Mô Hình Thay Đổi Làn Đường Dựa Trên Hành Vi Lái Xe cho Các Đường Phố Đô Thị

Transportation Science - Tập 48 Số 2 - Trang 184-205 - 2014
Daniel Sun1, Lily Elefteriadou2
1School of Naval Architecture, Ocean and Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240, China
2Department of Civil and Coastal Engineering, University of Florida, Gainesville, Florida 32611

Tóm tắt

Các thuật toán thay đổi làn đường đã thu hút được sự chú ý ngày càng tăng trong những năm gần đây. Tuy nhiên, có rất ít nghiên cứu được thực hiện để xem xét xác suất thay đổi làn đường dựa trên các đặc điểm của người lái xe và các tình huống thay đổi làn. Nghiên cứu này đóng góp vào việc phát triển một khuôn khổ toàn diện để mô hình hóa các thao tác thay đổi làn xe của người lái trên các đường chính bằng cách sử dụng dữ liệu liên quan đến hành vi lái xe. Các nghiên cứu nhóm tập trung và các bài kiểm tra lái xe "trong xe" đã được thực hiện để điều tra ảnh hưởng của loại người lái xe trong các tình huống thay đổi làn khác nhau trên các đường phố đô thị và thu thập dữ liệu vi mô về phương tiện. Với các giá trị thu thập từ thực địa, một mô hình đã được phát triển để ước lượng xác suất thay đổi làn đường trong các tình huống thay đổi làn khác nhau và để ước tính các đặc điểm chấp nhận khoảng cách tương ứng. Xác suất thay đổi làn cho mỗi tình huống được lập mô hình như một hàm của các yếu tố được xác định từ các cuộc thảo luận nhóm, cũng như loại người lái. Trong mô hình chấp nhận khoảng cách, một chuỗi "thương lượng tay bắt" đã được đưa vào để mô tả các tương tác giữa các phương tiện có thể xảy ra trong quá trình thao tác thay đổi làn. Mô hình thay đổi làn đường được đề xuất đã được triển khai trong bộ mô phỏng vi mô CORSIM (CORrider SIMulation). Các khả năng mô phỏng của mô hình mới phát triển đã được so sánh với thuật toán thay đổi làn đường gốc trong CORSIM và với các quan sát thực địa. Kết quả xác thực cho thấy mô hình mới tái hiện tốt hơn giao thông quan sát dưới các mức lưu thông khác nhau.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Ahmed KI, 1996, Proc. 13th Internat. Sympos. Transportation and Traffic Theory, Lyon, France, 501

Ahn S, 2007, Proc. 17th Internat. Sympos. Transportation and Traffic Theory, London, 691

Ben-Akiva ME, 1985, Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand, 1

10.1007/0-306-48058-1_2

10.3141/1934-10

10.1016/S0191-2615(96)00018-5

10.1049/cp:19980175

Burns R, 2008, Business Research Methods and Statistics using SPSS

10.1287/opre.6.2.165

10.1016/j.trb.2007.05.003

10.1109/TITS.2009.2018963

Choudhury C, 2007, Proc. 17th Internat. Sympos. Transportation and Traffic Theory, 711

10.3141/1883-11

10.1287/trsc.26.3.223

10.1287/opre.9.4.545

10.1016/j.trb.2008.02.002

10.1016/0191-2615(86)90012-3

10.1016/j.aap.2007.06.013

10.1016/j.trc.2004.12.003

Herman R, 1969, Proc. 4th Internat. Sympos. Theory of Traffic Flow, Bonn, Germany, 241

10.3141/1855-15

10.1016/S0191-2615(99)00017-X

10.1016/j.trb.2009.12.014

10.3141/1999-10

Kita H, 2002, Proc. 15th Internat. Sympos. Transportation and Traffic Theory, Adelaide, Australia,, 503

10.1016/S0191-2615(98)00003-4

10.1016/j.trb.2005.04.003

10.1016/j.trb.2007.10.004

10.3141/1898-08

Liu R, 2006, Transportation Res. Part A, 40, 125

10.1016/j.trd.2004.02.003

10.3141/2161-02

10.1287/opre.9.2.209

10.1063/1.1721265

10.1287/trsc.1070.0192

Stevens WR, 1998, UNIX network programming: Networking APIs: Sockets and XTI, 1, 2

Sun DJ (2009) A Lane-Changing Model for Urban Arterial Streets. Ph.D. thesis, Department of Civil and Coastal Engineering, University of Florida, Gainesville.

10.3141/2161-01

Sun DJ, 2011, Appl. Ergonomics: Human Factors in Technology Soc., 42, 682, 10.1016/j.apergo.2010.11.001

10.1111/j.1467-8667.2011.00747.x

10.3141/1857-04

10.1016/j.trc.2007.02.002

10.1016/j.trb.2010.03.004

10.1109/TITS.2008.928265

10.1016/S0968-090X(96)00006-X

10.3141/1644-11