基于多源信息融合的无信号交叉路口自行车微观行为建模与仿真研究

The mathematical modeling and dynamic simulation of bicycle microscopic behaviors at non-signalized intersections, is one of the important research subjects of traffic dynamic simulation. Based on the typical traffic situations at non-signalized intersections, the proposed research applied multivariate analysis methods to bicycle microscopic behavior modeling and simulation.. First, from cycling characteristics, combining with multi-disciplinary domain knowledge, to explore information fusion based comprehensive analysis frame of the bicycle microscopic behaviors at the non-signalized intersections; then focus on the information fusion technology that is suitable for non-signalized intersection bicycle microscopic behavior modeling, achieving fine-grained traffic data collection and scene reconstruction of non-signalized intersections; then extract the cycling status features and build the Bicycle Comprehensive Behavioral Characteristics Database; last, carry out the modeling, model parameter calibration, simulation prototyping and analysis of bicycle microscopic behaviors at non-signalized intersections based on the data.. The research has significance to reveal the mechanism of bicycle microscopic behaviors at non-signalized intersections, as well as to provide theoretical support and technical reference for development of Urban Mixed Traffic Intersection microscopic simulation model in China, and the safety, optimizing of non-signalized intersections.

无信号交叉路口自行车微观行为的数学建模与动态仿真，是交通动态仿真学科的重要研究内容之一。项目针对无信号交叉路口的典型路况，拟采用多元分析方法开展自行车微观行为建模与仿真的研究。. 首先从自行车骑行特性出发，结合多学科领域知识，探索基于多源信息融合的无信号交叉口自行车微观行为综合分析框架；重点研究适合无信号 交叉口自行车微观行为建模的多源信息融合技术，实现无信号交叉路口细粒度的交通数据采集和场景重建；进而进行交叉口自行车运动状态特征提取和自行车综合行为特征数据库的构建；最后，在数据基础上进行无信号交叉口自行车微观行为模型构建、模型参数校验、仿真原型开发和分析。 . 项目对揭示无信号交叉口自行车微观行为机理具有重要意义，为我国城市交叉口混合交通流微观仿真模型的开发，及无信号交叉口的安全、优化等提供理论支撑和技术参考。

在我国城市混合交通的交叉路口，机动车、自行车和行人之间存在大量的冲突，尤其在无信号交叉路口，自行车运行线路非常的灵活且难以进行管制，它们在停止或拥挤慢行的机动车之间穿插，同时避让冲突的机动车、其他自行车和行人，这种现象为自行车交通安全带来很大的隐患，同时降低了交叉路口通过能力和机动车交通的服务水平。这类问题的研究探索无论对混合交通流微观仿真平台开发，还是对城市通管理，交通安全、交通流组织研究都非常有意义。.目前国内外关于交叉路口自行车微观行为的研究还处于起步阶段，研究成果还比较零散。主要指针对对自行车在穿越交叉路口时某方面行为特征或者整体骑行行为进行分析建模，目前主要包括自行车跟驰行为(bicycle following behavior)、间隙接受行为(gap acceptance behavior)、元胞自动机模型(cellular automata)和二维空间连续模型(two dimensional continuous space model)等。.课题组从自行车骑行特性出发，结合多学科领域知识探索构建了规范化自行车交通行为理论模型框架，为后续研究奠定理论方法基础；研究自行车微观行为建模所需的信息采集和融合技术，研究复杂交通环境下多摄像机的自行车和行人再识别算法，实现无信号平面交叉路口细粒度交通数据采集；研究自行车、行人鲁棒检测算法，并构建混合交叉路口自行车综合行为特征数据库；研究骑行人感知外界信息、决策、操控自行车等微观行为机理，并分别应用人工神经网络方法、模糊逻辑方法和“社会力”模型等不同理论方法对无信号平面交叉路口自行车微观行为进行模型构建；最后，在大量行为数据的基础上，对无信号交叉路口自行车微观行为模型进行模型验证、参数修正、仿真原型开发与实证研究。.研究成果为我国城市混合交通流微观仿真模型的开发提供可靠的模型基础，从而为交叉路口设计评价、交通管理方案、优化方案、交通安全以及智能交通新技术测试等提供技术支持。研究成果对推进我国绿色交通、智能交通系统的发展，缓解城市交通问题有较大的意义。