高速公路容错性车流状态识别与管理控制方法研究

For the freeway traffic flow safety control, future short-term accident risk assessment and optimal control method is proposed based on promoting the traffic flow safety resilience. This research is following the achievements of error driving behavior data, interactive simulation experiment method and traffic flow collision risk assessment in the project of “Study on Reliability of Vehicle Following Safety and Risk Control” funded by Chinese National Natural Science Foundation (71301119). Firstly, using naturalistic driving data and driving simulation, micro-simulation models for driving behaviors of human error will be set up. Secondly，by means of uploading these behaviors with Aimsun SDK and interactive simulation with simulator and Aimsun, the vehicle with the driving behavior of human error could run in the traffic flow environment under the simulated circumstances. Meanwhile，constructing the continuous spatio-temperal operational safety evaluation index, traffic flow safety resilience evaluation model will be established by cohort study method. Finally, aiming at improving traffic flow safety resilience, optimized ramp control and lane level speed limit control method will be put forward. Under that traffic control status, both of the possibility and severity of traffic accidents can decrease when the drivers make errors. The research results could be taken as the base of freeway safety traffic control and management.

针对高速公路车流运行安全控制管理问题，以通过结题青年基金《高速公路车辆跟驰运行安全可靠度及风险控制研究》（71301119）资助获取的驾驶犯错行为数据积累、交互式仿真实验方法和车流追尾风险评价成果为基础，以提升车流状态的容错性为目标，提出未来短时高速公路事故风险评价和优化控制方法。首先，通过自然驾驶和模拟驾驶的数据，构建犯错车辆行为仿真模型。其次，通过AIMSUN二次开发加载犯错车辆行为和模拟器—AIMSUN交互式仿真，实现犯错车辆在车流环境中的仿真运行。再次，构建时空连续的路段车流运行安全评价指标，采用队列研究方法，构建容错性车流状态的识别模型。最后，面向容错性提升，提出车道级可变限速和匝道控制优化方法，实现当驾驶人犯错时，交通事故的可能性和严重程度均可以降低。研究成果将为高速公路安全运营控制管理提供理论依据。

高速公路车流运行安全控制管理是当前我国提升交通安全管控水平和降低交通事故的重点内容之一。针对驾驶人可能出现的犯错行为，基于容错性车流管控理念，提出有效的限速及管控控制优化方法是解决该问题的关键。.本研究以驾驶犯错行为数据、交互式仿真实验方法和车流追尾风险评价成果为基础，以提升车流状态的容错性为目标，提出了短时高速公路事故风险评价和优化控制方法。研究通过自然驾驶和模拟驾驶数据，构建了驾驶人犯错行为模型。同时，利用交通仿真软件AIMSUN的SDK和API二次开发构建了基于驾驶员犯错行为的容错性车流，创造性地利用驾驶员犯错行为来使车流的容错性最大程度地表达，并建立了高速公路交通场景来进行仿真实验。最后，面向交通流的容错性提升，提出了车道级可变限速控制策略和匝道控制优化方法，实现了驾驶人犯错情况下的车流容错性管控。研究建立了检测器数据和车流运行风险状态的关系，预测精度、泛化性、鲁棒性上均表现良好，表明容错性一致的车流运行状态具备检测器数据上的一致性，为以后的研究提供了模型支撑。.研究成果不仅为高速公路安全运营控制管理提供理论依据，还可以为道路交通事故预防和驾驶人行为矫正提供技术支持。.本项目研究成果：发表国内外期刊论文10篇，其中SCI/SSCI论文8篇，EI论文1篇，申请发明专利5项，获得上海市优秀学术带头人人才项目1项。