论文总字数：67981字

摘 要

交通流的安全和效率的问题一直是一个极为重要的研究课题，而车辆的换道行为是导致行驶安全与效率变化的关键因素。现有研究较多的考虑的是交通流宏观或者微观层面的理论分析，没有给出明确的换道行为如换道间距、换道时机等的换道控制。

本文基于自动驾驶道路中的交通流控制，研究美国的NGSIM高保真数据，根据每一个车辆的车辆轨迹提取所有的换道行为，首先对所有换道的时间和空间分布与换道间距等信息进行宏观的评价与分析，然后通过对每一个换道行为的微观数据计算，研究换道影响车辆群的安全程度与流量变化情况，安全程度衡量采用极为精准有效的TIT指标，流量变化情况通过换道后的流量相对于普通车流状态的增量来表征。进而通过换道的安全和效率形成换道综合衡量指标W。基于该衡量指标的值，研究分析了换道相关车辆群的速度加速度差、车头间距、车头时距等信息，进行回归分析，获取每个换道指标对该综合衡量指标的影响，建立换道参数的回归方程。研究可以实现对换道车辆以及相关车辆群的自动控制，从而实现全自动化驾驶道路上的最佳换道。

关键词：交通安全，通行效率，NGSIM，换道行为，最佳换道控制

Abstract

The issue of safety and efficiency of traffic flow has always been an extremely important research topic, and the lane change behavior of vehicles is a key factor leading to changes in driving safety and efficiency. Most of the existing studies consider the theoretical analysis of traffic flow at the macro-level or micro-level, and no instruction of lane-changing behavior is given explicitly.

Based on traffic flow control in autopilot roads, this paper studies high-fidelity NGSIM data from the United States. extracting all lane change behaviors based on the vehicle trajectory of each vehicle. Firstly, we conduct information on the time and space distribution and lane-changing gap of all lane changes in macroscopic evaluation and analysis. Secondly, by the calculation of the microscopic data of each lane change behavior, we study the changes in the safety level and flow rate of the vehicle groups affected by the lane change. A more accurate and effective TIT indicator was used to measure the degree of safety in this paper. At the same time, The flow changes characterized by the change of traffic after the lane changing behavior was recorded. Thirdly, we establish a comprehensive measure of its flow and efficiency called W. Finally, the information such as the speed difference, acceleration difference, headway distance, and headway time interval of the vehicle groups involved in the lane change was analyzed in this paper. The regression analysis was performed to obtain the effect of each lane-changing index on the overall measurement index. The research can achieve automatically control of lane-changing vehicles and related vehicles to optimize efficiency and safety on fully automated driving roads.

KEY WORDS: traffic safety, traffic efficiency, NGSIM, lane change behavior, optimal lane-changing control.

目录

摘要 1

Abstract I

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 2

1.2国内外研究现状 2

1.2.1国外研究现状 2

1.2.2国内研究现状 4

1.3研究内容和技术路线 4

1.3.1主要研究内容 4

1.3.2技术路线 5

第二章 基于NGSIM数据数据库的车辆换道行为分析 6

2.1NGSIM视频检测器分布及图像处理 6

2.2换道基础模型 7

2.2.1换道决策模型 7

2.2.2换道实施模型 9

2.3Newell的简化跟车模型 9

2.4基于TTC的换道安全程度计算 12

2.4.1指标选取 13

2.4.2数据采集 13

2.5本章小结 14

第三章 车辆轨迹数据清理与换道微观特征分析 15

3.1NGSIM数据清洗与预处理 15

3.1.1美国101公路车流信息 15

3.1.2NGSIM数据库介绍 15

3.2四种换道控制条件分析 17

3.2.1非自动控制下单一车辆行为决策 17

3.2.2非自动控制驾驶员之间的博弈控制 17

3.2.3自动控制下仅考虑单一驾驶员的驾驶行为 18

3.2.4自动控制下考虑换道车辆周围其他车辆的行为决策 18

3.3特殊换道行为分析 18

3.4车辆换道行为鉴别与提取 18

3.5车辆换道间距时空特征分析与换道对后车轨迹影响 20

3.5.1车辆换道时空特征分析 20

3.5.2换道对后续车辆车流轨迹的影响 21

3.6本章小结 22

第四章 车辆换道最优值计算与建模 23

4.1换道安全指标计算 23

4.1.1换道后TTC值计算 23

4.1.2更为有效的安全指标计算 23

4.2换道行为导致的流量增量计算 24

4.2.1流量增量计算过程 24

4.2.2换道不同时间后的流率对比分析 25

4.3最佳换道综合指标计算与影响因子建模 26

4.3.1换道效益指标W计算 26

4.3.2基于换道相关车辆群基本参数的换道效益指标建模 27

4.4本章小结 31

第五章 结论与展望 32

5.1研究结论 32

5.2研究展望 32

参考文献 34

致谢 38

附录 39

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

在这个交通大数据的时代，十年前在下一代仿真程序上出版的高保真车辆轨迹数据库NGSIM仍然在交通领域研究中起着极为重要的作用，这一方面是由于NGSIM是极少的能够提供高保真车辆轨迹的数据库之一；另一方面是由于NGSIM用于了大量的科学研究，这使得人们无比深刻地了解了交通流。

截至2017年底，全国机动车保有量达3.10亿辆，其中汽车2.17亿辆；机动车驾驶人达3.85亿人，其中汽车驾驶人3.42亿人，随着车辆的日益增加，交通的拥堵和安全问题也日趋严重。按照卫生部门的统计，中国车祸死亡人数不仅没降反而翻番，2012年死于机动车交通事故的有166906人，比交管部门的数据多出107262人，是十年前的两倍多。车辆跟驰和变道行为共同构成机动车驾驶人的基本驾驶行为。而与跟驰行为相比，车辆变道对驾驶人的判断能力和操作能力有着更高的要求。不当的变道行为易引起交通流中其他驾驶人情绪的波动，引发交通事故和交通拥堵^[1],现有车辆变道的控制以及距离时间的把握只能通过驾驶员的经验以及自身技术进行判断，即使在技术水平相当的情况下，激进的驾驶员和保守的驾驶员做出的决定可能完全相反。一方面，激进的驾驶员会以更小的间距和更快的速度进行换道，这样会带来严重的安全问题。另一方面，保守的驾驶员会选择更平缓的变道行为进行换道，如果速度过慢，同样容易发生交通事故，且会导致整个换道系统交通流流量的下降。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：67981字