高速公路车辆换道行为风险研究

doi:10.3969/j.issn.1674-0696.2021.04.05

重庆交通大学学报（自然科学版） ›› 2021, Vol. 40 ›› Issue (04): 26-33.DOI: 10.3969/j.issn.1674-0696.2021.04.05

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高速公路车辆换道行为风险研究

贺玉龙1,2，刘磊1,2，迟佳欣1,2

(1. 北京工业大学城市交通学院，北京 100124； 2. 北京工业大学交通工程北京市重点实验室，北京 100124)

收稿日期:2019-08-27 修回日期:2019-12-19 出版日期:2021-04-16 发布日期:2021-04-19
作者简介:贺玉龙（1968—），女，湖北荆门人，副教授，博士，主要从事交通安全方面的研究。E-mail:ylhe@bjut.edu.cn 通信作者：刘磊（1993—），男，河北沧州人，硕士研究生，主要从事交通安全方面的研究。E-mail:1207836987@qq.com
基金资助:
国家重点研发计划项目（2017YFC0803903）

Risk of Vehicle Lane Change Behavior on Highway

HE Yulong1, 2, LIU Lei1,2, CHI Jiaxin1,2

(1.College of Metropolitan Transportation, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China; 2. Beijing Key Laboratory of Traffic Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)

Received:2019-08-27 Revised:2019-12-19 Online:2021-04-16 Published:2021-04-19
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摘要/Abstract

摘要： 换道作为车辆的基本驾驶行为之一，对道路上车辆的运行安全有着至关重要的影响。针对高速公路上换道行为导致事故频发的现状，通过对换道车辆及其相邻车辆在换道过程中的运行特征及位置、速度关系进行分析，构建车辆安全换道模型。研究结果表明：通过对不同换道特征的换道行为进行MATLAB仿真，可确定车辆之间的不同速度、加速度情况及驾驶员反应时间下的动态安全距离，以此来确定换道安全和风险的动态临界阈值，为自动驾驶换道预警系统提供理论上的支撑。

关键词: 交通工程, 纵向安全距离, 换道模型, 风险研究

Abstract: As one of the basic driving behaviors of vehicles, lane change has a vital impact on the road safety. Aiming at the current situation of frequent accidents caused by lane change behavior on highway, the characteristics of lane change vehicles and their adjacent vehicles in the process of lane-changing and the relationship between position and speed were analyzed to construct the safe lane change model. The research results show that through MATLAB simulation of lane changing behavior with different lane changing characteristics, the dynamic safety distance between vehicles with different speed, acceleration and driver reaction time can be determined, so that the dynamic critical threshold of lane change safety and risk is determined. The research provides theoretical support for the lane change early warning system of automatic driving.

Key words: traffic engineering, longitudinal safety distance, lane change model, risk research

中图分类号:

U491

贺玉龙1,2，刘磊1,2，迟佳欣1,2. 高速公路车辆换道行为风险研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 26-33.

HE Yulong1, 2, LIU Lei1,2, CHI Jiaxin1,2. Risk of Vehicle Lane Change Behavior on Highway[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science), 2021, 40(04): 26-33.

参考文献

［1］ GIPPS P G. A model for the structure of lane-changing decisions ［J］. Transportation Research Part B: Methodological, 1986, 20(5): 403-414.
［2］ YANG Q, KOUTSOPOULOS H N. A Microscopic traffic simulator for evaluation of dynamic traffic management systems ［J］. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 1996, 4(3): 113-129.
［3］ JULA H, KOSMATOPOULOS E B, IOANNOU P A. Collision avoidance analysis for lane changing and merging ［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2000, 49(6): 2295-2308.
［4］金立生, Bart van Arem, 杨双宾,等. 高速公路汽车辅助驾驶安全换道模型［J］. 吉林大学学报(工学版), 2009, 39(3):582-586.
JIN Lisheng, AREM Bart van, YANG Shuangbin, et al. Safety lane change model of vehicle assistant driving on highway ［J］. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2009, 39 (3): 582-586.
［5］王荣本, 游峰, 崔高健,等. 车辆安全换道分析［J］. 吉林大学学报(工学版), 2005, 35(2):179-182.
WANG Rongben, YOU Feng, CUI Gaojian, et al. Analysis on lane changing safety of vehicle ［J］. Journal of Jilin University (Engineering and Technology Edition), 2005, 35 (2): 179-182.
［6］王江锋, 邵春福, 闫学东,等. 基于虚拟现实的车辆换道最小安全距离研究［J］. 公路交通科技, 2010,27(8):109-113.
WANG Jiangfeng, SHAO Chunfu, YAN Xuedong, et al. Research on minimum safety distance of lane changing based on virtual reality ［J］. Journal of Highway and Transportation on Research and Development, 2010, 27 (8): 109-113.
［7］游峰, 张荣辉, 王海玮,等. 基于纵向安全距离的超车安全预警模型［J］. 华南理工大学学报(自然科学版), 2013,41(8):87-92.
YOU Feng, ZHANG Ronghui, WANG Haiwei, et al. Warning model for safety analysis of overtaking behavior based on longitudinal safety spacing ［J］. Journal of South China University of Technology（ Natural Science Edition）, 2013,41 (8): 87-92.
［8］刘小明, 王秀英. 基于信息交互的元胞自动机换道行为模型研究［J］. 计算机应用研究, 2010, 27(10):3826-3828.
LIU Xiaoming, WANG Xiuying. Study of vehicle lane-changing behavior model of cellular automata based on information interaction ［J］. Application Research of Computers, 2010, 27 (10): 3826-3828.
［9］ NELSON W L. Continuous-curvature paths for autonomous vehicles ［C］∥ Proceedings of 1989 International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 1989.
［10］ CHOVAN J D,TIJERINA L,ALEXANDER G, et al. Examination of Lane Change Crashes and Potential IVHS Countermeasures［R］. U.S. National Highway Traffic Safety Administration, 1994.
［11］ JIAN S, YANG X G, MA Y L. A new simulation model for expressway weaving sections evaluation ［C］∥Proceedings of the 2005 Winter Simulation Conference. IEEE, 2005.
［12］徐慧智, 裴玉龙, 程国柱. 基于期望运行轨迹的车道变换行为安全性分析［J］. 中国安全科学学报, 2010, 20(1):90-95.
XU Huizhi, PEI Yulong, CHENG Guozhu. Study on the safety of lane-changing based on virtual desire trajectory ［J］. China Safety Science Journal, 2010, 20 (1): 90-95.
［13］金曼, 陈锋. 微观交通仿真中的选择性换道模型研究［J］. 计算机工程与应用, 2007,43(14):199-201+226.
JIN Man, CHEN Feng. Study of discretionary lane-changing in micropic traffic simulation ［J］. Computer Engineering and Applications, 2007, 43 (14): 199-201+226.
［14］ YANG Q. A Simulation Laboratory for Evaluation of Dynamic Traffic Management Systems［D］. Cambridge: Massachusetts Institute of Technology, 1997.

[1]	唐继强1, 2，钟鑫伟2，刘健1，李天瑞3. 基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 31-38.
[2]	戚春华，王笑男，朱守林，李航天. 基于驾驶员视觉兴趣区域的交通工程设施信息量阈值研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(07): 53-60.
[3]	邓天民1，朱杰2，朱凯家1，屈治华3. 基于iForest+Biscting K-means的驾驶风格辨识方法研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 1-6.
[4]	许茂增,张莉. 基于双射软决策理论的路段拥堵影响力识别[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 7-11.
[5]	王涛1，谢思红1，黎文皓1,2，李文勇1. 基于FFOS-ELM和PF的短时交通流自适应预测模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 21-27.
[6]	张诚1，汪成银1，陈志伟2，张正向3，张子磊3. 基于空间流量度的城市路网关键节点挖掘方法[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 28-35.
[7]	王永岗，张衡，彭志鹏，周琬琦. 基于结构方程模型的出租车事故影响因素分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 36-42.
[8]	朱顺应，李维吉，林小媛，肖文彬，王红. 特色小镇游客车辆无复检管控点布设研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(06): 52-58.
[9]	潘兵宏1,2，胡炜1，任卉1,单慧敏1. 基于TruckSim仿真下弯道货车侧滑速度模型研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 38-45.
[10]	潘义勇，王松. 网联自动驾驶环境下改进的加权MOBIL自主性换道决策模型[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 46-52.
[11]	吴文静，孙刃超，宗芳，贾洪飞. 居民低碳通勤出行的主观态度识别及影响分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 53-58.
[12]	李军，邓育新. 基于非负矩阵分解的出租车时空行为聚类分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(05): 59-65.
[13]	成卫1，刘翔1，雷建明2. 基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 13-18.
[14]	史天亮，王文光. 信息观和粒子群算法在城市交通拥堵中的研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 19-25.
[15]	王露1，陈肖欣2，李华恩1. 大风雨雪气象条件下高速公路车辆稳定行驶的临界车速研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）, 2021, 40(04): 34-40.

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