（交通运输规划与管理专业论文）驾驶经验对交通流特性的影响研究.pdf

摘要 摘要 随着我国社会经济的快速发展，城市化进程的不断深入，城市间的联系日益 紧密，交通需求的增长日益突出。快速路具有承载交通容量大、车辆行驶速度高 的特点，这些特点满足了城市交通的需求，致使其逐渐步成为城市交通的主动脉。 但快速增长的机动车保有量和驾驶员数量，也对城市快速路的管理提出了更高的 要求。因此，基于驾驶员本身特性的交通流影响的研究，将为解决城市快速路交 通问题带来新的探索。 本文首先通过对已有的实验数据采集方法的介绍，引入了国内先进的 a u t o s i m 驾驶模拟舱系统。通过这种先进的实验手段，针对北京市的职业驾驶员， 进行了一系列的跟车实验。在对实验数据进行分析和有效性处理之后，最终得到 了大量反映北京城市快速路特点的车辆跟驰数据。同时以驾龄作为区分驾驶经验 的标准，将实验驾驶员分为低驾龄和高驾龄两组，用以研究这两组驾驶员对交通 流特性的影响并确定了两组驾驶员的反应时间。在此基础上，通过对跟驰状态的 判定，优化已有的实验数据，最终分别标定了低驾龄与高驾龄驾驶员的安全距离 跟驰模型，并对模型进行了验证。最后，针对两类驾驶员的特点，利用已有的 b e s s 仿真软件，对其进行仿真实验分析，以便得到不同驾龄驾驶员对交通流的 影响，并分析其形成原因，提出相应的改进措施。 关键词快速路；驾驶模拟舱；跟驰模型；驾龄；交通流 北京t q k 大学丁学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fe c o n o m ya n dt h ei n d e p t hp r o c e s so fu r b a n i z a t i o n ， c i t i e s c o m m u n i c a t i o na n dt r a f f i cd e m a n db e c o m em o r ea n dm o r ei m p o r t a n t u r b a n e x p r e s s w a yh a st h ec h a r a c t e r so fh i g ht r a f f i cl o a dc a p a c i t ya n dh i g hs p e e dt r a f f i c ， w h i c hm a k ei tb e c o m e st h em a i ns t e mo ft h ec i t y b u tw i t ht h ei n c r e a s i n gn u m b e r s o fv e h i c l e sa n dd r i v e r s ，ah i g h e rd e m a n do nt r a f f i cm a n a g e m e n to fu r b a ne x p r e s s w a y h a sb e e na d v a n c e d s ot h er e s e a r c ho nt h ei n f l u e n c eo fd r i v e rc h a r a c t e r st ot r a f f i c f l o ww i l lp r o v i d e san e w e x p l o r a t i o no ft o d a y st r a f f i cp r o b l e m t h r o u g hi n t r o d u c i n go ft h ee x i s t i n ge x p e r i m e n t a lm e t h o d so fd a t ac o l l e c t i o n ， a u t o s i ms y s t e mh a sb e e nc h o s eb yt h i sp a p e r b yt h i ss y s t e m ，t h ea u t h o rm a d ea s e r i e so fc a r - f o l l o w i n ge x p e r i m e n t sb yp r o f e s s i o n a ld r i v e r s a f t e ra n a l y z i n ga n d p r o c e s s i n ga v a i l a b l y , al o to fc a r - f o l l o w i n gd a t aw h i c hr e f l e c tt h ee x p r e s s w a y c h a r a c t e r si nb e i j i n gh a v e b e e na c h i e v e d ，a tt h es a m et i m e ，a u t h o rd i v i d e da l ld r i v e r s i n t ot w ot y p e sb yt h es t a n d a r do fd r i v i n gy e a r s ，o n et y p ei st h ea d e q u a t ee x p e r i e n c e d r i v e r s ，a n dt h eo t h e ri st h ei n a d e q u a t e l a t e r , b a s e do nt h ea b o v es t u d i e s ，t h ea u t h o r c o n f i r m e dt h er e f l e c t i o nt i m eo ft w ot y p e so fd r i v e s a n dt h e i rb e h a v i o ri n f l u e n c eo n t r a f f i c s b a s eo nt h ep r e v i o u s l yw o r ka n do p t i m i z e dd a t a , c a r - f o l l o w i n gm o d e l s w h i c hr e f l e c tt w ot y p e so fd r i v e r sh a v eb e e nd e m a r c a t e d ，a n dt h em o d e l sh a v eh e e n v a l i d a t e df i n a l l y w h a t sm o r e ，t h ea u t h o ru s e sb e s ss o f t w a r et om a k et h es i m u l a t i o n e x p e r i m e n ta n dg a i n st h ei n f l u e n c eo ft w ot y p e so fd r i v e r so nt r a f f i cf l o w a f t e r c o m p a r i n gt h er e s u l t s ，s o m em e a s u r e sa n ds u g g e s t i o n sh a v eb e e np u tf o r w a r d k e yw o r d s ：e x p r e s s w a y , d r i v i n gs i m u l a t o r , c a r - f o l l o w i n gm o d e l ，d r i v i n gy e a r s ， 锄cf l o w 1 1 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：石；钞 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 虢盘 导黼以至褪里喻塑乒 第1 章绪论 曼皇曼曼皇曼! 曼曼曼曼皇皇! ! 曼曼! ! 曼i ii ；i；= i 一一； 一一一i 曼曼! ! 曼! ! 曼曼! 曼! 曼曼曼 1 1 课题来源 第1 章绪论 本论文来源于北京市教育委员会学术创新团队计划资助项目“交通行为特性 研究及应用 。通过运用驾驶模拟舱的实验手段，对北京市驾驶员驾驶行为进行研 究，建立基于北京市驾驶员驾驶行为特性数据库，并建立交通流模型，为北京市 交通管理和交通安全提供有益参考和技术支持。 需要说明的是，本论文由于受到收集数据的限制，主要针对北京市城市快速 路展开，研究北京市城市快速路驾驶员驾驶经验对交通流的影响。 1 2 研究背景 我国社会经济的快速发展，城市化进程的不断深入，城市间联系的日益紧密， 都对城市交通运输和管理提出了更高的要求。经济的发展一方面促进了交通的发 展，另一方面也为交通的发展引发了更多的难题。 我国人口稠密，交通设施薄弱，导致城市交通客货混杂、机非混杂、长短途 混杂、交通拥堵等一系列交通问题。因此解决当前交通问题的关键在于在确保交 通安全的基础上，进一步提高道路交通通行能力和管理能力，保证道路交通运行 速度。在此情况下，引入了快速路的概念。快速路承载交通容量大、车辆行驶车 速高，是城市道路交通的主动脉；快速路的建设极大地缓解了城市交通的压力， 同时也对城市交通运输的服务水平提出了更高要求。快速路概念的提出，正迎合 了城市交通快速通达的需求，是符合当前基本需求的产物。 目前，世界上许多国家和城市都已经建成了一定规模的城市快速路系统，如 纽约、伦敦、东京、莫斯科等，我国的北京、上海等城市的快速路系统也初见规 模。北京已建成了五环路，现在正在建设六环路，同时为了配合北京二、三、四、 五环路的发展，北京还建设了数条放射线，这五条环路和1 5 条放射线共同构成 了北京的快速路网。据统计，北京的快速路虽然只占城市路网的8 ，但却承担 北京5 0 9 6 以上的交通流量。另外，上海也己建成内、外两环，现正在建设中环路。 天津、广州、南京、石家庄、南宁、成都、西安、武汉等城市也正在实施快速路 的建设。我国还有许多城市也已经完成了快速路系统的规划设计，正积极准备建 设实施。 北京市城市快速路系统示意图如图1 1 所示。 | l 京t n 学i 坝学位论立 圈p l 北京城市快速路示意躅 f i g u r e1 is k e t c hm 卸o f u r b a ne x p r e s s w a yi nb e i j i n g 但是，近年来，随着机动车保有量和驾驶员数量的不断增加，城市快速路在 很好地发挥城市交通主动脉作用的同时，也承担着重大的压力，为交通管理和运 营提出了新的问题和挑战。机动车保有量的增加，交通压力的增大，使得城市快 速路在高峰时段经常出现拥堵现象，车辆行驶速度缓慢，远低于设计速度与国 外快速路通行能力相比存在着较大差距。并且，快速路上行驶车辆速度较高，对 中短途交通流有较强的吸引力，但这也同时造成交通事故的频繁发生，事故的发 生会引起更太的延误和通行效率的降低，这无疑是对此类道路的交通安全管理提 出了更高要求。图1 2 显示了北京市快速路的日常拥堵状况。 刚卜2 北京快速路拥堵状况 f i g u r e i - 2 t r a f f i cc o n g e s t i o no n t h eu r b a ne x p r e s s w a y s i n b e l j l n g 另外- 近年来，北京市机动车保有量和驾驶员数量都有较大程度的增长。见 图1 3 所示。从图中可以看出，机动车保有量从2 0 0 1 2 0 0 5 年逐年上升，截至到 2 0 0 8 年3 月，北京市机动车保有量已达到3 2 0 万辆，机动车保有量的增长对路 网形成巨大压力。从图中还可以看出，驾驶员数量从2 0 0 1 2 0 0 5 年增长速度较快， 说明了随着经济的发展，人们生活水平的提高，人们对机动车的需求逐渐增多， 第1 章绪论 这就间接导致了新驾驶员数量猛增。因此，本论文以城市快速路为研究对象，探 讨新老驾驶员的驾驶特性，驾驶行为的异同，是对提高路网交通安全有一定现实 意义的。 图1 - 22 0 0 1 - 2 0 0 5 年北京市机动车和驾驶员增长数量变化情况 f i g u r e1 - 2i n c r e a s e dn u m b e ro f v e h i c l e sa n dd d v e r sd u r i n g2 0 0 1t o2 0 0 5 总之，城市交通是由诸多因素影响的，要解决交通问题无疑是一个庞大的系 统工程。在交通工程学科的研究对象中，人是最活跃也是最核心的影响因素。在 交通系统的运行过程中，车和路的相关信息都需要人( 驾驶员) 进行综合判断后 决策实施。比如，车辆本身的速度变化，周边车辆和路侧行人的相对移动，路面 状况的变化情况，天气的变化，甚至驾驶员自身身体的变化等信息都是依靠人( 驾 驶员) 进行感知、判断和处理来完成的。可见，在“人一车一路一环境 这个有 机整体中，人无疑是最主要、最直接因素，而驾驶经验无疑会在很大程度上影响 驾驶员的判断决策，以及路网中交通流的有效运行。因此，探讨驾驶员驾驶经验 对交通流产生的影响研究，将为解决城市快速路交通问题带来新的思路与启发。 1 3 研究目的 ( 1 ) 建立符合北京市城市快速路特点的，基于驾驶经验的道路跟驰模型； ( 2 ) 研究不同驾龄驾驶员驾驶行为对交通流的影响； ( 3 ) 交通流特性的研究，可为改善北京交通环境、提高道路服务水平提供 科学的建议与正确的引导。 北京t 业大学工学硕十学位论文 1 4 研究意义 1 4 1 驾驶员特性研究的重要意义 驾驶员特性研究包括很多方面，例如：驾驶员的性格特征，驾龄长短、性别、 年龄等。本论文拟对于其中的驾龄特征做重点研究，分析不同驾龄驾驶员的行为 差异，以及这种差异对交通流所造成的直接或间接的影响。 基于北京市目前机动车保有量和驾驶员数量不断持续增长的现状，新驾驶员 数量猛增，由于新驾驶员驾驶经验的缺乏，造成交通事故增多。通过很多资料对 事故数据的分析发现，驾龄比较短的新驾驶员发生事故的几率较大，并且事故的 严重程度较高，因此，研究驾龄对于交通流的影响是有一定实际应用价值的； 1 4 2 跟驰模型研究的重要意义 论文拟分析不同驾龄驾驶员驾驶行为对交通流的影响，建立符合北京市城市 快速路特点的交通流跟驰模型。由于跟驰模型是交通流理论的一个重要部分【l j ， 因此对其进行详细深入地研究有助于进一步了解交通流特性。 首先，跟驰模型研究的重要实际应用是进行交通模拟。其次，研究交通流跟 驰模型，可以从微观层次上对车辆间的相互影响进行探讨，对前后车的碰撞机理 和影响因素进行科学地研究与分析，制定适宜的对策，减少事故发生或降低事故 损失。最后，对于跟驰理论的研究可以了解车辆相互影响时的运行特性，确定道 路通行能力。因此，有以上几个方面可以看出，对跟驰模型的了解与准确把握对 于进行交通安全、交通管理、通行能力、服务水平等方面的分析研究都有着重要 的理论意义。 多年来，我国的跟驰模型研究一直是一个薄弱环节。国内现有的研究，基本 上沿用了国外的一些研究成果，不能反映我国道路与交通流的实际运行特征。本 文依托于“交通行为特性研究及应用”项目，以交通系统中的核心对象人( 驾 驶员) 的交通行为特性作为研究对象，在国内开创性的通过驾驶模拟舱，开展交 通行为特性实验研究，重点研究不同驾驶经验的驾驶员在信息处理过程中，交通 流跟驰模型上的参数变化特点。在此基础上，进一步进行适合北京市特点的交通 流理论分析研究。交通流特征的深入研究，为完善道路交通管理方法提供有益的 探索。 通过本课题的研究，有利于开创国内交通工程交通行为特性系统实验研究的 先河，为探索交通工程学中的科学问题奠定基础；有利于贯彻“以人为本”的交 通系统设计理念，为交通研究与管理提供可靠的实验数据支持；为制定合理的交 通安全改进措施提供理论依据和基础支持，从而减少交通事故，降低交通事故的 4 第1 章绪论 一一 | ：= = = i 曼! 曼皇曼皇! 曼 严重程度，减少交通事故的经济损失。最终能够构建和谐的道路交通系统，为用 路者提供安全、舒适、快捷的服务。 1 5 主要研究内容 本次研究以北京市职业驾驶员为研究对象，通过驾驶模拟舱这一先进的实验 手段，为城市快速路防止车辆追尾事故、构建智能交通系统( i t s ) 和交通管理 提供创新的研究思路。特别针对不同类型的职业驾驶员，借鉴国外较为先进的理 论和经验，同北京的实际情况相结合，建立相应的城市快速路交通流跟驰模型， 并以模型为基础，对其交通流特性及影响进行分析。 主要研究内容如下： 第l 章绪论 介绍论文的研究背景、目的和意义，以及论文的主要研究内容。 第2 章国内外研究综述 回顾跟驰模型研究的发展历史及研究成果，分析现状并探讨未来的发展方 向，为后续章节提供方法论上的参考。 第3 章数据采集与分析 介绍车辆交通流微观数据的采集和分析。包括数据采集方式，采集实验的设 计，实验数据的分析处理等。 第4 章驾龄对跟驰模型的影响研究 建立基于驾驶经验的跟驰模型，并以模型为基础探讨其对交通流的影响。 第5 章城市快速路交通流宏观特性分析及对策研究 初步进行了基于不同驾龄驾驶特性的交通流分析研究，得到不同驾驶经验驾 驶员交通流变化特点。 1 6 技术路线 论文以跟驰理论为基础，以北京市职业驾驶员为研究对象，探讨驾驶经验对 交通流特性的影响特性。 5 北京1 = 业大学t 学硕十学位论文 r l i i i i l i l i - _ 图1 4 技术路线 f i g u r e1 - 4t e c h n i c a lr o u t e 6 一一1 i i i l l i l l l 主 黛 第2 章国内外研究综述 第2 章国内外研究综述 2 1 跟驰理论在现代交通流中的发展 2 0 世纪4 0 年代末，随着第二次世界大战的结束，各国的经济得到了较大的发 展。由于工业化进程的加快，对于物资、人员的运输提出了更高的需求。汽车具 有机动、灵活、快速、方便以及适应性强的特点，得到了迅速发展。汽车运输在 各种交通运输方式中所占的比重逐渐扩大，其地位日益重要。但是，随着汽车运 输的发展，交通事故和交通阻塞骤增，由于交通问题日益严重，迫使各国投入大 量人力、物力进行交通流基础理论和交通管理研究。交通量的增长使得交通流中 各车辆的独立性越来越小，早期交通流理论研究中所采用的概率论方法越来越不 适合，迫使交通流理论研究者寻求新的模型。跟驰理论就是在这一时期逐渐发展 起来的。 1 9 5 0 年，r e u s h e l 开始研究车辆在排队行驶时的运行状态。1 9 5 3 年，p i p e 运用 动力学分析车辆跟驰现象，标志着跟驰理论的解析方法研究的开始。在5 0 年代后 期到6 0 年代中期，日本的k o m e m a n ie 和s a s a k it 、密西根大学的f o r b e s 、美国通 用汽车公司动力实验室的h e r m a n , r o t h o r y 及其研究组进行的研究，对跟驰理论进 行了迸一步的扩充。从此，跟驰模型成为交通流理论研究的一个重要分支【2 1 。 此后的一段时间，跟驰理论的研究工作进展不多，主要是对早期研究的一些 问题进行了更深入的探讨。到了8 0 年代以后，随着计算机技术的发展，对交通流 特性的研究采用了微观交通流仿真模型。跟驰模型作为微观交通仿真模型所必须 的基本组成部分，其研究工作引起了人们的重视。近年来，随着i t s ( i n t e l l i g e n t t r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ) 的提出与发展，出于对交通流特性以及车辆在i t s 下的分离 控制的了解需要，跟驰理论再一次成为研究的热点。同样，一些先进的技术如自 动智能巡航系统( a u t o n o m o u si n t e l l i g e n tc r u i s ec o n t r o ls y s t e m ) 也需要对车辆的跟 驰模型进行更加细致的研究。在新技术的推动下，对跟驰理论的研究一方面是对 更细致的微观行为进行更深入的研究，另一方面是与宏观交通流特性的研究结合 得更加紧密。如对于驾驶员的跟随过程的有关感知刺激模式的深入研究，对各种 交通流状态下的不同跟驰模式的探讨等，这些研究对于跟驰理论自身的发展和运 用都起到了良好的推动作用。 2 2 国外跟驰模型研究回顾 早期的跟驰模型研究主要集中在国外，传统的跟驰模型有以下几种： 7 北京1 ：业大学一i 学坝士学位论文 1 、p i p e s 与f o r b e s 的跟驰模型 p i p e s 的车辆跟驰模型源于加利福尼亚机动车法规中对驾驶员跟驰行驶的建 议：在跟随行驶过程中，安全距离至少为一个车身长度，并随速度每增加1 6 k m h ， 就增加一个车长【3 1 。见公式2 1 ，表示如下： d l i n = l n i v 川( t ) 4 4 7 + l 。 ( 2 一1 ) 式中d 曲两车间的最小间距，m 三。车长，m 一。( ，) 前车速度，m s p i p e s 与f o r b e s 的跟驰模型是早期的研究成果，其工作具有开创的意义，但 是随着对这一领域的深入研究，其模型精度已不能令人满意。 2 、刺激反应模型 刺激反应模型重在描述驾驶环境中各种刺激对驾驶员行为的影响，包括 g m 模型和线性跟车模型。 g m 模型最早是1 9 5 8 年由美国通用汽车研究小组的c h a n d l e r ，h e r m a n 和 m o n t r o l l 提出的，它是由驾驶动力学模型( d r i v i n gd y n a m i cm o d e l ) 推导而来， 并引入反应灵敏度的概念。见式2 2 。 r e s p o n s e = f ( s e n s i t i v i t y , s t i m u l i ) ( 2 2 ) 式中r e s p o n s e 一后车在时刻t + t 的加速度或减速度； s e n s i t i v i 坩一后车对刺激的敏感度； s t i m u l i 在时刻t 后车与前车的相对速度； 卜后车驾驶员的反应时间； 这个模型的基本假设为：驾驶员的加速度与两车之间的速度差成正比：与两 车的车头间距成反比；同时与自身的速度也存在直接的关系。g m 模型清楚地反 映出车辆跟驰行驶的制约性、延迟性及传递性。 g m 跟驰模型形式简单，物理意义明确。作为早期的研究成果，具有开创意 义，许多后期的跟驰模型研究都是以其建立的刺激反应方程为基础，在前车 紧急刹车时，后车维持不致发生追尾相撞的最小安全距离为前提推导而得的。然 而，由于对敏感度的考虑不同( 认为是常量或是变量) ，刺激的内含不同( 表现 为速度、距离或速度与距离) ，推导过程的假设不同( 反应时间内行驶距离与减 速行驶距离) 等，从而产生了多种多样的车辆跟驰模型【4 1 。 但是，g m 模型的通用性较差，现在较少使用g m 模型，这是因为在确定m 和l 的过程中存在大量的矛盾之处。造成矛盾的原因可能有以下几个方面： ( 1 ) 车辆跟驰行为非常易于随着交通条件和交通运行状态的变化而变化， 8 第2 章国内外研究综述 前车的刺激与后车的反应并非是一一对应的关系。 ( 2 ) 大量的研究和试验是在低速度和停停走走的交通运行状态中进行的， 而这种状态的交通流不能很好地反应一般的跟驰行为。 ( 3 ) 根据g m 模型，无论前后车相距多远，都存在影响关系，这不符合车 辆跟驰模型的基本概念。 ( 4 ) 前后车速相同时允许两车的车头间距无限减小直至为零，这显然是不 合理的。 尽管c h a n d l e r ，h e r m a n 和m o n t r o l l 所提出的g m 模型在研究的初始阶段是 线性的，但是h e l l y 对线性跟车模型发展的贡献却是不可忽视的。他所提出的新 线性跟车模型考虑了前方两辆车是否制动减速对后车加速度的影响项，奠定了新 线性跟车模型的基础。 值得注意的是，线性跟车模型的初始阶段是m = 0 和t = l 的g m 模型。由于 该模型物理意义明确，模型形式简单、实用，目前人们在实践中大量地使用该模 型。对于g m 模型的评价同时也适用于线性跟车模型，但仍需注意两个不同点： 第一，关于a v 对加速度的影响，在不同的试验中竞表现出惊人的一致性；第二， 在所有的试验中，a x 对加速度的影响较g m 模型小铷1 0 倍，a x 很明显地表现 出与a v 和v 不相关。尽管线性跟车模型较g m 模型有一些优势，但它的通用 性还是较差。 3 、安全距离模型( c a 模型) 安全距离模型也称防追尾模型( s a f e t yd i s t a n c em o d e lo rc o l l i s i o na v o i d a n c e m o d e l ，。简称c a 模型) ，该模型最初是由k o m e t a n i 和s a s a k i 提出，该模型最基 本的关系并非g m 模型所倡导的刺激反应关系，而是寻找一个特定的安全 跟车距离通过，经过经典牛顿运动定理推导得出。如果前车驾驶员做了一个后车 驾驶员意想不到的动作时，在后车与前车之间的跟车距离小于这个特定的跟车距 离时，就有可能发生碰撞【5 j 。 1 9 8 1 年，g i p p s 对此模型的研究取得了重大突破【8 】，他考虑了几个先前研究 中忽略的次要因素，从此，c a 模型广泛地应用于计算机仿真中。如英国交通部一 m c d o n a l d ，b r a c k s t o n e 和j e f f e r y 的s i s t m 模型，欧盟的p r o m e t h e u s 计划中 b r o q u a ，l e m e r ，m a u r o 和m o r e l l o 的s p e a c s 模型，美国b e n e k o h a l 和t r e i t e r e r 的i n t r a s 和c a r s i m 模型，并被日本的k u m a m o t o ，n i s h i ，t e n m o k u 和s h i m o u r a 使用 4 1 。 这一模型的优点在于可以用一些对驾驶行为一般感性假设来标定模型。大多 数情况下只需知道驾驶员将采用的最大制动减速度，就能满足整个模型的需要。 然而，仍有许多问题有待解决。如避免碰撞的假设在模型的建立过程中是合乎情 理的，但与实际情况存在着差距。在实际的交通运行中，司机在很多情况下并没 9 北京工业大学丁学硕十学位论文 有保持安全距离行驶。造成这种情况的原因是多方面的。在实际交通环境中，一 方面，前导车极少采用挡墙式制动，造成司机趋于采用冒险的方式进行驾驶；另 一方面，司机可以看到前方不止是一辆前导车，而且还有其他车辆以及诸如远方 信号灯等交通信息，司机综合判断这些信息后，能及时对前导车的变化做出反应。 因此，在利用基于安全间距的跟驰模型进行通行能力的分析，很难与实际最大交 通量吻合【。 4 、生理心理模型 生理心理模型也称反应点模型( a c t i o np o i n tm o d e l s ) ，简称a p 模型。 这类模型用一系列阈值和期望距离体现人的感觉和反应，这些界限值划定了不同 的值域，在不同的值域中，后车与前车存在不同的影响关系。生理心理模型 是一种跟驰决策模型( c a rf o l l o w i n gd e c i s i o nm o d e l ) 【7 j 。 驾驶员的驾驶行为是一个生理心理相互作用、相互制约、相互影响的过 程，影响驾驶行为的因素具有多样性、模糊性和驾驶员自学习性、自适应性等特 点，驾驶行为不能被视为纯粹的机械性精确过程。这类行为阈值模型充分考虑了 驾驶员的生理、心理因素对驾驶行为的影响和制约，及由此而产生的不同驾驶行 为，从建模方法上更接近实际情况，也最能描述大多数我们日常所见的驾驶行为， 这是该类模型的最大优点所在。在这类模型中，研究的最为深入，最符合实际驾 驶行为的是w i e d e m a n n 建立的m i s s i o n 模型，他对阈值进行了较为细致地划分， 通过大量实验调查，w i e d e m a n n 定义了六种阈值和期望间距，运用不同的阈值和 期望间距的组合将驾驶行为划分为自由行驶、接近行驶、跟随过程和紧急刹车等 状态，并提供了相应的加速度计算方法，并将各阈值按一定的分布随机的分配给 模型中的每个驾驶员，以便得到更符合实际的随机样本。 但不足的是，该类模型的参数较多，子模型之间的相互关系比较复杂，并且 对于各种阈值的调查观测比较困难。 由于人工智能与交通心理学的发展，跟驰模型又有了新的变化。 驾驶员在驾驶过程中受到诸多因素的影响，如驾驶动机、生理因素( 年龄、 性别、记忆力、驾驶疲劳程度等) 、心理因素( 气质、情绪、智力程度、职业道 德，对环境的熟悉程度等) 、技术因素( 驾驶年龄、驾驶经历等) 等，而驾驶员 作为“驾驶员一车辆一道路一环境 之间的信息传递过程的中介，本身具有延续 性、相关性、自学习性、复杂性、模糊性、离散性、时变性、随机性、不确定性 等特征，不同的驾驶员对多源信息的感知、综合、判断、预测、决策的过程不同， 因此，驾驶行为是一个复杂的人的行为，用上述传统的微分方程模型很难描述这 一过程的不确定性和不一致性，基于此，随着人工智能的发展，2 0 世纪九十年 代以后出现了人工智能车辆跟驰模型。 5 、模糊推理车辆跟驰模型 1 0 第2 章国内外研究综述 模糊推理车辆跟驰模型是近年来才发展且发展较快的车辆跟驰模型。该模型 主要通过推理驾驶员未来的逻辑阶段来研究驾驶员的驾驶行为。该模型的核心仍 是刺激反应关系。与传统g m 模型相比，该模型具有局部稳定性。尽管该 模型在总体上能够预测“反应 的变化，但有两个因素可能导致与实际有出入： 一个是该模型认为能够精确地得出a ，为o 3 ，吵：；另一个是已经从线性跟车模型 ，s 中得知a x 对加速度的影响非常小。另外，该模型认为稳定跟车距离仅与稳定跟 驰状态的速度有关而与初始跟车距离和速度无关，这些都值得探讨。 近些年来，在该领域的一些研究主要包括：r e k e r s b r i n k 模糊化了的m i s s i o n 模型；k a i 等m i t r a m 模型中的微观模型；h e n n 的t r a f f i c j a m 模型。但 是，这些研究都没去标定模型中的最重要部分模糊集，只有最近b r a c k s t o n e 等作了些主观性标定。 6 、神经网络车辆跟驰模型 人工神经网络( a 卜小i ) 是在现代神经生物学和认知科学对人类信息处理研 究的成果上发展起来的。a n n 是由大量简单的称之为神经元的处理单元以某种 拓扑结构广泛地相互联接而构成的复杂的非线性动力系统，它是在对以人脑为主 要代表的生物神经系统的组织结构和行为特征进行研究的基础上提出的，它更侧 重于对人脑某些特定功能的模拟，强调大量神经元之间的协同作用。神经网络代 表一种新的信息处理过程，它的主要特点是：非线性映射特征、自学习能力强、 适时性和容错性。近几年来，神经网络被越来越多地应用到交通研究领域，如交 通预测、交通控制等。 神经网络跟车模型【9 】和神经网络交通流模型【1 0 】，模拟车辆在到达交叉路口前 的跟随情况，以预测将等候的车队长度，并将其整合在车流通过路口的模型之中。 其中的神经网络使用的阀函数( a c t i v a t i o nf u n c t i o n ) 是传统的s 状函数( s i g m o i d f u n c d o n ) 。该类模型对交通流建模的优势有：( 1 ) 提供了一种基于经验数据的数 学模型，可以从已有数据中“自学习 规则，使直接量测到真实值后建立动态车 流模型成为可能；( 2 ) 因为是非参数建模方法，建立车流模型时不需要对前提条 件进行分析，也不需要有对模型质量影响很大的标定量；( 3 ) 它是一种万能逼近 器，可对高度复杂和非线性的系统建模，这正好适合城市交通这种非线性极高的 系统。 目前国内的研究主要是利用多层前馈网络( b p 网络) 建立跟驰模型。该模型 在以下几个方面具有明显的优点：一是训练好的车辆跟驰模型能较好的模拟实测 数据。二是为使跟驰模型同实验数据相符所需的标定工作量较少。三是车辆跟驰 行为神经网络模拟模型可以较容易地利用现场可用信息。但是b p 网络存在收敛 慢、有局部极小值等缺点，导致利用b p 网络建立模型需要多次训练，所需时间 长，存在一定误差。针对b p 网络这种缺点，利用一种动态自适应径向基( r b f ) 北京t 业大学t 学硕十学位论文 网络建立了车辆跟驰模型【l 。该模型训练时间短，精度高，结构简单，适宜在线 应用。 7 、基于神经网络的模糊推理车辆跟驰模型 由于建立模糊逻辑推理模型时的隶属函数和模糊规则没有规范的方法，而神 经网络可以从现有数据中“提炼 出规则，另一方面神经网络在描述不确定事物 上不及模糊逻辑推理的方法，因而将两者结合起来是一个建立人工智能模型的有 效方法。n i t a k u r a 等发展m i t r a m 模型，他们以模糊模型车辆( f m v ) 作 为仿真的基本单元，为了避免规则库过于庞大，采用多层二项式模糊逻辑推理 ( m u l t i s t a g eb i n o m i a lf u z z yl o g i c ) ，而隶属函数的确定和模糊推理的实现均由一 个包括两个隐层的b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) 神经元网络完成。k i h u c h i 等也在将模 糊推理和神经网络相结合应用于跟车模型方面作了探索性研究。国内研究是将神 经网络的自学习特性运用于模糊推理之中，通过训练使模糊变量和隶属函数隐含 在网络内部，并用模糊逻辑推理模拟驾驶员对车辆进行控制的过程，建立了基于 神经网络的模糊推理的跟驰模型【1 2 1 。该模型可模拟车辆周围的各种条件( 包括驾 驶员的驾车习惯、熟练程度，以及自然环境的限制等等) ，在学习过程中确定各 个模糊变量的隶属函数，应用模糊推理再现了驾驶员的决策过程。与传统的车辆 跟驰模型相比，人工智能车辆跟驰模型提高了模型的灵活性，也更适合于描述人 的复杂心理与生理行为，是今后跟车仿真模型发展的重要方向之一。但它也存在 一些问题，如稳定性难以预先确定，神经网络模型需要学习的计算量很大，难以 符合实时性等。这需要迸一步研究加以解决。 8 、其他车辆跟驰模型研究综述 一 b r a c k s t o n e 等研究高速公路上驾驶员跟驰动态行为，利用实验车采用时间序 列法收集数据，从宏观角度对a p 模型进行校准和确认【3 】。 h u s s e i nd i a 建立的基于智能化的驾驶员路径选择模型，该模型是在i t s 实 时信息的影响下，对一拥挤路段的驾驶员行为反应进行调查，并基于此调查果， 根据驾驶员的信念、意图和爱好，通过软件实现一定的驾驶目的，模拟驾驶员一 一车辆单元( d u v ) ，建立了驾驶员路径选择决策模型。其中，每一个d u v 包 括基于对环境认知的路径选择决策模型，这可以类似的描述驾驶员的意图。该模 型明显的说明发展基于驾驶员信念期望意图的智能结构框架的更为复 杂的驾驶员动态行为方法和潜力的可行性1 1 3 。 现存的车辆跟驰模型是基于实验观察和理论( 如心理学) 考虑而建立的，这 种模型描述的是交通流定性特征，如交通不稳定性。然而，不足之处在于至今没 有一种车辆跟驰理论描述一些显著的交通特征，即通行能力下降和交通滞后现 象。尽管存在d a g a n z o 的交通波理论和k e m e r 的多阶段理论，但还没有一种模 型描述这两种现象同时发生的情况，基于此，h m z h a n g 和t 硒m 研究了一种新 1 2 第2 章国内外研究综述 型的多阶段车流跟驰模型。该模型通过不同的函数形式确定各种各样的车辆跟驰 模型，其中一些是以前研究过的，一些是描述通行能力下降或交通滞后或两种现 象都有的新型车辆跟驰模型。 2 3 国内跟驰模型研究回顾 我国车辆跟驰模型的研究起步较晚，研究相对分散且缺乏进行深入研究所必 需的试验数据，所以主要是通过对驾驶员心理、生理因素的理论分析，在国外车 辆跟驰模型的基础上，提出改进模型。 主要研究成果有： 早期的章三乐研究了直行车队通过交叉口行为特性，提出了相应的跟驰模 型； 段进宇针对混合车流，提出了车辆跟驰模型； 吴正等针对低速混合型交通流，由流体连续方程结合流体动量公式建立了交 通流的数值模型； 冯苏苇和戴世强建立了考虑松弛项、可压缩项和道路面积可变项的交通流的 数学模型。 由于我国高速公路和城市快速路的建设历史较短，针对其交通流状态的跟车 模型的研究相对较少，其中较有代表性的研究有： 早期，韩直提出了基于运动学方程的车辆跟驰模型，并在考虑不同刹车距离 的基础上，对该模型进行了改进； 谭建安、潘文敏最早提出、陈建阳进一步研究关于速度平方的车头间距方程， 并着重分析了交通流微观模型与宏观模型的关系； 近年来，荣建在博士论文中提出了基于可变跟驰时间和随机因素的跟驰理论 模型； 许轮辉提出了滞后时间与跟车状态有关的非线性跟车模型； 何民也对跟驰状态的判定进行了探讨【1 4 1 ； 张智勇提出了混沌跟驰理论； 值得一提的是，张伟、王武宏提出的考虑驾驶员的多信息处理和多通道判断 能力时对a p 模型的改进，将驾驶行为这一高度复杂、具有较强适应性、多信息 处理和多通道判断特性的智能控制过程与驾驶员认知行为相结合，这正是目前驾 驶行为研究的重点和难点。但总的来说，由于研究的时间不长且缺乏关于驾驶员 反应的基础研究，基本没有实测数据对现有的理论模型进行标定或验证。 北京t 业大学工学硕士学位论文 i ii i i ii i ：= i 一 i i 。曼曼! ! 曼皇苎曼 2 4 本章小结 2 4 1 以往研究的评价 在过去的半个多世纪中，各国学者从多个角度针对跟驰现象建立了相关的跟 驰模型，其研究结果虽然达到了一定的预期效果，但是模型适用性还显得不足， 其主要问题有： 第一，没能从心理学角度充分考虑驾驶员自身因素。作为道路交通系统的信 息处理者、决策者、调节者和控制者，驾驶员是“人一车一路一环境”系统中最 核心、最复杂的组成部分，在行车过程中，驾驶员需要连续不断地从道路环境和 车辆运行状况中获取道路交通信息和车辆运行信息，并对其进行加工处理，然后 做出决策。这一过程始于驾驶员对外部世界引起的感觉，结果表现为对外部刺激 的反应( 动作、行为或情绪和语言反应等) ，其中驾驶员的人格特征在这一过程 中发挥着决定性的作用。这其中的心理活动分为3 部分：认知过程、意向过程和 人格特征。认知过程包括感觉、知觉、注意、学习、记忆、语言、思维、推理和 解决问题的过程。在人们认知过程中，必然伴随着对认知客体与自身关系的理解 或体验，这就会出现情绪、情感、本能和动机；与此同时还会出现如何对待外间 世界的意向、意志及由其驱动的动作等意向过程。此外，不同经验的驾驶员其驾 驶行为也不同，主要影响因素包括年龄、性别、性格、智力、技能、兴趣、爱好、 特长、社会价值观和人生经历等。因此，人自身作为一个极其复杂的系统具有延 续性、相关性、自学习性、复杂性、模糊性、离散性、时变性、随机性、不确定 性等特征，需要从心理学的角度对驾驶行为及车辆跟驰模型进行深入地研究。 第二，没能综合考虑影响车辆跟驰行为的因素。传统的车辆跟驰模型提出的 影响因素简单、单一，脱离了驾驶行为和驾驶员本身的实际情况，导致这些模型 只能在很苛刻的条件下成立，传统的车辆跟驰模型无法对后车驾驶行为做与实际 相符的定性分析和定量描述，无法得到普遍的适用性。此外，以往对车辆跟驰模 型的研究，多数是基于对交通现象的感性认识，主要是定性的分析影响车辆跟驰 行为的因素，且未直接涉及到影响车辆跟驰行为中人的因素的选择问题。 第三，有些传统的车辆跟驰模型，经常只考虑驾驶员、车辆及所处道路三者 或是把驾驶员、车辆以及所处道路交通环境孤立开来进行研究，而忽略驾驶行为 模式的选择与实现是人、车、道路、环境之间协同作用的效果。 2 4 2 未来研究的趋势 随着交通科技的进步，驾驶员的跟驰行为将在很大程度上有别于过去，车辆 跟驰模型作为微观交通流仿真中的基础模型，也得到各大学及研究机构的重视， 1 4 第2 苹国内外研究综述 再次成为交通流理论研究中的热点，其研究呈现出内容的细致化、深入化；手段 和方法的多样化以及应用的专门化。 第一，基于驾驶员的特性建立驾驶员多影响因素的综合模型 采用生理心理学、认知心理学、协同运算深入研究人对外界刺激的获取、加 工、贮存、使用相关信息的认知过程、心理过程及做出的行为，并对这一过程进 行抽象，再结合人机工效学、交通工程学、交通流理论、人机控制理论研究驾驶 员多源信息融合技术，建立驾驶员多影响因素的综合模型。 第二，基于驾驶员的认知心理过程研究车辆跟驰状态的判定 有些研究是在大量实际观测交通流数据的基础上，深入分析跟驰车辆运行特 性与车头时距的关系，提出利用相对速度绝对值随车头时距变化的规律定量地判 定车辆行驶状态。通过数据调查和驾驶员多源信息协同认知综合结构模型的建 立，选取其他典型车辆跟驰特征向量，重新判定车辆跟驰状态。 第三，深入研究影响车辆跟驰的刺激因素 传统的车辆跟驰模型提出的影响因素比较简单，很难对后车驾驶行为做与实 际相符的定性分析和定量描述，可通过多样的研究手段，如统计学、认知心理学、 模糊数学、灵敏度分析等，再结合驾驶员认识能力、人格因素和个人经历的因素， 深入研究影响车辆跟驰行为的刺激因素，并综合考虑各种道路交通环境、自然地 理环境，应用人工智能控制神经网络、模糊控制、预测控制方法和智能协同技术， 建立新一代