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.     

基于非集计模型的交通需求预测方法

交通需求预测是城市规划和城市交通规划的核心内容之一,同时也是制定交通需求管理（TDM）策略的基础.传统的预测模型多以“四阶段法”为基础,对调查数据进行集计处理,忽略数据所携带的有关出行者行为的个体信息,存在信息的浪费和冗余.依据现代交通规划学理论,在回顾传统预测方法的基础上,对非集计模型进行深入研究;根据淄博市中心城区居民出行调查数据,预测居民出行方式分担率.研究结果表明,较集计模型,非集计方法能更好地刻画居民出行方式选择行为.     

仿真技术在交通影响分析中的应用

交通仿真技术特别是TransCAD的OD(Origin-Destination)反推技术和VISSIM的动态仿真技术,是进行交通规划和交通影响分析的重要技术手段.近年来,随着人们生活水平的提高和消费观念的改变,城市内大型公建项目越来越多.由于建筑规模大和土地利用性质特殊,大型公建吸引和产生的交通量势必对周围乃至整个城市的路网造成冲击,导致路网局部的交通供求不平衡,引发交通拥堵、交通事故、环境恶化、能源消耗等问题.因此,在项目方案实施前对其进行交通影响分析非常必要.以淄博市银座购物广场为例,设计出项目交通影响分析的仿真流程,为交通影响评价提出了一种新的较为实用的方法.     

微观仿真车道变换模型研究

利用模糊逻辑方法刻划建立在驾驶员知识和经验基础上的主观判断过程，设计了模糊推断的语言规则和基于模糊逻辑的车道变换算法，构建了微观交通流仿真的车道变换模型．采用不同流量条件下车辆换道次数的观测值与模拟值进行比较，验证了模型的有效性．     

一种用于激光雷达识别车道标线算法

利用点云数据空间分布特征和回波强度信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达数据帧的车道标线识别算法。该算法首先基于车载激光雷达采集的道路周围环境点云数据中高程信息进行滤波,确定可行驶区域。然后利用局部均值变点统计对可行驶区域点云数据中的回波强度值进行标记提取,即车道标线点云数据粗提取。最后基于EM(最大期望)方法聚类,从而完整、准确地识别车道标线。实验结果表明,该算法不仅能够准确定位可行驶区域,进而可以实现车道标线的自动提取;而且有效抑制了道路周围环境对车道标线识别的干扰,验证了算法的有效性。     

正则条件全竞赛空间与混合策略竞赛空间上的两个极值定理

在正则的全竞赛空间与混合策略竞赛空间推广并证明了两个新的最优决策存在定理．     

实际道路运行工况下轻型车排放特征研究

针对定量评价机动车在特定运行状况下排放状况的问题,采用轻型车在OEM-2100的基础上搭建了车载排放测试试验平台进行实际道路试验. 分析了机动车在不同运行工况模式下3种排放污染物的差异;分别分析了速度和加速度对机动车3种排放污染物质量排放率的影响,并获得了速度和加速度联合分布下3种污染物的排放特征. 研究结果表明加速工况下的排放值要明显高于其他工况,巡航次之,其次是怠速和减速;速度和加速度对车辆排放都有较大的影响,轻型车的行驶速度控制在30~50 km·h-1范围内中速行驶,加速度小于等于0.5 m·s-2时,可达到最佳的排放性能.      

汽车驾驶倾向性研究进展

驾驶倾向性是计算驾驶员情感特征的重要测度指标,驾驶倾向性的辨识对于增强汽车辅助驾驶特别是主动安全预警系统有效性和准确性具有重大意义.文中阐明了驾驶倾向性辨识的研究属于人工心理和情感辨识的范畴,总结了驾驶倾向性相关研究现状,同时指出已有研究成果的不足,并给出驾驶倾向性辨识研究的发展方向.     

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.