面向动态事故风险的快速路速度引导模型预测控制

The crash risk generally forms by dynamic random traffic flow, static traffic facilities and unreasonable traffic control strategy which are the potential factors induced the crash. Traditional research focus on the real-time control after the crash had happened which are lack of predictability, delaying in response and not considering the countermeasures for real-time crash risk. Based on the demand of real-time control, speed guidance is introduced to establish the dynamic control model in order to grasp the possibility and severity of the crash risk. Then collaborative optimization method to intervene the crash risk using speed guidance control is given. Vehicle trajectory was analyzed through SSAM based on the actual expressway model established in VISSIM. Detailed analysis on the conflict was handled. The log-linear model was established considering the factors affected the velocity. Model predictive control was involved to optimize the speed value which was safety-oriented. Around the core of speed guidance control, efficiency and safety of expressway were taking into account. Detailed analysis and design were developed for the speed guidance control towards urban expressway which provided theoretical foundation and technical support for speed guidance control applying in China.

事故风险因动态随机交通流、静态交通设施与交通管控策略等的不匹配而形成，是诱发交通事故的潜在性因素。传统研究多专注于事故后的实时控制，缺乏预见性，响应滞后、缓慢且缺乏实时控制下事故风险对策的考虑。课题面向快速路实时控制需求，引入面向事故风险的速度引导控制，基于VISSIM实际快速路段建模，利用SSAM对车辆运行轨迹进行冲突统计分析，进而利用对数线性模型进行基于速度相关变量的冲突建模，对影响冲突数的变量进行详细分析；另一方面在建立的冲突对数线性模型的基础上，对速度引导控制下的快速路进行安全性对比分析，通过量化的冲突数据分析车辆行驶安全性的变化。基于建立的冲突对数线性模型，采用模型预测控制，使得快速路的速度引导值的变化以量化后的安全为导向。全文以速度引导为核心，以事故风险干预为目的，对控制方案进行详细分析与设计，为面向主动交通安全的速度引导控制大规模实际应用奠定理论基础与技术支撑。

传统交通事故研究多专注于事故后的交通流控制，缺乏实时控制下对事故风险主动干预。本项目研究面向动态事故风险进行快速路速度引导模型预测控制，主要成果如下： .（1）通过采集的动态交通流数据，对研究对象的交通基本参数以及参数之间的耦合关系进行分析，对交通流模型进行了标定，辨识了快速路交通流特征变量。对交通流宏观模型进行扩展，建立面向城市快速路实时动态交通流速度引导控制的宏观模型；.（2）分析影响确定速度引导值的因素，采用双层AI控制系统，建立面向应用的单点速度控制确定值策略；.（3）建立了以交通总行程时间与速度控制变化幅度值为目标的多目标优化模型，对多点速度引导值的确定策略进行方案对比，采用强度Pareto进化算法进行求解，借助集合理论从前沿中确定最优解；.（4）分析根据不同的交通需求与驾驶员服从率的控制效应，确定速度引导控制正面效应的交通需求区间及速度引导控制效果与驾驶员服从率之间的关系，对比分析了多种交通需求模式在不同的驾驶员服从度下控制效应；.（5）建立快速路冲突数据结构图，分析诱发快速路交通流实时风险因素，构建以速度变化为核心的快速路冲突对数线性模型；.（6）基于MPC模型预测控制，搭建了一体化的实时仿真平台，实现快速路以量化后的交通安全为目标的实时速度控制策略。