、驾驶经验等个体特性对车道变换行为有一定影响。
年轻的驾驶人和男性驾驶人更倾向于进行主动变换车道。
2.交通环境：交通环境是指车辆密度、速度、道路宽度等因素。
交通环境的变化会影响驾驶人的车道变换行为。
3.道路标线和交通标志：道路标线和交通标志对驾驶人的车道变换行为起着重要的指示作用。
合理的道路标线和交通标志可以引导驾驶人正确进行车道变换。
4.驾驶任务：驾驶任务是指驾驶人当前的行驶目标，如超车、驶入或驶离出口等。
不同的驾驶任务会影响驾驶人的车道变换行为。
车道变换行为的研究可以基于驾驶人的行为模型进行。
常用的车道变换行为模型有合并模型和分割模型。
合并模型是指驾驶人在变换车道时主动寻求与目标车道上的车辆合并的行为模式。
合并模型考虑了驾驶人在车道变换过程中的目标选择、车速调整和加速度控制等因素。
车道变换行为的危险因素包括搞车风险、死角视线盲区、驾驶人注意力不集中等。
这些危险因素可能导致车道变换行为中的事故和冲突。
为了减少车道变换行为中的危险因素，需要通过交通管理、驾驶教育和技术手段等综合措施来提高驾驶人的安全意识和驾驶技能。
基于CarSim仿真的公路车道数变化段指标研究
基于CarSim仿真的公路车道数变化段指标研究潘兵宏;赵悦彤;霍永富【摘要】针对公路车道数变化处过渡段的长度或渐变率设计指标的取值对于安全行车具有重要影响,通过分析公路车道数变化处过渡段车辆行驶需要换道特点,提出一次函数修正型正弦曲线换道模型,并建立基于车辆换道轨迹的车道数变化处过渡段渐变率计算模型.通过换道轨迹模型中特征参数的分析,确定不同设计速度与超高横坡情况下车辆换道的横移宽度与纵向移动距离,进而提出车道数增加或减少一个时,过渡段的长度和渐变率推荐值.研究结果表明:车道数变化过渡段的长度和渐变率不仅与设计速度相关,且与超高横坡有关.提出的过渡段长度和渐变率的建议值可为今后公路车道数变化过渡段的设计提供参考.【期刊名称】《铁道科学与工程学报》【年(卷),期】2018(015)010【总页数】7页(P2685-2691)【关键词】车道数变化段;过渡段;渐变率;换道模型;正弦曲线;超高横坡【作者】潘兵宏;赵悦彤;霍永富【作者单位】长安大学公路学院,陕西西安 710064;长安大学特殊地区公路工程教育部重点试验室,陕西西安710064;长安大学公路学院,陕西西安 710064;长安大学公路学院,陕西西安 710064【正文语种】中文【中图分类】U491.5+4当公路横断面车道数发生变化时，在变化处需设置过渡段，过渡段的渐变率的大小不仅影响路容美观和工程造价，而且对安全行车有重要影响[1]。
车道数变化过渡段是前后宽度变化的衔接部分，对于驾驶人员而言，驶入该区域后需要接受处理的信息量突增，如若不能妥善操作，会引发交通事故。
所以车道数变化过渡段的长度或渐变率应该满足驾驶员以设计速度行驶，并能安全变换车道。
然而，国内外对过渡段的设计指标研究较少。
在公路设计中，一般是从线形连续方面来保障其顺适过渡,《公路工程技术标准》[2](JTG B01—2014)(以下简称《技术标准》)仅强调不同道路等级与设计速度下宽度衔接应协调。
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在这之后，学者们开始摸索结合上面个因素的换道行为分析，例如，东南大学 李丹丹等分析交通规则，车辆因素，驾驶员性格，行车计划等因素多换道行为的影 响[10]等。
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本文首先研究基于模糊理论的强制换道情况，并在前人的基础上进行推广，考 虑各种情况下的强制换道行为，给出换道模型的选择原则，使模型更具普适性。同 时重点研究驾驶员的心理以及驾驶员的对安全性的分析，提出换道压力的概念，初 步讨论换道压力与驾驶员的关系，建立更为细致的模型。最后通过对换道行为的讨 论，研究换道对城市交通的影响。
First, for the vehicle characteristics Road acts carried out a depth analysis, summarized the existing model and compare their advantages and disadvantages. Then, established the principle of channel model for urban road based on the theory of the cellular automata. Considering the various circumstances and the impact of the driver's own factors, putting forward the concept of pressure change, according to the compulsory and free for Road sex-for-Road Road, respectively, given the conceptual model.
车辆在道路上的车道变换行为是一个最常见的交通现象，车道变换描述的是车 辆因各种需要而进行车道变换的行驶行为。换道行为对交通流有着很大的影响，特 别是交通拥挤路段，而目前对换道行为的研究却较为落后，究其原因，除了换道行 为本身的复杂性外，模型的建立前提也存在很大的局限性。
近年来，元胞自动机的理论能很好的描述交通流这类非线性现象，而出现很多 基于元胞自动机的交通模型。论文分析讨论了基于元胞自动机的车辆换道模型构建 的思路和方法。考虑到换道中车道变换的本质是一种决策思维过程，模糊控制采用 语言变量进行近似推理的方法，很适合描述这类主要由人做决定的主观判断过程。 因此在元胞自动机的基础上基于模糊逻辑的换道模型能更好的仿真车辆换道行为。
Key words： Cellular automata
Traffic model
Lane-changing behavior
Driver characteristics Traffic flow Roa人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
In recent years, the cellular automata theory can well describe the traffic flow of these non-linear phenomena, and a lot of cellular automata-based traffic model Appeared. The paper discusses the ideas and methods to build the traffic model based on cellular automata theory. Taking into account the change of lane-changing decision-making is a thinking process, fuzzy control variables used language similar to the method of reasoning, it is appropriate to describe such a major decision by the people to do the process of subjective judgments. Therefore, based on the cellular automata, the fuzzy logic-based model for the simulation of a better vehicle for acts Road.
近年来，元胞自动机的理论被应用到很多的领域，由于它能很好的描述交通流 这类非线性现象，而出现很多基于元胞自动机的交通模型。而考虑到换道中车道变 换的本质是一种决策思维过程，模糊控制采用语言变量进行近似推理的方法，很适 合描述这类主要由人做决定的主观判断过程。因此在元胞自动机的基础上基于模糊 逻辑的换道模型能更好的仿真交通换道行为。
The Vehicles lane-changing behavior is the most common traffic phenomenon .the Behavior for Road described the various kinds of the traveling lane-changing behavior. The Behavior for Road has a great impact for the traffic flow, especially the traffic section, however the research for the Behavior for Road is lagging behind. The reason, in addition to Road the complexity of the act itself, there are significant limitations for the establishment of the premise of the model.
关键词：元胞自动机 交通模型 换道行为 驾驶员特性 交通流 交通安全
I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
Model of traffic flow is one of the basic researches in urban areas of traffic. By the analysis of the variety of traffic, to describe the general characteristics of the actual traffic of the traffic flow model, and reveal the basic rules of traffic flow, so as to provide reference and a basis. For the transport infrastructure planning and design.
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1绪论
1.1 研究背景
随着经济社会的发展，人们对各类交通的需求不断增加。而交通流量的增长与 现有道路状况之间的矛盾日益突出，成为限制社会经济发展的主要因素之一。交通 流理论的研究目标是要建立能够描述实际交通一般特性的交通流模型，揭示交通流 的基本规律。开展交通流理论的研究，不仅有着深远的科学意义，而且具有重要的 工程应用价值。交通模型仿真作为交通设计中必不可少的手段，它的作用日益凸现。 其中比较成熟的交通模型理论是跟驰模型和流体力学模型，而交通车辆换道模型的 研究则比较落后，车辆行驶过程中，换道行为是一种很常见的行为，换道行为对交 通流的影响很大，特别是交通拥挤路段，换道行为的影响不容忽视。目前对换道行 为的研究较为落后，国内外的一些学者也做了很多研究，但都没有得到广泛的应用， 其中比较著名的有 STCA 模型，NETSIM 模型、FRESM 模型、MITSIM 模型、MRS 模型[1-4]等。究其原因，除了换道行为本身的复杂性外，模型的建立前提也存在很大 的局限性。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 换道行为研究 关于换道行为，世界各国分别进行了各自的研究主要包括：
1
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1、车道变换的行为学描述。这类研究不多，最初是 2001 年希腊学者 Ioannis Golias 对车道变换行为做宏观上的研究[5]，并未对换道行为本身及其产生原因和影响因素进 行分析；在国内，主要有 2001 年吉林大学魏丽英从宏观交通流的统计运行规律入手， 对路段上的车辆换道行为进行研究并得出车辆换道的基本规律[6]。
华中科技大学 硕士学位论文 城市道路车辆换道模型及换道影响研究 姓名：曹珊 申请学位级别：硕士 专业：交通运输规划与管理 指导教师：刘有军
20090501
华中科技大学硕士学位论文
摘要
交通流模型研究是城市交通研究的基本领域之一。通过对各种交通行为的分析， 建立描述实际交通一般特性的交通流模型，可以揭示交通流的基本规律，从而为交 通设施规划设计提供参考和依据。