CN102561126A - 带有中间快速通道的车道边长度确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于道路设计技术领域。提供一种明确的方法进行指导带有中间快速通道的大型交通枢纽车道边长度的确定。为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，带有中间快速通道的车道边长度确定方法，采用二维元胞自动机模型模拟仿真作为平台，通过包括带有中间快速通道的车道边设计形式交通流特性的分析，停靠模型目标函数、视觉感知、换道行为的多种影响的详细描述，对目标进行集成仿真，得出通道设置位置及数量优化数据。本发明主要应用于道路设计。

Description

带有中间快速通道的车道边长度确定方法

技术领域

本发明属于道路设计技术领域，尤其是涉及带有中间快速通道的车道边长度确定方法。

背景技术

建设综合化一体化的客运交通枢纽成为城市综合客运交通体系的发展趋势，车道边是枢纽所特有的一种交通设施，是为实现进出站人流与车流转换而集中设置的车辆上客、落客区域。作为人车接驳的关键场所，是最容易形成瓶颈的地方之一，影响了大型交通枢纽设计功能的使用。

通过对国内外相关文献的研究可知，国外早在20世纪60年代就开始了对大型枢纽系统车道边设施的规划布局及相关研究。近年来，随着基于交通行为理论的一些微观动态交通分析模型研究的深入，一些成熟的商业化的城市交通微观模拟系统开发出来，如英国的FLOWSIM系统和Paramic系统、美国的TranSims系统、德国的Vissim系统、西班牙的Aimsun系统等。Kuo.Yang Chang曾对3车道的路边交通仿真进行了研究，提出了交通产生、车道选择、车辆移动、上下客、行人穿越等模型，并采用美国LAS机场1号航站楼的数据进行分析验证，以此为基础对车道封闭、不同的交通量需求、上下客时间变化等情况进行了仿真应用。国内同济大学的余朝玮等运用仿真软件(vissim}对上海虹桥综合交通枢纽车道边的集散效果进行了评价，东南大学的李旭宏等人在深入分析枢纽车道边交通流特性的基础上，运用交通流理论提出适用于车道边通行能力的计算方法。对于车道边的长度的研究，长沙理工大学的柳伍生等人在《机场陆侧出发层车道边通行能力分析》一文中将车道边定义为车道边是建筑物边缘或者内部的用于人车转换的区域。建立基于排队理论的出发层车道边需求规模模型，得出需求车道边长度等数值。

从已有相关文献阅读分析可知，针对大型枢纽车道边长度的研究的已有技术具有以下特点：

(1)以往针对大型枢纽车道边的研究主要是对枢纽各个交通设施之间的动态分析研究，较少考虑车道边长度设置问题。

(2)对有车道边长度的设置问题进行研究的过程中，对车道边的车道设置形式欠考虑，笼统地将车道边形式归为一类进行研究分析，缺乏确切的理论方法及数据的支撑。尚缺乏针对带有中间快速通道的车道边长度确定方法的研究。

(3)在已开发的软件中，主要的仿真技术大多基于交通行为理论的一些微观动态交通分析模型。应用基于一体化的集成仿真环境的元胞自动机进行研究尚处于初级发展阶段。

发明内容

本发明旨在解决克服现有技术的不足，提供一种明确的方法进行指导带有中间快速通道的大型交通枢纽车道边长度的确定。为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，带有中间快速通道的车道边长度确定方法，采用二维元胞自动机模型模拟仿真作为平台，通过包括带有中间快速通道的车道边设计形式交通流特性的分析，停靠模型目标函数、视觉感知、换道行为的多种影响的详细描述，对目标进行集成仿真，得出通道设置位置及数量优化数据。

停靠模型目标函数即车道边换道意愿函数是指：令x_c表示车辆当前位置，x_e表示下车客人要求的入站口行车方向的起点位置，D_e表示下车客人要求的入站口宽度，可用换道意愿来描述车道边停靠目标函数，则带有中间快速通道的车道边换道意愿函数可表示为：

$v_n(k,x_c,x_e)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{random}(0,{\mathrm{\&delta;}}_{2,k})& \mathrm{if}{x}_c>d_s^n\left(k\right)+x_e\\ 1-[(x_c-x_e-d_s^n\left(k\right)+D_e)/(x_e+d_s^n\left(k\right)-D_e){]}^{{\mathrm{\&lambda;}}_2}& \mathrm{if}{x}_e-D_e+d_s^n\left(k\right)<x_c\&le;d_s^n\left(k\right)+x_e\\ 1& \mathrm{if}{x}_c\&le;x_e-D_e+d_s^n\left(k\right)\end{array}\right.$

$v_w(k,x_c,x_e)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{random}(0,{\mathrm{\&delta;}}_{3,k})& \mathrm{if}{x}_c>d_s^w\left(k\right)+x_e\\ 1-[(x_c-x_e-d_s^w\left(k\right)+D_e)/(x_e+d_s^w\left(k\right)-D_e){]}^{{\mathrm{\&lambda;}}_3}& \mathrm{if}{x}_e-D_e+d_s^w\left(k\right)<x_c\&le;d_s^w\left(k\right)+x_e\\ 1& \mathrm{if}{x}_c\&le;x_e-D_e+d_s^w\left(k\right)\end{array}\right.$

上式中，δ_2，k表示第k类驾驶员在带有中间快速通道的车道边内侧非换道区域的换道意愿上限，与驾驶员的风格和当前交通状况有关；λ₂表示在带有中间快速通道的车道边内侧目标换道区域的换道意愿系数；换入内侧车道的换道意愿v_n(k，x_c，x_e)是驾驶员类型k、车辆当前位置x_c、下车客人要求的入站口起点位置x_e的函数；

表示内侧经验换道停靠距离；random(0，δ_2，k)表示在区间(0，δ_2，k)随机产生的意愿；

表示的位置为内侧非换道区域；

表示的位置为内侧目标换道区域；表示的位置为内侧惩罚换道区域，δ_3，k表示第k类驾驶员在带有中间快速通道的车道边外侧非换道区域的换道意愿上限，与驾驶员的风格和当前交通状况有关；λ₃表示在带有中间快速通道的车道边外侧目标换道区域的换道意愿系数；换入外侧车道的换道意愿v_w(k，x_c，x_e)是驾驶员类型k、车辆当前位置x_c、下车客人要求的入站口起点位置x_e的函数；

表示外侧经验换道停靠距离；random(0，δ_3，k)表示在区间(0，δ_3，k)随机产生的意愿；

表示的位置为外侧非换道区域；

表示的位置为外侧目标换道区域；

表示的位置为外侧惩罚换道区域；

上述过程将会产生两个换道意愿v_n(k，x_c，x_e)和v_w(k，x_c，x_e)，具体选择哪侧进行换道采用轮盘赌选择机制进行。

视觉感知是：采用5个感知点来描述带有中间快速通道的车道边停靠时相邻车辆状态，C，F，RB，RF，LB，LF分别表示当前车辆，当前车辆的前、右后、右前、左后、左前位置的相邻车辆，设元胞长度为l_c，道路允许的最大车速为v_max将车辆速度离散为N_v个区间，N_v＝v_max/l_c，则每个感知点速度的等级数为N_v个，分别表示的实际车速范围为[(k-1)l_c，kl_c]，k＝1，2，...N_v。

换道行为为：设t时刻对应位置C，LB，LF，F，RB，RF的车辆速度分别为v_C(t)，v_LB(t)，v_LF(t)，v_F(t)，v_RB(t)，v_RF(t)，其所在元胞位置分别为：

p_C(t)，p_LB(t)，p_LF(t)，p_F(t)，p_RB(t)，p_RF(t)；如果是进港向右停靠换道，换道不发生碰撞需要满足的条件为v_C(t+1)_v_RB(t+1)＞p_RB(t)_p_C(t)，v_RF(t+1)_v_C(t+1)＞p_C(t)_p_RF(t)；如果是向左启动换道，换道不发生碰撞需要满足的条件为v_C(t+1)_v_LB(t+1)＞p_LB(t)_p_C(t)，v_LF(t+1)_v_C(t+1)＞p_C(t)_p_LF(t)，在车道边停靠换道场景中，驾驶员可加减速以满足换道条件，即v_C(t+1)∈S_C(t+1)；S_C(t+1)＝{v_C(t)-1，v_C(t)，v_C(t)+1}，考虑其它车辆行驶速度，换道时存在以下几种状态：

1)驾驶员向右停靠换道

R1：v_RB(t+1)≤v_RB(t)，v_RF(t+1)≥v_RF(t)，此情况下车辆RB减速或匀速行驶，RF加速或匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)；

R2：v_RB(t+1)＝v_RB(t)+1，v_RF(t+1)＝v_RF(t)，此情况下车辆RB加速行驶，RF匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)+1-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)；

R3：v_RB(t+1)＝v_RB(t)，v_RF(t+1)＝v_RF(t)-1，此情况下车辆RB匀速行驶，RF减速行驶，可进行换道的条件为：

$\&ForAll;v_C(t+1)\&Element;S_C(t+1),$ 使得

p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_RF（t)+p_RF(t)-p_c(t)-1；

R4：v_RB(t+1)＝v_RB(t)+1，v_RF(t+1)＝v_RF(t)-1，此情况下车辆RB加速行驶，RF减速行驶，可进行换道的条件为：

${\&ForAll;v}_C(t+1)\&Element;S_C(t+1),$ 使得

p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)-1；

2)驾驶员向左停靠换道

L1：v_LB(t+1)≤v_LB(t)，v_LF(t+1)≥v_LF(t)，此情况下车辆LB减速或匀速行驶，LF加速或匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)；

L2：v_LB(t+1)＝v_LB(t)+1，v_LF(t+1)＝v_LF(t)，此情况下车辆LB加速行驶，LF匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)+1-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)；

L3：v_LB(t+1)＝v_LB(t)，v_LF(t+1)＝v_LF(t)-1，此情况下车辆LB匀速行驶，LF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)-1；

L4：v_LB(t+1)＝v_LB(t)+1，v_LF(t+1)＝v_LF(t)-1，此情况下车辆LB加速行驶，LF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)-1；

车道边换道驾驶员智能体中，将驾驶员性格分为稳重型、一般型和冒险型，上述L1，L2，L3，L4四种状态中，对应向右换道条件分别为R1，R2，R3，R4，不同类型驾驶员设置的换道条件为：稳重型驾驶员满足L1条件，一般型驾驶员满足L1，L2，L3中任意一种，冒险型驾驶员在上述4种条件下换道均可进行。

路段仿真驾驶行为采用以下几个方面进行概括：

1)加速规则：如果

目

则

其中x_l，i(t)表示车道l上第i辆车t时刻的位置，v_li(t)表示车道l上第i辆车t时刻的速度，

表示k型车辆在对应道路行驶的最大速度，

表示k型车辆在道路行驶的最大加速度；

2)减速规则：不设置安全距离，采用t+2时刻占用元胞是否重叠来设定减速规则：

如果x_l，i(t+2)≥x_l，i+1(t+2)，则

表示k型车辆在道路行驶的最大减速度；

3)随机慢化：

如果λ＜η_k，则v_li(t+1)＝v_li(t)-1，η_k为k型车辆慢化概率。

本发明的技术特点及效果：

1)以往航站楼车道边长度只能通过解析方法进行理论估计，没有考虑由于道路、车辆、驾驶员的不同而产生的影响。本发明通过细致刻画车辆停靠目标函数、视觉感知、换道行为等多种影响，采用元胞自动机智能体进行集成，具有首创性。

2)在实际应用中，本方法的数据采集较为简单，只要预测车道边流量及车型比例，而这些数据在航站楼设计时已经具备，因此本专利仿真方法的实际使用价值较大。

附图说明

图1带有中间快速通道的车道边交通冲突示意图。

图2带有中间快速通道的车道边停靠换道区域示意图。

图3带有中间快速通道的车道边换道停车相邻车辆感知点位置。

图4车道边停靠换道示意图。

图5带有中间快速通道的车道边仿真场景示意图。

图6车道边长度为200米的交通流时空图。

图7车道边长度为180米的交通流时空图。

图8车道边长度为160米的交通流时空图。

图9车道边长度为140米的交通流时空图。

图10车道边长度为120米的交通流时空图。

图11车道边长度为100米的交通流时空图。

图12不同车道边长度下的延误曲线。

图13不同车道边长度下的单位长度停靠能力。

具体实施方式

1.1带有中间快速通道的车道边设计形式交通流特性分析

带有快速通道的车道边设计形式下，快速车道通道将车道边停车位进行了分割，留出了专门区域供车辆驶入或驶出车道边，减少了车车之间的交织冲突，但快速通道的设置也减少了车道边的利用率，因此其设置形式和规模需要结合航站楼交通具体情况进行分析，如图1所示。

注：m+1，m+2，m，m-1为快速道行驶中车辆；

n+3，n+1，n-2，n-4为内侧停车道正在停车落客车辆；

n+2，n-1，n-3为外侧停车道正在停车落客车辆；

n+4为外侧停车道驶离准备交织车辆；

n为内侧停车道驶离准备交织车辆。

如图1所示，当设置了快速通道时，内外两侧的停车道都与快速车道相邻，停车落客之后能直接进入快速车道，减少了停靠车道之间的交通冲突，这种设计形式的通行能力基本上可以看作是两个单停靠车道车道边能力之和。但是由于增加了快速通道，外侧侧道的行人进入航站楼需要通过的距离较长，加上快速通道的车速较快，因此需要通过设置人行横道完成行人的穿越，在客流很大的情况下，还需要架设控制信号保障交通安全，因此也需要综合考虑航站楼的交通状况设计合理的车道边形式。

1.2带有中间快速通道的车道边停靠模型目标函数

带有中间快速通道的车道边设计形式中，进入中间快速通道的车辆可以左右停靠在内外车道，虽然外侧车道也能停车落客，但由于下车客人需要通过人行横道进入航站楼，因此绝大部分情况下，驾驶员会根据客人要求在内侧车道停车，因此本报告模型中将带有中间快速通道的车道边停靠模型目标区域进行如下划分，如图2所示。

如图2所示，

分别代表第k类驾驶员的外侧惩罚换道区域、外侧目标换道区域、外侧非换道区域、外侧经验换道停靠距离，

分别代表第k类驾驶员的内侧惩罚换道区域、内侧目标换道区域、内侧非换道区域、内侧经验换道停靠距离。如上图所示，外侧经验换道停靠距离

小于内侧经验换道停靠距离

这是由于大多数情况下，客人选择在内侧车道下车，因此内车停车道车辆较多，造成停车不便，导致外侧换道停靠距离小于内侧换道停靠距离，实际上，上述区域和距离是根据不同类型驾驶员和不同交通状况动态变化的，是驾驶员在驾驶过程中动态的一个估计值。

图2将驾驶员进入车道边后的目标区域分成了6个部分，这6个区域对驾驶员而言存在优先级别。如图2所示，车辆m进入航站楼区域后，假设客人需要在入口2进入航站楼，对于大多数驾驶员而言，在内侧非换道区域

是不会进行换道的，主要是该区域离下车客人要求的距离较远，一旦被前方车辆阻挡则需要等待或者客人提前下车后行走较长的路程进入航站楼。内侧目标换道区域

实际上是外侧非换道区域

和外侧目标换道区域

的一部分，在这个区域中，客人第一优先选择是停靠在内侧车道，在不满足换道条件下，随着换道意愿的增加，也会以一定的概率停靠外侧车道。进入

区域后，车辆已经不能在内侧入口范围停车，无论是在外侧目标换道区域、外侧惩罚换道区域还是内侧惩罚换道区域，客人都需要步行一定距离，因此在此区域内，具体停靠的位置是与停靠点下车后距离入口之间的距离负相关的，是这些因素之间博弈的结果。总之，驾驶员选择停靠位置的决定因素很多，特别是与当前交通状况关系很大，是一个随着交通流运行而不断变化的过程。

令x_c表示车辆当前位置，x_e表示下车客人要求的入站口行车方向的起点位置，D_e表示下车客人要求的入站口宽度。可用换道意愿来描述车道边停靠目标函数，则带有中间快速通道的车道边换道意愿函数可表示为：

$v_n(k,x_c,x_e)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{random}(0,{\mathrm{\&delta;}}_{2,k})& \mathrm{if}{x}_c>d_s^n\left(k\right)+x_e\\ 1-[(x_c-x_e-d_s^n\left(k\right)+D_e)/(x_e+d_s^n\left(k\right)-D_e){]}^{{\mathrm{\&lambda;}}_2}& \mathrm{if}{x}_e-D_e+d_s^n\left(k\right)<x_c\&le;d_s^n\left(k\right)+x_e\\ 1& \mathrm{if}{x}_c\&le;x_e-D_e+d_s^n\left(k\right)\end{array}\right.$

$v_w(k,x_c,x_e)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{random}(0,{\mathrm{\&delta;}}_{3,k})& \mathrm{if}{x}_c>d_s^w\left(k\right)+x_e\\ 1-[(x_c-x_e-d_s^w\left(k\right)+D_e)/(x_e+d_s^w\left(k\right)-D_e){]}^{{\mathrm{\&lambda;}}_3}& \mathrm{if}{x}_e-D_e+d_s^w\left(k\right)<x_c\&le;d_s^w\left(k\right)+x_e\\ 1& \mathrm{if}{x}_c\&le;x_e-D_e+d_s^w\left(k\right)\end{array}\right.$

上式中，δ_2，k表示第k类驾驶员在带有中间快速通道的车道边内侧非换道区域的换道意愿上限，与驾驶员的风格和当前交通状况有关；λ₂表示在带有中间快速通道的车道边内侧目标换道区域的换道意愿系数；换入内侧车道的换道意愿v_n(k，x_c，x_e)是驾驶员类型k、车辆当前位置x_c、下车客人要求的入站口起点位置x_e的函数；random(0，δ_2，k)表示在区间(0，δ_2，k)随机产生的意愿；

表示的位置为内侧非换道区域；

表示的位置为内侧目标换道区域；

表示的位置为内侧惩罚换道区域。δ_3，k表示第k类驾驶员在带有中间快速通道的车道边外侧非换道区域的换道意愿上限，与驾驶员的风格和当前交通状况有关；λ₃表示在带有中间快速通道的车道边外侧目标换道区域的换道意愿系数；换入外侧车道的换道意愿v_w(k，x_c，x_e)是驾驶员类型k、车辆当前位置x_c、下车客人要求的入站口起点位置x_e的函数；random(0，δ_3，k)表示在区间(0，δ_3，k)随机产生的意愿；

表示的位置为外侧非换道区域；

表示的位置为外侧目标换道区域；

表示的位置为外侧惩罚换道区域。

上述过程将会产生两个换道意愿v_n(k，x_c，x_e)和v_w(k，x_c，x_e)，具体选择哪侧进行换道采用轮盘赌选择机制进行。

1.3停靠模型视觉感知位置的确定

驾驶员在驾驶过程中，主要通过视觉感知来输入外界交通环境。在本报告车道边停靠行为场景中，视觉感知主要考虑对相邻车辆状态、视距范围内的交通拥堵状况信息。

STCA模型中定义了双车道换道规则为：1)当前车辆加速或者保持限制车速后，前车阻碍了车辆的状态保持；2)当前车辆与相邻车道前车的距离能够满足当前车辆加速或保持限制车速的要求；3)当前车辆与相邻车道前后车的距离大于安全距离。本报告

采用5个感知点来描述带有中间快速通道的车道边停靠时相邻车辆状态，如图3所示。

注：C，F，RB，RF，LB，LF分别表示当前车辆，当前车辆的前、右后、右前、左后、左前位置的相邻车辆。

设图3元胞长度为l_c，道路允许的最大车速为v_max，将车辆速度离散为N_v个区间，N_v＝v_max/l_c，则每个感知点速度的等级数为N_v个，分别表示的实际车速范围为[(k-1)l_c，kl_c]，k＝1，2，...N_v。

1.4相邻车辆状态对不同类型驾驶员换道行为的影响

根据驾驶员车道边换道停靠分析，产生换道意愿后，只要满足安全性，均可进行换道，此时驾驶员关注的是相邻车辆状态是否能满足换道条件，且在不同的换道区域，不同类型驾驶员的换道行为是不一样的。如图4所示，车辆图示中第一个字母表示车辆代号，第二个数字表示车辆速度。

如图4所示，车辆c以速度4向前行驶，由于c车前方无车辆阻挡，因此在STCA模型规则下，不可能产生换道意愿，另外，即使c4产生了换道意愿，由于在加速或者保持现状车速下，c车会与b车发生碰撞，因此也不可能换道成功。然而在本报告车道边停靠换道规则中，驾驶员会寻求减速的方式使得换道成功。图4中，当车辆c减速后以速度3向左换道时，不会与b发生冲突，这是诱导场景中允许的换道行为。设t时刻对应位置C，LB，LF，F，RB，RF的车辆速度分别为v_C(t)，v_LB(t)，v_LF(t)，v_F(t)，v_RB(t)，v_RF(t)，其所在元胞位置分别为p_C(t)，p_LB(t)，p_LF(t)，p_F(t)，p_RB(t)，p_RF(t)。如果是进港向右停靠换道，换道不发生碰撞需要满足的条件为v_C(t+1)_v_RB(t+1)＞p_RB(t)_p_C(t)，v_RF(t+1)_v_C(t+1)＞p_C(t)_p_RF(t)；如果是向左启动换道，换道不发生碰撞需要满足的条件为v_C(t+1)_v_LB(t+1)＞p_LB(t)_p_C(t)，v_LF(t+1)_v_C(t+1)＞p_C(t)_p_LF(t)，在车道边停靠换道场景中，驾驶员可加减速以满足换道条件，即v_C(t+1)∈S_C(t+1)。S_C(t+1)＝{v_C(t)-1，v_C(t)，v_C(t)+1}，考虑其它车辆行驶速度，换道时存在以下几种状态：

1)驾驶员向右停靠换道

R1：v_RB(t+1)≤v_RB(t)，v_RF(t+1)≥v_RF(t)。此情况下车辆RB减速或匀速行驶，RF加速或匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)。

R2：v_RB(t+1)＝v_RB(t)+1，v_RF(t+1)＝v_RF(t)。此情况下车辆RB加速行驶，RF匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)+1-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)。

R3：v_RB(t+1)＝v_RB(t)，v_RF(t+1)＝v_RF(t)-1。此情况下车辆RB匀速行驶，RF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)-1。

R4：v_RB(t+1)＝v_RB(t)+1，v_RF(t+1)＝v_RF(t)-1。此情况下车辆RB加速行驶，RF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)-1。

2)驾驶员向左停靠换道

L1：v_LB(t+1)≤v_LB(t)，v_LF(t+1)≥v_LF(t)。此情况下车辆LB减速或匀速行驶，，LF加速或匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)。

L2：v_LB(t+1)＝v_LB(t)+1，v_LF(t+1)＝v_LF(t)。此情况下车辆LB加速行驶，LF匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)+1-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)。

L3：v_LB(t+1)＝v_LB(t)，v_LF(t+1)＝v_LF(t)-1。此情况下车辆LB匀速行驶，LF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)-1。

L4：v_LB(t+1)＝v_LB(t)+1，v_LF(t+1)＝v_LF(t)-1。此情况下车辆LB加速行驶，LF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)-1。

车道边换道驾驶员智能体中，将驾驶员性格分为稳重型、一般型和冒险型。上述L1，L2，L3，L4四种状态中(对应向右换道条件分别为R1，R2，R3，R4)，不同类型驾驶员设置的换道条件为：稳重型驾驶员满足L1条件，一般型驾驶员满足L1，L2，L3中任意一种，冒险型驾驶员在上述4种条件下换道均可进行。

1.5路段仿真行驶规则

路段仿真驾驶行为采用以下几个方面进行概括：

1)加速规则：如果

且

则

其中x_l，i(t)表示车道l上第i辆车t时刻的位置，v_li(t)表示车道l上第i辆车t时刻的速度，

表示k型车辆在对应道路行驶的最大速度，

表示k型车辆在道路行驶的最大加速度。

2)减速规则：不设置安全距离，采用t+2时刻占用元胞是否重叠来设定减速规则。

如果x_l，i(t+2)≥x_l，i+1(t+2)，则

表示k型车辆在道路行驶的最大减速度。

3)随机慢化：

如果λ＜η_k，则v_li(t+1)＝v_li(t)-1。η_k为k型车辆慢化概率。

1.6带有中间快速通道的车道边通行能力交通仿真

1.6.1仿真环境设置

仿真场景中道路长度为1000米，其中车道边位于起点500米处，快速通道设置为两条，大型客车、私家车和出租车比例分别为1∶1∶1。采用单元胞对车道进行划分，每个元胞长度为1.25米，大型客车占用8个元胞，出租车和私家车占用4个元胞。本节设置的航空枢纽带有中间快速通道的车道边场景示意图如图5所示，其中车道边长度根据不同试验要求进行不同设置。

本发明对带有中间快速通道的车道边通行能力交通仿真实验设计如下表所示。

表 实验1-改变车道边长度实验

1.6.2仿真结果

将进入车道边的发车频率设为1000辆/小时，得到如图6所示的车道边交通流时空图。

为了测试不同长度车道边下的通行能力，以50为步长改变发车频率，进行多个仿真试验，在停止延误为10秒以内延误标准控制下，不同车道边长度下的停靠能力如下表所示。

表 不同车道边长度下10秒停止延误内的停靠能力

由实验仿真结果可知，随着车道边长度的减少，在相同发车频率(1000辆/小时)下的车道边拥堵程度增加，当车道边长度减少了160米以下时，车辆开始出现拥堵，当车道边长度减少到100米时，出现大范围堵塞，导致车道边开始位置的前方250米范围车辆均出现停止延误。在停止延误为10秒以内延误标准控制下，随着车道边长度增加，单位长度停靠能力增加，这是因为长车道边条件下除去人行道等非停车区域后车道边利用率增加。由仿真实验可得到不同交通流预测下的车道边长度推荐值，其中预测停靠车辆为850辆/小时时的车道边推荐长度为160米。

Claims (5)

1.一种带有中间快速通道的车道边长度确定方法，其特征是，采用二维元胞自动机模型模拟仿真作为平台，通过包括带有中间快速通道的车道边设计形式交通流特性的分析，停靠模型目标函数、视觉感知、换道行为的多种影响的详细描述，对目标进行集成仿真，得出通道设置位置及数量优化数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征是，停靠模型目标函数即车道边换道意愿函数是指：令x_c表示车辆当前位置，x_e表示下车客人要求的入站口行车方向的起点位置，D_e表示下车客人要求的入站口宽度，可用换道意愿来描述车道边停靠目标函数，则带有中间快速通道的车道边换道意愿函数可表示为：

$v_n(k,x_c,x_e)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{random}(0,{\mathrm{\&delta;}}_{2,k})& \mathrm{if}{x}_c>d_s^n\left(k\right)+x_e\\ 1-[(x_c-x_e-d_s^n\left(k\right)+D_e)/(x_e+d_s^n\left(k\right)-D_e){]}^{{\mathrm{\&lambda;}}_2}& \mathrm{if}{x}_e-D_e+d_s^n\left(k\right)<x_c\&le;d_s^n\left(k\right)+x_e\\ 1& \mathrm{if}{x}_c\&le;x_e-D_e+d_s^n\left(k\right)\end{array}\right.$

$v_w(k,x_c,x_e)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{random}(0,{\mathrm{\&delta;}}_{3,k})& \mathrm{if}{x}_c>d_s^w\left(k\right)+x_e\\ 1-[(x_c-x_e-d_s^w\left(k\right)+D_e)/(x_e+d_s^w\left(k\right)-D_e){]}^{{\mathrm{\&lambda;}}_3}& \mathrm{if}{x}_e-D_e+d_s^w\left(k\right)<x_c\&le;d_s^w\left(k\right)+x_e\\ 1& \mathrm{if}{x}_c\&le;x_e-D_e+d_s^w\left(k\right)\end{array}\right.$

上式中，δ_2，k表示第k类驾驶员在带有中间快速通道的车道边内侧非换道区域的换道意愿上限，与驾驶员的风格和当前交通状况有关；λ₂表示在带有中间快速通道的车道边内侧目标换道区域的换道意愿系数；换入内侧车道的换道意愿v_n(k，x_c，x_e)是驾驶员类型k、车辆当前位置x_c、下车客人要求的入站口起点位置x_e的函数；

表示内侧经验换道停靠距离；random(0，δ_2，k)表示在区间(0，δ_2，k)随机产生的意愿；

表示的位置为内侧非换道区域；

表示的位置为内侧目标换道区域；表示的位置为内侧惩罚换道区域，δ_3，k表示第k类驾驶员在带有中间快速通道的车道边外侧非换道区域的换道意愿上限，与驾驶员的风格和当前交通状况有关；λ₃表示在带有中间快速通道的车道边外侧目标换道区域的换道意愿系数；换入外侧车道的换道意愿v_w(k，x_c，x_e)是驾驶员类型k、车辆当前位置x_c、下车客人要求的入站口起点位置x_e的函数；

表示外侧经验换道停靠距离；random(0，δ_3，k)表示在区间(0，δ_3，k)随机产生的意愿；表示的位置为外侧非换道区域；

表示的位置为外侧目标换道区域；表示的位置为外侧惩罚换道区域；

上述过程将会产生两个换道意愿v_n(k，x_c，x_e)和v_w(k，x_c，x_e)，具体选择哪侧进行换道采用轮盘赌选择机制进行。

3.如权利要求1所述的方法，其特征是，视觉感知是：采用5个感知点来描述带有中间快速通道的车道边停靠时相邻车辆状态，C，F，RB，RF，LB，LF分别表示当前车辆，当前车辆的前、右后、右前、左后、左前位置的相邻车辆，设元胞长厦为l_c，道路允许的最大车速为v_max，将车辆速度离散为N_v个区间，N_v＝v_max/l_c，则每个感知点速度的等级数为N_v个，分别表示的实际车速范围为[(k-1)l_c，kl_c]，k＝1，2,...N_v。

4.如权利要求1所述的方法，其特征是，换道行为为：设t时刻对应位置C，LB，LF，F，RB，RF的车辆速度分别为v_C(t)，v_LB(t)，v_LF(t)，v_F(t)，v_RB(t)，v_RF(t)，其所在元胞位置分别为：p_C(t)，p_LB(t)，p_LF(t)，p_F(t)，p_RB(t)，p_RF(t)；如果是进港向右停靠换道，换道不发生碰撞需要满足的条件为v_C(t+1)_v_RB(t+1)＞p_RB(t)_p_C(t)，v_RF(t+1)_v_C(t+1)＞p_C(t)_p_RF(t)；如果是向左启动换道，换道不发生碰撞需要满足的条件为v_C(t+1)_v_LB(t+1)＞p_LB(t)_p_C(t)，v_LF(t+1)_v_C(t+1)＞p_C(t)_p_LF(t)，在车道边停靠换道场景中，驾驶员可加减速以满足换道条件，即v_C(t+1)∈S_C(t+1)；S_C(t+1)＝{v_C(t)-1，v_C(t)，v_C(t)+1}，考虑其它车辆行驶速度，换道时存在以下几种状态：

1)驾驶员向右停靠换道

R1：v_RB(t+1)≤v_RB(t)，v_RF(t+1)≥v_RF(t)，此情况下车辆RB减速或匀速行驶，RF加速或匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)；

R2：v_RB(t+1)＝v_RB(t)+1，v_RF(t+1)＝v_RF(t)，此情况下车辆RB加速行驶，RF匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_RB(t)+v_RB(t)+1-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)；

R3：v_RB(t+1)＝v_RB(t)，v_RF(t+1)＝v_RF(t)-1，此情况下车辆RB匀速行驶，RF减速行驶，可进行换道的条件为：

$\&ForAll;v_C(t+1)\&Element;S_C(t+1),$ 使得

p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)-1；

R4：v_RB(t+1)＝v_RB(t)+1，v_RF(t+1)＝v_RF(t)-1，此情况下车辆RB加速行驶，RF减速行驶，可进行换道的条件为：

$\&ForAll;v_C(t+1)\&Element;S_C(t+1),$ 使得

p_RB(t)+v_RB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_RF(t)+p_RF(t)-p_c(t)-1；

2)驾驶员向左停靠换道

L1：v_LB(t+1)≤v_LB(t)，v_LF(t+1)≥v_LF(t)，此情况下车辆LB减速或匀速行驶，LF加速或匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)；

L2：v_LB(t+1)＝v_LB(t)+1，v_LF(t+1)＝v_LF(t)，此情况下车辆LB加速行驶，LF匀速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)+1-p_c(t)＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)；

L3：v_LB(t+1)＝v_LB(t)，v_LF(t+1)＝v_LF(t)-1，此情况下车辆LB匀速行驶，LF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)-1；

L4：v_LB(t+1)＝v_LB(t)+1，v_LF(t+1)＝v_LF(t)-1，此情况下车辆LB加速行驶，LF减速行驶，可进行换道的条件为：

使得p_LB(t)+v_LB(t)-p_c(t)+1＜v_C(t+1)＜v_LF(t)+p_LF(t)-p_c(t)-1；

车道边换道驾驶员智能体中，将驾驶员性格分为稳重型、一般型和冒险型，上述L1，L2，L3，L4四种状态中，对应向右换道条件分别为R1，R2，R3，R4，不同类型驾驶员设置的换道条件为：稳重型驾驶员满足L1条件，一般型驾驶员满足L1，L2，L3中任意一种，冒险型驾驶员在上述4种条件下换道均可进行。

5.如权利要求1所述的方法，其特征是，路段仿真驾驶行为采用以下几个方面进行概括：

1)加速规则：如果

且

则

其中x_l，i(t)表示车道l上第i辆车t时刻的位置，v_li(t)表示车道l上第i辆车t时刻的速度，

表示k型车辆在对应道路行驶的最大速度，

表示k型车辆在道路行驶的最大加速度；

2)减速规则：不设置安全距离，采用t+2时刻占用元胞是否重叠来设定减速规则：

如果x_l，i(t+2)≥x_l，i+1(t+2)，则

表示k型车辆在道路行驶的最大减速度；

3)随机慢化：

如果λ＜η_k，则v_li(t+1)＝v_li(t)-1，η_k为k型车辆慢化概率。

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