视觉角驾驶行为模型研究

Driving behavior model, which can be widely applied in traffic simulation and traffic safety, has been one of most important topics in the road traffic flow area. The previous studies ignored the characteristics of diver's visual perception and lacked the decision-making mechanism of the integrated driving behavior. Thus, this project will combine with traffic engineering and cognitive psychology theory for driving behavior modeling. Firstly, based on the core process of driver's visual angle perception, processing, and decision-making, we will study the perception process using visual angle and its related variables. Secondly, we will propose a visual angle processing mechanism with consideration of multi-object information, and a multi-objective decision-making process in a complex traffic environment. Then, the nature of perception and processing of the driver's visual angle will be revealed, and the driving behavior modeling framework based on visual angle will be presented. After that, car following models and lane changing models will be studied considering the inputs of multi-visual angle information, information processing mechanisms and behavioral decision-making logic rules of the integrated driving behavior, and the integrated driving behavior model will be established. Lastly, we will calibrate the key parameters of the proposed models using questionnaires, field data, and driving simulator, and verify the models' validity combining of macroscopic and microscopic methods. This project proposes new ideas and new methods of the integrated driving behavior modeling. The study will provide a theoretical basis of the traffic simulation in a complex environment, analysis of integrated driving behavior, and design of smart driving strategies.

驾驶行为建模一直是道路交通领域研究的核心问题之一，在交通仿真、交通安全等领域有着广泛的应用价值。针对以往研究中忽视驾驶员视觉感知特性、缺乏对综合驾驶行为决策机制研究的问题，本项目结合交通工程学与认知心理学相关理论，以驾驶员视觉角信息感知、处理与决策过程为核心，研究基于视觉角及其衍生变量的视觉感知过程、多客体共同作用下的视觉角信息处理机制以及复杂交通环境下的驾驶行为多目标决策过程，揭示驾驶员视觉角信息感知与处理的本质，提出基于视觉角的驾驶行为建模框架。在此基础上分别研究多视觉角信息输入条件下的跟驰模型与换道模型，形成综合驾驶行为的信息处理机制与行为决策逻辑规则体系，建立综合驾驶行为模型。通过问卷调查、数据实测、驾驶模拟器等手段标定模型关键参数，结合宏微观方法验证模型有效性。本研究提出综合驾驶行为建模的新思路与新方法，为复杂环境下交通仿真、综合驾驶行为分析、智能驾驶策略设计等提供理论依据。

驾驶行为模型一直是道路交通领域研究的核心问题之一。以往的研究主要是将车辆作为运动物体，位移、速度和加速度等变量描述车辆的运动，而忽视了驾驶员在驾驶行为中的视觉感知机制。然而，在实际驾驶环境下，驾驶员主要是依赖视觉角及其衍生变量对前方车辆进行感知，进而做出驾驶行为决策。基于此，本项目结合交通工程学与认知心理学相关理论，以驾驶员视觉角信息感知、处理与决策过程为核心，研究了基于视觉角及其衍生变量的视觉感知决策过程，提出了基于视觉角的驾驶行为模型。项目核心研究内容包括：.（1）提出了基于视觉角的驾驶行为建模框架，包括驾驶员视觉选择性注意机制；多视觉角信息输入条件下的跟驰模型与换道模型；综合驾驶行为的信息处理机制与行为决策逻辑规则体系。.（2）提出了考虑同时考虑侧向效应的交错车辆跟驰模型。采用碰撞时间计算得到视觉角变量，以此来描述侧向偏移距离并改进现有优化速度模型。通过理论与数值分析，结果表明随着侧向偏移距离的增加，车辆运行稳定性随之增加。同时，模型表现出与实际相吻合的非对称效应。通过引入视觉角的侧向偏移效应可以有效减少交通拥堵，增强模型的现实性。.（3）行人与机动车交通流的冲突是城市道路重要的现象。通过改进视觉角模型，提出了行人与机动车的交互通行模型。改进的视觉角模型能够描述车辆受到等待行人的影响。构建了行人到达、间隙接受和行人穿越的三步骤行人运动模型，并引入了行人特性参数刻画行人微观行为。仿真结果表明，交互穿越行为大大降低了道路通行能力，增加了行人与机动车延误。.（4）采用NGSIM和实测数据构建了模型参数标定的方法，提出了侧向偏移数据的采集与处理方法，并结合宏微观方法验证模型的有效性。.本项目提出了综合驾驶行为建模的新思路与新方法，为复杂环境下交通仿真、综合驾驶行为分析、智能驾驶策略设计等提供理论依据。