考虑驾驶员特性的多车道交叉口元胞自动机模型
发布时间:2020-12-28 02:14
为了研究驾驶员性格对信号交叉口车流的影响,基于元胞自动理论及Gipps跟驰理论,在有倒计时信号灯的三车道交叉口路况下,基于驾驶员不同性格特征(冒险型、稳重型、谨慎型)搭建元胞自动机模型,分析驾驶员不同特性比例组合对多车道交叉口路段的影响,包括平均速度、平均通过车流量、通过总流量的影响。
【文章来源】:公路. 2020年08期 北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
三车道模型示意
本节主要在模拟交叉口三车道路段时分析不同驾驶员性格特性比例组合(以下简称“特比”)的驾驶员对交叉口路段的平均速度的影响,如图2所示。由图2可知:在交叉口路段0~60s(绿灯期间)内,不同驾驶员特性比例的平均速度也会呈现出不同的变化。通过对比特比1、2、3,发现特比1的平均速度更高,而特比1的组合为冒险型驾驶员占20%,稳重型分别占60%,谨慎型占20%。因此可得结论:稳重型所占比重越高,平均速度就会越高。对比特比4、5、6,发现特比5平均速度更高,而特比5组合为冒险型驾驶员占60%,稳重型驾驶员占20%,谨慎型占20%,因此可得结论冒险型所占比重越高,平均速度就越高,这也将会提升交叉口的通过率,但同时也会增加道路行驶的危险性。对比特比7、8、9,特比8平均速度更高,而特比8组合为冒险型驾驶员占40%,稳重型分别占40%,谨慎型占20%。因此得出结论:在9种特性比例组合中,冒险型、稳重型驾驶员占总比越高时,交叉口路段的平均速度就会越高。这会加快道路车流的移动,但在一定程度上也增加了车辆行驶的危险性。
在考虑道路交叉口通过率时,发现性格比例不同的驾驶员的平均通过车辆数是不同的,如图3所示。从图3可见:在时间0~60s(即绿灯期间)内,不同驾驶员特性比例的平均车流量呈现不同的变化趋势。对比特比1、2、3(三种比例中冒险型驾驶员都占20%,稳重型分别占60%、40%、20%),特比1的平均流量减少量更多;对比特比4、5、6(稳重型驾驶员都占20%,冒险型驾驶员分别占40%、60%、30%),特比5的平均流量减少量更多;对比特比7、8、9(谨慎型驾驶员都占20%,冒险型分别占30%、40%、10%),特比8的平均流量减少量更多。因此得出结论:在9种特性比例组合类型中,当性格为冒险型和稳重型的驾驶员所占比重越高时,在绿灯期间内交叉口路段的平均流量减少量会更高,这是因为这两种类型的驾驶员在绿灯时间内都会通过加速尽量通过交叉口,减少了交叉口的拥挤程度。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于元胞自动机分析变道行为对交叉口交通流的影响[J]. 彭勇,王高飞,刘世洁,聂化东. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2017(11)
[2]车辆跟驰模型参数标定中的性能指标选择[J]. 郭海锋,袁鑫良,徐东伟. 中国公路学报. 2017(01)
[3]基于安全距离的元胞自动机交通流模型研究[J]. 邱小平,于丹,孙若晓,杨达. 交通运输系统工程与信息. 2015(02)
[4]考虑驾驶心理的城市双车道交通流元胞自动机模型[J]. 华雪东,王炜,王昊. 物理学报. 2011(08)
[5]考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型[J]. 康瑞,彭莉娟,杨凯. 物理学报. 2009(07)
[6]考虑驾驶员特性的一维元胞自动机交通流模型[J]. 彭莉娟,康瑞. 物理学报. 2009(02)
[7]交通流的一维元胞自动机敏感驾驶模型[J]. 雷丽,薛郁,戴世强. 物理学报. 2003(09)
博士论文
[1]考虑后车的车辆跟驰行为建模及分析[D]. 杨达.西南交通大学 2013
本文编号:2942943
【文章来源】:公路. 2020年08期 北大核心
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
三车道模型示意
本节主要在模拟交叉口三车道路段时分析不同驾驶员性格特性比例组合(以下简称“特比”)的驾驶员对交叉口路段的平均速度的影响,如图2所示。由图2可知:在交叉口路段0~60s(绿灯期间)内,不同驾驶员特性比例的平均速度也会呈现出不同的变化。通过对比特比1、2、3,发现特比1的平均速度更高,而特比1的组合为冒险型驾驶员占20%,稳重型分别占60%,谨慎型占20%。因此可得结论:稳重型所占比重越高,平均速度就会越高。对比特比4、5、6,发现特比5平均速度更高,而特比5组合为冒险型驾驶员占60%,稳重型驾驶员占20%,谨慎型占20%,因此可得结论冒险型所占比重越高,平均速度就越高,这也将会提升交叉口的通过率,但同时也会增加道路行驶的危险性。对比特比7、8、9,特比8平均速度更高,而特比8组合为冒险型驾驶员占40%,稳重型分别占40%,谨慎型占20%。因此得出结论:在9种特性比例组合中,冒险型、稳重型驾驶员占总比越高时,交叉口路段的平均速度就会越高。这会加快道路车流的移动,但在一定程度上也增加了车辆行驶的危险性。
在考虑道路交叉口通过率时,发现性格比例不同的驾驶员的平均通过车辆数是不同的,如图3所示。从图3可见:在时间0~60s(即绿灯期间)内,不同驾驶员特性比例的平均车流量呈现不同的变化趋势。对比特比1、2、3(三种比例中冒险型驾驶员都占20%,稳重型分别占60%、40%、20%),特比1的平均流量减少量更多;对比特比4、5、6(稳重型驾驶员都占20%,冒险型驾驶员分别占40%、60%、30%),特比5的平均流量减少量更多;对比特比7、8、9(谨慎型驾驶员都占20%,冒险型分别占30%、40%、10%),特比8的平均流量减少量更多。因此得出结论:在9种特性比例组合类型中,当性格为冒险型和稳重型的驾驶员所占比重越高时,在绿灯期间内交叉口路段的平均流量减少量会更高,这是因为这两种类型的驾驶员在绿灯时间内都会通过加速尽量通过交叉口,减少了交叉口的拥挤程度。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于元胞自动机分析变道行为对交叉口交通流的影响[J]. 彭勇,王高飞,刘世洁,聂化东. 重庆交通大学学报(自然科学版). 2017(11)
[2]车辆跟驰模型参数标定中的性能指标选择[J]. 郭海锋,袁鑫良,徐东伟. 中国公路学报. 2017(01)
[3]基于安全距离的元胞自动机交通流模型研究[J]. 邱小平,于丹,孙若晓,杨达. 交通运输系统工程与信息. 2015(02)
[4]考虑驾驶心理的城市双车道交通流元胞自动机模型[J]. 华雪东,王炜,王昊. 物理学报. 2011(08)
[5]考虑驾驶方式改变的一维元胞自动机交通流模型[J]. 康瑞,彭莉娟,杨凯. 物理学报. 2009(07)
[6]考虑驾驶员特性的一维元胞自动机交通流模型[J]. 彭莉娟,康瑞. 物理学报. 2009(02)
[7]交通流的一维元胞自动机敏感驾驶模型[J]. 雷丽,薛郁,戴世强. 物理学报. 2003(09)
博士论文
[1]考虑后车的车辆跟驰行为建模及分析[D]. 杨达.西南交通大学 2013
本文编号:2942943
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/2942943.html