驾驶员对路径信息板动态响应行为的动态模拟方法

摘要

本发明涉及一种驾驶员对图状路径信息板动态响应行为的计算机动态模拟方法，模拟系统为驾驶员提供较为逼真的快速路出行情境和满足人际功效学原理的人机交互界面，出行情境信息包括基本出行信息、交通流运行状况、GRIP信息、车辆方位信息、其它辅助信息。驾驶员出行过程中经历的交通状况和GRIP信息都有快速路网宏观交通流仿真数学模型仿真而得，使得驾驶员出行过程中经历的交通状况更真实，增强收集的驾驶员响应行为数据的可靠性。驾驶员在模拟出行中通过鼠标和键盘把所作的路径选择输入给计算机。模拟方法具有开发成本低、模拟试验简便且易操作、试验场地不受限制、试验过程快速、试验成本较低等特点，可以为驾驶员动态路径选择行为的分析与建模提供基础数据。

主权项

1、一种驾驶员对路径信息板动态响应行为的动态模拟方法，其特征在于，方法包括如下步骤：1)利用计算机作为界面，应用交通流METANET模型，建立快速路网宏观交通流仿真数学模型：路网由节点和有向路段组成，节点为存在出(入)口匝道或道路属性发生变化的位置；路段是属性，如车道数、坡度，相同的一段高速公路；路段分为若干等长小段，路段m分为N_m个长度为Δ_m的小段，小段车道数记为λ_m，路段m的第i小段在k时刻的交通状态用密度、速度和流量表示，分别记作ρ_m，i(k)、v_m，i(k)和q_m，i(k)，给出METANET的基本数学公式：A：描述小段交通状态变化的公式如下：ρ_m，i，j(k+1)＝ρ_m，i，j(k)+(T/λ_mΔ_m)[γ_m，i-1，j(k)q_m，i-1(k)-γ_m，i，j(k)q_m，i(k)]q_m，i(k)＝ρ_m，i(k)v_m，i(k)λ_m$v_{m,i}(k+1)=v_{m,i}\left(k\right)+\frac{T}{\tau }[V_E\left({\rho }_{m,i}\left(k\right)\right)-v_{m,i}\left(k\right)]+\frac{T}{{\Delta }_m}·v_{m,i}\left(k\right)·[v_{m,i-1}\left(k\right)-v_{m,i}\left(k\right)]$$-\frac{v·T}{\tau ·{\Delta }_m}·\frac{{\rho }_{m,i+1}\left(k\right)-{\rho }_{m,i}\left(k\right)}{{\rho }_{m,i}\left(k\right)+\kappa }$$V_E\left({\rho }_{m,i}\left(k\right)\right)=v_{f,m}\exp (-\frac{1}{a_m}{\left(\frac{{\rho }_{m,i}\left(k\right)}{{\rho }_{\mathrm{cr},m}}\right)}^{a_m})$公式中，ρ_m，i，j(k)表示ρ_m，i，j(k)中终点为j的分密度；T为模型取样周期；γ_m，i，j＝ρ_m，i，j/ρ_m，j，称为交通组成比例；τ，v，κ是常量参数，V_E(·)为稳态速度-密度关系；v_f，m为路段m的自由流速度，ρ_cr，m是路段m的临界密度，a_m是与路段m有关的参数；B：节点处的交通流运行特征由以下公式描述：$Q_{n,j}\left(k\right)=\underset{\mu \in I_n}{\Sigma }{q}_{\mu ,N_{\mu }}\left(k\right){\gamma }_{\mu ,N_{\mu },j}\left(k\right)$$\forall (n,j)$$q_{m,0}\left(k\right)=\underset{j\in J_m}{\Sigma }{\beta }_{n,j}^m\left(k\right)Q_{n,j}\left(k\right)$$\forall m\in O_n$${\gamma }_{m,0,j}\left(k\right)={\beta }_{n,j}^m{Q}_{n,j}\left(k\right)/q_{m,0}\left(k\right)$$\forall m\in O_n,\forall j\in J_m$公式中，I_n为流入节点n的路段集合，O_n为从节点n流出的路段集合；J_m为经路段m能够到达的终点集合；Q_n，j(k)为从节点出发驶往终点j的流量；β_n，j^m为Q_n，j(k)中选择路段m的流量所占比例，称作分流比例；q_m，0(k)为路段m入口处流量，γ_m，0，j(k)为q_m，0(k)中流向终点j的比例；C：路网起点，包括主线起始点和入口匝道的车辆排队现象，由以下公式表示：w_o，j(k+1)＝w_o，j(k)+T[θ_o，j(k)d_o(k)-γ_o，j(k)q_o(k)]$q_o\left(k\right)=r_o\left(k\right)·\min \{d_o\left(k\right)+\frac{w_o\left(k\right)}{T},Q_o·{\lambda }_o·\min \{1,\frac{{\rho }_{\mathrm{jam}}-{\rho }_{s,1}\left(k\right)}{{\rho }_{\mathrm{jam}}-{\rho }_{\mathrm{cr},s}}\left\}\right\}$公式中，w_o，j为起点o处车辆数w_o中驶往目的地j的数量，$w_o=\underset{j}{\Sigma }{w}_{o,j};$d_o是o点交通需求；θ_o，d是OD比例，是d_o中驶往目的地j的车流所占比例。q_o是实际流入路网的流量；γ_o，d是q_o中驶往目的地j的车流所占比例；r_o∈[0，1]为匝道调节率；Q_o为起点o的通行能力，λ_o为起点o的车道数，ρ_jam是阻塞密度。ρ_s，1为起点o下游紧邻路段s的第一小段的密度；2)已知路网初始时刻(k＝0)的ρ_m，i，j(0)、v_m，i(0)、w_o，j(0)，已知所有时刻的d_o(k)、θ_o，j(k)、β_n，j^m(k)、r_o(k)，根据建立的快速路网宏观交通流仿真数学模型；驾驶员从路网的起点进入路网，驾驶员所驾驶的车辆就根据建立的快速路网宏观交通流仿真数学模型计算出的平均车速，自动向前行驶；3)在快速路网宏观交通流仿真数学模型基础上，建立功能模块，同时在计算机界面上对应功能视窗：A：交通流运行状况视窗：视窗中运动的小方格的数量根据小段密度确定，小方格稠密程度表征了道路拥堵程度，驾驶员的车辆在运动的小方格中，驾驶员通过操作避开运动的小方格；B：GRIP信息视窗：GRIP上的快速路分割为若干信息单元段，信息单元段就是驾驶员能够辨识出的像素，其显示状态有畅通为绿色、拥挤为黄色、阻塞为红色三种；C：基本出行信息视窗：出发时间、当前时间、已行驶距离、路网地图，路网地图驾驶员可根据需要开启或关闭；D：车辆方位信息视窗：显示驾驶员所在的局部路网和车辆在该路网中的位置，当车辆临近快速道路转换点，如立交、出口匝道时视窗中会提供前方相关道路的信息，模拟现实世界中的指路标志和预告标志；E：其他辅助信息视窗：标示速度的汽车仪表盘；4)驾驶员在计算机界面营造的出行情境视窗中出行，出行途中，接收到分流点处的GRIP信息后做出路径选择，通过鼠标和键盘把所作的选择输入给计算机，驾驶员的车辆继续前进，直至到达目的地，系统自动记录整个出行过程中驾驶员作出的动态响应行为，包括出行前的路径选择和出行途中的路径改换，行为数据存储于数据库。