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驾驶人在道路交通系统中占有重要地位,驾驶人的驾驶行为对道路交通运行状况有重要的影响。随着我国驾驶人数量的迅速增加,特别是大量非专业驾驶人的上路行驶,驾驶人群体内部差异逐渐凸显,对道路交通流产生的影响也日益突出。目前对我国驾驶人驾驶行为特性及其对道路交通流影响的认识多停留在定性分析的层面。本文以真实道路交通环境下采集的实验数据为基础,对驾驶人的跟驰行为特性进行系统、定量化的分析,建立跟驰模型分析驾驶人跟驰行为特性微观差异对城市道路交通流的影响。本文研究在探索交通行为科学的实验方法、加深对我国驾驶人驾驶行为特性的认识、探究驾驶人驾驶行为特性对道路交通流的影响等等方面都具有重要的理论意义和工程应用价值。
驾驶人跟驰行为特性参数采集是本文研究的首要工作。利用激光测距仪、GPS和摄像头等设备构建了车载激光测速测距一体化实验系统,通过车载实验在真实道路交通环境下采集了典型道路(城市主干道和快速路)上具有不同驾驶经验驾驶人(专业和非专业驾驶人)在不同交通流水平(平峰与高峰时段)下的大量跟驰行为数据。本文实验方法具有适用真实道路交通环境、对驾驶人驾驶行为无影响、实验数据精度较高、数据处理方便、实验设备简单、成本较低等优点。采用局部加权拟合法对原始实验数据处理得到了跟驰车辆对行驶轨迹高精度、连续的时间序列数据,并根据车辆轨迹推算出驾驶人跟驰行为特性主要参数的时间序列数据。
采用基于前后车速度相关系数的判定方法,提出我国专业和非专业驾驶人在城市道路上行驶时划分自由行驶与跟驰状态的跟驰距离临界值分别为40米和55米、时间间隔临界值分别为6.5秒和7秒。根据驾驶人跟驰行为特性主要参数的时间序列数据,采用分布函数拟合、显著性检验、方差分析等多种数据统计分析方法对驾驶人的行驶速度、加速度、加/减速延迟时间、跟驰距离、时间间隔、碰撞时间等跟驰行为特性参数的变化规律以及在不同条件(道路类型、驾驶经验、交通流条件、气质类型)下的差异进行了系统、定量化的分析。
基于实验观测的车辆行驶轨迹时间序列数据,对经典跟驰模型(GM模型、Helly线性跟驰模型、IDM模型)进行了标定,并使用Bootstrap方法对模型参数标定结果进行了参数可靠程度估计。根据车辆行驶轨迹时间序列数据分析了驾驶人跟驰过程中的振荡现象,研究发现驾驶人跟驰行为的主要特征是交替进行速度调整和距离调整,根据这一特征建立了基于驾驶人跟驰行为特性的跟驰模型(Driver Behavior-BasedCar-Following Model,简称DB-CFM),DB-CFM模型主要包括期望跟驰距离模型和加速度模型两个组成部分。
基于建立的DB-CFM模型,利用智能体(Agent)与元胞自动机(CA)相结合的方法进行城市道路交通流的仿真,模拟了不同交通流状态的转化过程,模拟结果表明建立的DB-CFM模型能够很好地重构三相交通流,并且能够复制交通滞后、交通流散布、速度和流量陡降等一些重要的交通流现象。通过模拟分析可知,建立的DB-CFM模型具有模型结构形式简单并且模型中所有参数都有合理的解释和明确的物理意义、可以实现不同驾驶行为之间的平滑转换、能够全面描述从自由流到拥挤流不同交通流状态下的转换并且可以很好地重构重要的交通流现象、可以通过设置不同的参数值表示不同的驾驶模式、可以进行快速数值模拟等优点。
根据实验数据分析了驾驶人加/减速行为的不对称性,并基于驾驶人加/减速行为的不对称性分析了交通滞后和交通流散布现象,研究结果表明加/减速幅度的差异、加/减速期望跟驰距离的不对称是导致交通滞后现象的重要原因。滞后环随减速幅度的增加而扩大,随加速幅度的增加而缩小;随减速期望跟驰距离的增加而缩小,但不随加速期望跟驰距离的变化而变化;随延迟时间的增加逐渐缩小。交通流散布现象伴随着交通滞后现象的存在而存在。通过DB-CFM模型的模拟以及与实测数据的对比分析了速度和流量陡降现象,研究发现城市主干道和快速路上交通流中断的速度临界值在35km/h左右、密度临界值约为50-60 veh/km/lane、最大流量在1700-2100 veh/h/lane之间、陡降后稳定的流量在950-1450 veh/h/lane之间、流量陡降幅度在25-50%之间。
为了更直接地分析驾驶人跟驰行为特性对道路通行能力的影响并方便工程应用,提出了非专业驾驶人通行能力影响系数的概念,采用理论分析法计算了不同速度和非专业驾驶人比例条件下城市道路路段的通行能力以及非专业驾驶人通行能力影响系数。研究发现,当主干道和快速路交通流完全由非专业驾驶人组成时造成的通行能力损失最高分别为9%和16%。
为了给驾驶人的安全跟驰提供建议并为相关部门的交通执法提供参考,通过对实验数据的分析建立了判断驾驶人跟驰行为安全状态的时间间隔和碰撞时间标准,建立了追尾碰撞风险概率模型,计算了城市道路上不同速度和速度差条件下发生追尾碰撞的风险概率。研究发现,行驶速度较低时,即使在速度差很大的条件下发生追尾碰撞的风险概率也较低;随着行驶速度的增加,即使在速度差很小的条件下发生追尾碰撞的风险概率也会迅速增加。