一、城市道路交叉口车辆微观行驶模型（论文文献综述）
王晖年[1]（2021）在《基于网联的信号交叉口下自动驾驶车辆生态驾驶车速控制策略》文中研究表明随着我国经济的飞速发展,汽车工业取得巨大进步,汽车产销量连续蝉联世界第一。汽车为人们带来极大便利的同时,产生的燃油消耗、污染物排放、交通拥堵等问题越来越突出,得到社会普遍关注。城市交叉口的信号灯是使车辆和行人有序通过路口的交通设备,对交通安全起重要作用,但同时也会对交通流产生影响,使车辆经常在信号口区域做出加速、减速、停车怠速等高油耗、高排放行为。随着通信技术的发展,车路及车车间的信息交互成为可能,车辆根据采集的信息采取适当的驾驶策略可以有效减少降低能耗排放、优化交通效率。本文在分析现有国内外生态驾驶速度控制策略基础上,介绍了信号交叉口速度引导问题,分析了车联网平台的系统构建、关键技术和典型运用,自动驾驶的发展阶段、关键技术及存在的问题,提出生态驾驶控制系统架构,对本文控制策略运行环境做出基本假设,分析介绍了VISSIM交通仿真平台和MOVES排放模型。其次分析了信号交叉口生态驾驶车速控制策略原理,建立以车联网通信系统获取路网中车辆及信号灯相位配时信息,进行车辆通过信号交叉口的控制场景划分,得出使车辆不停车通过交叉口的速度轨迹控制策略。分析介绍了VT-Micro微观模型,运用VT-Micro模型对生态驾驶车辆通过交叉口的目标车速与油耗排放进行关联。以油耗、排放、交通效率为优化目标,以车辆不停车通过交叉口为约束,运用模拟退火算法进行目标车速优化。构建生态驾驶策略在信号交叉口的交通运行及能耗排放估算仿真平台,进行基于模拟退火算法优化的生态驾驶速度控制策略的仿真验证。在分析多目标遗传算法的基础上,构建多目标遗传算法优化的信号交叉口生态驾驶速度控制策略并进行仿真分析,仿真结果表明采用多目标遗传算法优化的控制策略在交通效率和能耗排放指标上均优于采用模拟退火算法优化的控制策略,且控制路段长度及初始速度对策略实施效果具有较大影响。分析交通流中其他车辆对受控车辆产生的影响,提出基于交通流状态信息的车辆控制场景划分及目标车速优化方法,建立了基于交通流优化的控制策略。对不同生态驾驶速度控制策略、控制策略渗透率及道路饱和度场景运行仿真分析。结果表明考虑交通流的控制策略在各场景下均有良好效果,未考虑交通流的控制策略仅在部分场景能获得收益;且算法渗透率越高生态驾驶策略实施效果越好。最后基于不同生态驾驶速度控制策略下车辆通过信号交叉口的速度轨迹在底盘测功机上完成台架试验。实验结果表明,本文提出的生态驾驶速度控制策略具有较好节能减排效果。本文构建的信号交叉口生态驾驶速度控制策略在未来有人驾驶和自动驾驶混行场景中可以有效降低能耗排放,提升交通效率。
王永东[2]（2021）在《事故车辆影响下的城市交叉口交通流演化研究》文中研究说明事故车辆影响下的城市交叉口交通流演化研究具有重要的理论意义和实际价值,现有研究讨论了交通事故下基本路段交通流演化。实际中,交通事故也经常发生在城市交叉口上。因此,本文研究事故车辆影响下的城市交叉口交通流演化,首先从微观角度构建事故车辆位于城市道路T字型交叉口附近时和十字型交叉口附近时的区域交通流模型,然后进行仿真,最后分析事故车辆影响下的城市交叉口交通流演化过程,为事故车辆处理和缓解城市交叉口交通拥堵提供决策依据。论文具体成果如下。事故车辆影响下的城市T字型交叉口交通流演化。针对事故车辆影响下的城市T字型交叉口,对事故车辆影响下的城市T字型交叉口交通流特征进行分析,构建事故车辆影响下的城市T字型交叉口交通流模型,分析了不同进车率和事故持续时间情形下城市T字型交叉口各个上游道路及交叉口交通流演化规律。发现T字型交叉口上游各车道和T字型交叉口所受影响持续时间随着事故持续时间的增加而增加;T字型交叉口车流量和车流平均密度所受影响随进车率增加而增加,而各车道中,由下至上车道受到的影响最大,由左至右车道交叉口左半部分次之,由右至左车道交叉口右半部分受到的影响最小。事故车辆影响下的城市十字型交叉口交通流演化。针对事故车辆影响下的城市十字型交叉口,对事故车辆影响下的城市十字型交叉口交通流特征进行分析,构建事故车辆影响下的城市十字型交叉口交通流模型,分析了不同事故持续时间、不同进车率、不同的车辆转向率及不同信号灯持续时长情形下城市十字型交叉口交通流演化规律。发现随着道路中左转或右转车辆比例的增加,城市十字型交叉口交通流所受影响减小;随着进车率增加,对十字形交叉口造成影响,但影响程度基本不变;随着事故持续时间增加,对十字形交叉口影响时间增加,但影响程度一样;而随着信号灯持续时长的变化事故车辆对十字型交叉口的影响基本不变。本文研究成果不仅揭示了事故车辆影响下的城市道路交叉交通流演化过程,而且为处理城市交叉口道路突发交通事故诱发的交通拥堵等状况,提出了应对策略和管理意见。
肖玉笛[3]（2021）在《中小城市交叉口自行车扰动下的交通控制策略研究》文中认为中小城市的发展虽然迅速,但许多交通设施由于前期缺乏合理规划的原因,并没有跟上交通量剧增的步伐,其道路面临空间布局缺陷、道路渠化问题、道路基础设施不完善、交通管理人才匮乏、资金预算紧张等问题,导致中小城市在改善交通问题上比大城市和新建城市改造更加复杂。与此同时,中小城市道路交通构成复杂,车型繁多,不同车型构成比例也与大城市不同,自行车干扰机动车问题更加明显。单纯的对中小城市增加新建道路数量不足以从源头上解决问题,必须对其深入剖析,制定一个科学合理的交通控制策略。本论文以中小城市交叉口道路上的机动车与自行车为研究对象,通过对曲靖市各路口进行实际考察与交通调查,获取了交叉口机动车与自行车的相关数据以及该城市的交通渠化现状。通过研究国内外相关文献,总结了国内外关于中小城市交叉口机动车与自行车的交通特性分析与交通冲突分析,并提出了相应的交通控制策略。论文先从中小城市机动车流与自行车流的交通流特性出发,对其基本车辆特征、车速恃性等进行分析;其次,在明确两种交通流特性的基础上,定性分析了交叉口两种车辆类型的交通冲突问题,以此作为研究相应交通控制策略的基础;最后,通过时间分离和空间分离两种方式对中小城市交叉口机动车与自行车的冲突问题加以改善。在渠化优化方面,对机动车道和自行车道渠化设计,设计了相关渠化设计的具体流程。在信号控制研究方面,本文通过设计一个多目标优化问题来解决信号交叉口的配时优化问题,通过选取了几个控制指标,包括机动车延误、停车次数、通行能力以及汽车尾气排放四个目标,通过分析各项指标与流量比的正比与反比关系,设置与各车道组流量比相关的指标系数,把饱和度和周期总时长作为一些约束条件,构建出一个有关信号配时多目标优化模型,并且通过遗传算法对其求得最优解,得出最佳信号配时方案。本文能有效针对中小城市机动车与自行车的冲突问题研究了相应的交通控制策略,为日后的中小城市开展交通治理各个环节的工作提供了解决思路。
卢璐[4]（2021）在《混合交通环境下城市平面交叉口交通控制优化研究》文中研究说明城市平面交叉口是城市交通网络中的重要节点,是道路网络系统中的重要组成部分。目前,城市交通的“可持续发展”和“倡导低碳交通”成为全国城市发展的主要战略,越来越多的城市开始提倡绿色交通,鼓励非机动车交通出行。由此导致道路交叉口交通方式的比例发生了变化,对交叉口的交通控制方案也提出了新的要求。因此,科学合理地研究混合交通环境下城市道路平面交叉口的交通控制优化方案有着重要意义。首先,论文通过对混合交通的交通特性进行分析,得出了造成混合交通环境下平面交叉口交通冲突的主要原因,从交叉口交通组织优化的角度出发,分析了交通参与者的基本特性和时空分布特性,提出了以改善交通出行者安全与时间效益为目标的交叉口渠化优化与信号控制优化方案。其次,本文考虑路权分配的时空特性,提出了以改善交通出行者安全与时间效益为目标的交叉口渠化优化与信号控制优化方案。从行人与非机动车的安全角度出发,重点讨论了以机动车、非机动车和行人为对象的平面信号交叉口渠化与相位设计方法,提出了改善交叉口渠化优化措施。同时,建立了综合考虑机动车、行人和非机动车的共同利益,以出行者延误时间和机动车停车率最小,交叉口通行能力最大作为目标,以周期时长和有效绿灯时间作为决策变量的道路交叉口信号控制多目标优化模型,并基于非劣分层多目标遗传算法对模型进行求解。最后,以某交叉口为例,在交通调查分析的基础上,提出了其渠化优化和相位设计方案;确定了平面交叉口的性能指标,即机动车延误、非机动车与行人延误、机动车停车率与交叉口通行能力;采用本文建立的多目标模型和改进Webster法,分别计算分析了平面交叉口的性能指标,并运用VISSIM仿真验证了多目标优化模型的可行性,在此基础上,确定了该交叉口的优化方案。结果表明,采用本文建立的多目标优化模型计算所得平面交叉口的性能指标均优于改进Webster法的计算结果;所确定的多目标优化配时方案使高峰时段的交叉口通行能力提高了4.45%,使平峰时段的机动车平均延误时间减少了7.69%,从而改善了该交叉口的通行能力和服务水平。
王威[5]（2021）在《交通仿真中的车辆安全换道模型研究与应用》文中提出当前,微观交通仿真存在一些较为普遍的问题。一是当前的微观交通仿真系统中采用的车辆换道模型仍较为简单,无法体现出城市交通流的主要特征;二是当前的仿真系统采用的车辆换道模型缺少对安全驾驶行为的考虑,仿真过程中易发生车辆碰撞的现象;三是当前的仿真系统采用的车辆换道模型未明显区分临近交叉口的路段与普通的路段之间的换道规则,导致仿真的真实性较为缺乏。故本论文以车辆换道模型为核心,对混合交通流下的车辆安全换道模型进行了研究,并应用于自主研发的城市微观交通仿真系统之上。论文的主要工作如下:（1）本文提出了一种混合交通流在通用车道场景下的车辆安全换道模型。该模型针对当前微观交通仿真系统中车辆换道模型简单,无法体现交通流特性,以及车辆换道模型缺乏对安全性的关注等问题,采用基于元胞自动机模型的改进算法,考虑车辆类型、内外道通行能力、驾驶员类型、安全性等因素,实现了仿真车辆能够安全、准确换道的效果。并且通过仿真实验,证明了该模型能够体现出道路交通流的主要特征;将改进前后的模型分别实验并与NGSIM数据集中的真实数据进行对比,结果显示采用改进后的模型的仿真交通流与实际交通流的流量误差为4.28%,换道次数误差为3.31%,相较于改进前的模型,准确性（有效性）明显提高。（2）本文提出了一种临近交叉口路段场景下的车辆安全换道模型。针对当前仿真系统中车辆换道模型没有明显区分普通路段和临近交叉口路段之间的换道规则,导致仿真的准确性较差的问题,采用基于元胞自动机的改进算法,考虑车辆坐标、车道设置等因素,实现了仿真车辆在临近交叉口路段安全、准确换道的效果。并且通过仿真实验,证明该模型能够体现出临近交叉口路段的车流特征,并利用Sumo进行同场景下的对比实验,得到换道次数误差为5.4%,相较于改进前的模型,准确性（有效性）有所提高。（3）本文设计并实现了一套城市微观交通仿真原型系统。该系统采用分层设计,自底向上为交通仿真引擎、交通仿真业务系统平台、交通仿真前端。交通仿真引擎作为系统的核心层次,采用了本文所提出的车辆换道模型,负责提供具体的交通仿真功能,除此之外,该系统还提供诸如自定义数据提交、仿真模型修改、仿真结果分析、仿真数据存储、仿真引擎模块管理、用户管理等其他功能,并通过测试证明了该系统的可用性。
杨柳[6]（2021）在《驾驶人视觉及生理特性与交叉口事故风险点关联性研究》文中研究指明城市道路交叉口处事故数量较多,以过往事故为依据的事故多发点统计了已有的事故点,但难以概括全部事故风险点。在人因导致的事故中,驾驶人因素造成的交通事故比例最高。将事故风险点与驾驶人的视觉及生理数据相关联,能够在不依赖历史数据的基础上,研究交叉口宏观事故风险点的风险等级,寻找微观事故风险点的具体位置,为实现未知高风险点预警提供理论依据,减少交通事故、人员伤亡及财产损失。论文提出城市道路交叉口风险点的定义,从宏观事故风险点与微观事故风险点两方面展开研究,调研分析提出驾驶人在驾驶过程中可能发生微观状态变化的指标。利用试验平台搭建试验场景,寻找试验人员并按照设定的试验流程采集试验数据。基于驾驶人在城市道路交叉口处的生理数据总结规律,判断生理特征与试验交叉口交通事故风险点之间的关联性。对交通事故风险点中风险等级最高的典型交叉口进行视觉特性分析,分别阐述瞳孔面积变化率、扫视特性和注视特性在交叉口附近的变化规律,通过视觉特性与微观事故风险点间的关联性研究判断该交叉口附近的微观事故风险点。研究发现,驾驶人的心率变异性、呼吸频率、肌电特征和皮电特征在通过不同交叉口时产生不同程度的变化,该变化为驾驶人预判和感知交通风险的自然生理反应。其中皮电值除与生理差异和驾龄等特征存在关联外,还与交叉口的几何特征和安全特性等方面有着较大的关系。以交叉口不同方向上关键车道的皮电值作为判断某交叉口风险等级的依据并给出阈值范围,判断出该试验路段中交通事故风险等级最高的交叉口,分析驾驶人生理数据与宏观风险点的关联性。以宏观事故风险较高的典型无信号T形交叉口为例,利用视觉特性与风险点处心理紧张程度的关联性进行微观事故风险点判断。驾驶人瞳孔面积变化率峰值与交叉口范围内的风险点位置和风险程度密切相关;驾驶条件越复杂,事故风险越高,平均注视时间越长;扫视幅度波峰与视线转移相关,波峰左右两边的扫视幅度较小,视觉搜索难度越高。综合分析注视行为、扫视行为和瞳孔面积变化率与风险程度和心理紧张程度的关联性,判断出该交叉口内的4个微观事故风险点。
饶文明[7]（2021）在《基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型研究》文中研究说明动态交通分配是道路交通网络建模与分析的核心内容,基于实际采集多源感知交通数据,构建适应城市道路间断交通流特性、兼顾计算效率与准确性的大规模城市路网动态交通分配模型,对于有效提升城市道路交通智能化管控的鲁棒性水平,缓解城市道路交通拥堵具有重要现实意义。基于现实城市路网交通智能感知数据,既有动态交通分配模型研究存在车流OD估计严重依赖路径选择行为假设、交通流加载及传播描述能力不足、求解效率低等诸多问题,导致以动态交通分配模型为核心的智能交通管理技术（如主动式拥堵热点疏解）难以应用于大规模城市路网。面向我国城市道路智能化交通管控需要,本文提出了基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型构建方法。研究主要包括多源数据环境下大数据驱动的动态交通需求模式（即OD模式）估计、网络交通流动态加载模型构建、动态交通分配建模与求解三个关键技术,具体的研究内容和结论总结如下。（1）针对当前城市大规模路网车流OD估计严重依赖路径选择行为假设问题,考虑卡口式电子警察采集的过车记录中存在大量轨迹数据,论文提出了一种多源数据环境下大数据驱动的动态OD模式估计方法,克服了既有方法未充分利用真实路径选择信息,OD模式估计结果难以反映现实路网交通需求分布的不足。首先,考虑到卡口式电子警察设备的空间覆盖率情况,从过车记录中提取的车辆轨迹通常是不完整的,提出了基于粒子滤波模型的轨迹重构方法。其次,基于重构的完整车辆轨迹,提出了一种以轨迹数据为主、断面交通流数据为辅的城市路网动态OD模式估计方法。在此基础上,考虑到轨迹数据空间分布异质性特点,基于空间统计学方法量化分析了轨迹数据异质性对OD模式估计的影响。最后,基于空间统计分析揭示的影响规律,提出了一种OD模式调优方法。基于提出的方法对昆山市中心城区路网的工作日早晚高峰和中午平峰的动态OD模式进行了估计。结果表明,估计的交通出行产生/吸引量能够准确反映路网交通需求的动态变化与空间分布,OD模式估计结果具有较高的精度,各时段的MAPE值均维持在20%以内;模型估计精度随着轨迹数据平均采样率的降低而减小,最小可接受采样率为60%;空间统计分析表明,出行产生/吸引变化量的局部空间自相关性几乎不随轨迹采样率而变化,受轨迹空间分布异质性影响较大的热点交通小区数量和位置分布与测试区域位置具有较强的相关性;OD模式调优方法通过精准调整与热点交通小区相关的需求估计值,即可实现了OD模式估计精度的有效提升。（2）针对既有动态网络加载模型对信号控制影响下的间断交通流描述能力不足问题,论文提出了一种基于改进元胞传输模型的城市路网交通流动态加载模型。首先,考虑传统基于路径的元胞传输模型视交叉口为节点、无法模拟信号控制对路口通行能力影响等缺陷,通过构建转向元胞流量传递方程,提出了一种适用于城市道路的改进元胞传输模型。其次,针对传统人工划分元胞的方法费时费力问题,提出了一种基于路网拓扑的元胞自动划分方法,实现了大规模路网的元胞模型快速搭建。最后,以改进的元胞传输模型为核心,研究构建了以路径流为最小加载单元、基于中观仿真的城市路网交通流动态加载模型。对长江路干线及其周边道路构成的局部路网上进行了交通流动态加载仿真测试。结果表明,在路径分配确定的前提下,提出的模型能够将给定的动态交通需求合理的加载至路网,并准确模拟交通流的动态传播演变以及交通拥堵的“形成-扩散-消散”过程;改进的元胞传输模型通过转向元胞通行能力约束近似模拟了信号控制对交叉口进口道及内部车流运行的影响,获得的转向流量仿真值较为准确;模型以进口道延误（进口道上的元胞行程时间）来替代信号控制延误,能够为DTA建模提供准确的动态路径阻抗,干线行程时间MAPE值处于10%左右。（3）针对既有动态交通分配模型在现实大规模路网应用场景中存在的求解复杂耗时问题,研究构建了一种基于空间域分解的大规模路网动态交通分配模型,设计了并行仿真求解方法,初步实现了分配准确性与计算效率的协调兼顾。首先,考虑智能化交通管控对模拟真实路网交通流状态的需求,构建了基于动态用户均衡分配准则的交通分配模型,提出了基于相继平均法的连续多时段动态交通分配仿真求解方法。其次,考虑到模型求解复杂度与经过元胞的路径数量成正比,定义了一个新的变量—元胞路径数,以路段上的元胞路径数作为路段负载。为了确保并行计算时各进程具有相近的工作负载、减少进程等待时间,提出了以负载平衡为目标、路段负载为权重的基于广度优先搜索的路网空间域分解方法;在此基础上,提出了一种基于并行计算的仿真求解方法。以早晚高峰和午间平峰共20个15分钟时间间隔的动态OD作为模型输入,对昆山市中心城区路网进行了动态交通分配测试。结果表明,本文方法具有较好的收敛性,各测试时段模型经过13～19次迭代可达到收敛,相对间隙指标（Relative Gap,RG）的最佳阈值为0.4%,在同等迭代次数下平峰时段模型更易收敛于较低的RG值。被选路径的行程时间变化范围较小,最短路径的分配流量远高于非最短路,说明路径分配结果较好的满足动态用户均衡准则;断面流量和速度的空间分布与真实交通状况较为符合,路径行程时间的仿真值与观测值保持了基本一致的变化趋势,二者误差在8分钟以内。行程时间仿真值与观测值区间下限更为接近,说明现实路网交通流分布并非处于理想动态用户均衡状态。并行仿真求解方法显着提升了模型的求解速度,进程数为14时达到最优加速比（6.78）,计算时耗缩短至10分钟以内。本文构建的DTA模型初步实现了分配精度与计算效率的兼顾,基本满足智能交通管控应用的实时性要求。
毛丽娜[8]（2021）在《智能车路协同环境下实时动态可变车道研究》文中指出在城镇化进程中,虽然城市交通基础设施建设日新月异,但城市道路资源供给仍然有限,往往跟不上交通需求的发展,交通供需矛盾突出,交通拥堵频发,严重影响了居民的生产生活,已成为制约城市健康持续发展的重大问题。在城市道路资源供给受限的情况下,进行交通资源供给侧改革,借助科学新技术和管理新手段充分挖掘现有道路交通资源的利用潜力,提高其通行能力和运行效率,是缓解当前城市交通拥堵的较好思路。城市相当部分交通拥堵背后的深层次原因主要为道路交通流向性供需失衡,即路段或交叉口不同方向流量比在不同时段表现出显着差异性,导致空间资源供需错位、交通效率急剧下降的运行状态。该状态在交叉口表现为进口不同转向车流之间的非均衡性,在路段上表现为双向车流之间的非对称性。变向交通管理是解决这一问题的重要途径,而当前可变车道的研究与应用多集中于定时段、定路段方案的组织与管理,无法主动适应交通流的实时变化,资源利用效率不高。得益于智能车路协同技术的快速发展,实时把握道路交通流向性供需失衡态势,动态调整可变车道控制策略成为可能;探索智能车路协同环境（Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System——IVICS）下实时动态可变车道的控制理论与方法,是非常具有理论和实践价值的工作。首先,本文在定义交通流向性供需失衡的基础上,结合城市路网的实际调查数据分别针对交叉口、干线和网络层面建立了流向供需失衡特征表达模型,进而揭示了道路交通流向性供需失衡的演化特性,明确了实时动态可变车道的应用场景。然后通过实际数据进行预测结果对比和验证,提出以修正后的GA-NARX神经网络模型预测交通流量,为把握交通流向性供需失衡态势提供依据。其次,参考可变车道实施的相关标准,总结了设置实时动态可变车道的条件和原则,主要从硬件设施、运行组织和信息管控支持三个方面构建了实时动态可变车道的整体方案。提出了以智能道钉灯为核心的设施系统及其布设方案;设计了可变车道运行流程并从时间、空间和智能车路协同环境三个角度构建了可变车道运行与安全控制方案;围绕车道切换数量、时机和过程提出了可变车道组织实施及车道分配方案;分析了实时动态可变车道的信息支持需求,并据以提出了IVICS下可变车道控制信息系统设置方案,为实时动态可变车道的协同控制提供了信息系统技术方案。第三,基于实时动态可变车道方案构建了面向可变车道分段开启的元胞传输模型,分析了可变车道控制过程中的交通流演化特征,揭示了可变车道转换过程中的速度和密度变化规律,为可变车道的动态控制提供支持。在分析可变车道开启时机及分配方案影响因素的基础上,通过干线路况拥堵点检测确定可变车道开启点与开启长度,以干线总体阻抗最小为目标构建干线车道分配模型。此外,总结了影响可变车道安全运行的因素,分别构建了路段和交叉口实时动态可变车道的安全控制模型和流程,为实时动态可变车道的安全运行提供了保障。第四,从对比传统环境和IVICS下交叉口的车流运行特征入手,分析了可变车道对交叉口运行状态的影响。在此基础上围绕可变导向车道与交叉口信号的协同控制进行了信号相序与信号配时设计,先以进口道时空资源利用率最大为目标初步确定进口道车道功能划分方案,然后再以通行能力和车辆延误作为评判标准最终确定可变导向车道功能。为了实现交叉口的资源利用最大化并高效衔接路段与交叉口的车流运行,分别构建了可变车道车辆汇入优化模型、车速引导模型和信号配时协同优化模型,进而提出了单交叉口可变车道动态控制流程与方法,实现了动态可变车道在单交叉口的时空资源优化配置。第五,分析了IVICS下干线车流运行特征,为干线实时动态可变车道控制提供支持;基于分段优化控制原则,以车道利用效率最优为目标确定可变车道分段长度,并提出了可变车道清空和开启控制方法,设计了可变车道清空控制流程及清空车速引导策略、干线协同运行车速引导策略,构建了干线绿波相位差协同优化模型;形成了干线实时动态可变车道协同优化控制流程。最后,选取南京市北京西路,分别构建了单交叉口、路段及干线的元胞传输仿真模型。利用提出的优化控制模型对可变车道动态开启方案及信号配时方案分别做了优化设计,对比优化前后的交通运行状态。结果显示实时动态可变车道方案中的平均车速和拥堵持续时间比可变车道未开启状态下及常规环境可变车道在固定时刻开启状态下均有明显改善;表明本文提出的模型能够有效提升路段及交叉口的通行效率,充分验证了本文提出的方案和智能优化控制方法对解决交通流向性供需失衡问题的有效性。实时动态可变车道的实施受到方案、设施、技术和运行环境等多方面因素的影响,只有多种因素协同作用才能充分发挥其功效,真正达到及时缓解交通流向性供需失衡的目的。本文围绕实时动态可变车道的实施,进行了整体方案设计、交通态势把握、信息管控系统构建、控制模型与方法探索等方面的研究,形成了一套较为完整的实时动态可变车道应用理论与方法,为智能车路协同环境下开展变向交通管理提供了思路与借鉴。
顾长龙[9]（2020）在《基于轨迹数据融合的城市路网运行状态感知》文中进行了进一步梳理城市路网交通运行状态的全面及时准确获取,是进行城市路网状态评价,分析城市路网运行效率,制定精细化交通管控措施的基础,同时也是智能交通系统的重要组成部分。以地磁线圈、微波等检测技术为代表的固定检测器,由于安装和维护费用较高,只能覆盖部分路网,无法实现对城市路网运行状态的全面获取。近些年来,随着GPS（Global Positioning System）的广泛应用和LBS（Location-based service）的兴起,以浮动车数据为代表的轨迹数据由于其自身包含信息丰富,覆盖范围广等特点,能够解决固定检测器路网空间覆盖率不足的问题,被广泛应用于城市路网运行状态获取的研究中。然而由于受到数据存储和传输的限制,这些轨迹数据的采样频率较低,且在路网中渗透率较低,低频特性以及稀疏特性使得目前利用轨迹数据进行城市路网状态研究结果的准确性以及稳定性都无法保障。为了解决上述问题,本文提出基于不同类型轨迹数据融合的城市路网运行状态感知方法,主要研究成果包含以下几方面:为了更好的明确不同类型轨迹数据不同应用场景下的适用性,对不同类型轨迹数据进行质量评价,提出采用定位精度、采样频率、覆盖度、完整度和值域有效性五个指标对轨迹数据质量进行综合评价。针对轨迹数据的低频特性导致应用过程中引起的精确性和稳定性不足的问题,提出了一种基于EM（Expectation Maximization）算法的信号交叉口车辆轨迹重构算法,利用稀疏采样点对车辆真实轨迹进行准确还原,增强轨迹数据的可用性。针对路段速度和交叉口控制延误两个城市路网交通状态评价重要参数,分别设计了多源轨迹数据融合模型,从数据和算法两个方面解决目前轨迹数据应用中存在的问题,实现对城市路网路段速度和交叉口控制延误进行全面精确感知。提出了基于交通波图像的信号交叉口控制延误估计方法,该方法解决了稀疏轨迹数据条件下的信号交叉口控制延误估计问题。首先将不同类型轨迹数据进行重构并提取轨迹加入停车队列位置以及轨迹离开停车队列位置。根据交通波理论,利用最优化理论和最小二乘法对交叉口车辆排队图像进行估计,获取信号交叉口的控制延误值。通过VISSIM仿真实验,对提出算法在不同采样频率,不同轨迹渗透率,不同饱和度,以及轨迹数据不同比例条件下的表现进行测试。结果表明提出的算法能在信号周期内包含3个以上轨迹数据的情况即轨迹数据稀疏条件下提供准确的控制延误估计,通过在现实中交叉口进行试验得到结果也验证了这一结论。提出概率图模型通过融合不同类型轨迹数据对城市路网内路段速度进行估计。该模型有效解决了轨迹数据在城市路网中分布不均匀导致的对城市不同区域路段速度感知能力不同的问题,实现对区域路网速度的全面精确感知。基于历史轨迹数据构建高斯过程模型作为先验,利用载客状态出租车轨迹数据获取路段速度观测数据、对空驶状态轨迹数据以及公交车轨迹数据和公交IC卡数据分别构建出行时间分布与路段速度之间关系,将上述各部分整合到一个概率图模型中,利用学习得到的模型参数对路段速度进行预测。以哈尔滨市的公共车和出租车轨迹数据作为数据源,对提出的概率图模型算法的准确性进行了评价,结果表明当公交车轨迹比例为10%,空驶状态出租车轨迹数据比例为20%,载客状态出租车轨迹数据为30%时,提出模型能够对区域路网内路段速度进行准确估计。以交叉口控制延误和路段速度数据为基础,提出了一种基于字典压缩理论的城市路网运行状态感知方法。该方法在进行路网交通运行状态评价时,除了采用路段速度和交叉口控制延误等参数外,还加入了路段等级和信号交叉口等级等静态交通参数,主要的评价指标包括空间异常度和时间异常度,能够对城市路网状态提供更加精细化和全面的评价。此外,该方法能够同时适用于信号交叉口、路段以及区域交通状态的评价。论文在大数据背景下的数据融合方面进行了探索性的研究,通过融合不同类型轨迹数据构建了一个城市路网运行状态感知框架,从多源轨迹数据的预处理,具体包括多源轨迹数据质量评价、地图匹配、低频轨迹重构,融合多源轨迹数据的基于交通波图像的交叉口控制延误估计,融合多源轨迹数据概率图模型的路段速度估计,基于字典压缩理论的城市路网运行状态感知方法,最终从城市路网交叉口延误、城市路网路段速度、以及城市路网运行状态时空异常度三个角度对城市路网运行状态进行多层次感知。论文研究成果解决了目前轨迹数据应用过程存在的问题,利用稀疏、低频轨迹数据提供一种低成本的高时空精度的城市路网状态获取的方法。本文的研究丰富了目前关于交通大数据融合研究的理论体系,提供了一种以不同类型轨迹数据融合为基础,具有融合多种类型交通检测数据潜力的城市路网运行状态感知框架。
戴喆[10]（2020）在《基于机器视觉的城市道路交叉口交通参数提取及交通信号控制》文中研究表明中心城市在国家区域协调发展中发挥着越来越重要的作用,城市交通的管理和控制逐渐成为了制约城市建设和经济发展的主要问题之一。在城市人口不断增加,人们对交通出行方式和交通质量要求不断提高的情况下,优化城市路网结构和交通运行状况,已成为社会关注的热点。与此同时,城市公共区域监控范围的扩大、监控需求的细化、以及监控设施的不断完善,为智能交通系统的建设和平台的有效运营提供了可靠保障。先进的城市交通控制系统是提高交通通行效率的核心,而合理的交叉口信号控制设计是提高城市道路通行能力,改善路网交通状况的重要手段,也是城市现代化的重要标志。因此对城市交通控制问题的研究具有很高的应用价值。针对当前城市道路交通控制的核心需求,本文重点研究基于机器视觉的交通参数提取及其在城市交通信号控制系统中的作用及应用价值,在为城市道路交通控制提供可靠数据来源的同时,为道路交叉口交通控制的智能化发展及高效运营提供具有参考价值的研究成果。为实现这一目标,主要的研究内容包括以下三点:1.针对交通参数的获取问题,设计了一种基于视频分析的道路交叉口交通参数提取方法,该方法包括三个方面:（a）制作了一个交通目标检测数据集（Vehicle Detection Dateset,VDD）,用来配合车辆目标的检测任务,制作了一个车辆计数数据集（Vehicle Counting Dateset,VCD）,用来进行交通参数获取方法的评价;（b）提出了一种多目标跟踪算法;（c）设计了一种区域编码算法用于轨迹处理和交通参数的计算。通过基于VDD和VCD开展实验及结果分析,验证了所设计方法的可行性和有效性。2.针对交通目标的运动信息提取及描述问题,基于相机标定模型,充分考虑道路交叉口交通监控场景的特点提出了两种相机标定算法:（a）对于使用固定相机进行长期监控的场景,提出了一种基于虚拟网格的离线标定算法;（b）对于监控视角要求变化的交通场景,提出了一种基于车辆三维模型的在线自动标定算法。以相机标定结果为基础,针对城市交通信号控制系统对交通参数的需求,获取基于目标运动信息的准确交通参数,并针对几种交通监控场景验证了算法的有效性。3.针对实现基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制目标,完成了三个方面的工作:（a）提出了一种基于参数优化的道路交叉口交通信号控制方法,形成了基础控制方案;（b）提出了一种基于模糊逻辑的自适应信号控制算法,在基础控制方案的前提下,实现基于交通流变化的绿灯时间调整自适应控制过程;（c）基于基础控制方案与自适应信号控制过程,完成了基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制仿真和分析。实验结果表明:论文提出的基于视频分析的道路交叉口交通参数提取方法能够适应于复杂的交通场景,并能较为准确的提取出重要的交通参数信息,其中交通流和交通组成信息的精度可以达到90%以上。提出的道路交叉口场景下的相机标定算法及交通目标的运动信息提取方法中,两种相机标定算法可以在不同的场景下配合使用,对于图像场景的距离估算精度（91%）能够较好地满足实际交通需求,能够实现在道路交叉口场景下准确描述交通目标运动信息的目标。提出的基于机器视觉的交通信号控制策略能够克服由于交通流波动对交通信号控制带来的干扰和影响,使车辆平均延误和停车次数显着降低,在非饱和交通流的情况下能够实现接近于理想条件下的交通控制性能,在饱和交通流的情况下的交通控制性能也明显优于固定周期的信号控制策略。
二、城市道路交叉口车辆微观行驶模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、城市道路交叉口车辆微观行驶模型（论文提纲范文）
（1）基于网联的信号交叉口下自动驾驶车辆生态驾驶车速控制策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 生态驾驶基本模型及基本假设 |
| 2.1 交叉口速度引导问题 |
| 2.2 车联网 |
| 2.2.1 车联网系统架构 |
| 2.2.2 车联网系统关键技术 |
| 2.2.3 车联网系统典型应用 |
| 2.3 自动驾驶 |
| 2.3.1 自动驾驶简介 |
| 2.3.2 自动驾驶关键技术 |
| 2.3.3 自动驾驶存在的问题 |
| 2.4 生态驾驶车速控制系统 |
| 2.4.1 生态驾驶车速控制系统结构 |
| 2.4.2 基本假设 |
| 2.5 VISSIM交通仿真平台 |
| 2.5.1 交通仿真平台选择 |
| 2.5.2 VISSIM仿真流程 |
| 2.5.3 Wiedemann跟车模型 |
| 2.5.4 VISSIM二次开发 |
| 2.5.5 VISSIM数据输出 |
| 2.6 MOVES排放模型 |
| 2.6.1 MOVES模型结构 |
| 2.6.2 MOVES计算步骤 |
| 2.6.3 微观层次仿真的数据输入 |
| 2.6.4 VSP |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于模拟退火算法的生态驾驶车速控制策略 |
| 3.1 生态驾驶车速控制策略原理 |
| 3.2 生态驾驶车速控制策略数学模型 |
| 3.3 基于VT-Micro模型能耗排放测算 |
| 3.3.1 VT-Micro能耗排放模型简介 |
| 3.3.2 VT-Micro能耗排放模型参数 |
| 3.3.3 匀速通过场景能耗排放 |
| 3.3.4 加速通过场景能耗排放 |
| 3.3.5 减速通过场景能耗排放 |
| 3.4 多目标优化问题 |
| 3.4.1 多目标优化问题数学模型 |
| 3.4.2 最优解相关概念 |
| 3.4.3 多目标优化问题的传统解法 |
| 3.5 基于模拟退火算法的目标车速优化策略 |
| 3.5.1 模拟退火算法的基本原理 |
| 3.5.2 模拟退火算法核心概念 |
| 3.5.3 模拟退火算法流程 |
| 3.5.4 目标函数 |
| 3.5.5 约束条件 |
| 3.6 基于模拟退火算法优化的控制策略效果分析 |
| 3.6.1 仿真平台构建 |
| 3.6.2 仿真参数设置 |
| 3.6.3 交通效率分析 |
| 3.6.4 能耗排放分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于多目标遗传算法的生态驾驶速度控制策略 |
| 4.1 基于多目标遗传算法的目标车速优化策略 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 |
| 4.1.2 NSGA-II算法核心概念 |
| 4.1.3 NSGA-II算法流程 |
| 4.1.4 目标函数 |
| 4.1.5 约束条件 |
| 4.1.6 模型求解 |
| 4.2 不同控制策略效果对比分析 |
| 4.2.1 交通效率分析 |
| 4.2.2 能耗排放分析 |
| 4.3 控制路段长度影响分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 平均速度分析 |
| 4.3.3 停车情况分析 |
| 4.3.4 能耗排放分析 |
| 4.4 初始速度影响分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 平均速度分析 |
| 4.4.3 停车情况分析 |
| 4.4.4 能耗排放分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于交通流的生态驾驶速度控制策略优化及仿真 |
| 5.1 交通流对受控车辆影响分析 |
| 5.2 基于交通流优化的控制策略基本原理 |
| 5.3 基于交通流状态参数优化 |
| 5.4 基于交通流优化的速度控制策略数学模型 |
| 5.5 仿真参数设置 |
| 5.6 不同速度引导策略效果分析 |
| 5.6.1 平均速度分析 |
| 5.6.2 停车情况分析 |
| 5.6.3 VSP区间分布分析 |
| 5.6.4 能耗排放分析 |
| 5.7 算法渗透率的影响分析 |
| 5.7.1 平均速度分析 |
| 5.7.2 停车情况分析 |
| 5.7.3 能耗排放分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 生态驾驶车速控制策略实车验证 |
| 6.1 实验目的及思路 |
| 6.2 试验设备 |
| 6.2.1 底盘测功机测试系统 |
| 6.2.2 排放测试系统 |
| 6.3 试验方案 |
| 6.4 实验数据分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
（2）事故车辆影响下的城市交叉口交通流演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究方法 |
| 2 国内外相关研究综述 |
| 2.1 事故车辆对交通流演化影响的宏观研究 |
| 2.1.1 元胞传输模型下事故车辆对交通流演化影响研究 |
| 2.1.2 交通波理论下事故车辆对交通流演化影响研究 |
| 2.2 事故车辆对交通流演化影响的微观研究 |
| 2.2.1 跟驰模型下事故车辆对交通流演化影响研究 |
| 2.2.2 元胞自动机理论下事故车辆对交通流演化影响研究 |
| 2.3 元胞自动机交通流模型 |
| 2.3.1 基本路段元胞自动机交通流模型 |
| 2.3.2 城市路网元胞自动机交通流模型 |
| 2.3.3 交通流度量指标定义 |
| 2.4 文献述评 |
| 3 事故车辆影响下的城市T字型交叉口交通流演化 |
| 3.1 T字型交叉口交通流特征分析 |
| 3.2 T字型交叉口交通流模型参数定义及构建 |
| 3.2.1 模型参数定义 |
| 3.2.2 模型构建 |
| 3.3 T字型交叉口交通流数值模拟及结果分析 |
| 3.3.1 T字型交叉口流量分析 |
| 3.3.2 T字型交叉口车辆平均速度分析 |
| 3.3.3 T字型交叉口车流平均密度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 事故车辆影响下的城市十字型交叉口交通流演化 |
| 4.1 十字型交叉口交通流特征分析 |
| 4.2 十字型交叉口交通流模型参数定义及构建 |
| 4.2.1 模型参数定义 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.3 十字型交叉口数值模拟及结果分析 |
| 4.3.1 十字形交叉口流量分析 |
| 4.3.2 十字形交叉口车辆平均速度分析 |
| 4.3.3 十字形交叉口车流平均密度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 管理建议 |
| 5.3 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（3）中小城市交叉口自行车扰动下的交通控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 现有研究评述 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 交叉口机动车与自行车交通特性分析 |
| 2.1 交叉口机动车运行特性分析 |
| 2.1.1 机动车车辆交叉口行驶特征 |
| 2.1.2 城市道路平面交叉口车流到达分析 |
| 2.2 交叉口自行车交通特性分析 |
| 2.2.1 自行车交通的优缺点 |
| 2.2.2 自行车的车辆特征 |
| 2.2.3 自行车的速度特点 |
| 2.2.4 自行车在交通行驶中的特点 |
| 2.2.5 中小城市自行车交通问题分析 |
| 2.3 交叉口自行车对机动车的干扰分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 交叉口机动车与自行车交通冲突分析 |
| 3.1 交叉口交通冲突点类别 |
| 3.2 交叉口机动车与自行车的交通冲突点分析 |
| 3.3 交叉口交通冲突解决办法 |
| 3.3.1 空间分离 |
| 3.3.2 时间分离 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自行车扰动下的交叉口渠化策略研究 |
| 4.1 交叉口交通渠化概述 |
| 4.1.1 交通渠化的背景意义 |
| 4.1.2 交通渠化作用 |
| 4.1.3 交通渠化原则 |
| 4.1.4 交通渠化流程 |
| 4.1.5 交通渠化问题分析 |
| 4.2 机动车渠化设计研究 |
| 4.2.1 左转方向的车道拓宽设计 |
| 4.2.2 右转方向的车道拓宽设计 |
| 4.3 自行车渠化设计研究 |
| 4.3.1 设置自行车候驶区 |
| 4.3.2 设置交叉口内自行车车道标线 |
| 4.3.3 设置自行车左转二次过街候驶区 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 龙泉路与紫云南路交叉口 |
| 4.4.2 麒麟西路与寥廓南路交叉口 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 自行车扰动下的交叉口信号控制模型研究 |
| 5.1 交通信号控制基础理论 |
| 5.2 信号配时参数多目标优化模型构建 |
| 5.2.1 多目标优化问题分析 |
| 5.2.2 目标函数选取 |
| 5.2.3 目标函数系数标定 |
| 5.2.4 信号配时多目标优化模型构建 |
| 5.2.5 模型求解 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 龙泉路与紫云南路交叉口 |
| 5.3.2 麒麟西路与寥廓南路交叉口 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及科研成果 |
（4）混合交通环境下城市平面交叉口交通控制优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 混合交通的交通特性及交通冲突分析 |
| 2.1 混合交通概述 |
| 2.1.1 混合交通流的构成 |
| 2.1.2 混合交通流的流量比 |
| 2.2 混合交通出行者交通特性分析 |
| 2.2.1 信号交叉口机动车交通特性 |
| 2.2.2 信号交叉口非机动车交通特性 |
| 2.2.3 信号交叉口行人交通特性 |
| 2.3 混合交通信号交叉口交通冲突分析 |
| 2.3.1 混合交通信号交叉口交通冲突分析 |
| 2.3.2 混合交通信号交叉口交通冲突解决办法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 混合交通信号交叉口交通优化研究 |
| 3.1 交叉口交通渠化优化 |
| 3.1.1 交叉口交通渠化概述 |
| 3.1.2 信号交叉口机动车渠化优化 |
| 3.1.3 信号交叉口非机动车和行人交通渠化优化 |
| 3.1.4 信号交叉口渠化设计流程 |
| 3.2 交叉口信号相位设计 |
| 3.2.1 信号相位设计基本概念 |
| 3.2.2 机动车信号相位设计 |
| 3.2.3 非机动车和行人交通信号相位设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 混合交通环境下交叉口信号控制优化方案研究 |
| 4.1 经典信号配时方法 |
| 4.1.1 Webster法 |
| 4.1.2 ARRB法 |
| 4.1.3 HCM法 |
| 4.1.4 改进的Webster法 |
| 4.2 交叉口信号控制模型 |
| 4.2.1 确定目标函数 |
| 4.2.2 构建信号控制多目标优化模型 |
| 4.3 模型求解算法 |
| 4.3.1 遗传算法简介 |
| 4.3.2 非劣分层多目标遗传算法 |
| 4.3.3 算法优化流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 交叉口概况 |
| 5.1.1 交叉口交通组织现状 |
| 5.1.2 交叉口现存问题 |
| 5.2 交叉口交通组织优化及效果分析 |
| 5.2.1 交叉口交通组织优化 |
| 5.2.2 交叉口渠化优化效果分析 |
| 5.3 交叉口信号配时优化方案 |
| 5.3.1 交通参数计算 |
| 5.3.2 信号配时优化计算 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）交通仿真中的车辆安全换道模型研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆换道模型研究现状 |
| 1.2.2 元胞自动机模型研究现状 |
| 1.3 主要工作与贡献 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 相关工作基础 |
| 2.1 微观交通仿真常见概念 |
| 2.1.1 交通流基本概念 |
| 2.1.2 交通流模型 |
| 2.2 车辆换道模型 |
| 2.3 元胞自动机 |
| 2.3.1 元胞自动机基本概念 |
| 2.3.2 NaSch模型 |
| 2.4 实验软件介绍 |
| 2.5 系统开发技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 通用路段场景下的车辆安全换道模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型设计 |
| 3.2.1 模型描述 |
| 3.2.2 仿真参数说明 |
| 3.2.3 元胞自动机邻居模型 |
| 3.2.4 元胞自动机演化规则 |
| 3.3 模型仿真算法及流程 |
| 3.4 仿真结果分析与评价 |
| 3.4.1 模型合理性验证 |
| 3.4.2 基于Sumo的有效性验证 |
| 3.4.3 基于NGSIM的有效性验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 临近交叉口的车辆安全换道模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型设计 |
| 4.2.1 模型描述 |
| 4.2.2 仿真参数说明 |
| 4.2.3 元胞自动机演化规则 |
| 4.3 模型仿真算法及流程 |
| 4.4 仿真结果分析与评价 |
| 4.4.1 基于信号灯的模型合理性验证 |
| 4.4.2 基于Sumo的模型有效性验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 城市微观交通仿真原型系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析与设计目标 |
| 5.1.1 系统概述 |
| 5.1.2 应用场景分析 |
| 5.1.3 功能需求分析 |
| 5.1.4 系统设计原则 |
| 5.2 总体架构设计 |
| 5.3 数据库设计与实现 |
| 5.3.1 概念结构设计 |
| 5.3.2 物理结构设计 |
| 5.3.3 非关系型数据库设计 |
| 5.4 子系统及功能模块设计与实现 |
| 5.4.1 仿真引擎子系统设计与实现 |
| 5.4.2 后端服务器子系统设计与实现 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 测试内容及流程 |
| 5.5.2 测试用例 |
| 5.5.3 测试结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）驾驶人视觉及生理特性与交叉口事故风险点关联性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 驾驶人视觉及生理心理研究现状 |
| 1.2.2 事故多发点及事故风险研究现状 |
| 1.2.3 事故发生的影响因素研究现状 |
| 1.2.4 研究现状分析 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 2 城市道路交叉口事故风险点及驾驶人特性分析 |
| 2.1 交叉口事故风险点分析 |
| 2.1.1 事故多发点定义及鉴别方法 |
| 2.1.2 交叉口交通事故风险点的界定 |
| 2.2 驾驶人特性 |
| 2.3 驾驶人视觉和生理特征参数 |
| 2.3.1 驾驶人的生理学及心理学基础 |
| 2.3.2 视觉参数 |
| 2.3.3 生理参数 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 城市道路交叉口驾驶人视觉特性及生理特性试验 |
| 3.1 试验平台与车辆 |
| 3.1.1 D-LAB试验平台 |
| 3.1.2 试验车辆 |
| 3.2 试验方案设计 |
| 3.2.1 试验总体设计 |
| 3.2.2 试验场景 |
| 3.2.3 驾驶人选择 |
| 3.3 试验过程 |
| 3.3.1 控制条件 |
| 3.3.2 试验步骤 |
| 3.4 试验数据导出及预处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 交叉口事故风险点驾驶人生理特性研究 |
| 4.1 心率变异性分析 |
| 4.1.1 心率变异性特征 |
| 4.1.2 心率变异性数据分析 |
| 4.2 呼吸特性分析 |
| 4.2.1 呼吸特性 |
| 4.2.2 呼吸频率数据分析 |
| 4.3 肌电特征分析 |
| 4.4 皮电特征分析 |
| 4.4.1 皮电特征 |
| 4.4.2 十字交叉口的皮电数据分析 |
| 4.4.3 T字交叉口的皮电数据分析 |
| 4.4.4 环形交叉口的皮电数据分析 |
| 4.4.5 不同类型交叉口皮电数据对比分析 |
| 4.5 交叉口宏观事故风险点等级判断 |
| 4.6 驾驶人的生理特性与交叉口宏观事故风险点关联性分析 |
| 4.6.1 生理数据与历史数据的关联性 |
| 4.6.2 生理特性与交叉口特性的关联性 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 交叉口事故风险点驾驶人视觉特性研究 |
| 5.1 典型交叉口特征及针对性试验 |
| 5.1.1 13号交叉口的交通道路条件 |
| 5.1.2 针对性试验 |
| 5.2 注视行为分析 |
| 5.2.1 注视时间 |
| 5.2.2 注视的兴趣区域 |
| 5.3 扫视行为分析 |
| 5.4 瞳孔变化分析 |
| 5.4.1 瞳孔面积变化率特性 |
| 5.4.2 瞳孔面积变化率数据分析 |
| 5.5 驾驶人视觉特性与交叉口微观事故风险点关联性分析 |
| 5.6 交叉口微观事故风险点的判定 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学 硕士学位论文修改情况确认表 |
（7）基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标和内容 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 动态交通需求估计 |
| 2.3 交通流动态网络加载 |
| 2.4 动态交通分配 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基础数据获取与预处理 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 实例路网描述 |
| 3.3 数据描述及预处理 |
| 3.3.1 微波数据 |
| 3.3.2 高清卡口数据 |
| 3.4 车辆轨迹重构 |
| 3.4.1 粒子滤波模型构建 |
| 3.4.2 初始粒子生成 |
| 3.4.3 重要性采样与粒子权重更新 |
| 3.4.4 轨迹重构结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动态OD模式估计及轨迹分布空间异质性影响 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 基于轨迹重构的动态OD模式估计 |
| 4.2.1 模型总体架构 |
| 4.2.2 出行特征分析 |
| 4.2.3 OD模式提取 |
| 4.2.4 实验结果分析与评估 |
| 4.3 轨迹数据分布的空间异质性影响分析 |
| 4.3.1 试验场景设计 |
| 4.3.2 基于抽样轨迹的OD模式估计 |
| 4.3.3 空间自相关分析 |
| 4.3.4 试验结果分析 |
| 4.3.5 考虑轨迹空间异质性的OD模式调优 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于p-CTM模型的城市路网交通流动态加载 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于路径的城市道路元胞传输模型 |
| 5.2.1 p-CTM模型数学形式 |
| 5.2.2 信号交叉口转向元胞的处理 |
| 5.3 动态网络加载模型构建 |
| 5.3.1 基于路网拓扑的元胞自动生成 |
| 5.3.2 动态网络加载仿真流程 |
| 5.3.3 交通流参数估计 |
| 5.4 模型验证与评估 |
| 5.4.1 测试区域选取 |
| 5.4.2 元胞参数标定 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于空间域分解的大规模路网动态交通分配 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于仿真的用户均衡动态交通分配 |
| 6.2.1 动态交通分配基本原理 |
| 6.2.2 DTA模型仿真求解 |
| 6.2.3 本文的解决思路 |
| 6.3 基于元胞路径数的路网空间域分解 |
| 6.3.1 路段负载计算 |
| 6.3.2 基于路段负载的BFS算法 |
| 6.3.3 空间域分解方法 |
| 6.4 基于并行计算的DTA仿真求解 |
| 6.4.1 并行算法流程 |
| 6.4.2 进程间通信 |
| 6.4.3 收敛准则 |
| 6.4.4 算法步骤 |
| 6.5 模型参数标定与性能评估 |
| 6.5.1 模型参数标定 |
| 6.5.2 实验结果分析与讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究成果与结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ DNL模型测试路网路段属性参数表 |
| 附录Ⅱ DNL模型测试路网信号控制交叉口基本信息 |
| 附录Ⅲ DNL模型测试路网长江路干线元胞参数标定结果 |
| 附录Ⅳ DNL模型测试路网动态交通需求估计结果 |
| 附录Ⅴ 昆山市中心城区路网交通需求分布 |
| 附录Ⅵ 昆山市中心城区路网动态用户均衡路径配流(7:45-8:00) |
| 作者简介 |
（8）智能车路协同环境下实时动态可变车道研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要变量及符号注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 智能车路协同系统研究及应用概况 |
| 1.2.2 可变车道方案研究与实施概况 |
| 1.2.3 可变车道动态控制模型研究概况 |
| 1.2.4 可变车道交叉口信号控制研究概况 |
| 1.2.5 总结 |
| 1.3 研究目标及主要内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究主要内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 道路交通流向性供需失衡演化特性及态势预测 |
| 2.1 交通流向性供需失衡定义 |
| 2.2 交通流向性供需失衡演化特性 |
| 2.2.1 节点流向性供需失衡特征 |
| 2.2.2 干线流向性供需失衡特征 |
| 2.2.3 网络流向性供需失衡特征及演化过程 |
| 2.3 交通流向供需失衡态势预测 |
| 2.3.1 NARX神经网络结构 |
| 2.3.2 基于NARX神经网络的交通流量预测 |
| 2.3.3 基于GA-NARX神经网络的交通流量预测 |
| 2.3.4 基于GA-NARX神经网络的交通流向供需失衡态势预测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 智能车路协同环境下实时动态可变车道方案设计 |
| 3.1 实时动态可变车道设置条件和原则 |
| 3.1.1 概念界定 |
| 3.1.2 设置条件 |
| 3.1.3 设置原则 |
| 3.2 实时动态可变车道设施系统设置方案 |
| 3.2.1 智能道钉灯 |
| 3.2.2 实时可变信息标志牌 |
| 3.2.3 可变导向箭头预信号灯 |
| 3.2.4 车内语音和信息实时提示 |
| 3.3 实时动态可变车道运行方案 |
| 3.3.1 实时动态可变车道运行流程 |
| 3.3.2 安全控制方案 |
| 3.3.3 车道分配方案 |
| 3.3.4 交通组织实施方案 |
| 3.4 实时动态可变车道控制信息系统设置方案 |
| 3.4.1 智能车路协同环境概述 |
| 3.4.2 智能车路协同控制系统架构设计 |
| 3.4.3 可变车道实时控制信息系统方案 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 智能车路协同环境下实时动态可变车道动态控制模型 |
| 4.1 车道控制过程中的宏观交通流演化模型 |
| 4.1.1 可变元胞传输模型(VCTM) |
| 4.1.2 可变车道转换过程模拟分析 |
| 4.1.3 面向可变车道的元胞传输模型构建 |
| 4.1.4 可变车道控制过程中的交通流演化特征 |
| 4.2 实时动态可变车道分配模型 |
| 4.2.1 车道分配影响因素分析 |
| 4.2.2 可变车道分配模型构建 |
| 4.3 实时动态可变车道安全控制模型 |
| 4.3.1 安全控制影响因素分析 |
| 4.3.2 安全控制模型构建 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 单交叉口实时动态可变车道优化控制方法 |
| 5.1 智能车路协同环境下交叉口车流运行特征 |
| 5.2 智能车路协同环境下实时动态可变车道对交叉口运行特征影响分析 |
| 5.3 动态可变导向车道与信号协同控制方法 |
| 5.3.1 信号相序设计 |
| 5.3.2 信号配时参数设计 |
| 5.3.3 交叉口时空资源协同优化模型 |
| 5.4 实时动态可变车道控制与信号协同优化模型 |
| 5.4.1 可变车道车辆汇入优化模型 |
| 5.4.2 智能车路协同环境下车速引导模型 |
| 5.4.3 信号配时协同优化模型 |
| 5.5 单交叉口可变车道实时动态控制方法 |
| 5.5.1 检测器布设 |
| 5.5.2 变向开关阈值确定 |
| 5.5.3 单交叉口可变车道实时动态控制流程设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 干线实时动态可变车道协同优化控制方法 |
| 6.1 智能车路协同环境下干线车流运行特征 |
| 6.2 干线实时动态可变车道分段优化控制方法 |
| 6.2.1 分段原则 |
| 6.2.2 可变车道利用效率表达 |
| 6.2.3 动态可变车道分段控制优化 |
| 6.3 干线实时动态可变车道清空优化控制 |
| 6.3.1 引导策略 |
| 6.3.2 假设条件 |
| 6.3.3 车速引导控制方法 |
| 6.3.4 优化模型 |
| 6.4 干线实时动态可变车道开启控制方法 |
| 6.5 干线实时动态可变车道协同控制方法 |
| 6.5.1 模型基本假设 |
| 6.5.2 干线交叉口信号协同优化控制流程 |
| 6.5.3 车速引导控制方法 |
| 6.5.4 相位差优化模型 |
| 6.5.5 控制流程 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 仿真模型构建及验证 |
| 7.1 实时动态可变车道仿真模型构建 |
| 7.1.1 数据采集 |
| 7.1.2 仿真模型 |
| 7.1.3 仿真步骤 |
| 7.2 单交叉口实时动态可变车道控制仿真 |
| 7.2.1 交通需求输入 |
| 7.2.2 交叉口可变车道动态控制仿真方案设计 |
| 7.2.3 仿真评价及效益分析 |
| 7.3 路段实时动态可变车道控制仿真 |
| 7.3.1 交通需求输入 |
| 7.3.2 路段可变车道控制仿真方案设计 |
| 7.3.3 仿真评价及效益分析 |
| 7.4 干线实时动态可变车道协同控制仿真 |
| 7.4.1 交通需求输入 |
| 7.4.2 交叉口群可变车道与信号协同控制方案设计 |
| 7.4.3 仿真评价及效益分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文与科研情况 |
（9）基于轨迹数据融合的城市路网运行状态感知（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 城市路网交通状态评价研究现状 |
| 1.3.2 基于轨迹数据的路网运行状态参数估计研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线图 |
| 第2章 多源GPS轨迹数据预处理 |
| 2.1 轨迹数据概述 |
| 2.2 轨迹数据质量定义及评价 |
| 2.2.1 评价指标的计算 |
| 2.2.2 轨迹数据质量评价结果分析 |
| 2.3 低频轨迹数据地图匹配过程 |
| 2.3.1 地图匹配研究概述 |
| 2.3.2 基于Hidden Markov Model(HMM)的地图匹配方法 |
| 2.3.3 地图匹配流程 |
| 2.4 信号交叉口的低频轨迹重构 |
| 2.4.1 不同运动模式加速度分布参数估计 |
| 2.4.2 最大似然轨迹重构 |
| 2.4.3 实验和结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于轨迹数据融合的城市路网交叉口控制延误估计 |
| 3.1 融合多源轨迹数据的信号交叉口交通波图像估计 |
| 3.1.1 预备知识 |
| 3.1.2 轨迹关键点提取和信号周期划分 |
| 3.1.3 信号交叉口信号周期消散波估计 |
| 3.1.4 信号交叉口信号周期内停车波估计 |
| 3.2 基于交叉口交通波图像的控制延误估计 |
| 3.3 仿真和实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 融合不同轨迹数据的城市路网路段速度估计 |
| 4.1 多源轨迹数据融合概率图模型构建 |
| 4.1.1 概率图模型和高斯过程 |
| 4.1.2 路段速度高斯过程模型 |
| 4.1.3 公交轨迹出行时间分布与路段速度关系建模 |
| 4.1.4 不同状态出租车轨迹与路段速度关系建模 |
| 4.1.5 融合多源轨迹数据概率图模型的构建 |
| 4.2 速度估计实验结果分析 |
| 4.2.1 实验场景和数据来源 |
| 4.2.2 对比方法及评价指标 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于字典压缩理论的城市路网运行状态感知 |
| 5.1 基于压缩感知的路网运行状态评价方法 |
| 5.1.1 路网参数特征分类 |
| 5.1.2 基于字典的路网状态压缩感知方法 |
| 5.1.3 路网状态集合最小描述长度计算 |
| 5.2 城市路网时空状态异常度分析 |
| 5.2.1 路段和交叉口的时空异常度分析 |
| 5.2.2 不同等级路段时空异常度分析 |
| 5.2.3 区域时空异常度分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 哈尔滨市城市路网运行状态评价案例分析 |
| 6.1 研究区域及轨迹数据说明 |
| 6.1.1 研究区域说明 |
| 6.1.2 轨迹数据质量评价 |
| 6.2 基于信号交叉口控制延误的城市路网运行状态感知 |
| 6.2.1 方法参数说明 |
| 6.2.2 信号交叉口感知时空范围分析 |
| 6.2.3 城市路网中信号交叉口运行状态感知 |
| 6.3 基于路段速度的城市路网运行状态感知 |
| 6.3.1 路段速度感知范围分析 |
| 6.3.2 路段速度估计算法分析 |
| 6.3.3 城市路网中路段运行状态感知 |
| 6.4 基于时空异常度的路网运行状态评价 |
| 6.4.1 城市路网不同等级道路的时空异常度分析 |
| 6.4.2 基于时空异常度的城市路网常发性拥堵传播过程挖掘 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）基于机器视觉的城市道路交叉口交通参数提取及交通信号控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 交通信号控制的研究现状 |
| 1.3 交通参数提取技术的研究现状 |
| 1.4 交通目标运动信息获取的研究现状 |
| 1.5 论文的研究思路和内容 |
| 1.5.1 基于多目标跟踪算法和区域编码的交通参数提取方法 |
| 1.5.2 基于相机标定算法的交通目标运动信息获取方法 |
| 1.5.3 基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制方法 |
| 1.6 论文的安排与结构 |
| 第二章 城市道路交叉口交通信号控制及其关键技术 |
| 2.1 单交叉口交通信号控制系统的组成 |
| 2.2 交通信号控制方案及参数设计 |
| 2.3 交通信号控制算法 |
| 2.4 交通信号控制评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于视频分析的道路交叉口交通参数提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 检测及评价数据集 |
| 3.2.1 车辆计数数据集 |
| 3.2.2 车辆检测数据集 |
| 3.3 基于视频的交通参数提取总体框架 |
| 3.3.1 车辆目标检测方法及模型构建 |
| 3.3.2 目标跟踪算法分析 |
| 3.4 交通场景下的多目标跟踪算法 |
| 3.4.1 模板匹配算法 |
| 3.4.2 高置信度跟踪器的选择 |
| 3.4.3 轨迹跟踪算法 |
| 3.4.4 轨迹的更新与删除 |
| 3.4.5 多目标跟踪算法 |
| 3.5 轨迹处理和信息提取算法 |
| 3.5.1 车辆的类别判定 |
| 3.5.2 区域编码算法 |
| 3.5.3 交通参数信息提取 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.6.1 目标检测算法及数据集测试实验 |
| 3.6.2 交通流信息统计实验 |
| 3.6.3 交通组成信息统计实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 道路交叉口场景下的相机标定及目标运动信息提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 交通场景下的相机成像与模型构建 |
| 4.3 相机标定算法模型 |
| 4.3.1 基于标志物的建模方法 |
| 4.3.2 基于消失点的建模方法 |
| 4.3.3 不同交通场景下的相机标定问题分析 |
| 4.4 基于虚拟网格的离线标定算法 |
| 4.4.1 相机内外参数获取分析 |
| 4.4.2 算法流程 |
| 4.5 基于车辆模型的自动标定算法 |
| 4.5.1 沿着道路方向消失点的获取 |
| 4.5.2 垂直道路方向消失点的获取 |
| 4.5.3 算法流程 |
| 4.6 道路交叉口场景交通目标的运动信息提取 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.7.1 基于虚拟网格方法的实验 |
| 4.7.2 基于车辆模型方法的实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于机器视觉的道路交叉口交通信号控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于视频的自适应交通信号控制系统 |
| 5.3 基于参数优化的道路交叉口信号控制方法 |
| 5.3.1 基于参数优化的当量交通量计算方法 |
| 5.3.2 信号控制周期和绿信比计算 |
| 5.3.3 实验结果与分析 |
| 5.4 基于模糊逻辑的自适应信号控制算法 |
| 5.4.1 模糊逻辑理论 |
| 5.4.2 基于模糊逻辑的控制过程 |
| 5.4.3 基于模糊逻辑的自适应交通信号控制算法 |
| 5.4.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、城市道路交叉口车辆微观行驶模型（论文参考文献）
- [1]基于网联的信号交叉口下自动驾驶车辆生态驾驶车速控制策略[D]. 王晖年. 厦门理工学院, 2021(08)
- [2]事故车辆影响下的城市交叉口交通流演化研究[D]. 王永东. 西安工业大学, 2021
- [3]中小城市交叉口自行车扰动下的交通控制策略研究[D]. 肖玉笛. 昆明理工大学, 2021(01)
- [4]混合交通环境下城市平面交叉口交通控制优化研究[D]. 卢璐. 兰州交通大学, 2021(02)
- [5]交通仿真中的车辆安全换道模型研究与应用[D]. 王威. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]驾驶人视觉及生理特性与交叉口事故风险点关联性研究[D]. 杨柳. 东北林业大学, 2021(08)
- [7]基于多源感知数据的城市大规模路网动态交通分配模型研究[D]. 饶文明. 东南大学, 2021(02)
- [8]智能车路协同环境下实时动态可变车道研究[D]. 毛丽娜. 东南大学, 2021(02)
- [9]基于轨迹数据融合的城市路网运行状态感知[D]. 顾长龙. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [10]基于机器视觉的城市道路交叉口交通参数提取及交通信号控制[D]. 戴喆. 长安大学, 2020(06)