CN107452201B - 一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰行为建模方法 - Google Patents

一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰行为建模方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，包括S1获取车辆换道驶离当前车道过程中该换道车辆、换道车辆后车、换道车辆前车的换道轨迹数据；S2判断换道车辆换道过程中的加速度状态变化；S3判断换道车辆是否已驶主当前车道，则以当前车道次前车为跟踪目标，若否则以当前车道前车、换道驶离车辆为跟驰目标；S4基于遗传算法的建模基本参数标定；S5驾驶员竞争系数识别；S6输出当前车辆下一时刻的跟驰加速度。本发明在经典跟驰行为模型FVDM模型基础上，引入间距增益因子来反映当前车道前车发生横向偏移时，其后车对前方行驶空间的放大程度，以合理反映前车换道行为对后车跟驰行为的影响，有效提高跟驰行为建模方法的适应性。

Description

一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰 行为建模方法
技术领域
本发明属于智能交通领域，尤其涉及适用于双车道自动驾驶系统中的车辆纵向跟驰行为决策模型，进一步涉及一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰行为建模方法。
背景技术
车辆的跟驰行为主要描述单车道上超车受限条件下，因前车运动状态的变化而引起的后车反应，是驾驶员最为基本的驾驶行为之一。跟驰行为建模方法的不断完善，为把握真实交通流的运行机理提供了坚实的理论基础。从跟驰行为建模方法的切入点来看，多是以前车或多个前车的纵向运动状态信息为依据，建立融合多种信息的跟驰行为模型。然而，真实交通流中，当前车道前车为了获取目标车道更大的行驶空间，或者出于路径规划需要，换道驶离当前车道的行为时有发生，且该换道过程持续一定的时间。在当前车道前车换道驶离目标车道的过程中，当前车道后车应该如何调整其跟驰状态，现有的跟驰行为建模方法尚不能合理描述。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法及跟驰行为建模方法，合理反映前车换道驶离行为对后车跟驰行为的影响。
本发明的目的之一是通过以下技术方案来实现的，一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法，包括：
步骤S1、获取当前车道l上编号为n的车辆
Figure BDA0001358709860000011
与当前车道前车
Figure BDA0001358709860000012
的横向偏移距离ΔWn,n+1，其中n为车辆编号，l为车道编号；
步骤S2、在经典跟驰行为模型FVD模型基础上，引入前车换道时产生的间距增益因子G(ΔWn,n+1)，得到前车换道驶离时后车的跟驰加速度为：
Figure BDA0001358709860000013
ΔWn,n+1为换道车辆
Figure BDA0001358709860000021
在当前车道最大的横向偏移距离；ρ越大为驾驶员的竞争系数；
当ΔWn,n+1＝0时，即车辆还未开始实施换道，此时，
Figure BDA0001358709860000022
的前方行驶空间无放大作用，G(ΔWn,n+1)＝0；
当ΔWn,n+1＝ΔWmax时，即车辆即将离开当前车道，此时，
Figure BDA0001358709860000023
的前方行驶空间最大，G(ΔWn,n+1)＝1；
Figure BDA0001358709860000024
Δxn,n+1、Δvn,n+1分别为后车
Figure BDA0001358709860000025
与换道前车
Figure BDA0001358709860000026
的纵向间距和速度差；Δxn,n+2、Δvn,n+2分别为后车
Figure BDA0001358709860000027
与次前车
Figure BDA0001358709860000028
的纵向间距和速度差；
展开式(2)，得到考虑间距增益的跟驰动力学表达式：
Figure BDA0001358709860000029
α、κ为常数，分别为后车驾驶员的反应系数和对速度差的敏感系数；vn为后车
Figure BDA00013587098600000210
速度；VLP(Δxn,n+1,ΔWn,n+1)和VLP(Δxn,n+2)均为优化速度函数，其计算方式为：
Figure BDA00013587098600000211
VLP(Δxn,n+2)＝V(Δxn,n+2)
本发明的目的之二是通过以下技术方案来实现的，一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，包括
S1获取车辆换道驶离当前车道过程中该换道车辆、换道车辆后车、换道车辆前车的换道轨迹数据；S2判断换道车辆换道过程中的加速度状态变化；S3判断换道车辆是否已驶主当前车道，则以当前车道次前车为跟踪目标，若否则以当前车道前车、换道驶离车辆为跟驰目标；S4基于遗传算法的建模基本参数标定；S5驾驶员竞争系数识别；S6输出当前车辆下一时刻的跟驰加速度。
进一步，所述获取车辆换道驶离当前车道过程中该换道车辆、换道车辆后车、换道车辆前车的换道轨迹数据包括：
S11识别换道行为；S12提取换道时间；S13提取换道车辆及前车、后车数据。
进一步，所述判断换道车辆换道过程中的加速度状态变化具体为：分别获取换道开始时间ts、换道结束时间te时刻，换道驶离车辆的纵向速度vn+1(ts)和vn+1(te)，比较vn+1(ts)和vn+1(te)大小，确定[ts,te]时段内换道车辆整体上的减速度趋势。
进一步，在所述基于遗传算法的建模基本参数标定步骤中，利用NGSIM数据集中的无换道车辆轨迹数据，采用遗传算法对优化速度函数V(Δx)＝V1+V2tanh[C1(Δx-lc)-C2]中的速度参数V1、V2，常数C1、C2，车辆长度lc及驾驶员反应系数α和敏感系数κ进行参数标定。
进一步，在所述驾驶员竞争系数识别步骤中，采用跟车时距及最小跟车时距相结合的方法来反映驾驶员在驾驶过程中的激进系数，其中跟驰时距A1(u)和最小跟驰时距A2(v)的隶属度函数分别为：
Figure BDA0001358709860000031
Figure BDA0001358709860000032
u为车辆跟车时距小于1秒占该车所有跟车时距的比例；v为最小跟车时距。
进一步，采用r＝ψA1(u)+ζA2(v)来计算驾驶员的激进系数。
进一步，所述输出下一时刻当前车道后车的跟驰速度，具体为：以NGSIM换道轨迹数据中当前时刻的运动状态为输入，依据步骤S2得到换道驶离车辆在整个换道过程的加速度趋势，依据步骤S3得到跟驰目标，使用步骤S4、S5得到的建模参数，利用以下公式输出采用输出采用FVD建模方法得到的后车跟驰速度；
Figure BDA0001358709860000033
Δxn,n+1、Δvn,n+1分别为后车
Figure BDA0001358709860000034
与换道前车
Figure BDA0001358709860000035
的纵向间距和速度差；Δxn,n+2、Δvn,n+2分别为后车
Figure BDA0001358709860000036
与次前车
Figure BDA0001358709860000037
的纵向间距和速度差，ΔWn,n+1为横向偏移距离，ΔWmax为最大横向偏移距离，n为车辆编号，l为车道编号；VLP(Δxn,n+2)和VLP(Δxn,n+1,ΔWn,n+1)均为优化速度函数，α、κ为常数，分别为后车驾驶员的反应系数和对速度差的敏感系数，vn(t)表示后车
Figure BDA0001358709860000038
的速度；
Figure BDA0001358709860000041
VLP(Δxn,n+2)＝V(Δxn,n+2)
其中，ρ为驾驶员的竞争系数，G(ΔWn,n+1)为间距增益因子，VLP为优化速度，V为后车行驶速度。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：
本发明在经典跟驰行为模型FVDM模型基础上，引入间距增益因子来反映当前车道前车发生横向偏移时，其后车对前方行驶空间的放大程度，提出一种考虑当前车道前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，以合理反映前车换道行为对后车跟驰行为的影响，并通过将跟驰行为建模方法扩展到有换道行为发生时的复杂交通流中，有效提高跟驰行为建模方法的适应性。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法总流程图；
图2为建模取不同间距增益G下交通流的稳定区域图；
图3为不同间距增益G下密度-流量基本关系图；
图4为后车驾驶员竞争系数直方图；
图5为前车匀速换道驶离时不同模型输出速度效果对比图；
图6为前车加速换道驶离时不同模型输出速度效果对比图；
图7为前车减速换道驶离时不同模型输出速度效果对比图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
本发明公开一种能够适应前车有换道驶离行为发生时后车的跟驰行为建模方法，合理反映前车换道驶离行为对后车跟驰行为的影响。
为实现上述目的，一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法包括以下步骤：
步骤S1、获取当前车道l上编号为n的车辆
Figure BDA0001358709860000042
与当前车道前车
Figure BDA0001358709860000043
的横向偏移距离ΔWn,n+1，其中n为车辆编号，l为车道编号；
步骤S2、随着前车C(n+1)l逐步偏离
Figure BDA0001358709860000051
前方到达目标车道，
Figure BDA0001358709860000052
前方的行驶空间被逐步放大。因此，引入间距增益因子G(ΔWn,n+1)来反映这一放大作用，其定义见公式(1)：
Figure BDA0001358709860000053
ΔWn,n+1为换道车辆
Figure BDA0001358709860000054
在当前车道最大的横向偏移距离；ρ越大为驾驶员的竞争系数。
当ΔWn,n+1＝0时，即车辆还未开始实施换道，此时，
Figure BDA0001358709860000055
的前方行驶空间无放大作用，G(ΔWn,n+1)＝0；
当ΔWn,n+1＝ΔWmax时，即车辆即将离开当前车道，此时，
Figure BDA0001358709860000056
的前方行驶空间最大，G(ΔWn,n+1)＝1；
当0＜ΔWn,n+1＜ΔWmax时，为了避免在ΔWn,n+1＝ΔWmax时，前方的行驶空间被其他车道前车利用，随着横向偏离距离ΔWn,n+1的增加，后车对与换道前车存在的间距差越敏感，对间距差的反应越大，G(ΔWn,n+1)越大，以保证在换道前车到达目标车道后，后车能及时利用增加的行驶空间改善自身状态。
步骤S3、在经典跟驰行为模型FVD(Full Velocity Difference，全速度差)模型基础上，引入前车换道时产生的间距增益因子，得到前车换道驶离时后车的跟驰加速度为：
Figure BDA0001358709860000057
Δxn,n+1、Δvn,n+1分别为后车
Figure BDA0001358709860000058
与换道前车
Figure BDA0001358709860000059
的纵向间距和速度差；Δxn,n+2、Δvn,n+2分别为后车
Figure BDA00013587098600000510
与次前车
Figure BDA00013587098600000511
的纵向间距和速度差。
展开式(2)，得到考虑间距增益的跟驰动力学表达式：
Figure BDA00013587098600000512
α、κ为常数，分别为后车驾驶员的反应系数和对速度差的敏感系数；vn为后车
Figure BDA00013587098600000513
速度；VLP(Δxn,n+1,ΔWn,n+1)和VLP(Δxn,n+2)均为优化速度函数，其计算方式为：
Figure BDA00013587098600000514
VLP(Δxn,n+2)＝V(Δxn,n+2)
为了使本发明的技术方案和优点更加清楚，选用基于视频处理技术的NGSIM(NextGeneration Simulation)数据集中的I-80省道交通数据来对前方有车辆换道驶离时后车的跟驰行为进行建模。下面是对本发明提出的一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法的具体实施方式。
考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法的流程图如图1所示。以下是实施的具体过程：
步骤S1、提取换道轨迹数据
I-80省道交通数据总共约400余万条，该步骤主要是从I-80省道交通数据中提取车辆换道驶离当前车道过程中该换道车辆、换道车辆后车、换道车辆前车的交通数据，以提高数据处理效率和建模速度。I-80省道交通数据字段定义如表1所示：
表1 I-80省道交通数据字段定义表
Figure BDA0001358709860000061
从I-80省道交通数据种提取换道轨迹数据主要有以下三个流程：
(1)识别换道行为
设车辆当前时刻所处的车道编号为lt，上一时刻所处的车道编号为lt-1，则当lt≠lt-1时，表明当前时刻所在的车道不同于上一时刻所在的车道，即车辆已经发生了足够的横向位移且已经进入相邻车道，即已经发生换道。
(2)换道时间的提取
设换道驶离车辆的横向位置为x，换道驶离车辆跨越车道边线时刻的横向位置为xlc，道路宽度为W，则可依据公式(5)得到换道开始时间ts，换道结束时间te：
Figure BDA0001358709860000071
(3)换道车辆及前车、后车数据提取
通过ts时刻换道驶离车辆前后车的纵向位置关系，确定当前车道后车与当前车道前车，由此可提取在[ts,te]换道时间内换道驶离车辆及其前、后车的运动状态数据，包括表1中的Local_X、Local_Y、v_Vel、v_Acc。
数据提取之后进行离群点修复及噪声干扰处理，得到共536组换道轨迹数据。
步骤S2、判断换道车辆换道过程中的加速度变化状态
分别获取ts、te时刻，换道驶离车辆的纵向速度vn+1(ts)和vn+1(te)，比较vn+1(ts)和vn+1(te)大小，确定[ts,te]时段内换道车辆整体上的减速度趋势。
步骤S3、确定换道车辆是否已驶离当前车道
获取t时刻跟驰后车与换道驶离车辆的横向位置，计算在t时刻换道前车与跟驰后车的横向偏移距离ΔWn,n+1。比较ΔWn,n+1与ΔWmax，如果ΔWn,n+1>ΔWmax，表明换道前车已经换道驶离至目标车道，此时跟驰后车直接以次前车为跟驰目标；否则，跟驰后车在间距增益因子的作用下，受换道前车的影响来调整跟驰状态。
步骤S4、基于遗传算法的建模基本参数标定
公式(4)中的优化速度函数V(Δx)采用Helbing提出的形式：V(Δx)＝V1+V2tanh[C1(Δx-lc)-C2]。利用NGSIM数据集中的无换道车辆轨迹数据，采用遗传算法对该优化速度函数形式中的速度参数V1、V2，常数C1、C2，车辆长度lc及建模中的驾驶员反应系数α和敏感系数κ进行参数标定。遗传算法主要迭代参数设置为：种群规模20，交叉概率0.9，变异概率0.1，迭代次数1000。选用均方根误差RMSE为拟合优度函数，经过种群初始化、交叉、选择、变异，得到表2所示的参数标定结果：
表2建模基本参数标定结果表
Figure BDA0001358709860000081
步骤S5、驾驶员竞争系数识别
在现有文献中，确定了跟车时距、最小跟车时距、换道时距、超速频次、方向盘转角5个指标组成的驾驶员风格评价体系，将驾驶人分为冒进、比较冒进、比较谨慎及谨慎四类。由于本发明讨论车辆的跟驰行为建模方法，因此，不考虑车辆换道时距及方向盘转角；且NGSIM数据集中车流密度较大，经统计，本发明所选NGSIM数据中车辆平均行驶速度25km/h，超速行为较少，故采用跟车时距及最小跟车时距相结合的方法来反映驾驶员在驾驶过程中的激进系数。文献中给出的隶属度函数分别为：
Figure BDA0001358709860000082
其中：A1(u)、A2(v)分别为跟驰时距和最小跟车时距的隶属度函数；
u为车辆跟车时距小于1秒占该车所有跟车时距的比例；
v为最小跟车时距。
采用r＝ψA1+ζA2来计算驾驶员激进系数，其中取ψ＝0.6，ζ＝0.4。536组换道行为数据中目标车道后车驾驶员的激进系数分布直方图见图4。
步骤S6、输出下一时刻当前车道后车的跟驰速度
(1)以NGSIM换道轨迹数据中当前时刻的运动状态为输入，依据步骤S2得到换道驶离车辆在整个换道过程的加速度趋势，依据步骤S3得到跟驰目标，使用步骤S4、S5得到的建模参数，对应选用公式(3)-(4)输出采用本发明建模方法得到不同换道加速度类型下后车的速度；
(2)为了方便说明本发明相对经典跟驰行为建模方法的优越性，在与(1)相同的输入条件及参数下，输出采用FVD建模方法得到的后车跟驰速度。
不同类型换道加速度下当前车道后车在换道驶离过程中的速度变化见图5-7。从图5-7中可以看出，本发明建模方法得到的速度值与FVD建模方法得到的速度值相比，在不同的换道加速度时，均更为接近速度真实值，可见本发明提出的考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法是有效的。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种考虑前车换道驶离时后车的跟驰加速度确定方法，其特征在于：包括：
步骤S1、获取当前车道l上编号为n的车辆
Figure FDA0002359903890000011
与当前车道前车
Figure FDA0002359903890000012
的横向偏移距离ΔWn,n+1，其中n为车辆编号，l为车道编号；
步骤S2、在经典跟驰行为模型FVD模型基础上，引入前车换道时产生的间距增益因子G(ΔWn,n+1)，得到前车换道驶离时后车的跟驰加速度为：
Figure FDA0002359903890000013
ΔWn,n+1为换道车辆
Figure FDA0002359903890000014
在当前车道最大的横向偏移距离；ρ越大为驾驶员的竞争系数；
当ΔWn,n+1＝0时，即车辆还未开始实施换道，此时，
Figure FDA0002359903890000015
的前方行驶空间无放大作用，G(ΔWn,n+1)＝0；
当ΔWn,n+1＝ΔWmax时，即车辆即将离开当前车道，此时，
Figure FDA0002359903890000016
的前方行驶空间最大，G(ΔWn,n+1)＝1；
Figure FDA0002359903890000017
Δxn,n+1、Δvn,n+1分别为后车
Figure FDA0002359903890000018
与换道前车
Figure FDA0002359903890000019
的纵向间距和速度差；Δxn,n+2、Δvn,n+2分别为后车
Figure FDA00023599038900000110
与次前车
Figure FDA00023599038900000111
的纵向间距和速度差；
展开式(2)，得到考虑间距增益的跟驰动力学表达式：
Figure FDA00023599038900000112
α、κ为常数，分别为后车驾驶员的反应系数和对速度差的敏感系数；vn为后车
Figure FDA00023599038900000113
速度；VLP(Δxn,n+1,ΔWn,n+1)和VLP(Δxn,n+2)均为优化速度函数，其计算方式为：
Figure FDA00023599038900000114
VLP(Δxn,n+2)＝V(Δxn,n+2)
2.一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，其特征在于：包括
S1获取车辆换道驶离当前车道过程中该换道车辆、换道车辆后车、换道车辆前车的换道轨迹数据；
S2判断换道车辆换道过程中的加速度状态变化；
S3判断换道车辆是否已驶主当前车道，则以当前车道次前车为跟踪目标，若否则以当前车道前车、换道驶离车辆为跟驰目标；
S4基于遗传算法的建模基本参数标定；
S5驾驶员竞争系数识别；
S6输出当前车辆下一时刻的跟驰加速度；
所述输出下一时刻当前车道后车的跟驰速度，具体为：
以NGSIM换道轨迹数据中当前时刻的运动状态为输入，依据步骤S2得到换道驶离车辆在整个换道过程的加速度趋势，依据步骤S3得到跟驰目标，使用步骤S4、S5得到的建模参数，利用以下公式输出采用FVD建模方法得到的后车跟驰速度；
Figure FDA0002359903890000021
Δxn,n+1、Δvn,n+1分别为后车
Figure FDA0002359903890000022
与换道前车
Figure FDA0002359903890000023
的纵向间距和速度差；Δxn,n+2、Δvn,n+2分别为后车
Figure FDA0002359903890000024
与次前车
Figure FDA0002359903890000025
的纵向间距和速度差，ΔWn,n+1为横向偏移距离，ΔWmax为最大横向偏移距离，n为车辆编号，l为车道编号；VLP(Δxn,n+2)和VLP(Δxn,n+1,ΔWn,n+1)均为优化速度函数，α、κ为常数，分别为后车驾驶员的反应系数和对速度差的敏感系数，vn(t)表示后车
Figure FDA0002359903890000026
的速度；
Figure FDA0002359903890000027
VLP(Δxn,n+2)＝V(Δxn,n+2)
其中，ρ为驾驶员的竞争系数，G(ΔWn,n+1)为间距增益因子，VLP为优化速度，V为后车行驶速度。
3.根据权利要求2所述的一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，其特征在于：所述获取车辆换道驶离当前车道过程中该换道车辆、换道车辆后车、换道车辆前车的换道轨迹数据包括：
S11识别换道行为；
S12提取换道时间；
S13提取换道车辆及前车、后车数据。
4.根据权利要求2所述的一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，其特征在于：所述判断换道车辆换道过程中的加速度状态变化具体为：
分别获取换道开始时间ts、换道结束时间te时刻，换道驶离车辆的纵向速度vn+1(ts)和vn+1(te)，比较vn+1(ts)和vn+1(te)大小，确定[ts,te]时段内换道车辆整体上的减速度趋势。
5.根据权利要求2所述的一种考虑前车换道驶离过程的跟驰行为建模方法，其特征在于：在所述基于遗传算法的建模基本参数标定步骤中，利用NGSIM数据集中的无换道车辆轨迹数据，采用遗传算法对优化速度函数V(Δx)＝V1+V2tanh[C1(Δx-lc)-C2]中的速度参数V1、V2，常数C1、C2，车辆长度lc及驾驶员反应系数α和敏感系数κ进行参数标定。
6.根据权利要求2所述的一种考虑前车换道驶离过程的 跟驰行为建模方法，其特征在于：在所述驾驶员竞争系数识别步骤中，采用跟车时距及最小跟车时距相结合的方法来反映驾驶员在驾驶过程中的激进系数，其中跟驰时距A1(u)和最小跟驰时距A2(v)的隶属度函数分别为：
Figure FDA0002359903890000031
Figure FDA0002359903890000032
u为车辆跟车时距小于1秒占该车所有跟车时距的比例；v为最小跟车时距。
7.根据权利要求6所述的一种考虑前车换道驶离过程的 跟驰行为建模方法，其特征在于：采用r＝ψA1(u)+ζA2(v)来计算驾驶员的激进系数；
ψ和ζ分别代表A1和A2的系数。
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