驾驶人注意分散的认知模拟与交通流特性

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为研究执行车内次任务条件下驾驶人状态变化及其对交通运行造成的影响,首先基于理性思维的自适应控制系统(ACT-R)认知结构与Distract-R软件平台建立了4类次任务情况,分别对各类驾驶人注意分散状态及无次任务影响状态进行认知模拟;获得执行4类不同次任务时的驾驶人操作时间消耗与注意分散时间比数据。并以该数据构建驾驶人注意分散状态库,作为次任务条件下交通流仿真的基础数据。接着,在元胞自动机交通流模型(STCA)的基础上,修正减速规则并建立了考虑车内次任务影响的交通流模型;通过模型数据交换实现了基于元胞自动机模型与认知模型的联合仿真。最后,利用元胞自动机仿真0、10%、20%的驾驶人在行驶中执行车内次任务时的交通流状况,次任务类型在4类次任务中随机抽取。试验结果表明:元胞自动机与认知模型联合仿真能够体现驾驶人心理差异及交通流变化特性;该模型修正了原有的元胞自动机减速规则,且能通过调用驾驶人注意分散状态库获取驾驶人状态参数;车内次任务会对交通流造成明显影响,使道路最大交通流量降低,当10%、20%的驾驶人执行次任务时,最大交通流量分别降低了23.5%、40.7%,还造成了拥堵区域增多、排队加剧等现象;执行车内次任务不仅对驾驶安全产生影响,而且当一定比例驾驶人处于注意分散状态时,交通流整体状态也会受到显著影响。
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