换车道模型研究
车道变换模型确定互通式立交最小间距的探讨
来 确定 最 小 净 距 。即 当驾 驶 员 在 互 通 式 立 交 的加 速 车 道 驶 入 主 线 后 ， 在 不 了 解 道 路 状 况 的 条 件 下 ， 直 接 换 到 最 内侧 车 道 后 ， 到 交 通 指 示 标 当 看
２３ 司 机 驾驶 ．
随 着 国 民经 济 的 快 速发 展 ，近些 年 公 路 和 城
互 通 式 立交 ， 其 高 层 互通 式 立交 ， 线 形 变 尤 其
Ｉ ｌ
换 和纵 断 面起 伏 比较 频 繁 ， 间距 过 近 ， 车 辆 运 如 对 行、 驾驶 操 作 以及 景 观都 很 不 利 。
有 关。
收 稿 日期 ：０ ０ １－ ５ ２ １— １０
作者简介： 立平 （ ９４ ， ， 杜 １ ８一） 男 浙江衢 州人 ， 助理 工程师 ， 从
事道路 设计工 作 。
２１ 年 ４ ０１ 月第 ４ 期 城 市道桥 与 防 洪
道路交通
３ ９
仁兰 二二二
二二二
用 者 的生 理 特 征 、 驶 舒 适 性 以 及 道 路 交 通 状 况 行
２ ４ 交织 段 ．
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相 邻 立 交 之 间 ， 辆 进 出 必 须 有 足 够 的 交 织 车
段 长 度 。如 图 ２ 示 ，交 织 路 段 是 前 一个 立 交 匝 所
图 １ 立 交 间 距
道 的合 流 点 （ 分 流 点 ） 后 一 个 立 交 匝 道 的 分 或 到 流 点 （ 合 流 点 ） 间 的距 离 。此 最 小 交 织 段 长 或 之 度 与 交 通 量 大 小 和 设 计 速 度 以 及 主 线 的 车 道 数
基于STCA模型的智能网联车辆换道规则研究
TECHNOLOGY AND INFORMATION交通与信息化138 科学与信息化2021年2月下基于STCA模型的智能网联车辆换道规则研究吴登辉浙江师范大学 浙江 金华 321004摘 要 随着经济和互联网的发展，在未来的城市道路上会出现智能网联汽车，由于智能网联车辆有自动车的特点，其电子传感装置能感知附近的车辆并且计算安全距离。
本文基于这样的背景，对元胞自动机中经典的STCA换道模型改进，并通过python程序进行仿真，研究智能网联车辆换道规则对道路通行能力的影响。
关键词 智能网联车辆；元胞自动机；换道规则1 研究方法1.1 人工驾驶车辆换道模型车辆有换道动机才能换道，实现车辆的换道需要两个前提条件：安全条件：若车辆进行换道，首先要保证不能与其他车辆发生冲突，要保证车辆的安全。
换道动机：车辆的驾驶员是否想进行换道。
为此，Chowdhury 等人提出了对称换道规则的双车道元胞自动机模型(STCA 模型) [1]。
这个模型是以单车道元胞自动机模型为基础，引入了换道规则。
其换道规则如下：换道动机： 和。
安全条件：。
其中，表示第 n 辆车和它的前车之间的空元胞数。
表示车辆的长度。
表示第n 辆车的速度。
表示车辆可以达到的最大速度。
表示换道时不会发生碰撞的安全距离。
表示第n 辆车与它的相邻车道的前车之间的空元胞数。
表示第n 辆车与它的相邻车道的后车之间的空元胞数。
1.2 智能网联车辆换道模型由于智能网联车辆有自动车的特点， STCA 换道规则过于苛刻，尤其是换道安全间距设置为是不合理的，无法满足智能网联车辆的换道需求，造成道路资源的浪费。
首先，分析换道风险度的概念，车辆在换道时具有一定的风险，风险主要来自于换道车辆与相邻车道后方车辆的冲突风险，其大小主要取决于换道并行驶1个单位时间后，该车辆与后方车辆的间距。
为保证安全，令≥ 1作为两车之间的缓冲距离，并以此推导出适用于智能网联车辆换道的STCA-Ⅰ模型。
微观交通仿真中的车道变换模型
叩 ｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔｏ ｓ ｐｕ ｆ ｒ ｒ ．Ｆｉ ａ ｌ ａ ａ ｓ ｅ ｉ ｌｌ ｎｅ ｃ ａ ｇｉ ｇ ｍｏ ｅ， ｈ ｌ ｎ ａ ａ ｙ ｉ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｎ ｉ ｔ ｏ ｗａ ｄ ｎｌ ｙ・ ｓ ｐ ｃ ａ ａ ｈ ｎ ｎ ｄ ｔｅ ａ ｅ 叮
辆最 基本 的两种行 驶 行 为 ： 车辆 在 一条 车道 内跟 随
正 前 方 车 辆 行 驶 的跟 车 行 为 和 车 辆 由 当 前 车 道 变 换 到 相 邻 车 道 的 变 换 车 道 行 为 。 在 笔 者 进 行 的城 市 道 路 交 通 仿 真 系 统 Ｔ ＴＳ 。（ ｎ ｊ Ｊ Ｔｏ ｇｉ Ｔｒｆ ｃ ａｆ ｉ Ｓｍｕａｉ ） 发 过 程 中 分 别 建 立 了 上 述 三 种 类 型 ｉ ｌｔ ｎ 开 ｏ 的模 型 ＋ 中 跟 车 模 型 和 事 件 反 应 模 型 已 另 文 介 绍 ， 其 本 文 中 着 重 介 绍 车 道 变 换 模 型
文献标 识码 ： Ａ
ｇ
Ｌａ ｈ ｎ ｉ ｇ ｍ ｏ ｅ ｏ ｉ ｒ ｒ ｆ ｉ ｉ ｕ ａ ｉ ｎｅ ｃ ａ ｇ ｎ ｄ ｌｆ ｒ ｍ ｃ ｏ ｔ ａ ｆ ｃ ｓ ｍ ｌ ｔｏｎ
Ｚ ＯＵ ｈ —ｕ ＹＡＮＧ ｎ ｕ ｎ Ｚ ｉ ｎ， ｊ Ｄｏ ｇ ｙ ａ
（ ｐ ｒｍ ｅ ｔｏ ｎ ａｆｃＥｎ ｉｅ ｒｎ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆＲｏ ｄａ ｄ Ｔｒ ｆｉ ｇｎ ｅ ｉｇ，Ｔ ｎ ｌ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｇｉ ｉｅ ｓｔ ｙ－Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ９ ，Ｃｈｎ ］ ｈｎｈｉ ００２ ｉａ
约 束 条 件 来 决 定 其 在 下 一 时 刻 的 行 驶 行 为 ， 由 此 也
驶行 为） 。其 中 跟 车 模 型 、 道 变 换 模 型 描 述 的是 车 车
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
LOGO
❖ 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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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。
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 。
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
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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。
车道变换行为研究综述
车道变换行为研究综述作者：千梦晗来源：《信息技术时代·中旬刊》2019年第01期摘要：车道变换行为是一种常见的交通行为，指的是车辆因需要变换车道而产生的驾驶行为。
而交通流在很大程度上受车辆换道行为的影响，尤其是在某些交通量大的路段上，变道行为容易给交通安全造成很大的影响。
本文以车道变换为主体，从变道本身的特性、驾驶员特性、交通环境对变道行为的影响以及对交通安全的影响四个方面对目前国内外对于车辆换道行为的研究进行综合论述。
关键词：车道变换；驾驶员特性；交通环境；交通安全引言车道变换作为一种常见的交通行为，其诱发因素有很多，并且在一定程度下会反作用于交通[1]。
尤其是在城市道路复杂的交通条件下，在不打扰目标车道和本车道运行速度的情况下，驾驶员经常要进行车道变换，这种行为虽然可以提高车速，减少慢速车辆对快速车辆的影响。
但在车道变换的过程中，车辆之间的冲突也相应增多，而且不规范的换道行为会引发交通事故，造成经济损失，从而降低道路交通系统的安全性，因此必须要明确我国城市道路中车道变换行为的特性以及对交通安全造成的不利影响，并制定相应的措施来加以规避[2]。
1车道变换行为学分析车道变换行为就是车辆的加速度、运行速度和当前车道与前面车辆之间的车头时距等因素引起驾驶员对现状车辆运行状态不满意而导致的。
魏丽英[5]在线性跟驰理论的基础上，通过对路段上相邻行驶车辆的加速度、运行速度以及车头时距的分析来判断路段上的车道变换条件，从而得到驾驶员与车道变换和路径选择的关系。
Ioannis Golias[21]通过对19个国家20725份调查问卷数据的分析，并借助因素分析和回归分析对不同国家的驾驶员在进行车道变换过程中的差异性进行了研究。
结果显示欧洲个国家的驾驶员在进行车道变换时不存在明显的差异。
2 驾驶员换道行为特性研究车道变换行为是在驾驶员主导的情况下完成的，驾驶员的反应和操作等特性也会对车道变换产生很大的影响，因此研究驾驶员的这些特性和车道变换之间的关系会对车道变换管理控制措施提供理论基础[7]。
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。
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。
拥挤快速路交织区的SUMO仿真及换车道模型优化
拥挤快速路交织区的SUMO仿真及换车道模型优化买买提江·吐尔逊;买买提明·艾尼【摘要】城市快速路交织区内拥挤的交通流特性与普通快速路设施不同,强烈的换道需求和复杂时变的路况影响驾驶员的判断.对拥挤的交织区的交通仿真需要根据研究区域拥挤交通流的特点正确选择跟驰模型和换车道模型,操作方法上要求正确处理减速区域和冲突区域路权分配规则.本文讨论拥挤交织区交通仿真模型的建立和优化方法,在SUMO微观交通仿真平台建立了一段快速路立交桥上的交织区域的仿真模型.根据该交织区的交通流特点对仿真平台所用的换车道模型进行了优化设计,开发了模型参数的自动化校正程序对仿真参数进行了校正.%Traffic stream characteristics in over saturated weaving sections between closely spaced ramps on urban expressway are different from which on general freeway facilities because of rigid demand to lane change and complex traffic behavior of vehicles.When simulating weaving area traffic it is needed to carefully select car following model and lane changing model based on area traffic characteristics and the method to handle right of way rules in deceleration area and conflict area should be designed in appropriate manner from operational point of view.In this paper simulation models of oversaturated weaving sections and optimization methods were discussed and a simulation model of an interchange weaving section were built using SUMO simulation platform.Original SUMO lane change model was optimized and automatic model validation software was developed.【期刊名称】《新疆大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(035)001【总页数】6页(P96-101)【关键词】SUMO;交织区;交通仿真;换车道模型【作者】买买提江·吐尔逊;买买提明·艾尼【作者单位】新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐830047;新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐830047【正文语种】中文【中图分类】U491.20 引言城市快速路立交桥上的交织区存在交通流的合流点和分流点，如果交织区长度过小容易形成组合式的匝道，即入口匝道延伸的加速车道同时也是出口匝道前端的减速车道．组合式匝道上车辆进入交织运行状态，车辆间复杂而频繁的交互使分析和管理交织区内的交通流特点增加了难度．随着商业化的微观交通仿真软件的普及，基于仿真模型的研究方法越来越多，而所有仿真模型都需要标定众多参数并对仿真结果进行验证．美国通行能力手册HCM2010[1]只提供了非拥挤条件下（V/C比小于1或服务水平未达到F级别）计算交织区交织车辆与非交织车辆的空间平均速度的经验回归公式，但没有提供拥挤状态下的服务水平、密度或空间平均速度的计算方法，只是建议借助解析分析工具FREEVAL或商业的交通仿真软件来进行评价．随着交通仿真模型的日益成熟，利用微观仿真软件进行交织区车辆的运行分析成为了主要的研究手段．狄宣等[2]使用元胞自动机模型来仿真了快速路交织区中交织车辆的跟车和换车道行为，引入了“冒险系数”来表达驾驶员的驾车习惯并通过模型的标定成功模拟了一段交织区车流速度，但是在模型中没有考虑换车道行为的影响．杨晓光等[3]根据交织区内的换车道特性利用多智能体建模的方法引入了换道冲突的协商机制建立了TESS模型，在最近的研究中孙剑等[4]提出适合城市快速路交织区运行特征的新通行能力估计模型并与HCM2010中交织区通行能力回归模型和理论模型进行了对比分析．Fred Hall等[5]利用六个城市的速度数据对拥挤的高速公路设施的评价步骤进行了验证．他们发现拥挤的高速公路设施对参数非常敏感，对同一模型来说通行能力或随机种子数的很小改变都会引起结果很大的变化，还发现跟车敏感系数．换车道行为的冒犯性和主线交通量的大小对微观仿真结果影响最大．Pesti等[6]用Vissim仿真一段A型交织区，指出Vissim中车辆的速度比现实中获得的速度数据要大，需要将建模区域延伸到入口匝道和出口匝道并考虑排队的传播特性．交通仿真能否正确模拟现实的交通状况取决于仿真模型，除了跟驰模型和换车道模型的研究深度，从操作方法上对冲突区域的描述、路权的分配、路经决策信息的获取方式等对仿真结果有重大影响．基于交通仿真模型的研究需要对模型参数进行标定才能更好的仿真实际的交通状况．Gomes等[7]对一段拥挤的高速公路建立了Vissim仿真模型并进行了验证．验证中利用的参数有平均停车距离、最小安全车头时距等驾驶行为参数，而每次循环中手动进行了参数的调整．卢守峰[8]等利用Excel VBA将Vissim与MATLAB进行集成构建了仿真平台，而孙剑等[9]利用Vissim提供的COM接口和Visual Basic语言开发仿真校正程序实现了Vissim参数的自动化校正．本研究中利用德国宇航中心（DLR）开发的开放源代码的微观的交通仿真平台SUMO对一段拥挤的城市快速路交织区进行了仿真并在Linux环境下开发了自动校正程序对模型参数进行了校正．较详细的介绍了SUMO提供的换车道模型，在此基础上对实测交通调查数据进行了分析并对平台提供的换车道模型进行了优化设计．1 拥挤快速路交织区内车辆的运行特征拥挤的交织区内车辆跟驰和换车道的需求并存，车头间距和横、纵向空间变小，车辆的运行特征有别于普通道路和自由流状态下的交通．通过对目标交织区的现场实验和摄像分析，结合目前为止国内外学者的有关实验研究结论，可以总结交织区的交通流具有以下特点：（1）车辆在有限的长度内进行交织运行，直行车道和交织车道上的车速差别大，不同车道之间需要完成换车道所需的距离和时间不同．（2）为避免别的车辆加塞，在排队行使过程驾驶员倾向于缩小反映时间，暂时选择更小的安全车头间距[10]36．（3）跟车距离较近，驾驶员由于大型/厢式货车和贴有不透明车窗膜的相同车型视线受阻不能观察当前车道和两侧车道前方的道路情况，只能通过观察两侧车辆的移动来判断前方的交通情况，如果换道需求强烈只能向其它车辆驾驶员求助．（4）入口匝道上的交通属于震荡拥挤交通流（oscillating congested traffic），自由流到拥挤流的变化过程中车头时距逐渐变大，直到适应前车的驾驶风格[11]．不同车辆之间动力性能的不同，驾驶员熟练程度不同，也会加剧这种震荡．（5）车辆的换道需求是刚性需求，必须在交织区范围内完成．如果多个车换道需求发生冲突就会出现死锁（deadlock）现象．现实中的死锁现象会通过驾驶员之间的协作甚至利用对向车道空间的方法来解决，不会因为不能完成换车道而在原方向上继续行驶的情况发生．（6）驾驶员的换车道模式延交织区域的长度发生变化[10]40，大部分换车道行为发生在交织区的前段[3]，需要进行多次换车道的驾驶员在第一次变换车道时的行为更具冒险性．2 SUMO仿真模型及参数2.1 跟驰模型SUMO已经实现的跟驰模型有Krauss模型和它的改进模型、考虑驾驶员记忆效应的智能驾驶员模型IDMM(Intelligent driver model with memory ef f ect)，Wiedemann模型和Daniel Krajzewicz模型等．每一种模型都有各自的优点，从不同侧面研究了车辆之间的相互影响，也有大量的应用案例，可根据具体的问题采用合适的跟驰模型来最佳程度的模拟车辆的跟驰行为．SUMO软件默认的Krauss 模型引入了驾驶员不熟练程度的概念，即车辆最终的速度不是动力学模型算出来的速度，而是驾驶员根据经验从安全速度和最高车速之间进行选择的结果．IDMM模型在原IDM模型的基础上引入了驾驶员记忆效应的概念，更适合仿真快速路匝道和主线汇合区的交通流的仿真[11]．每一种跟驰模型都有相应的参数，通过命令行或配置文件传递给仿真过程的主要有：最高加速度，最高减速度，驾驶员不熟练程度，驾驶员反映时间，最小安全车头间距，加速度指数，每秒仿真步数等．2.2 换车道模型SUMO已经实现的换车道模型有Daniel Krajzewicz开发的换车道模型DK2008，在DK2008模型基础上优化的模型LC2013（默认）和子车道模型（Sublane-Model model）[12]．LC2013模型在路网中通过计算有效路径来完成车道选择过程．每一次循环中计算车辆所在的车道和周围的车道（bestLanes,目标车道和需要穿过的车道）上不需要换车道的情况下能行使的距离、所有这些车道的占有率和当前路段上有效车道索引中离最佳车道的偏移值（bestLaneOf f set）作为参考．换道需要的最短距离计算公式为：其中dlc(t)为t时刻最短换道距离；v(t)是车辆在t时刻的速度；α1,α2是比例系数；L是车辆的长度．计算当前位置到车道终点的距离时考虑了车辆前方所有有效车道上的车辆的长度，因此换车道的车辆会排在已经存在的排队后方，不会插队．SUMO换车道模型将换车道行为根据换道目的分为4种类型：（1）战略性变换车道(strategic lane changing)：车辆需要换车道以便行驶到自己路径上的下一个路段当前行驶的车道没有连接到目标路段的路径时产生需求．（2）协议性变换车道(cooperative lane changing)：为帮助别的车辆正常行驶而进行的换车道行为．行驶过程中车辆可能阻挡了后方的车辆正常行驶或阻碍了前方车辆变换车道（比如占用了超车道），此时如果其它车辆提出请求，车辆即便没有战略性换车道需求也要调整速度或变换车道以帮助别的车辆．调整速度的行为规则根据阻碍的类型不同而不同，具体为：其中Vaccel(t)是车辆加速后的速度（m/s）;Vdecel(t)是减速后的车速（m/s）. （3）战术性变换车道(Tactical lane changing)：以获得更高的速度为目的进行的换车道行为，当前放有别的慢速车辆阻挡的时候产生需求．每次循环中对每个邻近车道的利益参数的值进行计算并累加到一个代表驾驶员换车道愿望的参数speedGainProbability，当参数speedGainProbability的值超过一个阈值时战术性变换车道的需求就会产生．（4）基于法规的变换车道（Regulatory lane-changing）：一般交通法规规定车辆超车用左侧车道（右行规则），车辆利用左侧车道完成超车需要返回原来的车道时产生此种需求．变换车道行为的执行参考一个参数keepRightProbability，而此参数值的计算考虑超车完成所需要的时间、超车道上的速度限制和换车道需求的强烈程度．以上4种目的的换车道需求通过一个流程进行比较来决定是否执行相应的换车道行为．此流程可简单的表示为：a.战略性变换车道需求强烈—试图执行战略型换车道；b.换车道会产生紧急情况—不执行换车道（属于战略性换车道决策）；c.车辆从后方阻碍了一个有战略性换车道需求的车辆—试图执行协议性换车道；d.参数speedGainProbability的值大于阈值—试图执行战术性换车道；e.参数keepRightProbability的值大于阈值—-试图执行基于法规的变换车道；SUMO仿真平台提供的LC2013换车道模型可设置的参数如表1所示．表1 LC2013换车道模型可设置参数参数定义取值范围默认值lcStrategic 战略性变换车道行为意愿的参数，值越大，越早进行变换车道[0-无穷大] 1 lcCooperative 采取协作性换车道行为意愿的参数，值越小，采取协作性换车道得概率就低[0-1] 1 lcSpeedGain 以获得更高速度为目的进行换车道行为意愿的参数，值越大，换车道次数越多[0-无穷大] 1 lcKeepRight 遵循靠右行驶的交通法规意愿的参数，值越大，越早向右侧车道变道以便腾空左侧超车道[0-无穷大] 1除了以上参数以外，SUMO还引入了一个影响驾驶员激烈驾驶行为的参数“不耐心率(impatience)”，指驾驶员在行使过程中干扰优先级为更高的车队列的可能性．SUMO在交叉口的路权计算中和在换车道行为换车道间隙计算中用到该参数．2.3 对换车道模型的修改根据本研究选定的研究区域内的交通调查数据，对驾驶行为进行分析并对原模型进行优化设计：（1）换车道行为以协作型换车道行为主，且在换车道行为中周围车辆针对换道车辆做出的调整速度行为有一定延迟可能是因为驾驶员对周围突发的换道请求需要一定的时间反映，考虑自身需求甚至是换道车辆的‘态度’再决定何时做出反应．因此在LC2013换道模型的协作型换车道决策中引入协作型换车道等待时间Tcooperate，每一次执行换车道之前等待Tcooperate时刻．（2）在原模型定义中驾驶员不耐心率的计算公式为:其中Ibase为驾驶员的不耐心率（常数），Twait是车辆在排队中的等待（速度小于0.1m/s）时间，Tteleport定义了车辆在紧急停车位置等待车道变换空间出现的最长时间（默认300秒），超过此时间车辆就会被移到当前路径后方的位置（Teleport）．在观测中发现大部分的换车道行为属于战略性换车道和协作性换车道，影响驾驶员在换车道过程中是否采取激烈驾驶行为的是与交织区终点之间的距离[3]，与等待的时间长度没有明显的关系．因此在协议性换车道间隙的计算中将定义改为虽然可以说明排队时间的长度对驾驶员的心理有影响，但此种心理与模型中定义的激烈的、冒险性的驾驶行为之间的关系需要进一步的明确．在Linux平台下对原程序MSVehicle.cpp和MSLink.cpp程序中的计算协议性换车道过程代码中进行修改并重新编译．3 实验区域和仿真参数的选择本研究分别选乌鲁木齐市广汇立交桥上由西向东方向入口和出口匝道之间的交织区和珠江路立交桥下南向北方向出口匝道与主路的汇入区作为实验区．广汇立交桥和珠江路立交桥是典型的苜蓿叶式全互通立交桥．广汇立交桥上层为南外环路高架桥，下层为河滩快速路及其辅道，交织区长度只有78m，高峰期容易出现严重的交通拥堵．交织区采用了物力隔离直行车道和交织车道的方法避免了交织车辆对直行车辆的影响．立交桥两侧设有人行道，为观测和摄像工作提供了方便．珠江路立交桥最近完成了扩建，桥下南向北出口匝道上车流量多，与主路的汇入区域没有加速车道，匝道车辆对主路的车流干扰比较明显．本次实验中取晚高峰5：30-5：40之间10 min内的交通流数据．根据现场观测，确定各参数的取值范围如表2所示．观察中区分换道目的比较困难，主要依赖反复观看视频判断车辆的最终路径来进行．根据观测结果将参数lcSpeedGain和lcKeepRight的值取为0,即交织区域内车辆的换道需求类型为战略性需求和协作性需求．这可能是因为国内的驾驶员对上述“基于法规的变换车道”意识不够，另一方面因在高峰期有交警在现场值勤以及有限的空间影响了以获得更好速度为目的的战术型换车道需求．仿真中选用IDMM模型作为跟车模型．广汇立交桥交织区交织区卫星图和SUMO仿真界面如图1和图2所示，图3是珠江路立交桥下匝道与主路连接区域的仿真界面．表2 SUMO仿真换车道参数参数本实例中取值范围默认值最小车头间距(m) 1-3 2.5加速度指数 1-6 4 lcCooperative 0-1 1 lcStrategic 0-5 1驾驶员不熟练程度0.1-1 0.5不耐心率 0.3-1 0.3 Tcooperate 3-6 5图1 广汇立交桥交织区卫星图图2 交织区SUMO仿真界面图3 匝道汇入区并道过程仿真4 基于COBYLA算法的参数校正和仿真结果仿真模型中的各个参数都是独立的，为更好的模拟仿真对象，需要对仿真模型参数进行校正，调整各参数的值使最终的仿真结果满足条件．参数校正是对设定好的目标函数的组合优化问题，对于每一个目标函数输入现场检测的行程时间数据和仿真模型输出的行程时间数据．用Python语言编写了参数校正程序，在Linux环境下通过命令行调用sumo仿真程序完成仿真过程和参数校正过程．选用了基于线形逼近的约束优化方法(COBYLA-Constrained Optimization BY Linear Approximation)作为优化算法，调用Python语言数学函数库中的COBYLA函数，可以很好的与sumo仿真程序进行融合．校正过程程序可分为sumo仿真模块和val-COBYLA验证控制模块，SUMO仿真模型需要路网文件（net fi le）和路由文件（route fi le）验证过程中将路由文件分成2部分，静态的交通需求信息直接提供给SUMO仿真程序，而车辆参数在每次循环中通过验证程序计算写入车辆参数文件提供给SUMO仿真程序，此过程循环运行到满足误差要求为止，待校正的参数集作为优化的取值空间提供给COBYLA算法，程序流程图如图4所示．具体过程为：(1)调用SUMO仿真程序；(2)读取实测交通调查数据和仿真输出数据；(3)计算每一辆车实测数据和仿真数据之间的均方根误差（RMSE）；(4)循环运行以上过程直到误差满足要求．参数校正程序通过反复运算，误差从最初的38%下降到了23%．仿真中车辆在交织区的换道次数统计结果如表3所示．图4 va_COBYLA校正程序流程图表3 换车道次数对比换车道区域换车道类型实际原模型优化后的模型交织区战略性 134 114 128协作性 55 48 52汇入区战略性 89 78 85协作性 32 35 30 5 结语本文中分别用SUMO平台提供的原换车道模型、优化设计和标定后的换车道模型对乌鲁木齐市广汇立交桥交织区拥挤状态下的换车道行为进行了仿真研究．优化中引入了换车道等待时间Tcooperate的参数并对驾驶员不耐心率进行了重新定义．SUMO的模块化的程序结构给研究人员提供了实现和评估自己算法的工具．SUMO中车辆在产生时刻即获得路径，且车辆产生在路段上而非车道上，可通过设置所出现的车道和地点规则来模拟车辆的产生过程，有利于避免车辆产生后在固定的地点获得路径决策、在固定的地点变换车道（如Vissim）．此特性很好的解决了排队开始处车辆换车道区域集中的问题，在实际应用中给研究和工程人员提供了良好的平台．参考文献：[1]Transportation Research Board.Highway Capacity Manual 2010[M].USA：National Research Council,2010.[2]狄宣,张小宁,张红军.基于元胞自动机的快速路交织区建模仿真[J].交通与计算机,2008,26(2):23-26.[3]杨晓光,孙剑,李克平.拥挤交通流交织区车道变换行为仿[J]系统仿真学报,2009,21(13):4174-4178.[4]孙剑,胡家琦,孙杰.城市快速路交织区通行能力估计模型[J].中国公路学报,2016,29(4):114-122.[5]Hall F,Bloomberg 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Data[M].USA:Springer International Publishing,2015:105-123.。
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。
车道变换希冀运转轨迹仿真[宝典]
![车道变换希冀运转轨迹仿真[宝典]](https://img.taocdn.com/s3/m/ef7b4455a9956bec0975f46527d3240c8447a1cb.png)
车道变换期望运行轨迹仿真3裴玉龙 张 银(哈尔滨工业大学 哈尔滨150090)摘 要 车道变换行为在实施过程中会产生交通冲突,降低道路系统的运行效率,严重时会引发交通事故。
文中根据曲率的变化将车道变换过程划分为4个阶段,同时引入β样条曲线,在给定边界条件的基础上,确定β样条曲线的反求算法。
在车辆转角、转角变化率及车辆的驾驶行为等约束条件下,确立车道变换运行速度与车道变换长度的关系,进而计算轨迹参数。
以Matlab仿真计算轨迹曲线,并与实测数据对比,分析结果验证了模型的有效性。
关键词 车道变换;期望运行轨迹;β样条曲线;反求算法;曲率中图分类号:U491 文献标志码:A 随着交通微观仿真研究的逐渐深入,车道变换微观模型已成为国内外学者的研究热点。
车道变换期望运行轨迹作为微观模型中不可或缺的重要组成部分,决定了在车道变换的实施过程中车辆能否安全、顺畅、快速的运行。
同时车道变换期望运行轨迹研究对提高道路通行能力,减少车辆延误和拥挤也有着重要的意义。
国内外学者在车道变换期望运行轨迹上开展了不同程度的研究[125],重点在数据的获取和轨迹曲线拟合两方面。
在数据获取方面,应用近景摄影测量原理,通过线性变换可以得到地面坐标,该方法操作简便,获取的数据精度较高;在曲线拟合方面,多项式等简化模型忽略了车辆运行时的曲率变化,导致轨迹曲率产生突变与实际情况不符。
因此,本文引入β样条曲线来建立一个曲率连续的期望运行轨迹模型。
车道变换过程分析van Winsum[6]根据转向盘转角的变化将车道变换划分为3个阶段:从驾驶员转动转向盘开始到达转动最大角度时为第一阶段,从转动最大角度到转角为零为第二阶段,转角为零到转角负向最大为第三阶段。
杨建国等[7]修正了传统的2段式和3段式换道模型,将换道过程分为扭角、靠拢、收角、调整等4个阶段。
在建模过程中引入前轮转向角、扭角持续时间和靠拢航向角。
根据车道变换期望运行轨迹的特点,在变道 收稿日期:2008203220 3国家自然科学基金项目(批准号:50578056)资助过程中,车辆的轨迹曲线是连续的,不存在任何拐点。
2014年数学建模美赛题目原文及翻译
2014年数学建模美赛题目原文及翻译作者：Ternence Zhang转载注明出处：MCM原题PDF：PROBLEM A: The Keep-Right-Except-To-Pass RuleIn countries where driving automobiles on the right is the rule (that is, USA, China and most other countries except for Great Britain, Australia, and some former British colonies), multi-lane freeways often employ a rule that requires drivers to drive in the right-most lane unless they are passing another vehicle, in which case they move one lane to the left, pass, and return to their former travel lane.Build and analyze a mathematical model to analyze the performance of this rule in light and heavy traffic. You may wish to examine tradeoffs between traffic flow and safety, the role of under- or over-posted speed limits (that is, speed limits that are too low or too high), and/or other factors that may not be explicitly called out in this problem statement. Is this ruleeffective in promoting better traffic flow? If not, suggest and analyze alternatives (to include possibly no rule of this kind at all) that might promote greater traffic flow, safety, and/or other factors that you deem important.In countries where driving automobiles on the left is the norm, argue whether or not your solution can be carried over with a simple change of orientation, or would additional requirements be needed.Lastly, the rule as stated above relies upon human judgment for compliance. If vehicle transportation on the same roadway was fully under the control of an intelligent system –either part of the road network or imbedded in the design of all vehicles using the roadway –to what extent would this change the results of your earlier analysis?问题A：车辆右行在一些规定汽车靠右行驶的国家（即美国，中国和其他大多数国家，除了英国，澳大利亚和一些前英国殖民地），多车道的高速公路经常使用这样一条规则：要求司机开车时在最右侧车道行驶，除了在超车的情况下，他们应移动到左侧相邻的车道，超车，然后恢复到原来的行驶车道（即最右车道）。
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
田
口 ／ 回
图 １ 车 辆 换 道 环 境 模 型
一
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
高速公路车道变换仿真模型
件、 软件或其 它任何 自然物和人造物 ， Ｊ智能 主体
具备感 知 、 策和 执行 的能 力 ， 现 出 智 能 的特 性 。 决 表
文献［ ］ ４ 已就车辆行为与智能主体 的联系进行 了分 析， 论证了在车辆行为模型中运用智能主体 的可行 性 。本文则利用智能主体理论 ， 就高速公路车道变
执行该 动 作 。
ＩＳ Ｔ 系统建设 、 集成服务［ 。高速公路车道变换仿 真模型的研究属于微观仿真模 型范畴 ， 是车辆行为 模型的重要组成部分。当 国内外还没有针对高 速公路在意外交通事件条件下研究车道变换仿真研 究的先例［ 因此 ， ， 研究该 问题 可为开发仿真平 台
维普资讯
西华大学学报 ・ 自然科学版
２０ ｏ ７年
为
向加速度 、 度和 位置 坐标 。通常 在 纵 向 ， 速 当前 ＶＡ
Ｂ＝＜Ｅ， ， Ｓ Ａ＞ （） ２
与相邻 车道前 方 的 ＶＡ之 间符合 车辆跟 驰 的运 行 特 点 。若定 义 Ｄ 为 车辆 自由行使 的临界 车头 间距 ， ｆ 其 纵 向运行 还 要 分两 种情 况 考 虑 ， 是 当前 ＶＡ 自由 一
关联信息， 自身的加速度 、 如 速度 、 位置坐标 ， 驾驶员
１广义 上 的道 路交通 环境 ， ） 如所 处车道 、 交通 流量 大 小、 交通 组成 、 道路交 通工 程设施 等 。２ 自身与交 通 ）
ｆ ｇ Ｄ ， ｍ， ｌ ＝＜ １ ＋１ ｔ ， ｒ Ｏ ｅ （ ，）Ｄ ）
Ｉ １ ， ０＝ ＝（ ｇｎ，） ｎ＝（ ａ ） ｏ ｎ ，ｆ （） ４
信 息交流 的基础 上 ， 用一 系列 的决策 过程 ， 到需 利 得 要进 行车道 变换 与否 的结 论 ， 在 需要 变 换 车 道 时 并
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。
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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。
该模型框架基于Gipps模型框架,同时对Gipps进行了一个补充和发展。
在M IT SIM模型中一个重要的发展就是首次把换道行为分为强制性换车道(M andator y L ane Changing,M LC)和判断性换车道(Discr et ionary L ane Changing,DLC)两种。
强制性换车道定义为当车辆进入出口匝道,经过一个堵塞路段、避免进入禁止使用路段以及断头路等情况下发生的换车道行为。
M IT SIM模型就换道的框架基本上采用的是Gipps的模型框架,只是在部分上有所不同,如意图产生方面分为判断性换车道和强制性换车道。
对判断性换车道采用期望速度,也就是在换道车前方有车辆的情况下,换道车达不到理想的期望速度时,如果通过换道可以达到期望速度,换道车驾驶员就会产生换道的意图。
强制性换车道则采用的是Gipps模型的方法。
M IT SIM模型提出的换车道行为的分类从实际情况来看有一定的合理性,把G ipps模型归类为强制性换车道模型,这也是一种进步。
至今对换车道行为的分类大多还是采用这种分类。
但是这种划分只是考虑换道车自身的情况,而没有把与换道车有相互影响的其他车辆一起考虑,这也是一种遗憾。
1.3 COR ISM模型。
CO RISM(COR ridor t raffic SIM ula t ion)模型是由美国联邦公路署(FH W A,1998)开发的,最早由Ha lati(1997)等人提出,整个模型采用的是M IT SI M的模型框架。
由于是公路署开发的软件,整个软件综合了用于高速公路(FR ES
IM)和城市道路(N ET SIM)的模型。
1.4 SIT R AS模型。
SIT RA S(Simulat ion of Int elligent
T RA nspo rt Sy stems)模型是由H idas(2002)提出来的一个基于人车单元的智能化的仿真系统,主要对交通系统在堵塞、事故的情况下进行分析和管理的模型。
在该模型中采用了M ulti-ag ent智能主体,同时对换车道的方式进行了划分。
1.5 CA换车道模型。
CA模型最初由W olfram提出,通过
简单的微观局部规则揭示了自然发生的宏观行为,是目前研究时空离散的理想物理模型。
CA模型最基本的组成包括4个部分:元胞(cell)、元胞空间(latt ice)、邻域(neig hbo r)及更新规则(rule)。
模型具有时间离散等距、空间离散齐性、状态离散有限、计算同步并行、更新规则局部以及变量维数无限等特征。
因此CA模型被广泛应用于各个领域。
其改进首先运用到单车道道路交通研究中建立了N S模型。
N S模型是N agel和Schr eckenber g(1992)提出的,用于单车道道路交通的研究中。
N S模型采用把一段路分成长为L的多个元胞,每个元胞描述成一辆车或几辆车,或者几个元胞组成一辆车。
元胞或是空的,或显示为其所包含的车速。
每辆车的从左到右在一根车道上以预设边界条件移动,在每个离散事件步骤t∃t+1,系统根据以下加速规则、减速规则、随机选择以及更新位置四条简单规则运行。
规则中采用、(可接受的换道车n的速度、位置)、(换道车最大速度)以及(换道车n前方的空的元胞数量)来进行控制。
2 评价
以上仿真模型是几种较为常见的模型,每种都有自己的优缺点。
通过对模型不足的补充和修正,使得换车道模型得到了长足的发展,同时还不断地引入新的方法来建立更为合理的模型。
目前的模型框架大多还是采用G ipps模型框架,虽然随着计算机技术的进一步发展,大规模的计算可以达到,但是考虑到模型的运行时间这个重要特性,换车道模型还是需要进行大量的简化考虑。
同时在换车道行为中也涉及到一个重要的因素即驾驶员的因素,这个因素含有人为因素不容易界定,这也是让换车道模型的发展滞后的重要原因。
随着人类对自身的认识以及模糊数学的建立,很多人类行为得到一定的界定。
3 结语
本文介绍了G ipps、M IT SIM、CORSIM、SIT RA S、M ult i-A gent、CA等换车道模型,并对其及发展进行了客观评述。
通过这些评述可以清楚地了解到换车道模型发展至今有了很大的进步,但是也还存在着很多的不足,这也是多方面原因造成的。
特别存在的大矩阵的运算方面还有待计算机技术的进一步发展。
随着智能交通的进一步发展以及计算机技术的进步,在实时控制和预测方面也将会有进一步的发展。
参考文献
[1]徐英俊.城市微观交通仿真车道变换模型研究[D].吉林大学,2005.
[2]H alati A.,Lieu H.,Walker S..CORSIM-Cor ridor T raffic Si mula
tion M odel[C].Pr oceedings of the T raffic Congestion and T raffic Safety in the21st Century Conference.1997:570-576.
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