CN110853377B

CN110853377B - 基于车头时距的公路车辆换道模型标定与决策方法及装置

Info

Publication number: CN110853377B
Application number: CN201911119091.XA
Authority: CN
Inventors: 王昊; 陈�全
Original assignee: Southeast University
Current assignee: Southeast University
Priority date: 2019-11-15
Filing date: 2019-11-15
Publication date: 2021-08-10
Anticipated expiration: 2039-11-15
Also published as: CN110853377A

Abstract

本发明公开了一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定与决策方法及装置，本发明中车辆换道模型标定包括：获取车辆和道路实测数据，包括车辆所在车道有无相邻车道，车辆与同车道、相邻车道前后方车辆的距离以及相关车辆的速度；确定车辆换道方向，根据车头时距确定有无换道动机以及目标车道；构建基于车头时距的logistic车辆换道模型；提取目标车辆成功换道和拒绝换道的条件数据标定车辆换道模型。本发明复杂度低、适用性强、数据需求量少、计算效率高、仿真效果好，能通过少量车辆和道路实测数据，得出可靠的车辆换道模型用于车辆换道行为仿真，进而可用于研究车辆换道行为、预测车流状态，为缓解交通拥堵、减少交通隐患、降低资源浪费提供帮助。

Description

基于车头时距的公路车辆换道模型标定与决策方法及装置

技术领域

本发明涉及一种基于车头时距的公路车辆换道决策技术，属于交通流技术领域。本发明通过构建基于车头时距的logistic车辆换道模型，实现公路车辆换道决策仿真。

背景技术

车辆换道行为是交通流领域的重要研究内容，是分析驾驶行为、预测车流状态、缓解交通拥堵、减少交通隐患的重要基础。为了避免城市道路中繁多的控制措施对车辆行为的影响，一般将公路车辆作为研究对象。受限于实地实验与观测的成本和条件，实测少量车辆和道路数据以构建和标定换道模型，进而通过仿真研究车辆换道行为已成为该领域目前的主要研究手段。这一研究方式的效果主要取决于换道模型的性质。传统的换道模型大多结构复杂、求解困难，需要大量的数据用于模型标定，难以满足目前的研究需要。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术的不足，本发明目的是提供一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定与决策方法及装置，能通过少量实测数据标定出可靠的车辆换道模型，用于车辆换道行为仿真研究或辅助驾驶决策。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，包括以下步骤：

(1)获取车辆和道路实测数据，包括目标车辆所在车道有无相邻车道，目标车辆速度，同车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离，左侧相邻车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离，右侧相邻车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离；

(2)确定车辆换道方向，用目标车辆与当前车道、左侧车道或右侧车道最近的前方车辆或障碍物的距离除以目标车辆车速得到相应车头时距，其中最大的车头时距对应车道为目标车道；若目标车道为左侧或右侧车道，表明目标车辆有向左侧或右侧换道动机，否则无换道动机；用目标车道后方车辆或障碍物与目标车辆的距离除以后方车辆或障碍物的速度，作为目标车道后方车头时距；

(3)构建基于车头时距的logistic车辆换道模型，所述模型的变量包括当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距，待标定的参数包括各车头时距变量的系数和常系数；

(4)从获取的车辆和道路实测数据中提取目标车辆成功换道和拒绝换道的条件数据，标定车辆换道模型。

在优选实施方式中，所述步骤(1)中车辆和道路实测数据获取方法为：通过视频观测和图像识别提取车辆轨迹和车道信息，进而计算出上述的速度及距离数据。

在优选实施方式中，所述步骤(2)中确定车辆换道方向时，如果作为除数的目标车辆速度、目标车道后方车辆或障碍物速度低于设定的车辆缓行速度，则用设定的车辆缓行速度代替实际速度进行计算。

在优选实施方式中，所述步骤(3)中构建的车辆换道模型的形式为：

其中q为车辆换道概率，t_c为当前车道前方车头时距，t_p为目标车道前方车头时距，t_f为目标车道后方车头时距，k₀、k_c、k_p、k_f为待标定的参数。

在优选实施方式中，所述步骤(4)中使用极大似然估计法标定车辆换道模型。

在优选实施方式中，所述步骤(4)中提取的目标车辆成功换道数据是：车辆发生了换道，车头中点恰好越过车道线之前1秒所对应的当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距数据。

在优选实施方式中，所述提取的目标车辆拒绝换道数据是：计算车辆没有发生换道过程中不同时刻目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距值中的较小值，找出所有所述较小值的最大值，对应时刻的当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距数据。

一种基于车头时距的公路车辆换道决策方法，包括如下步骤：

(1)获取待决策目标车辆及所在道路的实测数据或仿真数据，包括目标车辆所在车道有无相邻车道，目标车辆速度，同车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离，左侧相邻车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离，右侧相邻车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离；

(2)确定待决策目标车辆换道方向，用目标车辆与当前车道、左侧车道或右侧车道最近的前方车辆或障碍物的距离除以目标车辆车速得到相应车头时距，其中最大的车头时距对应车道为目标车道；若目标车道为左侧或右侧车道，表明目标车辆有向左侧或右侧换道动机，否则无换道动机，结束；若有换道动机用目标车道后方车辆或障碍物与目标车辆的距离除以后方车辆或障碍物的速度，作为目标车道后方车头时距；

(3)将当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距带入根据所述的基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法标定的模型，计算待决策目标车辆的换道概率，进行换道决策。

在优选实施方式中，车辆换道概率的计算公式为：

如果q＞0.5，则车辆换道；否则不换道。

一种计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，或者所述的基于车头时距的公路车辆换道决策方法。

有益效果：本发明通过少量车辆和道路实测数据标定，得出较为准确的车辆换道模型用于车辆换道行为仿真，进而可用于研究车辆换道行为、预测车流状态，为缓解交通拥堵、减少交通隐患、降低资源浪费提供帮助。与现有技术相比，本发明所用换道模型复杂度低，标定所需数据少，仿真效果好，极大地方便了车辆换道决策仿真研究及应用。

附图说明

图1为本发明实施例的车辆换道模型标定方法流程图；

图2为路段车辆和道路实测数据说明图；

图3为入口匝道区车辆和道路实测数据说明图；

图4为出口匝道区车辆和道路实测数据说明图；

图5为交织区车辆和道路实测数据说明图；

图6为车辆轨迹和成功、拒绝换道数据提取位置示意图；

图7为本发明实施例的车辆换道决策方法流程图。

具体实施方式

现结合附图和具体实施例对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，本发明实施例公开的一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，主要包括获取车辆和道路实测数据，确定车辆换道方向，构建车辆换道模型，标定车辆换道模型等步骤。具体实施步骤如下：

1)获取车辆和道路实测数据：

定义需要研究的道路区域为观测区域，当前正在关注的某一车辆为目标车辆，目标车辆换道前的车道为当前车道，准备换道至的车道为目标车道。所述车辆和道路实测数据包括：目标车辆所在车道有无相邻车道，目标车辆速度，同车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离，左侧相邻车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离，右侧相邻车道前方、后方最近的车辆或障碍物速度及距离。其中，所述速度和距离数据应当包括目标车辆经过观测区域全过程的数据。可采用视频观测设备拍摄道路交通场景，并通过图像识别提取车辆轨迹和车道信息，进而计算出上述数据。

实施例1：如果观测区域为普通路段，如图2所示，车辆向右行驶，车0为目标车辆。车4、车3分别为当前车道前车、后车；车2、车1分别为左侧车道前车、后车；车6、车5 为右侧车道前车、后车。则所述实测数据包括目标车辆速度v₀，周边车辆速度v_i(i＝1，2，3， 4，5，6)，目标车辆与周边车辆的车头间距s_i(i＝1，2，3，4，5，6)。

实施例2：如果观测区域为入口匝道区，如图3所示，车0为目标车辆。当前车道前方无车辆，将入口匝道终点(车辆必须在该位置前完成换道)作为前方静止障碍物，记为点4；当前车道后方无车辆，将入口匝道起点(车辆在该位置之后才能换道)作为后方静止障碍物，记为点3；车2、车1分别为左侧车道前车、后车；无右侧车道。则所述实测数据包括目标车辆速度v₀，周边车辆或障碍物速度v_i(i＝1，2，3，4)，目标车辆与周边车辆或障碍物的车头间距s_i(i＝1，2，3，4)。

实施例3：如果观测区域为出口匝道区，如图4所示，车0为目标车辆。车4、车3分别为当前车道前车、后车；车2、车1分别为左侧车道前车、后车；右侧车道前方无车，将出口匝道终点作为前方静止障碍物，记为点4；右侧车道后方无车，将出口匝道起点作为后方静止障碍物，记为点3。则所述实测数据包括目标车辆速度v₀，周边车辆或障碍物速度v_i(i ＝1，2，3，4，5，6)，目标车辆与周边车辆或障碍物的车头间距s_i(i＝1，2，3，4，5，6)。

实施例4：如果观测区域为交织区，如图5所示，车0为目标车辆。车4、车3分别为当前车道前车、后车；车2、车1分别为左侧车道前车、后车；右侧车道前方无车，将交织匝道终点作为前方静止障碍物，记为点4；右侧车道后方无车，将交织匝道起点作为后方静止障碍物，记为点3。则所述实测数据包括目标车辆速度v₀，周边车辆或障碍物速度v_i(i＝1， 2，3，4，5，6)，目标车辆与周边车辆或障碍物的车头间距s_i(i＝1，2，3，4，5，6)。

2)确定车辆换道方向：

如果为强制换道(车辆为遵循计划行驶路径而换道，例如上下匝道)，可直接根据目标车辆计划路径确定换道方向。如果为自由换道(车辆为更自由地行驶而换道，例如换道超车)。用目标车辆与前方车辆或障碍物的距离除以目标车辆速度，得到当前车道前方车头时距t_c；用目标车辆与左侧车道前方车辆或障碍物的距离除以目标车辆速度，得到左侧车道前方车头时距t_l；用目标车辆与右侧车道前方车辆或障碍物的距离除以目标车辆速度，得到右侧车道前方车头时距t_r。为了避免除数接近0时出现较大偏差，如果目标车辆速度低于车辆缓行速度v_a＝1m/s，则用v_a代替目标车辆速度进行上述计算。

如果t_l≥t_r且t_l＞t_c，则车辆有向左换道动机，左侧车道为目标车道；如果t_r＞t_l且t_r＞t_c，则车辆有向右换道动机，右侧车道为目标车道；否则车辆无换道动机，保持当前车道行驶。确定目标车道后，将目标车道前方车头时距设为t_p，用目标车道后方车辆或障碍物与目标车辆的距离除以后方车辆或障碍物速度，得到目标车道后方车头时距t_f。如果后方车辆或障碍物速度(静止障碍物速度视为0)低于车辆缓行速度v_a＝1m/s，则用v_a代替其速度进行t_f的计算。

3)构建车辆换道模型：

如果步骤2)中确定车辆有换道动机，则构建车辆换道模型：

其中q为车辆换道概率，t_c为目标车辆与当前车道前方车头时距，t_p为目标车辆与目标车道前车的车头时距，t_f为目标车辆与目标车道后车的车头时距，k₀、k_c、k_p、k_f为参数。q取值在0-1之间，t_c、t_p、t_f为正数。

4)标定车辆换道模型：

采用极大似然估计法标定车辆换道模型。标定所需的数据包括车辆成功换道数据与车辆拒绝换道数据。其中，车辆成功换道数据指车辆实际发生了换道所对应的数据。经过观测，车辆一般需要约2秒时间完成换道过程。认为换道车辆车头中点恰好越过车道线时，车辆换道过程完成一半。故可以认为车辆车头中点恰好越过车道线时刻前1秒为车辆决定换道时刻，该时刻对应的t_c、t_p、t_f值共同组成一条标定数据。

一辆车在通过观测区域的过程中可能发生若干次换道，对应于相同数量的换道过程。在决定换道之前，车辆由于没有合适的换道机会，一直拒绝换道。考虑临界情况，车辆拒绝了决定换道之前最佳换道条件。该最佳换道条件应当为目标车辆与目标车道前、后车时距均较大，故可以计算拒绝换道过程中所有时刻的t_p与t_f的较小值t_m，即t_m＝min(t_p,t_f)，选择某一拒绝换道过程中所有t_m中最大值对应的时刻作为车辆换道的拒绝时刻，该时刻对应的t_c、t_p、 t_f值共同组成一条标定数据。

如图6所示，图中实线为车辆车头中点轨迹，车辆从1位置进入观测区域，从11位置离开观测区域，其总共换道2次。第1次换道车头中点于4位置跨越车道线，向前后各推算1秒，得到第1次换道开始位置为3，结束位置为5。第2次换道车头中点于8位置跨越车道线，同理推算可得第2次换道开始于7位置，结束于9位置。在位置1至位置3之间，车辆拒绝换道，其中2位置的t_m最大，该位置为车辆拒绝换道位置。同理得到车辆拒绝换道位置6、 10。则该车辆用于标定的数据共有5条，如下表所示，其中下标的数字对应于车辆位置编号。

表1换道模型标定数据示例表

位置编号	t<sub>c</sub>值	t<sub>p</sub>值	t<sub>f</sub>值
				2	t<sub>c2</sub>	t<sub>p2</sub>	t<sub>f2</sub>
3	t<sub>c3</sub>	t<sub>p3</sub>	t<sub>f3</sub>
				6	t<sub>c6</sub>	t<sub>p6</sub>	t<sub>f6</sub>
7	t<sub>c7</sub>	t<sub>p7</sub>	t<sub>f7</sub>
				10	t<sub>c10</sub>	t<sub>p10</sub>	t<sub>f10</sub>

使用相同方法提取其他车辆数据用于标定，标定时无需区分数据是否来源于同一辆车。采用极大似然估计法标定模型，考虑到实际计算的方便快捷，可使用统计软件(如Matlab、 SAS、SPSS等)求解。使用的统计软件本身不影响本发明效果。通过标定可确定k₀、k_c、k_p、 k_f的值，代入车辆换道模型。

如图7所示，本发明实施例公开的一种基于车头时距的公路车辆换道决策方法，主要包括获取待决策目标车辆和道路实测或仿真数据，确定车辆换道方向，基于换道模型进行车辆换道决策。其中数据的获取与换道方向的确定与前述标定方法一致，在仿真环境中直接设定。基于换道模型进行车辆换道决策具体实施方法：获取待决策目标车辆的相关数据，并判断车辆换道方向后，根据标定后的车辆换道模型计算换道概率q。车辆换道模型通过数学变换可得到q的计算公式：

如果q＞0.5，则车辆换道；否则不换道。

基于相同的发明构思，本发明实施例公开的一种计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现上述的基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，或者基于车头时距的公路车辆换道决策方法。

Claims

1.一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，其特征是，包括以下步骤：

(3)构建基于车头时距的logistic车辆换道模型，所述模型的变量包括当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距，待标定的参数包括各车头时距变量的系数和常系数；构建的车辆换道模型的形式为：

其中q为车辆换道概率，t_c为当前车道前方车头时距，t_p为目标车道前方车头时距，t_f为目标车道后方车头时距，k₀、k_c、k_p、k_f为待标定的参数；

(4)从获取的车辆和道路实测数据中提取目标车辆成功换道和拒绝换道的条件数据，标定车辆换道模型；提取的目标车辆成功换道数据是：车辆发生了换道，车头中点恰好越过车道线之前1秒所对应的当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距数据；提取的目标车辆拒绝换道数据是：计算车辆没有发生换道过程中不同时刻目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距值中的较小值，找出所有所述较小值的最大值，对应时刻的当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距数据。

2.根据权利要求1所述一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，其特征是，所述步骤(1)中车辆和道路实测数据获取方法为：通过视频观测和图像识别提取车辆轨迹和车道信息，进而计算出上述的速度及距离数据。

3.根据权利要求1所述一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，其特征是，所述步骤(2)中确定车辆换道方向时，如果作为除数的目标车辆速度、目标车道后方车辆或障碍物速度低于设定的车辆缓行速度，则用设定的车辆缓行速度代替实际速度进行计算。

4.根据权利要求1所述一种基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，其特征是，所述步骤(4)中使用极大似然估计法标定车辆换道模型。

5.一种基于车头时距的公路车辆换道决策方法，其特征是，包括如下步骤：

(3)将当前车道前方车头时距、目标车道前方车头时距和目标车道后方车头时距带入根据权利要求1-4任一项所述的基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法标定的模型，计算待决策目标车辆的换道概率，进行换道决策。

6.根据权利要求5所述一种基于车头时距的公路车辆换道决策方法，其特征是，车辆换道概率的计算公式为：

如果q＞0.5，则车辆换道；否则不换道；其中q为车辆换道概率，t_c为当前车道前方车头时距，t_p为目标车道前方车头时距，t_f为目标车道后方车头时距，k₀、k_c、k_p、k_f为车辆换道模型中标定的参数。

7.一种计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-4任一项所述的基于车头时距的公路车辆换道模型标定方法，或者实现根据权利要求5或6所述的基于车头时距的公路车辆换道决策方法。