自动驾驶与人工驾驶车辆混行条件下的交通安全系统评价理论与方法

Autonomous vehicles are widely considered as the most advanced stage of the intelligent vehicle technologies. Autonomous driving technology, in concern of driving safety as the first principle, can effectively reduce crashes. However, because of the differences between autonomous vehicles and ordinary vehicles, autonomous-driving vehicles may introduce new crash risk into the transport system. ..This research attempts to explore the safety benefit or influence for traffic system with autonomous vehicles involved. With the emerging and development of autonomous driving technologies, the interaction between autonomous and ordinary vehicles will be increased. The traffic safety should be evaluated systemically and comprehensively. Naturalistic driving experiments with autonomous vehicles and numerical study using simulation method will be conducted for this research. Based on the car-following model, the different travelling behavior and controlling strategy of different type of vehicles, and the heterogeneous characteristics of different drivers will be compared and analyzed. For car-following system, a comprehensive crash risk indicator can be proposed by integrating crash occurrence and severity. Then, an integrated safety prediction model will be developed based on joint probability model. For a macroscopic traffic system with mixed vehicles, the relationship between safety performance and various parameters can be quantitatively modeled. Accordingly, the evolution of safety performance of mixed traffic system can be analyzed with variance of traffic state, disturbance intensity, autonomous vehicle ratio, autonomous control strategy, and driver characteristics. Besides, a transfer function will be proposed to reveal the appearance and transfer of crash risk among vehicles, which will help to provide an overall picture for the system safety performance. This work will shed lights on future development of intelligent vehicle and transportation system.

自动驾驶被广泛认为是车辆智能化技术发展的最高级阶段，自动驾驶技术以安全行驶为第一目标，可有效减少事故的发生，但由于自动控制策略与普通车辆不同，自动驾驶车辆可能为交通系统引入新的安全隐患。如何综合全面地评价引入自动驾驶车辆对交通系统的安全影响，正是本研究关注解决的重要科学问题。随着自动驾驶技术的兴起，必将增强自动与人工驾驶车辆的交互影响。本研究将针对这一过程中的系统安全性进行研究，采用实车实验、理论推导与系统仿真相结合的方法，从基础的微观跟驰驾驶入手，对车辆与驾驶员控制行为差异性进行建模分析；深入探讨碰撞危险的产生与传递演化机理，进而对宏观安全水平进行建模评价；对交通状况、车辆组成、自动控制策略、驾驶员特性等系统参数变化下的交通系统安全风险变化规律进行推演，绘制随着技术升级、自动驾驶普及率提高，交通系统安全水平发展演化的清晰图谱，为未来智能车发展以及智慧交通管理与服务提供理论基础与决策支持。

当前自动驾驶技术发展如火如荼，搭载部分自动驾驶技术的智能车已经混行于传统车流中，与人工驾驶车辆并存，并相互影响。自动驾驶技术以安全驾驶为第一目标，但由于自动控制策略与普通车辆不同，可能为交通系统引入新的安全隐患。如何综合全面地评价引入自动驾驶车辆对交通系统的安全影响，正是本研究关注解决的重要科学问题。.本研究针对自动驾驶与人工驾驶车辆混行条件下，混合交通流安全风险的系统性评价问题展开研究，综合采用实车实验、理论推导和仿真验证的方法，从微观跟驰行为研究，到车队稳定性分析，到系统安全评价，探究了随着自动驾驶车辆渗透率的提高，在不同条件下，交通系统安全风险的演化规律，并提出了有助于提升系统安全性的自动驾驶避撞策略。主要创新性研究成果有三项：.在自动驾驶与人工驾驶车辆跟驰行为研究与建模方面，设计实施了单车跟驰实验，基于行车数据与生理数据研究了人工驾驶行为的异质性；进而设计实施了引入自动驾驶的双车跟驰实验，对比分析了自动驾驶与人工驾驶车辆的差异性，建立了不同类型车辆的典型跟驰模型，以作为整个课题研究的基础。.在基于车队稳定性分析的混合车流碰撞风险演化机理研究方面，研究提出了一套自动驾驶与人工驾驶混合条件下的稳定性分析方法，选取了综合考虑碰撞机会与碰撞强度的安全性评价指标，探讨了车队稳定性和安全性的对应关系。.在混合车流安全风险系统性评估与推演研究方面，研究搭建了包含碰撞模块的混合车流系统安全性评价仿真平台，探究了随着自动驾驶车辆渗透率的提高，在不同的车速状态、不同的扰动、不同的车辆分布条件下，交通系统安全风险的变化规律与演化图谱，并提出了兼顾车辆前后碰撞风险的自动驾驶避撞策略，有效提升了系统整体的安全性。.本项目已完成既定任务，达到了预期目标，已发表学术论文28篇，其中SCI/SSCI刊源16篇（已检索15篇），EI刊源12篇（已检索11篇）；申请发明专利11项；培养博士生7名、硕士生6名、博士后4名。相关研究成果还受到政府和企事业单位关注，建立了项目合作，可以为车辆智能化技术发展与交通智慧化管理提供理论依据与决策支持。