驾驶员行为仿真模型研究进展

着重从驾驶行为分析的角度出发,回顾了以往构建于控制论思想之上的车辆跟驰模型,特别是其中与人因素有关的GHR模型、碰撞避免模型、AP模型、基于模糊逻辑的模型、基于神经网络的模型、期望间距模型等,对各模型的构建理论和主要优缺点进行了详细阐述,从整体上揭示了上述模型构建过程中所忽视的用于刻画驾驶行为可变性特点的一些关键性问题,并结合当今交通领域最新的研究成果分别从应用领域专门化、研究手段多样化、研究层次深入化、模型构建实用化等方面预测了驾驶行为仿真模型未来的发展趋势.     

驾驶员行为仿真模型研究进展

驾驶员因素及其所起的作用被广泛认为是智能运输系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)成功发展的关键.总结了驾驶员行为的主要研究现状,包括对驾驶员特性的研究、多源信息融合技术和综合认知活动在驾驶员行为研究方面的应用、我国混杂交通环境中驾驶员行为的研究及驾驶环境的人性化研究等;结...     

交通流计算机微观仿真的一种随机模型

针对驾驶行为的不确定性，在对实验数据进行随机分析的基础上，通过研究驾驶员的心理——物理特性，构建了一个新的标定相对简单、且易于使用的车辆跟弛模型．     

交通仿真系统中的纯微观跟车模型

针对目前在交通仿真系统中的跟车模型忽略车辆个体性能差异的缺陷,提出了一种纯微观跟车模型,该模型以某一扫描时刻为基点,根据前、后车辆在当前时刻的状态,考虑前、后车的加减速性能,以后车“紧密”而又“安全”地跟随前车行驶为原则确定后车在下一扫描时刻的加速／减速度,纯微观模型更准确地反映了不同性能车辆跟车行为,而且具有模型标定相对容易、适用范围大的特点。     

微观交通流仿真跟车行为ANN模型研究

微观交通流研究中的车辆跟驰模型是交通仿真的一个基本模型,由于实际道路上驾驶员信息的获取困难,建立的车辆跟驰模型难以标定或验证.应用人工神经网络和五轮仪试验系统获取的城市道路车辆跟驰数据,建立了车辆跟驰行为的神经网络模拟模型.     

交通信号灯工作状态监视电路的设计

交通信号灯是城市交通有序、安全、快速运行的重要保障,而保障交通信号灯正常工作就成了保障交通有序、安全、快速运行的关键,为此分别用SSI和MSI设计一个交通信号灯工作状态监视电路,并对两个设计方案进行了对比.     

侧风作用下货车驾驶员反应行为模型

为建立侧风作用下驾驶员反应行为模型,基于8自由度驾驶模拟器,构建了风-车-桥耦合作用下大跨桥梁驾驶模拟平台。招募了32名职业货车驾驶员进行了侧风作用下驾驶模拟实验,采集了驾驶员行为及车辆动态响应数据,通过相关性分析选取了关键因素,建立了侧风作用下两阶段驾驶员反应行为模型。研究结果表明:方向盘反馈力矩是影响侧风作用下驾驶员反应行为的关键因素之一;考虑方向盘反馈力矩在内的两阶段模型能够较好的反映侧风作用下驾驶员的反应行为。     

交织区微观交通仿真模型参数敏感性分析

开展微观仿真模型参数标定是科学应用微观仿真技术的前提,也是开展快速路交织区仿真模拟,继而挖掘交通流运行规律的必要步骤。参数敏感性分析是筛选标定参数种类的核心步骤。研究开展了针对交织区不同流量状态下不同指标的参数敏感性问题。根据基本道路通行能力设定交织区仿真中低、中、高三种流量条件,在不同的流量条件下开展交织区的参数敏感性分析工作。同时考虑交织区交通运行特点,分别从速度、流量和延误几个层面选取六个校核指标作为微观驾驶行为参数敏感性的分析对象。以VISSIM为平台设计并开展微观仿真实验,实践全样本空间下机器学习方法开展参数敏感性分析的有效性。对比不同参数敏感性分析方法并综合实验结果从车辆运行特征角度解释不同流量状态、不同指标的参数敏感性结果,证明以延误为校核指标、以交通流近饱和状态为标定场景,可以获得更全面的标定结果。     

微观交通仿真研究不同流量条件下的车道利用率

车道利用率反映的是单一方向路段交通量在不同车道上的分布情况，它影响交通流的稳定性，是道路通行能力和交通安全的重要影响因素．针对不同流量条件下车道利用率的不确定性和难以通过实验采获等特点，应用车辆跟驰、车道变换等微观交通流仿真模型在一体化仿真环境下进行模拟研究，得到双车道和三车道路段流量一换道次数以及流量—车道利用率关系的基本规律。     

交通微观仿真跟驰特性的研究与实现

采用高级程序设计语言Visual Basic构建了针对典型路况——交叉路口的微观跟驰仿真模型,并与实际路况相联系,针对制约性、延迟性和传递性对跟驰模型仿真曲线进行了讨论,力求使该模型更好的贴近真实的交通状况.     

基于驾驶行为的隧道交通标志影响特征及作用机理

合理设置隧道交通标志能够在一定程度上缓解隧道特殊环境引发的“时空隧道效应”。文中研究了高速公路隧道内部交通标志（限速标志、出口预告标志）对驾驶行为的影响特性,首先选取特长隧道作为实验路段,通过驾驶模拟实验测试获取驾驶人细粒度微观行为数据,然后再考虑随机效应影响的条件下构建线性混合效应模型,揭示了隧道内部交通标志对驾驶行为的影响特征及作用机理。结果表明：不同影响区段内交通标志对驾驶行为的作用存在差异;在隧道内部设置限速标志能够一定程度上降低事故风险的发生概率,限速标志的重复设置一定程度上能提高驾驶人的操控能力;在隧道内部设置限速标志及出口距离预告标志有助于改善驾驶人空间控制能力、提高驾驶舒适度,其中,在距离隧道出口约小于1 km的影响区段内设置隧道出口距离预告标志有助于提高驾驶人的行车舒适性,在距离隧道出口2 km和1.5 km的影响区段内设置预告标志能在提高车辆控制能力的同时使驾驶人具有更高的行驶车速;此外,隧道交通标志作用下的驾驶行为受驾驶人性别、年龄、驾驶经验等特征属性影响,男性驾驶人的驾驶风险更低。     

车辆跟驰模拟中的驾驶行为与模糊逻辑控制

分析了车辆驾驶员信息处理过程及性格特征,在描述了基于驾驶员速度、距离判断跟车模式的基础上,应用模糊数学方法,建立了车辆跟驰驾驶行为的模糊逻辑控制模型.     

基于自然驾驶数据的分心状态特征分析与跟驰行为建模

基于行为特征对分心跟驰行为进行分类和建模,根据模型标定的方法探究不同状态下跟驰模型的适应性。首先从持续开展3年有余的上海自然驾驶数据中提取了大量分心跟驰样本,基于驾驶行为刺激反应框架对分心状态特征进行了初步分类,得到了5类分心跟驰行为;其次分析了现有4类经典跟驰模型（GHR、GIPPS、IDM和Wiedemann）对分心跟驰行为的适应性,同时根据五折交叉验证适应性结果对分心跟驰行为分类进一步优化,最终得到3类分心跟驰行为（麻木反应、过激反应和延迟反应）;最后探讨了分心状态下的2种跟驰行为建模策略（AIDM和TDIDM）。结果表明,对IDM模型进行合理标定即可较准确地描述不同类型的分心跟驰行为。     

基于微观驾驶行为的城市隧道出入口安全评价

对南京市的西安门隧道进行实车试验,并采用Dikablis眼动仪及心生理检测仪获取7名驾驶员眼动及心生理行为指标,同时采集车辆行驶车速,加速度等数据,通过因子分析法提取并分别建立城市隧道入口和出口综合指标F_E.F_E为反映微观驾驶行为的综合指标用以评价城市隧道出入口的安全性.根据隧道历史事故数据划分该综合指标安全等级的阈值,可用于从微观驾驶行为的角度评价城市隧道出入口区域的安全性.     

驾驶员驾驶行为的统计学特性

使用自然驾驶数据研究了驾驶员驾驶行为的统计学特性.选取车辆的纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度和速度作为描述驾驶员驾驶行为的特征参数.首先,讨论了驾驶员驾驶行为特性的收敛性.使用核密度估计得到了驾驶行为特征参数的概率分布,使用相对熵描述不同数据集之间分布的差异.接着,使用稳定收敛的数据集研究了驾驶行为特征参数的分布特性.最后,使用驾驶行为特征参数的条件分布研究了它们之间的相互影响.结论包括:前向加速度,制动减速度,侧向加速度,横摆角速度均近似服从帕累托分布;制动减速度或前向加速度增加时,驾驶员的转向操作倾向于更加剧烈,反之亦然;驾驶员制动,加速,和转向操作的剧烈程度随速度增加均先增大后减小.     

基于驾驶模拟器的车联网环境搭建及对驾驶行为的影响

为研究网联环境下车载设备对驾驶行为的影响,设计了车载终端人机交互界面,搭建了基于驾驶模拟仓的车、车通信环境,并开展模拟驾驶实验,采集了4个场景下车辆运行数据。通过对速度、加速度、跟车间距、超速驾驶员比例等驾驶行为数据以及人口学的统计分析,研究不同交通状态下,是否配备车载终端对驾驶行为影响的差异性。实验数据表明,实时提供前车运行状态的车载终端能够提高车辆运行效率和安全性。     

基于数据驱动的城市地下快速路跟驰行为模型构建

为了揭示地下快速路交通流的运行特性,利用驾驶模拟器获得的高精度车辆轨迹数据,针对地下快速路提出一种基于数据驱动方法的车辆跟驰模型,并对该模型进行了标定与验证.首先,根据上海市北横通道东段场景模型进行驾驶模拟实验以获取车辆跟驰数据;其次,选择了采用支持向量回归(SVR)方法建立车辆跟驰模型,对模型改进并引入了驾驶行为约束...     

驾驶模拟舱三维道路交通场景仿真技术

研究道路交通设计方案与实际道路交通场景的仿真.根据研究所需道路的地形地貌、几何特征、路面条件和交通需求,在AutoSim模拟舱实验平台中实现了道路交通人机交互系统的场景仿真技术:道路三维地形和三维模型的建立,三维模型的简化、渲染,行车道路面铺设以及道路交通场景再现.实现了在AutoSim模拟舱实验平台中道路、交通和环境的模拟仿真.     

城市环境下无人驾驶车辆驾驶规则获取及决策算法

城市道路多源信息环境下换道行为决策是无人驾驶车辆实现实际道路行驶的关键技术之一.为提取复杂动态环境下驾驶员的换道决策规则,利用PreScan软件搭建虚拟城市道路环境,基于Simulink建立6自由度车辆动力学模型,采用粗糙集提取驾驶员换道行为决策规则.结果表明本车与当前车道车辆的相对速度维持在4~7 m/s、相邻车道空间距离在20~35 m时驾驶员就会进行换道决策.研究结果可以为无人驾驶车辆在线机器学习提供规则知识库,并为进一步深入研究换道行为不确定决策提供理论基础.      

风-车-桥耦合作用下大跨桥梁驾驶模拟实验方法

为了对大跨桥梁上的行车安全进行精细化研究,基于风-车-桥耦合作用理论,计算3种风速下的桥梁振动作用,建立同时考虑侧风作用和振动作用的大跨桥梁驾驶模拟实验场景.将20名驾驶员根据驾驶经验的不同分成两组,开展驾驶模拟实验.研究结果表明:在侧风作用的后期,受到桥梁振动影响的车辆横向偏移和偏航角速度的波动比无振动情况下大.桥梁振动作用会对驾驶员产生积极的警示作用和不利的干扰作用,对经验相对欠缺的驾驶员,侧风和振动共同作用对行车安全更不利.