多向刺激條件下的駕駛行為建模及其仿真研究.pdf

1、微觀交通流模型在重現交通流基本特征和交通管控過程中發揮著重要的作用。因此,建立符合實際的微觀交通流模型將有利于更好地管理和控制交通系統的運營狀態。而以往大部分的微觀駕駛行為建模主要考慮了前向交通信息刺激,忽略了后向或側向的車輛信息對駕駛行為的刺激作用,導致了基于此類模型的仿真交通與復雜的實際交通存在一定的偏差,影響了制定合理的交通管控措施。因此,針對復雜交通場景中駕駛員的行為習慣,采用元胞自動機模型和優化速度模型分別分析了后向和側向車輛

2、信息對駕駛行為的作用,提出了雙向刺激的元胞自動機模型和雙車道優化速度模型。本文主要的研究工作如下:
　　1.日益成熟的車間通信技術讓駕駛員主動獲取后向車輛信息成為可能。因此,在NaSch模型中引入雙向車輛信息對駕駛行為的作用機制,提出了主動獲取后向車輛信息的雙向刺激的元胞自動機模型。同時,根據對危險感知的敏感程度可將駕駛員分為激進型、一般型和保守型,并通過隨機慢化概率的大小來描述。最后,通過一系列的數值實驗可知:駕駛行為越激進或車

3、流狀態越擁堵,車隊的行駛安全性越低;考慮雙向車輛信息的作用將有利于提高車隊的行駛安全性;駕駛員敏感類型和信息刺激類型對異質車隊的行駛安全性產生重要影響。
　　2.采用不同的鳴笛或開大燈條件也可以描述三種類型的駕駛員:激進型、一般型和保守型,并在啟發式元胞自動機模型的基礎上考慮了駕駛員對鳴笛或大燈的響應機制,提出了被動接收后向車輛信息的雙向刺激的元胞自動機模型。最后,通過數值實驗的方法可得:駕駛員對被動接收的鳴笛或大燈刺激的響應將改

4、進車輛的動力行為,但是卻降低了勻質/異質車隊的行駛安全性。
　　3.在橫向摩擦存在的前提下,分析雙車道上車輛的動力行為過程,提出了帶橫向摩擦的雙車道優化速度模型并采用H∞范數的方法獲得了基于此模型的交通流的穩定條件。然后,加載了兩種不同的信息刺激:無時間延遲的相對速度信息和有時間延遲的車頭間距信息,同樣運用H∞范數的方法求得基于此改進模型的交通流的穩定性條件。最后,通過數值實驗的方法驗證了所得的理論結果,并演示了換道行為對交通流穩