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基于DQN的快速路合流区CAV换道决策方法
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作者 程国柱 王文志 +1 位作者 陈永胜 徐亮 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第3期98-109,共12页
为解决快速路合流区的交通拥堵和安全问题,保障智能网联车辆(connected and automated vehicle,CAV)在快速路合流区高效、安全、舒适、稳定地行驶,采用深度强化学习方法之DQN(deep q-network)算法,综合考虑车辆行驶安全性、高效性与舒... 为解决快速路合流区的交通拥堵和安全问题,保障智能网联车辆(connected and automated vehicle,CAV)在快速路合流区高效、安全、舒适、稳定地行驶,采用深度强化学习方法之DQN(deep q-network)算法,综合考虑车辆行驶安全性、高效性与舒适性等因素,建立了用于神经网络训练的奖励函数模型,提出了快速路合流区CAV换道决策方法。应用开源自动驾驶仿真场景highway-env,搭建快速路合流区仿真环境,对其主线路段及匝道进行仿真试验。仿真试验结果表明:相比于智能驾驶人模型(intelligent driver model,IDM)和highway-env中换道决策方法,采用所提出的快速路合流区CAV换道决策方法时,CAV能够快速达到22.22 m/s行驶的稳定状态,同时避免频繁换道及加减速行为,并优化了车头时距,很大程度上提高了交通流运行效率和乘车舒适性。研究成果在智能交通领域中,可为智能网联环境下城市快速路合流区的车辆通行提供了一种新方法,为未来智能网联车辆的换道提供了决策方法。 展开更多
关键词 智能交通 CAV换道决策方法 DQN 智能网联车辆 深度强化学习 快速路合流区
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基于SVM的快速路合流区车辆间隙选择模型 被引量:8
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作者 陈永恒 陶楚青 +3 位作者 白乔文 熊帅 刘芳宏 奇兴族 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期752-758,共7页
通过2种典型快速路合流区车辆行为观测,发现匝道车辆在选择间隙时存在多次超车行为,表明其汇入过程是一个多次决策的动态过程.根据合流过程中车辆速度的变化特性,判定车辆在选择间隙时的决策点并采集决策点处的微观交通流参数.在此基础... 通过2种典型快速路合流区车辆行为观测,发现匝道车辆在选择间隙时存在多次超车行为,表明其汇入过程是一个多次决策的动态过程.根据合流过程中车辆速度的变化特性,判定车辆在选择间隙时的决策点并采集决策点处的微观交通流参数.在此基础上比较了2种不同渠化设计下入口匝道车辆汇入行为的差异.考虑到合流车辆不同行为判别所需的关键参数不同,使用2个支持向量机模型(SVM)进行分类,建立了合流区车辆多次决策的间隙选择模型.通过对采集的交通流参数进行训练,SVM模型的预测精度能够达到91%以上,实现预测车辆间隙选择的目的.最后与Logistic回归模型进行比较,结果证明所提出的模型能够获得较高精度. 展开更多
关键词 交通运输系统工程 快速路合流区 间隙选择 机器学习 支持向量机
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快速路合流区大型车换道时空特征及风险研究 被引量:6
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作者 温惠英 李秋灵 赵胜 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期11-21,共11页
为了研究大型车换道行为特性及其风险状况,基于无人机拍摄与图像识别技术,采集快速路合流区大型车运动轨迹数据,并对其换道特性和时空风险进行分析。结果表明:大型车换道持续时间的平均值为5.28 s,前半时间平均值为2.60 s,后半时间平均... 为了研究大型车换道行为特性及其风险状况,基于无人机拍摄与图像识别技术,采集快速路合流区大型车运动轨迹数据,并对其换道特性和时空风险进行分析。结果表明:大型车换道持续时间的平均值为5.28 s,前半时间平均值为2.60 s,后半时间平均值为2.68 s,纵向换道行驶距离平均值为78.12 m,均服从Weibull分布,且均与换道速度显著相关,大型车换道持续时间及前半时间均和与原车道前车间距、与目标车道前车间距显著相关,前半时间还与沿车道线距离显著相关;75.40%的大型车在合流区瓶颈路段前100 m内开始变道,且由外侧车道向内侧车道依次扩散;大型车与原车道前车的车间距和相对速度平均值最小,分别为22.91 m、-0.90 m/s,若换道间隙较小,驾驶员更倾向于在换道间隙缩小缓慢或不断扩大时换道;大型车换道时与原车道前车的碰撞风险最高,约有15.32%大型车换道时与前车处于不安全状态。 展开更多
关键词 大型车 快速路合流区 换道特性 换道风险 换道持续时间 换道速度 车间距 碰撞风险
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城市快速路合流区车流优化策略 被引量:1
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作者 周琪 《科学技术创新》 2021年第12期123-124,共2页
城市快速路合流区由于车辆密度大,经常出现拥塞与排队现象,是环城道路流量的瓶颈。本文焦点在于在合流区内车辆自由换道行为对合流区整体通行流量的影响,并在车联网场景下,提出一种实时车流调整策略,通过在合流点前提醒合适的车辆提前... 城市快速路合流区由于车辆密度大,经常出现拥塞与排队现象,是环城道路流量的瓶颈。本文焦点在于在合流区内车辆自由换道行为对合流区整体通行流量的影响,并在车联网场景下,提出一种实时车流调整策略,通过在合流点前提醒合适的车辆提前完成换道,从而调整合流区车流密度分布,减少不合理的自由换道行为,提高合流区车流整体的通行效率。本文研究过程使用VISSIM仿真软件对策略进行仿真评估,对仿真结果分析,在使用本文的车流控制策略后,对合流区整体流量有一定的提高,并有效减少了车辆时延。 展开更多
关键词 城市快速路合流区 车辆控制 VISSIM
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