第十章 换车道模型
交通系统仿真技术智慧树知到课后章节答案2023年下武汉科技大学
交通系统仿真技术智慧树知到课后章节答案2023年下武汉科技大学武汉科技大学第一章测试1.硬件在环仿真是在物理仿真和基础上发展起来的（）。
答案:数学仿真2.迅速发展阶段，微观交通仿真模型得到了很好的发展，其中典型的代表是美国联邦公路局开发的模型（）。
答案:NETSIM3.下列属于成熟阶段典型交通仿真软件的是（）。
答案:TransCad4.交通规划中的“四阶段”交通预测分析模型是典型的微观交通仿真模型。
( )答案:错5.交通仿真模型需要进行验证和标定，并进行有效性检验。
（）答案:对6.系统是指相互联系又相互区别的对象之间的有机结合。
（）答案:错7.数字仿真技术具有经济、安全、可重复和不受气候、场地、时间限制的优势，被称为除理论推导和科学试验之外的人类认识自然、改造自然的第三种手段。
（）答案:对8.宏观交通仿真不仅要考虑个体车辆的运动，而且还要选择颗粒度较大的宏观参数来描述交通流。
（）答案:错9.成熟阶段，交通仿真系统大多采用面向对象的软件开发方法，开发工具更加具有多样性，仿真系统的__________得到了很大的提高（）。
答案:可扩展性;可维护性;通用性;交互性10.下列属于交通仿真优点的是（）。
答案:安全性;经济性;可重复性第二章测试1.交叉口内的其他转向也是通过基于车道的连接段进行连接的，完整的内部连接共需要条转向连接段，每条连接段都是相互独立的（）。
答案:122.路段建模方法中基于车道的建模方法具有什么缺点（）？答案:不合理的连接方案会影响仿真效果3.在车道变化段，通过连接段将不同属性的路段连接起来，连接段的属性也是以车道作为基本单位统一进行设置。
（）答案:对4.按照管理和控制措施，可以分为全无管制交叉口和信号控制交叉口。
（）答案:错5.车辆行驶到平面交叉口内部，所有的车辆都是进入到同一个面域中，车流之间的冲突不能在面域内部统一协调，因此需要处理车道间的冲突。
（）答案:错6.根据交通规则，进环的车流应当让行环内行驶的车流，冲突区域设置成进环车道红色、环内车道绿色的状态。
基于安全距离的雾天车辆换道轨迹模型
基于安全距离的雾天车辆换道轨迹模型基于安全距离的雾天车辆换道轨迹模型在雾天行驶时，能见度受到极大的限制，给车辆驾驶带来了很大的挑战。
特别是在高速公路上，车辆之间的安全距离和换道问题成为了关键。
为了提高车辆的换道安全性，本文提出了一个基于安全距离的雾天车辆换道轨迹模型。
当车辆在雾天行驶时，由于能见度低的影响，驾驶员的反应时间和视野范围会受到限制。
因此，在考虑车辆换道时，驾驶员需要有足够的时间和空间来观察其他车辆的位置和行为，并作出适当的决策。
基于此，本文提出了以下几个步骤来建立雾天车辆换道轨迹模型。
首先，需要考虑安全距离的概念。
安全距离是指在当前车辆的速度下，车辆与前车之间需要保持的距离，以便在情况突然发生变化时，驾驶员能够及时刹车或避让。
在雾天行驶中，由于能见度低，安全距离需要更大，以增加反应时间和缓冲空间。
其次，为了模拟车辆的换道行为，本文采用了离散模型。
离散模型将车辆的换道行为划分为几个阶段，包括观察前车、制定换道策略、执行换道行为和适应新的车道。
在每个阶段，车辆需要根据当前的交通状况和安全距离来做出决策。
具体而言，当车辆观察到前车时，它需要评估与前车之间的距离和速度差，并根据安全距离计算出合适的换道时机。
然后，根据换道策略确定的目标车道，车辆将执行换道行为，并在换道过程中保持和调整与其他车辆的距离。
最后，在适应新车道后，车辆需要重新观察前车，并根据新的交通状况和安全距离调整自身的速度和位置。
为了验证该模型的有效性，我们进行了一系列的仿真实验。
实验结果显示，采用基于安全距离的雾天车辆换道轨迹模型可以有效地提高车辆的换道安全性。
在实验中，模型能够及时发现前车的位置和行为，并根据安全距离给出合适的换道时机，以避免与其他车辆的冲突和碰撞。
综上所述，基于安全距离的雾天车辆换道轨迹模型为在雾天行驶时提供了一种有效的换道策略。
通过考虑车辆之间的安全距离和交通状况，该模型能够帮助驾驶员更好地做出换道决策，并提高车辆的换道安全性。
变道决策模型
变道决策模型引言随着汽车交通日益拥堵，变道成为了车辆驾驶中常见的操作。
变道决策是指驾驶员在道路上选择合适的时机和位置将车辆从一条车道转移到另一条车道的过程。
一个合理、准确的变道决策模型对于提高交通效率、减少事故风险具有重要意义。
本文将探讨变道决策模型及其应用。
变道决策模型的意义1. 提高交通效率合理的变道决策可以充分利用道路资源，减少交通拥堵。
在高峰时段，驾驶员通过变道决策可以选择速度更快的车道，缩短行程时间。
通过科学的变道决策模型，交通流可以更加稳定，提高整体交通效率。
2. 减少事故风险变道时，驾驶员需要考虑到其他车辆的存在，避免与其发生碰撞。
合理的变道决策模型可以帮助驾驶员预测其他车辆的行为，避免危险情况的发生。
通过科学的变道决策模型，事故风险可以得到有效降低。
变道决策模型的构建1. 数据采集与处理构建变道决策模型的第一步是采集和处理驾驶行为数据。
可以利用车载传感器、卫星导航系统等设备采集车辆的位置、速度、加速度等信息。
通过对采集的数据进行处理，提取出与变道决策相关的特征。
2. 特征选择与提取在数据采集和处理的基础上，需要选择合适的特征来描述变道决策的各个方面。
例如，车辆速度、距离前车的时间间隔、变道信号的使用等都可以作为特征进行描述。
通过特征选择和提取，可以降低模型复杂度，提高模型的可解释性和泛化性能。
3. 模型训练与评估选定特征后，可以利用机器学习算法构建变道决策模型。
常用的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
通过使用历史数据进行模型训练，并通过交叉验证等方法对模型进行评估和调优。
模型训练的目标是寻找到最佳的决策规则，使得预测结果与实际情况尽可能接近。
4. 模型应用与优化构建好变道决策模型后，可以将其应用于实际驾驶中。
将模型集成到自动驾驶系统中，帮助车辆进行自主的变道决策。
在实际应用中，还可以通过实时更新模型参数的方式不断优化模型的性能，提高变道决策的准确性和时效性。
变道决策模型的挑战与展望1. 数据质量与隐私保护变道决策模型的构建需要大量的驾驶行为数据。
变道模型
K=K j(1− V/V f)变道模型超车换道影响的流体动力学车流模型研究速度u、密度k和流量q被称为交通流三要素，流量定义为密度和速度的乘积，即q=uk(1)车辆稀少时,车辆可以自由流速度u f畅行,将这一状态的车流称为稀疏流，随着车数增加，行驶速度受到限制而下降，当车辆密度达到某一临界值(阻塞密度k j) 时，交通便形成阻塞。
LIGHTHILL等英国学者根据物质守恒定理，认为单位时间内车流密度的增量ðkðt与该路段单位长度车流的改变量ðqðx之和为零，提出了流体动力学模拟理论，建立了运动微分方程，被称为LW模型。
建立了无超车换道的单车道模型：ðkðt +ðqðx=0(2)考虑到存在超车换道的多车道，则需要在上式右端加入流量产生项g。
设跨越车道分界线的流量为r（跨入为正，跨出为负），g=dr dx，连续型方程为ðk ðt +ðqðx=drdx(3)由于速度是距离和时间的函数，那么u=u(x,t)。
根据加速度的定义，加速度是速度对时间的导数，即a=dudt =du(x,t)dt=ðuðt+ðuðxðxðt=ðuðt+uðuðx(4)连续交通流模型大多都是基于跟驰模型演化而来，而线性跟驰模型公式为：x n+1=1Tx n t−x n+1(t)(5) 上式的前提假设是：前后两车的制动距离相等。
此假设对于大一车型的跟车模型结果误差不大。
因此，将混合车型及超车换道的影响转化为粘性阻力T w来考虑，得式（6）du dt =1Tu e k−u(x,t)+T w根据流体力学，粘性定义为流体微团间发生相对滑移时产生的切向阻力。
阻力大小与接触面积、速度梯度成正比，即τ=λAðuðy文献[ 9 ]（罗霞．高等级公路交通流理论[ M] ．成都：西南交大出版社，1 9 9 9 ：1 3 ．3 4 ．LUO X．The high grade highway transportation flows theories[M] ．Chengdu：The Southwest Traffic University，1999 ：13—34．）根据相似准则，定义车流间的相对运动导致车流相互作用而引起的速度变化为粘性。
基于模糊推理的换车道模型
１ 换 车 道模 型研 究 回顾
这 些年来 ， 国内外不少 专家 、 者在换 车道模 学 型领域 进行 了一 定 的研 究 ， 多模 型 都在 仿 真里 很
得到实施 。这 些模 型 的细节 部 分 有所 不 同 ， 总 但
依据 的模 型 。一般来 说 ， 微观仿 真 中 ， 在 跟车模 型
变 换 车 道 表 现 驾驶 员 行 为 是 １个 非 常重 要 的方 面 ； 而 ， 然 以往 的许 多 换 车 道模 型并 没 有 考 虑驾 驶 员 行 为 的不 确 定 性 和认 知 性 。文 中利 用模 糊 推 理 来 表 现 这 种 不 确 定 性 和 认 知 性 ， 而 使 换 车 道 行 为更 加 从 符 合 现 实 。通 过 实 际 观 察 数 据 与模 糊 推 理 的 微 观 仿 真 模 拟 的 结 果 比较 ， 明 该 模 型 是 可 行 的 ， 效 表 有
去 ， 此他 需 要 向右 转 道 、 速 来 超 过前 边 的慢 为 加 车 ； 速来让 行后边 的车 ； 守交通规 则 而引起车 减 遵 道改变 ， 专用 车道改 变等 。 换 车道模 型总 的来 说就是 在模 拟驾驶员 的换
这 种车道 变换与 强制性 的车道 变换 的主要 区别在 于： 即使 车辆不 变换 车 道也 能 在 原 车道 上 完成 其
的。
关键词
换 道模 型 ； 模糊 推理 ； 驾驶 行 为 文 献 标 志码 ： Ａ Ｄ Ｉ １ ． ９ ３ ｊ Ｉ Ｓ ６ ４ ４ ６ ． ０ ０ ０ 。 １ Ｏ ：０ ３ ６ ／． Ｓ Ｎ １ ７ — ８ １ ２ １ ． ２ ０ ９
中 图分 类 号 ： ９ ． Ｕ４ １ ２
０ 引 言
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。
恶劣天气条件下车辆换车道的安全模型
文 章 编 号 ： ２ ３３ ４ ２ ｌ ） ４０ ２ —５ ０ ５ ．７Ｘ（Ｏ １０ ．５ ９０
Ｄ Ｉ１ ．９ ９ｊｉ ｎ ０ ５ —７ｘ ２ １ ．４ ０ １ Ｏ ：０ ３ ６ ／． ｓ ．２ ３３ ４ ．０ １０ ． １ ｓ
恶 劣 天 气 条 件 下 车 辆 换 车 道 的 安 全 模 型
ｂ ｔ ｋ ｎ ｔ ｅ ｏ ｉ ｆ ｅ ｃ ｏ ｄ ｉｅ ｓ’ ｖ ｓｂ ｌ ｙ ｎ ｏ ｙ ａ ｉ ｇ ｈ ｆ ｇ ｎ ｌ ｎ ｅ ｎ ｒｖ ｒ ｕ ｉｉ ｉ ｔ ｉ ｔ ｉ
ｃ ｎ ｉｅ ａ ｉｎ． Ｂ ｓ ｄ ｏ ｖ ｈ ｃｅ ｒ ｎ ｔａ ｋ ｓｍｐ ｉ ｅ ａ ｏ ｓｄ ｒ ｔ ｏ ａ ｎ ｅ ｅ ｉｌ ｕ － ｃ ｉ ｌ ｉ ｄ ｓ ｒ ｆ ｃ ｎ ｉ ｕ ｅ ｅ ｓ — ｉｃｅ． ｅ ｃ ｉｉ ｇ ｌ ｎ — ｈ ｎ ｉ ｇ ｍｏ ｅ ｓ ｏ ｔ ｅ ｒ ｖ ｒ ｃｒ ｌ ａ ｄ ｓ ｒｂ ｎ ａ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｄ ｌｗａ ｎ ｅ ｓ ｔ ｕ ｉｓ ｌ ．Ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｅ ｐ ｆ ｔ ｒ ｙ ｏ ｉ ｅ ｗｉ ｔ ｅ ａ ・ｏ ｌｗｉ ｇ ｈ ｔ ｈ ｃ ｒｆ ｌ ｏ ｎ ｍｏ ｅ ，ｔ ｅ ｄ ｌ ｈ
时距 ［ ４为换 车 道 条 件 ， 当车 辆 产 生 换 车 道 的需 ２］ － 即 求时 ， 如果 目标 车 道 上 的 车 头 时距 大 于 人 工假 设 的 可接 受 车 头 时距 ， 么 车 辆 在下 一 时 刻 就 瞬 间变 换 那
到 目标 车 道上 ， 之 车 辆 不 变换 车道 ． 反 目前 ， 车 道 换
变 道
中 图 分 类 号 ： ９ ． ； ９ ． Ｕ４１２ Ｕ４２８ 文献标识码 ： Ａ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
安 全管 理方 法 主要 以管理 者 经验 的限速 和警 示等 方
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。
高速公路出匝车辆车道变换模型及应用
高速公路出匝车辆车道变换模型及应用
高速公路是重要的交通运输枢纽，它能有效地提高交通的便捷性和安全性。
然而，当车辆运行在高速公路上时，变换车道是必不可少的，这对提高交通流量有着重要的意义。
因此，研究高速公路出匝车辆车道变换模型和应用具有重要的意义。
针对高速公路出匝车辆车道变换，可以利用排队论的方法来建立车辆车道变换的数学模型，主要研究的内容包括：车辆车道变换的策略、车辆变换车道的频率、车辆变换车道时间分布、高速公路出匝车辆车道变换的经济效益等。
针对车辆车道变换的策略，应分析纵向交通流的车辆变换车道策略，以及横向交通流的车辆变换车道策略。
其次，针对车辆变换车道的频率，应分析不同时间段、不同车速等条件下的车辆变换车道的频率，以及车辆变换车道的影响因素；此外，应分析车辆变换车道时间分布，以及不同车辆类型的变换车道时间分布。
最后，针对高速公路出匝车辆车道变换的经济效益，应分析车辆车道变换的经济效益，以及车辆车道变换对交通安全的影响。
研究高速公路出匝车辆车道变换模型及应用，不仅可以提高交通流量，而且能更加有效地改善交通安全，有利于高效、安全的交通运输。
车道变换决策仿真模型
Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇｎｅｉｇ ａｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔ ｎ ｉ ｒ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｅ ｅ ｎ ｃ ｏ
车道变换 决策仿真模 型
王 晓原 ， 邢 丽 ， 吴 芳
Ｗ ＡＮＧ Ｘｉ ｏ ｙ ａ ＸＩ ａ － ｕ ｎ， ＮＧ Ｌｉ Ｗ Ｕ Ｆａ ｇ ， ｎ
Ｗ ＡＮＧ Ｘｉ ｏ－ ｕ ｎ． ＮＧ Ｌｉ Ｗ１ Ｆ ｎ Ｌａ ｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｄ ｃｓｏ ｍ ａ ｉ ｇ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ ａ ｙ ａ ＸＩ 。 Ｊ ａ ｇ． ｎ — ｈ ｎ ｉ ｇ ｅ ｉｉ ｎ— ｋ ｎ ｓｍ ｌ ｔ ｍｏ ｅ ． ｍ ｐ ｔ ｒ ｏ ｄ １ Ｃｏ ｕ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ａ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｎｄ
据 验 证 ， 方 法 用 于车 道 变换 决策 模 型 的 研 究是 可行 的 。 该 关 键 词 ： 通 工程 ； 交 车道 变换 决 策 模 型 ； 次 分 析 法 ； 驶 行 为 层 驾
ＤＯ ：０３７ ￣ｉ ｎ１０ — ３ １ ０ ０１． ３ 文章编号 ：０ ２ ８ ３ （ ００ １— ２６ ０ 文献标识码 ： 中图分类号 ：４ １ Ｉ １ ． ８ ．ｓ． ２ ８ ３ ． １ ． ０ ７ ｓ ０ ２ ６６ １０ — ３ １２ １ ）６ ０ １— ５ Ａ Ｕ ９
摘
要： 由于影 响车道 变换 因素的多样性 、 因素 自身变化的随机性和影响 因素的难测性 ， 正确反 映驾驶 员换道行 为的不确 定性 ， 是
微观 交通流模拟模型 中的难点 ， 也是驾驶 员车道 变换模型相对 于跟驰模 型落后 的最主要 原因之一 。从驾驶 员心理一 物理特性的角 度 出发 ， 用层 次分析法 ， 利 对驾驶员决策思维的递阶层次进行量化 ， 建立了基 于层次分析 的驾驶 员车道变换 决策模型。 经过 实测数
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。
优化车道直行左转右转分配数学建模
优化车道直行左转右转分配数学建模摘要：一、背景介绍1.城市交通现状及问题2.优化车道直行左转右转的意义二、数学建模方法1.优化车道直行左转右转分配的数学模型2.模型参数及变量定义3.数学模型的求解方法三、案例分析1.某城市交通实际情况概述2.应用数学模型进行车道直行左转右转分配的优化3.优化结果及效果分析四、推广与应用1.模型在其他城市的应用前景2.实施过程中的挑战与应对策略3.对未来城市交通出行的影响正文：随着我国城市化进程的加快，交通问题日益突出，道路拥堵成为城市发展的一大难题。
为解决这一问题，研究者提出了一种优化车道直行左转右转分配的数学建模方法。
一、背景介绍在城市交通中，车道直行左转右转的分配问题直接关系到道路的通行能力。
合理分配车道直行左转右转，可以有效提高道路利用率，减少拥堵，降低车辆能耗和尾气排放。
因此，对车道直行左转右转分配进行优化具有重要的现实意义。
二、数学建模方法为了实现车道直行左转右转的优化分配，研究者提出了一种数学模型。
首先，通过对交通流量的分析，建立了直行、左转和右转车流量之间的数学关系。
其次，定义了模型参数，如车道数量、交通信号配时等。
最后，采用线性规划等方法求解模型，得到最优的车道直行左转右转分配方案。
三、案例分析以某城市为例，我们应用上述数学模型进行了车道直行左转右转分配的优化。
首先，收集了该城市某路口的交通数据，包括各时段的车流量、车型等。
然后，将数据代入数学模型，求解得到优化后的车道直行左转右转分配方案。
最后，通过实际观测和数据分析，验证了优化方案的有效性。
四、推广与应用本研究所提出的数学模型具有很好的通用性和实用性，可推广至其他城市进行应用。
在实际推广过程中，可能会遇到一些挑战，如交通数据的收集和准确性、交通信号配时的调整等。
为应对这些挑战，研究者需要与交通管理部门紧密合作，共同推进优化方案的实施。
综上所述，通过优化车道直行左转右转分配的数学建模方法，我们可以有效提高城市道路的通行能力，缓解交通拥堵问题。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述车道变换是指车辆在行驶过程中从一条车道变换到另一条车道的行为。
在城市交通中，车道变换是车辆驾驶行为中常见且重要的一部分。
车道变换行为对交通流的安全和效率有着重要影响，相关的研究一直备受关注。
车道变换行为的研究主要分为两个方面：一是车辆驾驶员行为，二是交通流理论。
对于驾驶员行为的研究，主要包括驾驶员进行车道变换的判断和决策过程，以及车道变换的执行过程。
驾驶员在进行车道变换时，需要根据交通状况和自身意图进行判断，然后做出变换车道的决策。
在执行过程中，驾驶员需要操作方向盘、刹车和油门等控制装置，将车辆安全地从一条车道变换到另一条车道。
这个过程中涉及到的因素非常复杂，包括驾驶员的视觉注意、反应速度、操作技巧等因素。
交通流理论中对车道变换行为的研究主要包括对车道变换对交通流的影响进行建模和仿真。
通过对不同车辆进行车道变换行为建模，可以研究车道变换对交通流的效果。
在交通堵塞情况下，通过合理的车道变换可以提高道路的通行能力。
对车道变换的仿真研究可以帮助交通规划和设计人员更好地了解车道变换行为对交通流的影响，从而优化道路设计和交通管理。
从实际的研究成果来看，车道变换行为的研究已经取得了一定的进展。
研究人员通过采集现场观察数据、驾驶模拟实验和交通仿真等方法，研究了不同因素对车道变换行为的影响。
交通流量、车道宽度、驾驶员年龄和经验等因素都被证明对车道变换行为有一定的影响。
还有研究证明驾驶员的意图传达对车道变换行为有着重要影响。
研究还发现，车道变换行为可能受到认知因素、心理因素和社会因素的影响。
车道变换行为的研究对于交通流的安全和效率具有重要意义。
未来的研究可以从驾驶员行为、交通流理论和交通规划设计等方面进行，以进一步完善对车道变换行为的认识，并为交通管理提供科学的理论依据。
高速公路出匝车辆车道变换模型及应用
高速公路出匝车辆车道变换模型及应用
随着高速公路交通事故的不断发生，管理部门加大了安全管理力度，其中一项重要措
施是实施车道变换模型。
因此，车道变换模型如何在高速公路出匝车辆时运用成为了研究
者们的主要关注点。
首先，车道变换模型可分为两类：线性车道变换模型和非线性车道变换模型。
线性车
道变换模型是利用有限状态车辆行为预测模型来进行道路变换，主要是用于经验车辆数据
的分析。
另一种，非线性车道变换模型也可用于预测模型，但是它所考虑的因素丰富多样，其中可能会融入视觉、情感、甚至技术性等各种因素，以根据具体情况确定道路选择的概率。
在高速公路出匝车辆时，车道变换模型的运用可以确保司机安全地选择最恰当的车道，减少危险。
例如，当发生拥堵时，非线性模型可以考虑司机喜好，利用照片计算围绕当地
路况的概率，帮助司机确定最佳选择。
另外，针对该路段的硬度、交通流量及车辆种类等，采用不同的非线性模型，使模型分类更加丰富，便于高速公路出匝车辆实现更加安全的车
道变换。
另外，还需要对车道变换模型的训练数据进行有效的收集和使用，以确保模型精度，
便于司机在各种路况下正确选择车道。
此外，还需要对司机在应用车道变换模型时，熟悉
路况并及时作出决策，以便安全行车。
总之，车道变换模型是实现安全出行的重要技术手段，而其在高速公路出匝车辆中的
应用更加重要。
在应用车道变换模型时，必须注意管理部门针对该路段车流量、类型等进
行有效调整，以保证司机能够安全并舒心地出行。
高速公路分流区换道决策模型探讨
高速公路分流区换道决策模型探讨摘要为提高分流区的安全性，本文对研究高速公路分流区内的驾驶人换道行为进行研究。
首先，通过开展实车实验，利用D-Lab人因研究系统采集、分析分流区内驾驶人的视觉特性。
其次，对驾驶人在车道保持与车道变换两种驾驶行为下的视觉特性进行差异性分析，以选取换道决策表征参数，并采用主成分分析法降维。
最后，结合支持向量机的非线性分类方法，提出基于驾驶人视觉特性的高速公路分流区换道决策模型，以判别驾驶行为类别（车道保持或车道变换）。
结果表明，高斯径向基函数核函数准确率达91.67%，灵敏度为90.21%，适用于样本量少、维度低的情况。
关键词交通工程；换道行为；支持向量机；视觉特性；交通安全引言高速公路分流区是高速公路事故多发段。
据公安部统计，约30%的高速事故发生于分流区及其影响范围[1]。
分流区内大量出匝车辆从主线内侧换道至外侧，在此过程中车辆行驶速度、方向发生变化，容易使周围车辆的驾驶人做出不当的判断、操作，造成巨大的安全隐患。
换道决策在时序上早于换道驾驶行为，在所有的换道事故中，由驾驶人判断失误导致的事故约占75%[2]。
因此，研究高速公路分流区换道决策更有利于对换道行为安全预警、减少分流区事故发生率，同时提高分流区通行能力。
换道过程一般可划分为三个阶段：决策阶段、操作执行阶段和调整阶段[3]。
目前国内外对换道行为相关研究主要集中在操作执行阶段，决策阶段的相关研究相对较少[4-6]。
国外换道决策的研究主要围绕驾驶人特性，尤其是驾驶人的视觉特性；国内则更多从车辆运动状态展开研究[7-10]。
但是，目前的研究还存在以下问题。
首先，虽然驾驶人视觉特性是主流较为认可的研究换道决策的方向，但是仍没有统一的特征表征参数。
其次，大多数换道决策的研究是基于驾驶模拟器開展试验，与实际情况存在一定差异，实验结果可靠性不高。
并且针对分流区这一特定道路，没有详细的研究。
因此，笔者针对分流区内出匝车流的换道需求，主要考虑由远离匝道出口的车道向靠近匝道出口车道变换的驾驶行为，即向右变换车道行为。
城市道路车辆换道模型及换道影响研究
As a result of the impact of the road, traffic and the features of the driver, the impact of some differences in behavior of the Road. On the basis of the detailed discussion for the model, the paper provides A series of proposals to avoid a negative impact on urban transport.
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论文首先对车辆换道行为的特性进行了深入剖析，对已有的换道模型进行归纳 总结，比较它们的优缺点。再根据元胞自动机的原理建立了城市道路换道模型，考 虑换道的各种情况和驾驶员的自身的影响因素，提出了换道压力的概念，并据此对 于强制性换道和自由性换道分别给出了换道概念模型。
由于换道行为受道路、交通和驾驶员特性的影响，由此对道路上的交通流的正 常运行产生的影响亦有差异，在对换道行为以及模型进行详细的讨论的基础上，论 文给出了一系列完善城市交通，避免换道行为对城市交通产生负面影响的建议。
变换车道实验报告
熟练驾驶员变换车道前的避撞行为研究试验报告吉林大学汽车工程学院汽车仿真与控制国家重点实验室目录一、试验目的 (3)二、测量信息及测量工具 (3)1、所需相关测量工具 (3)2试验中所测量的状态量 (4)三、试验条件 (5)1.试验条件 (5)2.试验人员 (6)四、试验方法 (6)1、试验工况 (6)2、试验路况 (6)3、试验方法 (7)五、数据处理与分析 (7)1、各状态量时间历程曲线 (7)1.1路况1 (7)1.2路况2 (18)1.3路况3 (26)1.4路况4 (34)1.5路况5 (41)2、直行时车辆试验信息对比 (49)2.1各时间历程曲线 (49)一、试验目的◆真实道路交通环境中熟练驾驶员在按照平时自然驾驶习惯这种情况下的变道行为实验。
◆通过对整个实验过程中采集与处理以下信息◇驾驶员操纵信息◇车辆运动状态◇眼动、心电等生物电信息◇外界道路交通环境◆分析熟练驾驶员在车道变换前后的以上信息的动态变化特征◆从而揭示驾驶员产生换道操纵意图的行为规律，为车道偏离预警等安全辅助系统的设计提供理论支撑。
二、测量信息及测量工具1、所需相关测量工具表1测量变量及测量工具生理记录仪视频设备摄像头A视频设备摄像头B视频设备摄像头C视频设备摄像头D 2试验中所测量的状态量表2测量标量信息三、试验条件1.试验条件※实验车:大众CC一台。
※试验路段：东风大街。
※天气情况：晴2.试验人员四、试验方法1、试验工况驾驶员在自然状态下按平时驾驶习惯开车。
2、试验路况按视频分析，本次试验可分为5个路况，分别命名路况1、路况2、路况3、路况4、路况5。
路况1：前方干扰车，车速较慢，驾驶员产生换道意图。
路况2：驾驶员自由变换车道，由右侧车道变换到左侧车道。
路况3：前方有干扰车，车速较慢，驾驶员产生换道意图。
路况4：驾驶员自由变换车道，由左侧车道变换到右侧车道。
路况5：前方十字路口，前方有干扰车，驾驶员产生换道意图。
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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
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事件反应模型
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河南❖ 不同的车流密度下，驾驶员的换道动机以及换道 对交通流的影响是不同的。
❖ 在密度较小时换道主要是为了绕开前面的慢车， 提高车速，此时，由于前后间隙较大，换道对周 边车辆的影响很小，对提高整条道路的通行有积 极作用；
❖ 当密度较大时，不同车道上的车辆几乎是以相同 的较慢速度向前行驶，此时的换道大多是种“见 缝插针”行为，对提高本身的车速没有多大益处 ，反而对周边车辆的影响较大，易导致交通流从 有序到无序的转变。
驾驶员从施加 操纵力到出现 制动力的时间
❖ 对于一个仿真软件或者模型来讲，一般要具备以
下数据模型：
1. 车辆跟驰、换道、间距接受模型；
2. 交叉口转弯运动模型；
3. 车辆排队、以及排队消散模型；
4. 交叉口转弯影响模型；
5. 车辆行人相互影响模型；
6. 转弯速度模型；
7. 停车影响模型；
8. 车辆转弯灯信号影响模型；
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几点评述 ❖ 车辆处于车道变换中状态时将视相邻车道的前车
为跟随目标，其加速度模型与跟随同一车道正前 方车辆的跟车模型完全一致。
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几点评述 ❖ 在智能车研究领域，车道识别是一项关键技术。 ❖ 分段切换车道模型 ❖ 该模型和组合模型类似，也把图像分成了近视场
区域和远视场区域。并且该模型能够保证尽可能 的选取简单的模型，即直线模型对车道线进行近 似，从而降低算法的计算量，满足实时性的要求
LEAD≥TR,LAG>3.6s LEAD<TR,LAG>3.6s LEAD≥TR,LAG≦3.6s LEAD<TR,LAG≦3.6s
TB>1.8s TB≦1.8s
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延误模型
信号交叉口 延误模型
稳态延误模型 瞬态延误模型
无信号交叉口 延误模型
临界间隙 的计算
1 e(qptc qnt f ) D qm qn t f
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因素有关。
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进。
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基于行为阈值的换车道模型
❖ 潜在影响 ❖SDXP=AX+FX* BX ❖SDVP=FV *SDV ❖ FX、FV随周围被观察车辆变化而变化，考虑距离
、速度差、不同驾驶员对不同车道上车辆行为的 感觉不同
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❖ 向快车道转换 自由车道转换 领先车道转换 延迟车道转换 插空车道转换 ❖ 向慢快车道转换 自由车道转换 加速车道转换
❖ 如果在绿灯时间结束的时刻，进口方向车队尚未 完全疏散，则此种交通状况称为过饱和．在过饱 和交通状况下，相位有效绿灯时间的最大放行能 力小于信号周期到来的车辆数．
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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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信号交叉口延误模型
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基于需求产生的换车道模型
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效用理论
❖ 决策人对于利益和损失的独特看法、感觉、反应 或兴趣，称为效用。效用实际上反映了决策者对 于风险的态度。
❖ 基数效用论的基本观点：效用可以用基数（1、2 、3……）表示，可以比较，并且可以加总求和。
❖ 例如：人渴了喝一杯茶，效用评价为10个效用单 位；又看了一份报纸，效用评价为5个效用单位； 因此，喝一杯茶的效用大于看一份报纸，同时消 费这两份物品得到的总效用为15个效用单位
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❖2 任意性车道变换 ❖ 任意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。 ❖ 车辆在跟车速度低于期望车速的0.75～0.85倍时 就会产生变道的意图。 ❖ 车辆对变换到相邻车道的可行性分析包括两个内 容：①当前车辆是否符合相邻车道的车道使用规 定；②相邻车道上是否有车道变换所需的足够的 空当。
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几点评述
❖ 在实际的交通现象中还可经常看到在交通拥挤状 态下所发生的强行变换车道的行为。
❖ 由于车辆往往是通过挤迫相邻车道的车辆而实施 变道行为的，挤车过程往往是通过挤压相邻车道 的后面车辆而实现。从现场观察的情况看，车辆 是否真正实施挤车是基于对后当车辆能否安全让 车的判断，
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几点评述
❖ 因为受交织车辆的干扰，交织区内非交织车辆与 基本路段上的一般车辆相比，发生判断性换车道 行为的频率更高，行为描述也更为复杂。
❖ 交织区的强制性换车道行为有它的特殊之处。比 如，车辆越接近交织区末尾，驾驶员可接受的临 界间隙越小
❖ 换车道微观模型的总体水平是建立在假设的基础 之上，且假设的条件多是期望车速、期望运行状 态等很难验证与标定的参数，因此模型的可转移 性普遍不强。
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强制性换车道模型
❖ 强制性换车道模型 ❖(1) 强制请求 ❖ 假设车辆初始化时就具有换车道需求并不停地检
测目标车道的车辆接受间隙从而尝试完成换车道 ❖(2) 判断请求 ❖ 判断请求的换车道车辆在每一步对相邻的数个间 ❖ 隙同时进行检测，选择满意度大的问隙作为目标
间隙，调整自身的驾驶行为方式。
饱和流法 极大似然 估计法
信号交叉口延误模型
❖ 韦伯斯特给出的延误模型．为了便于分析，本文 只考虑饱和度小于l的情形下，车辆经历的均匀延 误(控制延误的第l项)．该模型假设条件如下：
❖ 1)整个周期车辆平均到达事在所取的时间段内稳 定不变，用q表示；
❖ 2)绿灯相位结束时，排队长度为O； ❖ 3)绿灯时间内，当有排队时，车辆以饱和流率s离
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开交叉口；排队消失后，车辆以到达率离开交叉 口； ❖ 4)到达的车辆不会超过通行能力．
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信号交叉口延误模型
❖ 其中：d为平均延误时间(s)；c为信号周期长度 (s)；r为有效红灯时间(s) q为车辆平均到达率( 辆，s)；s为饱和流率(辆，s)，