發(fā)布時間：2020-12-05 16:11

　　車輛跟馳模型和換道模型是微觀交通流理論的重要組成部分,也是未來AI技術(shù)關(guān)注的焦點(diǎn)。雖然換道模型相比跟馳模型發(fā)展還不成熟,但其研究熱度并不比跟馳模型弱。在微觀模型研究中,數(shù)據(jù)的收集是非常困難的一環(huán),現(xiàn)有的研究中大部分采用GPS數(shù)據(jù)和視頻提取數(shù)據(jù)以及仿真數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)無論是在數(shù)量方面還是質(zhì)量方面,都存在一定的問題。NGSIM車輛軌跡數(shù)據(jù)為微觀交通模型研究在數(shù)據(jù)方面帶來了巨大的突破,然而,原始NGSIM車輛軌跡中存在大量異常值和測量誤差,不能直接應(yīng)用于模型的標(biāo)定和驗(yàn)證。本文基于NGSIM車輛軌跡數(shù)據(jù),探索軌跡重構(gòu)算法及其在換道行為中的應(yīng)用:首先,本文建立了兩步軌跡重構(gòu)算法。⑴運(yùn)用小波變換和物理約束有效地識別出NGSIM車輛軌跡中的兩類異常值,并分別用拉格朗日5次多項(xiàng)式和3次多項(xiàng)式對兩類異常值進(jìn)行重新估計(jì)。⑵然后再用卡爾曼濾波對軌跡中的測量誤差進(jìn)行濾波處理,以減少噪聲的影響。以車輛編號為1882的軌跡為例,對該算法進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該算法應(yīng)用性良好。然后,將該算法應(yīng)用到整個NGSIM車輛軌跡數(shù)據(jù)庫中,對1942輛小汽車的縱向軌跡和橫向軌跡進(jìn)行重構(gòu)。其次,提取換道軌跡。從重構(gòu)后的NGSIM車輛軌... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

換道行為研究框架

技術(shù)路線圖

北京工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文名稱 單位 說明Global Y 英尺 在 CA State Plane III in NAD83 坐標(biāo)系下的縱向坐標(biāo)Vehicle Length 英尺 車輛長度Vehicle Width 英尺 車輛寬度Vehicle Class 整數(shù) 車輛類型：1-電動車；2-小汽車；3-卡車Vehicle Velocity 英尺/秒 車輛速度Vehicle Acceleration 英尺/秒2車輛加速度Lane Identification 整數(shù) 車道編號Preceding Vehicle 整數(shù) 前車編號Following Vehicle 整數(shù) 后車編號Spacing 英尺 車頭間距Headway 秒 車頭時距(a) (b)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于模糊邏輯的高速公路微觀換道行為[J]. 聶琳真,管家意,盧熾華,周茉.  北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2018(03)
[2]基于博弈論的人類駕駛與無人駕駛協(xié)作換道模型[J]. 薛春銘,譚國真,丁男,劉明劍,杜偉強(qiáng).  計(jì)算機(jī)工程. 2017(12)
[3]高速公路施工區(qū)車輛強(qiáng)制換道耗時生存模型[J]. 吳江玲,張生瑞,秦思,Amit Kumar Singh,孫振東.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2017(09)
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博士論文
[1]高速公路駕駛?cè)藫Q道意圖識別方法研究[D]. 侯海晶.吉林大學(xué) 2013
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[3]基于元胞自動機(jī)的交通流建模及其特性分析研究[D]. 孔憲娟.北京交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]車輛換道行為對交通流影響分析[D]. 王茉莉.吉林大學(xué) 2016
[2]換道車輛的實(shí)時軌跡預(yù)測方法研究[D]. 滕飛.北京理工大學(xué) 2016
[3]基于最小安全距離的車輛換道控制研究[D]. 吳杭哲.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[4]城市道路車輛換道行為特性研究[D]. 王琳.北京交通大學(xué) 2014
[5]駕駛員—車輛Agent微觀換道行為的建模[D]. 韓珍.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011
[6]車道變換行為特性及其對交通安全影響的研究[D]. 黃秋菊.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號：2899727