專利名稱：一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于機動車駕駛行為模擬技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟 馳模擬方法。
背景技術(shù)：
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及土地資源的限制，世界各國已經(jīng)逐漸從主要依靠擴 大路網(wǎng)規(guī)模來解決日益增長的交通需求轉(zhuǎn)移到用高新技術(shù)來改造現(xiàn)有道路交通系統(tǒng)及其 管理體系，從而達到大幅度提高交通運輸網(wǎng)的通行能力和服務(wù)質(zhì)量。交通仿真克服了交通 系統(tǒng)現(xiàn)場實驗代價大、實施困難的缺點，為城市交通建設(shè)與研究提供良好的試驗平臺。交通 建模方法研究正是為適應(yīng)新形勢下城市交通控制的要求而提出來的。要建立一個能盡可能反映真實狀況的仿真系統(tǒng)，必須有一個與之匹配的仿真模 型，建立的模型要便于仿真系統(tǒng)逼真地模擬實現(xiàn)路網(wǎng)中的各種實際交通行為，如車輛的跟 馳行駛、車道變換、超車行駛、道路交叉口信號燈的控制等各種變化情況；另外，為了使仿真 系統(tǒng)達到交通規(guī)劃、評價的性能，還要求模型的建立要便于仿真系統(tǒng)能夠隨時反應(yīng)全局路 網(wǎng)的動態(tài)特性，以及能記錄路網(wǎng)中任一實體當(dāng)前的各種狀態(tài)和彼此間的關(guān)系，以便于獲得 各種統(tǒng)計參數(shù)。所以，交通仿真模型的建立方法就成了交通仿真行為研究的核心內(nèi)容之一。在行駛過程中，車輛運動受到其前車的影響，駕駛員一方面希望以期望速度行駛， 另一方面又必須與前車保持一定的安全距離。但是這種影響是不對稱的，后車并不能對前 車產(chǎn)生同樣的影響。描述這種關(guān)系的是跟馳模型。本發(fā)明就是研究利用模糊數(shù)學(xué)的理論來 建立跟馳模型的方法。跟馳模型的描述方法是交通流研究領(lǐng)域的一個“古老”課題，早在1950年 ReuschelA.就開始研究車輛在隊列中的行進狀態(tài)。50多年來，國內(nèi)外學(xué)者對車輛跟馳模型 描述方法進行了大量的研究工作，發(fā)表了眾多的研究成果，理論模型中比較典型的有刺激 一反應(yīng)模型、安全距離模型、心理一生理學(xué)模型和元胞自動機模型。1.常數(shù)跟馳模型最早的跟馳模型是指前后兩車的車頭時距保持2秒行程。通過研究模型所反映的 流量、速度和密度三者之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)該模型是一個定流量模型，即流量為一定值，不會 隨速度、密度變化而變化。因此，用此模型來描述交通流的整個狀態(tài)過程是不合適的。2.刺激一反應(yīng)跟馳模型在道路交通中，如后車輛之間存在某種相互關(guān)系。在這個人一車一路的系統(tǒng)中，駕 駛員始終處于一種積極狀態(tài)，他的心理和感官都在不停地活動著。首先是感知，接著是決 定，最后是行動。刺激一反應(yīng)跟馳模型的基本原理是駕駛員試圖與前車駕駛行為保持一 致，即只要有前車的刺激，后車就會對此做出反應(yīng)。該模型重在描述駕駛環(huán)境中各種刺激對 駕駛員行為的影響，刺激一反應(yīng)模型清楚地反映出車輛跟馳行駛的制約性、延遲性和傳遞性。而且刺 激一反應(yīng)模型形式簡單，作為早期的研究成果，具有開創(chuàng)意義。但是這個模型存在如下缺點，現(xiàn)在已較少使用(1)模型假設(shè)無論前后車相距多遠，都存在影響關(guān)系。但實際上車輛跟馳行駛的傳 遞性是有范圍的，顯然，在視距之外前車的行為將不會被后車所感知。另外，當(dāng)車距很大，駕 駛員認為前車的行為對自己不構(gòu)成任何威脅時，模型也將失效，這時車輛將處于自由流狀 態(tài)；(2)當(dāng)前后兩車車速相同吋，模型允許兩車的車頭距可以無限減少直至為零，而沒 有引入安全距離的概念；(3)由于大量的研究和試驗都是在低速度和停停走走的交通狀態(tài)中進行，不能很 好地反映一般跟馳行為，而且跟馳行為非常易于隨著交通條件和交通運行狀態(tài)變化，所以 模型的通用性差，模型參數(shù)m與1有多種組合版本，存在爭議；(4)模型中假設(shè)交通狀況性質(zhì)均勻，對所有的車輛類型和所有車道都采用相同的參數(shù)。3.安全距離跟馳模型安全距離模型也稱防撞模型，最初由Kometani和Msaki提出，旨在尋找ー個特定 的跟馳距離，使得即使在前車駕駛員采取一個意想不到的操作吋，只要后車與前車間距大 于這個特定的跟馳距離，就不會發(fā)生碰撞。在交通微觀模擬中被廣泛應(yīng)用的Gipps跟馳模型就是ー種安全距離模型。該模型 被廣泛采用的ー個重要原因就是它能夠比較真實的反應(yīng)車輛在車隊中的走停行為，同吋， 該模型中的參數(shù)能夠通過道路上實際觀測的數(shù)據(jù)很容易的進行校驗。盡管模型考慮了總反應(yīng)時間和剎車距離，但是由于沒有考慮最小車間距(在車輛 靜止不動時的最小車間距離，是通過觀測阻塞密度得到的)，故計算的阻塞密度仍然偏大。 而且由該模型計算的理論通行能力遠小于實際測到的最大交通量。但由于所需參數(shù)少，計 算簡単，安全距離模型在計算機仿真中仍然有著廣泛的應(yīng)用，如英國交通部的SISTM，美國 的VARSIM中都應(yīng)用此類模型進行仿真。盡管該模型能夠得出可以令人接受的結(jié)果，但仍有 許多問題尚待解決，例如，避免碰撞的假設(shè)與實際情況存在一定的差距；在實際行駛中，駕 駛員在很多情況下并沒有按照安全距離行駛。當(dāng)可以看到前方的多輛前導(dǎo)車，或是考慮其 它車輛及前方信號燈等影響，駕駛員認為能夠及時對這些變化因素做出反應(yīng)時，他就不會 保持安全距離。因此，當(dāng)利用基于安全距離的車輛跟馳模型進行通行能力分析時，計算的理 論通行能力遠小于實際測到的最大交通量，達到通行能力時的最佳速度低于實際值，且不 能反映通行能力與設(shè)計車速和自由流密度的關(guān)系。比如一條設(shè)計車速為120km/h、路面摩擦 系數(shù)y = 0. 7的車道，利用Leutzhch模型計算得到的理論通行能力為1似4輛/小時/車 道pcu/h/ln、達到通行能力的最佳速度為37. 71km/h ；而在美國HCM2000中，該等級對應(yīng)的 道路通行能力應(yīng)為MOO輛/小時/車道pcu/h/In、最佳速度為85. 71km/h。4.心理一生理學(xué)模型心理一生理學(xué)模型也稱反應(yīng)模型，是用一系列的閥值和期望距離體現(xiàn)人的感覺和 反應(yīng)，這些界限值劃定了不同的值域，在不同的值域，后車與前車存在不同的影響關(guān)系。德 國Karlsruhe大學(xué)的Wiedemann于1974年建立的MISSION模型是這類模型中最為深入、最 符合駕駛員行為的模型。模型通過在八乂/^乂平面上的六個值ム乂，ム8乂，50乂，50乂，(0^，0卩0￥ 將車輛跟馳狀態(tài)劃分為五個區(qū)域，即自由行駛區(qū)、脫離前車區(qū)、逼近前車區(qū)、跟馳行駛區(qū)、制動避禍區(qū)。在不同區(qū)域內(nèi)，采用不同的模型計算車輛下一時刻的狀態(tài)。駕駛員的駕駛行為是受環(huán)境、生理、心理等因素影響的一個復(fù)雜過程，不能看成是 一種精確的機械過程。心理一生理學(xué)模型中充分考慮了多種因素對駕駛員行為的影響和制 約，從建模方法上更接近于實際情況，也更能準確地描述大多數(shù)的駕駛行為。但是不同的駕 駛員對速度差異以及距離變化的感覺和評價是不同的，因此導(dǎo)致此模型很難進行校驗。同 時該類模型的參數(shù)較多，子模型間的相互關(guān)系復(fù)雜，并且對于各種閥值的調(diào)查和觀測都比 較困難。5.元胞自動機模型元胞自動機模型又稱為微粒跳躍模型，適用于模擬具有離散性和隨機性的自然現(xiàn) 象，目前已經(jīng)被用于許多領(lǐng)域，如生物學(xué)、物理學(xué)、計算機科學(xué)和社會學(xué)等。將該模型應(yīng)用于 交通仿真，配以并行計算機，可以仿真大型路網(wǎng)的微觀特性。模型將街道分割成一個個75 米長的單元，每個單元要么包含一輛車要么為空。每輛車攜帶非常有限的相關(guān)信息，其中最 重要的是速度，其取值范圍是從零到最大速度之間的整數(shù)。車輛的運動是以離散方式從一 個單元跳躍到另一個單元。最初的元胞自動機單道模型于1996年建立，1999年又產(chǎn)生了多車道、多車型的元 胞自動機模型。由于計算簡單，并采用平行處理技術(shù)，該類模型運算速度非?？欤捎糜诜?真大型路網(wǎng)的交通運轉(zhuǎn)或是用于交通預(yù)測。模型在追求運算效率的同時，融合了微觀仿真 模型的優(yōu)點。通過在德國和美國高速公路和城市路網(wǎng)上的試驗反映出，元胞自動機模型在 宏觀范圍內(nèi)得到的結(jié)論符合實際情況。但是，模型中的車輛跟馳規(guī)則畢竟與真實駕駛行為 存在較大的差距，缺乏直觀性。而且，模型中對于超車、匯流等交通細節(jié)的描述和研究都比 較粗糙?？偟膩碚f，現(xiàn)有的跟馳模型描述方法主要有以下幾個問題1.沒能從心理學(xué)角度充分考慮駕駛員自身因素；2.沒能綜合考慮影響車輛跟馳行為的因素；3.有些傳統(tǒng)的車輛跟馳模型，經(jīng)常只考慮駕駛員_車輛及所處道路三者或是把駕 駛員、車輛以及所處道路交通環(huán)境孤立開來進行研究，而忽略駕駛行為模式的選擇與實現(xiàn) 是人、機、道路、環(huán)境之間協(xié)同作用的效果；4.傳統(tǒng)的車輛跟馳模型難以體現(xiàn)駕駛員的感覺、理解、判斷、決定等一系列心理、 生理活動的不確定性和不一致性

發(fā)明內(nèi)容
針對上述背景技術(shù)中提到的現(xiàn)有車輛跟馳研究中存在沒有考慮駕駛員心理因素 等不足，本發(fā)明提出了一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法。本發(fā)明的技術(shù)方案是，一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法，其特征是該方法 包括以下步驟步驟1 :分別繪制前導(dǎo)車輛和跟馳車輛的速度時間曲線和速度位移曲線；步驟2 :由步驟1得到跟馳車輛的特征參數(shù)；步驟3 :將跟馳車輛特征參數(shù)和運動狀態(tài)參數(shù)帶入模糊推理系統(tǒng)，得出車輛運動 控制規(guī)則，模擬車輛行駛。
所述跟馳狀態(tài)參數(shù)為車輛相對速度和車頭時距比率。所述跟馳狀態(tài)參數(shù)的計算公式為DV = V_LeadingVehicle-V_SubjectVehicle其中DV為車輛相對速度；V_LeadingVehicle為前導(dǎo)車輛的速度；V_SubjectVehicle為跟馳車輛的速度。所述車頭時距比率的計算公式為DSSD = DS/sd其中DSSD為車頭時距比率；DS為車頭時距；sd為期望車頭時距。所述車頭時距DS的計算公式為DS = DX/V_SubjectVehicle其中DX是指兩車相對距離。本發(fā)明利用基于模糊數(shù)學(xué)描述跟馳行為的方法，分析車輛駕駛員信息處理過程及 性格特征，在描述了基于駕駛員速度、距離判斷跟車模式的基礎(chǔ)上，應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法，建 立車輛跟馳駕駛行為的模糊邏輯控制模型。本方法考慮了駕駛員的特征差異和車輛的不同 的特性，能夠更好的反映駕駛員的決策過程，能夠更好的模擬駕駛員的駕駛行為，使仿真結(jié) 果更接近實際的交通行為，更有效的再現(xiàn)真實的交通場景。


圖1為本發(fā)明的示意圖。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖，對優(yōu)選實施例作詳細說明。應(yīng)該強調(diào)的是，下述說明僅僅是示例性 的，而不是為了限制本發(fā)明的范圍及其應(yīng)用。要建立一個能盡可能反映真實狀況的仿真系統(tǒng)，必須有一個與之匹配的仿真模 型，建立的模型要盡可能逼真地模擬實現(xiàn)路網(wǎng)中的各種實際交通行為，因此行為模型的精 確性就顯得尤為重要。而目前的跟馳模型描述方法尚不能滿足這個要求。現(xiàn)有的研究認為 在車輛跟馳過程中前導(dǎo)車的刺激和后隨車的反應(yīng)之間存在著確定性的聯(lián)系，即前后車動作 之間顯然存在著一定的因果關(guān)系。但現(xiàn)實情況下，一個駕駛員對其它駕駛員的動作所作出 的反應(yīng)，可能不是基于一個確定性的一對一的關(guān)系，而是基于由駕駛員經(jīng)驗積累而來的一 系列駕駛準則。這些準則應(yīng)用的方式可能因駕駛員的不同而不同，甚至對于同一駕駛員也 會隨條件的不同而不同。這些準則不是嚴格的而是基于自然的語言基礎(chǔ)上的。例如，如果 前導(dǎo)車減速，則后隨車應(yīng)該減速；或如果兩車的間距小于“安全間距”，則后隨車應(yīng)該減速以 增加跟車間距等。這樣一些語言推理形式更適合于用模糊邏輯和近似推理形式來分析。模糊數(shù)學(xué)理論和邏輯允許用數(shù)學(xué)方法來處理主觀判斷的推斷問題。本發(fā)明的技術(shù)方案為1.基于人的心理活動分析駕駛員信息處理過程采用生理心理學(xué)、認知心理學(xué)深入研究人對外界刺激的獲取、加工、貯存、使用相 關(guān)信息的認知過程、心理過程及作出的行為，并對這一過程鏈進行抽象。2.實驗數(shù)據(jù)采集分析所用的數(shù)據(jù)是通過使用實驗車來獲取的。在實驗車上均裝有通訊設(shè)備、探測 設(shè)備、記錄設(shè)備等，可分別同時記錄兩車的速度時間曲線和速度位移曲線，由此獲取不同時 亥IJ、不同交通條件下跟馳兩車的相對距離、相對速度和后車加速度等，不同時刻后隨車相對 于實驗車的位置和速度與加速度統(tǒng)計值。在駕駛員駕駛的同時，詢問駕駛員的各種感覺，記 錄下來，用于分析駕駛員的反應(yīng)過程。3.研究車輛跟馳狀態(tài)的判定在大量實際觀測交通流數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，深入分析跟馳車輛運行特性與車頭時距的 關(guān)系，提出利用相對速度絕對值隨車頭時距變化的規(guī)律定量地判定車輛行駛狀態(tài)。通過數(shù) 據(jù)凋查和駕駛員信息處理過程的建立，選取車輛跟馳特征變量，判定車輛跟馳狀態(tài)。4.建立車輛跟馳模型模糊推理系統(tǒng)應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)理論，利用模糊邏輯控制模型對駛員的決策過程進行描述，建立跟 馳模型模糊推理系統(tǒng)。即把每個模糊集分為n個等級，模糊集之間彼此相關(guān)，然后設(shè)定模糊 推理機制的運行規(guī)則5.模型的校驗?zāi)繕耸鞘狗抡孑敵鼋Y(jié)果與實際測量的校核數(shù)據(jù)差異最小。1.基于人的心理活動，分析駕駛員信息處理過程車輛的行駛是由駕駛員操縱有關(guān)機構(gòu)來實現(xiàn)的.駕駛員在作出決定，采取某種操 作行為如減速、加速或超車時，會受到各種因素的影響。實際上駕駛員駕駛車輛的過程，也 就是系統(tǒng)的信息處理過程。在駕駛過程中，駕駛員的性格特征對行為的輸出也有著重要的 影響作用。對于同樣的信息輸人，不同性格特征的人會作出不同的行為反應(yīng)。對駕駛員來 說，他的情緒、身體條件、疲勞程度，以及疾病、藥物作用等，都與系統(tǒng)有密切的關(guān)系。這些因 素對系統(tǒng)的信息處理及汽車發(fā)動反應(yīng)等方面、既可以產(chǎn)生積極作用，也可以產(chǎn)生消極作用。 駕駛員的操縱特性是非線性的。操縱特性不但決定于駕駛?cè)藛T本身的條件，而且與環(huán)境條 件相互作用有關(guān)。當(dāng)這些條件都比較理想時，就可提高交通效能，保障交通安全，否則，就會 產(chǎn)生相反的效果。駕駛員的反應(yīng)過程包括4個階段感覺階段、認識階段、判斷階段、執(zhí)行階段。這4 個階段所需要的時間稱為反應(yīng)時間。例如駕駛員的制動反應(yīng)時間，它包括接受刺激后大腦 的反射時間，腳從加速踏板移到制動踏板的更換時間，踩下制動踏板到制動器起作用的制 動傳遞延誤時間，三者總和為制動反應(yīng)時間。不同的駕駛員，具有不同的生理特性和心理特 性，因而具有不同的反應(yīng)時間。反應(yīng)速度的快慢與駕駛員對行車環(huán)境的熟悉程度、駕駛經(jīng)歷、駕駛員的年齡、性 另IJ、氣質(zhì)等有關(guān)。據(jù)有關(guān)研究，熟悉行車環(huán)境的駕駛員反應(yīng)速度就快，反之就慢；新駕駛員由 于駕駛經(jīng)歷少，反應(yīng)比較慢；中年駕駛員反應(yīng)，熟悉行車環(huán)境的駕駛員反應(yīng)速度就快，反之
mtm) tJ iifi±, — ￡￡ -5 % ~ -10 %ffl 5 % ~ io %WEl'0]rtPIWsJ]o
2. Stillt :
3.:
:“^-mmm& m f,mu^mmbtm (DSSD) ”0(DV)”iR“^W￡gtt^ (DSSD) ”
1(DV)
DV = V_LeadingVehicle-V_SubjectVe hicle (1)
:
V_LeadingVehicle;
V_SubjectVehicle
2(DSSD)
DSSD = DS/sd(2)
^cf3 :
DS
DS = DX/V_Sub jectVehicle (3)
^cf3 :
DX^JtM^MBXt B^o
4.■.
速、減速或速度不變。以兩個因素作為決策變量車輛相對速度和車頭時距比率(實際車頭 時距與期望車頭時距比率)，每個變量分為5個模糊子集，采用三角形隸屬度函數(shù)，應(yīng)用模 糊控制規(guī)則得出車輛控制規(guī)則，控制車輛行駛。 表1模糊集
權(quán)利要求
1.一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法，其特征是該方法包括以下步驟 步驟I:分別繪制前導(dǎo)車輛和跟馳車輛的速度時間曲線和速度位移曲線； 步驟2 :由步驟I得到跟馳車輛的特征參數(shù)； 步驟3 :將跟馳車輛特征參數(shù)和運動狀態(tài)參數(shù)帶入模糊推理系統(tǒng)，得出車輛運動控制規(guī)則，模擬車輛行駛。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法，其特征是所述跟馳狀態(tài)參數(shù)為車輛相對速度和車頭時距比率。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法，其特征是所述跟馳狀態(tài)參數(shù)的計算公式為DV = V_LeadingVehicle-V_SubjectVehicle其中 DV為車輛相對速度； V_LeadingVehicle為前導(dǎo)車輛的速度； V_SubjectVehicle為跟馳車輛的速度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法，其特征是所述車頭時距比率的計算公式為DSSD = DS/sd其中 DSSD為車頭時距比率； DS為車頭時距； sd為期望車頭時距。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法，其特征是所述車頭時距DS的計算公式為DS = DX/V_SubjectVehicle其中 DX是指兩車相對距離。
全文摘要
本發(fā)明公開了機動車駕駛行為模擬技術(shù)領(lǐng)域中的一種基于模糊數(shù)學(xué)的車輛跟馳模擬方法。首先分別繪制前導(dǎo)車輛和跟馳車輛的速度時間曲線和速度位移曲線；由此得到跟馳車輛行駛特征參數(shù)和前后兩車運動狀態(tài)參數(shù)；然后將跟馳車輛特征參數(shù)和運動狀態(tài)參數(shù)帶入模糊推理系統(tǒng)，得出車輛運動控制規(guī)則，模擬車輛行駛。本方法考慮了駕駛員的特征差異和車輛的不同特性，能夠更好的反映駕駛員的決策過程，能夠更好的模擬駕駛員的駕駛行為，更有效的再現(xiàn)真實的交通場景。
文檔編號G05B13/04GK102662320SQ20121005584
公開日2012年9月12日 申請日期2012年3月5日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月5日
發(fā)明者吳建平, 周楊, 杜怡曼, 邁克·麥克唐納, 馬克·布拉克斯通 申請人:吳建平