检索结果-南通市图书馆

道路交通与安全 2007年第3期7卷 34-37页

作者：翟静熊坚昆明理工大学交通工程学院昆明650224

着重从驾驶员心理-生理(AP)跟车模型的角度出发,根据AP模型的不足,提出了驾驶员视觉范围变化对车辆跟车模型的影响,建立跟车模型,并用仿真的方法分析其稳定性,提出了跟车系统稳定性的参数数值范围,以期正确地提出驾驶员的跟车行为。

关键词：驾驶员 AP模型车辆跟驰

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基于随机森林的雨天车辆跟驰风险行为研究

交通信息与安全 2020年第1期38卷 27-34页

作者：黄兆国过秀成贾亮东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京211189 兰州理工大学土木工程学院兰州730050 东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京211189 东南大学交通学院南京211189

为降低雨天车辆跟驰行为风险,建立了一种基于随机森林的雨天车辆跟驰风险水平判定模型。通过引入降雨条件和安全距离,同时解决跟驰风险不易被量化分析及准确判定的问题,对传统驾驶风险判别模型进行修正,从而提取降雨条件下车辆运行跟驰... 详细信息

为降低雨天车辆跟驰行为风险,建立了一种基于随机森林的雨天车辆跟驰风险水平判定模型。通过引入降雨条件和安全距离,同时解决跟驰风险不易被量化分析及准确判定的问题,对传统驾驶风险判别模型进行修正,从而提取降雨条件下车辆运行跟驰风险特征,判定当前状态下的车辆跟驰风险。利用UC-winRoad驾驶模拟器仿真实验输出的降雨条件(包括降雨等级、路面水膜厚度、路面附着系数)和车辆运行数据(包括纵向车速、加速度、安全距离)进行验证,构建了引入风险熵的风险水平判定模型;通过随机森林算法对模型进行训练,并对风险特征进行提取,输出风险水平的判定结果。结果表明,该模型获取的风险水平误差小于1级,相比人工神经网络和支持向量机,平均相对误差分别降低了10.36%和4.54%。所提出模型可作为实用工具判定雨天车辆跟驰风险水平。

关键词：交通安全车辆跟驰风险水平降雨条件随机森林

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基于机器学习的车辆智能跟驰研究

基于机器学习的车辆智能跟驰研究

作者：徐凌峰安徽工程大学

学位级别：硕士

在城市道路交通拥挤时,前后车辆无法通过换道实现超车,严重阻碍了车辆顺畅通行,因此对车辆跟驰行为的研究已成为解决道路交通拥堵和安全问题的关键。基于大量车辆行驶轨迹数据,综合考虑驾驶员、道路和车辆间的交互信息,揭示车辆行驶特... 详细信息

在城市道路交通拥挤时,前后车辆无法通过换道实现超车,严重阻碍了车辆顺畅通行,因此对车辆跟驰行为的研究已成为解决道路交通拥堵和安全问题的关键。基于大量车辆行驶轨迹数据,综合考虑驾驶员、道路和车辆间的交互信息,揭示车辆行驶特性已成为智能交通系统研究的热点。而通过真实的车辆行驶数据,基于机器学习理论拟合高精度的车辆跟驰模型,对实现无人驾驶环境下的道路交通顺畅和高安全性要求具有重要意义。为此,结合理论车辆跟驰模型,考虑车辆行驶数据的时序性,分别建立了基于LSTM和Bi-LSTM神经网络的车辆跟驰模型,使用处理后的NGSIM数据集训练该神经网络,以舒适性和安全性作为跟驰模型的评价标准,对训练后的神经网络预测精度予以比较并对Bi-LSTM跟驰模型进行优化。主要内容和创新点如下:（1）基于LSTM神经网络车辆跟驰模型架构设计。在车辆跟驰过程研究中,单一理论驱动车辆跟驰模型难以刻画较为复杂的车辆跟驰行为以及单一的数据驱动车辆跟驰模型缺乏明确的物理意义。为此,在结合GM理论跟驰模型的基础上,确定LSTM神经网络跟驰模型输入为跟驰车速度、前导车速度和车间距,输出为跟驰车加速度,进而建立隐含层为3层LSTM单元且具有驾驶员记忆效应的LSTM神经网络车辆跟驰模型。（2）跟驰模型训练数据处理方法和验证。为提高通行的NGSIM数据集在模型训练中的信度和精度,采用Matlab软件中的smooth函数对数据进行平滑处理,以降低原始数据中的噪声。然后,为保证跟驰行为的一致性选用小型车、单一车道和跟驰时间大于45s的车辆跟驰数据,并进行车辆跟驰特性验证。最后,将驾驶员反应时间定为1s继续筛选车辆跟驰数据并归一化处理。（3）基于LSTM神经网络车辆跟驰模型的训练和评价。通过LSTM神经网络训练算法的误差传递过程的理论分析,结合车辆跟驰行为的特点,确定以sigmoid为激活函数,并筛选确定学习率、批大小和最大迭代次数分别为0.001、128和2000;针对MSE损失函数,以Adam函数为优化器对LSTM车辆跟驰模型进行训练。另外,设计了具有相同优化器和超参数的BP神经网络车辆跟驰模型。以舒适性和安全性作为评价标准,对两种神经网络的比较结果表明LSTM车辆跟驰预测模型具有更高的可靠性。（4）Bi-LSTM跟驰模型的建立及优化。考虑到车辆跟驰行为具有正反向时间依赖性,即当前时刻跟驰状态会受到前序和后续状态的影响,为此提出Bi-LSTM车辆跟驰预测模型,加入对数据序列的反向学习,保证跟驰数据充分训练,提高预测精度。根据设计的模型架构和参数进行训练和仿真对比得出,Bi-LSTM跟驰模型优于仅考虑单向数据依赖性的LSTM跟驰模型。为了继续提高Bi-LSTM跟驰模型预测精度,通过对设计的Bi-LSTM跟驰模型进行优化器选择和超参数优化,得出使用Adam函数、隐含层数设置为4层、隐层节点数设置为16个和截断步数为8个时Bi-LSTM跟驰模型预测精度最高的结论。

关键词：车辆跟驰机器学习 LSTM神经网络 Bi-LSTM NGSIM 仿真分析

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基于最小二乘支持向量机的车辆跟驰行为模型

山东交通学院学报 2016年第4期24卷 52-57页

作者：邱小平李娜西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都610031 综合运输四川省重点实验室四川成都610031

基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立符合我国道路交通流特征的车辆跟驰模型,并用该模型模拟单车道道路上车辆的跟驰行为。采用NGSIM提供的数据对LS-SVM模型进行仿真验证,将测试结果与传统的G... 详细信息

基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)算法建立符合我国道路交通流特征的车辆跟驰模型,并用该模型模拟单车道道路上车辆的跟驰行为。采用NGSIM提供的数据对LS-SVM模型进行仿真验证,将测试结果与传统的Gipps模型进行对比。结果表明:与Gipps模型相比,LS-SVM模型对应的各项误差指标精度均有明显改善,能够挖掘变量之间的潜在关系,弥补传统车辆跟驰模型的不足。

关键词：车辆跟驰机器学习最小二乘支持向量机回归预测

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基于随机森林的车辆跟驰行为模型

山东交通学院学报 2018年第4期26卷 45-50页

作者：刘亚龙深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司广东深圳518021

为克服传统车辆跟驰模型不易获得驾驶员在决策过程中潜在的决策模式和各影响因素间的潜在关系的不足,采用随机森林(random forest,RF)算法建立车辆跟驰模型。模拟单车道车辆跟驰行为,利用NGSIM(next generation simulation)车辆轨迹实... 详细信息

为克服传统车辆跟驰模型不易获得驾驶员在决策过程中潜在的决策模式和各影响因素间的潜在关系的不足,采用随机森林(random forest,RF)算法建立车辆跟驰模型。模拟单车道车辆跟驰行为,利用NGSIM(next generation simulation)车辆轨迹实测数据对所建模型进行训练和测试,并与Gipps跟驰模型的测试结果进行对比。结果表明:与Gipps模型相比,RF模型的各项误差指标的精度均得到较大提升。

关键词：车辆跟驰机器学习随机森林回归预测数据驱动

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基于神经网络的车辆跟驰模型

数字技术与应用 2016年第12期34卷 81-81页

作者：王振文同济大学上海201804

本文提出了一种改进的车辆跟驰模型。基于神经网络的原理,在战略、战术和具体操作三个层次上对驾驶员行为进行全方位的分析,借助于速度、加速度、反应时间、GPS数据对神经网络进行训练,选取合适的神经网络层数、节点数以及合适的训练方... 详细信息

本文提出了一种改进的车辆跟驰模型。基于神经网络的原理,在战略、战术和具体操作三个层次上对驾驶员行为进行全方位的分析,借助于速度、加速度、反应时间、GPS数据对神经网络进行训练,选取合适的神经网络层数、节点数以及合适的训练方法,利用误差反向传播(BP)算法,可以很好地实现对未来一个时刻车辆行为的预测。

关键词：神经网络车辆跟驰智能系统

基于双曲函数的车辆减速策略及安全跟驰车距的计算

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交通与计算机 2007年第5期25卷 54-58页

作者：潘登郑应平同济大学上海200092

车辆减速策略与跟驰车距具有相互制约的关系。分析了车辆减速运动规律,提出反映人们期望和行为特点的基于双曲函数的车辆减速策略,进而建立计算安全跟驰车距的数学模型,并按照国际载运工具和我国上海磁浮列车的运行舒适性评价标准,对200... 详细信息

车辆减速策略与跟驰车距具有相互制约的关系。分析了车辆减速运动规律,提出反映人们期望和行为特点的基于双曲函数的车辆减速策略,进而建立计算安全跟驰车距的数学模型,并按照国际载运工具和我国上海磁浮列车的运行舒适性评价标准,对200 km/h跟驰速度条件下安全车距的计算式进行了仿真试验与数值分析,验证了相关数学模型与计算方法的有效性。

关键词：车辆减速策略双曲函数车辆跟驰安全跟驰车距数学模型

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车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

交通运输系统工程与信息 2020年第5期20卷 240-246页

作者：王颖方志纯简注清涂辉招施能艺同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 福建省交通规划设计院有限公司福州350000 香港理工大学土木与环境工程系香港999077

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision,TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取... 详细信息

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision,TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS检验对比TTC分布的显著性.结果表明:TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.

关键词：交通工程替代措施数理统计碰撞时间车辆跟驰荷载特性

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两种驾驶方式构成的异质交通流稳定性研究

北京理工大学学报 2013年第11期33卷 1140-1144,1150页

作者：杨达祝俪菱蒲云杨飞西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031 美国威斯康星大学土木与环境工程系威斯康星麦迪逊53716

对由两种驾驶方式组成的单车道异质交通流的稳定性进行分析和研究.利用实际数据对两种驾驶方式对应的最优行驶速度车辆跟驰模型及智能驾驶员车辆跟驰模型进行参数标定,使用线性稳定性分析方法获得了异质交通流的稳定性条件,并定义了异... 详细信息

对由两种驾驶方式组成的单车道异质交通流的稳定性进行分析和研究.利用实际数据对两种驾驶方式对应的最优行驶速度车辆跟驰模型及智能驾驶员车辆跟驰模型进行参数标定,使用线性稳定性分析方法获得了异质交通流的稳定性条件,并定义了异质交通流的稳定性函数和驾驶方式的稳定性函数,在此基础上进行了仿真实验.研究结果表明异质交通流的稳定性受两个关键因素的影响:驾驶方式在交通流中的比例和驾驶方式的稳定性函数.仿真发现智能驾驶员的驾驶方式比最优行驶速度的驾驶方式具有更好的稳定性.此外,还获得了在不同的速度下,有关不同驾驶方式比例的稳定性变化曲线.

关键词：交通工程稳定性线性稳定性异质交通流车辆跟驰

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加/减速跟车状态车头间距研究

北京工业大学学报 2009年第6期35卷 775-779页

作者：张智勇黄轶任福田北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124 华北科技学院电信系河北三河101601

为了研究加/减速跟车状态下两辆车车头间距离的变化规律,本文依据在特定的司机驾驶行为、交通条件和道路条件的基础上获得的实际交通流中的跟车数据,构建了解析加/减速跟车状态下车头间距与跟车速度之间关系模型的方法.当车头间距持续增... 详细信息

为了研究加/减速跟车状态下两辆车车头间距离的变化规律,本文依据在特定的司机驾驶行为、交通条件和道路条件的基础上获得的实际交通流中的跟车数据,构建了解析加/减速跟车状态下车头间距与跟车速度之间关系模型的方法.当车头间距持续增加,后车司机加速追赶前车期间,车头间距与后车速度之间的关系是线性变化的,车头时距与后车速度之间的关系是指数变化的.当车头间距持续减少,后车司机减速刹车期间,车头间距与后车速度之间的关系是线性变化的,车头时距与后车速度之间的关系是指数变化的.

关键词：车辆跟驰加速状态减速状态车头间距