專利名稱：駕駛員對路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模擬方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及駕駛員出行行為的計算機模擬技術(shù)，特別涉及一種駕駛員對 路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模擬方法。 '
背景技術(shù)：
目前，應(yīng)用計算機模擬技術(shù)，對駕駛員在提供實時交通信息條件下的信 息響應(yīng)行為(例如，路徑選擇、出發(fā)時刻選擇)進行模擬，收集駕駛員行為 數(shù)據(jù)，是智能交通運輸研究領(lǐng)域的前沿和熱點，相關(guān)文獻報道已經(jīng)不少。研 究成果用途很多，包括為駕駛員行為建模提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，更有效地設(shè)計交 通信息服務(wù)產(chǎn)品，制定更科學的信息發(fā)布策略，對交通信息誘導系統(tǒng)的效益 進行建模和定量分析。以往研究中，學者們主要結(jié)合所在國家的智能交通技 術(shù)特點，針對某種或某幾種交通信息發(fā)布手段(如可變信息標志、交通廣 播、車載導航設(shè)備)，進行研究。
近年來，亞洲和歐洲一些國家開始在快速路上應(yīng)用或?qū)嶒炓缘貓D(發(fā)光 元件組成的光帶)形式顯示快速路交通狀態(tài)的圖狀路徑信息板(英文稱 GRIP, graphical route information panel),誘導交通流。也有文獻稱 GRIP為圖形式可變情報板。GRIP這一項新技術(shù)的應(yīng)用對交通科學界提出了 一個新挑戰(zhàn)"如何正確理解GRIP影響下的駕駛員動態(tài)路徑選由行為，并對 其進行建模？"目前，關(guān)于GRIP影響下駕駛員動態(tài)路徑選擇行為的研究主 要還停留在理論研究初級階段。縱觀現(xiàn)有文獻，尚未見有文獻提出針對GRIP 的駕駛員路徑選擇行為動態(tài)模擬方法。理論研究的滯后，使得工程實踐中無 法科學地回答的"該怎樣進行GRIP路網(wǎng)優(yōu)化布局？ GRIP的交通誘導效何量化評價？"等關(guān)鍵問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，提出了一種駕駛員對路徑信息 板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模擬方法。該方法利用人機交互的計算機模擬系統(tǒng)，
模擬駕駛員在提供GRIP信息條件下的動態(tài)出行決策過程，出行決策包括出 發(fā)時的路徑選擇和出行途中的改道行為。模擬系統(tǒng)為駕駛員提供較為逼真的 快速路出行情境和滿足人際功效學原理的人機交互界面，駕駛員在虛擬出行 情境中出行，模擬系統(tǒng)自動記錄駕駛員在整個出行過程中的決策行為，收集 豐富的行為數(shù)據(jù)，為研究人員探索GRIP信息與駕駛員行為之間的動態(tài)復雜 關(guān)系以及建立行為模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
本發(fā)明的技術(shù)方案為 一種駕駛員對路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模 擬方法，方法包括如下步驟
1)利用計算機作為界面，應(yīng)用交通流METANET模型，建立快速路網(wǎng)宏觀交 通流仿真數(shù)學模型路網(wǎng)由節(jié)點和有向路段組成，節(jié)點為存在出(入)口匝道 或道路屬性發(fā)生變化的位置；路段是屬性，如車道數(shù)、坡度，相同的一段高 速公路；路段分為若干等長小段，路段^分為^個長度為A^^的小段，小段 車道數(shù)記為、，路段歷的第i小段在A時刻的交通狀態(tài)用密度、速度和流量 表示，分別記作A^(的、vW和^(A:)，給出METANET的基本數(shù)學公式 A:描述小段交通狀態(tài)變化的公式如下 <formula>formula see original document page 6</formula><formula>formula see original document page 7</formula>
公式中，/V,，,W表示A^("中終點為J的分密度；7為模型取樣周期； ;V,,,~,y//Vy，稱為交通組成比例；r，v，K是常量參數(shù)，^(.)為穩(wěn)態(tài)速度-密 度關(guān)系； 為路段/z 的自由流速度，p，是路段歷的臨界密度，^是與路段
"有關(guān)的參數(shù)；
B:節(jié)點處的交通流運行特征由以下公式描述
>7歷
公式中，/"為流入節(jié)點n的路段集合，O"為從節(jié)點n流出的路段集合；人為
經(jīng)路段m能夠到達的終點集合；a，,ot)為從節(jié)點出發(fā)駛往終點J的流量；
為a,^)中選擇路段m的流量所占比例，稱作分流比例；u()t)為路段m入口 處流量，？V。，/W為^。")中流向終點J'的比例；
C:路網(wǎng)起點，包括主線起始點和入口匝道的車輛排隊現(xiàn)象，由以下公式表
小
<formula>formula see original document page 7</formula>
公式中，M^.為起點0處車輛數(shù)W。中駛往目的地J'的數(shù)量，W。=;W。，；；《是O點交通需求；^是0D比例，是《中駛往目的地J的車流所占比例。《。是
實際流入路網(wǎng)的流量；y。，d是9。中駛往目的地J'的車流所占比例；r。"0，l]為 匝道調(diào)節(jié)率；G。為起點o的通行能力，義。為起點o的車道數(shù)，^一是阻塞密 度。A,為起點o下游緊鄰路段s的第一小段的密度；
2 )已知路網(wǎng)初始時刻(k=0)的Pm,,,; (0)、 (0)、 (0)，已知所有時刻的 《W、《"Q、 A^(A:)、 r。(W，根據(jù)建立的快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模 型；駕駛員從路網(wǎng)的起點進入路網(wǎng)，駕駛員所駕駛的車輛就根據(jù)建立的快速 路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型計算出的平均車速，自動向前行駛；
3)在快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型基礎(chǔ)上，建立功能模塊，同時在計 算機界面上對應(yīng)功能視窗-
A:交通流運行狀況視窗視窗中運動的小方格的數(shù)量根據(jù)小段密度確定， 小方格稠密程度表征了道路擁堵程度，駕駛員的車輛在運動的小方格中，駕 駛員通過操作避開運動的小方格；
B : GRIP信息視窗GRIP上的快速路分割為若干信息單元段，信息單元段 就是駕駛員能夠辨識出的像素，其顯示狀態(tài)有暢通為綠色、擁擠為黃色、阻 塞為紅色三種；
C:基本出行信息視窗出發(fā)時間、當前時間、已行駛距離、路網(wǎng)地圖，路 網(wǎng)地圖駕駛員可根據(jù)需要開啟或關(guān)閉；
D:車輛方位信息視窗顯示駕駛員所在的局部路網(wǎng)和車輛在該路網(wǎng)中的位 置，當車輛臨近快速道路轉(zhuǎn)換點，如立交、出口匝道時視窗中會提供前方相 關(guān)道路的信息，模擬現(xiàn)實世界中的指路標志和預(yù)告標志； E:其他輔助信息視窗標示速度的汽車儀表盤；4)駕駛員在計算機界面營造的出行情境視窗中出行，出行途中，接收到分 流點處的GRIP信息后做出路徑選擇，通過鼠標和鍵盤把所作的選擇輸入給 計算機，駕駛員的車輛繼續(xù)前進，直至到達目的地，系統(tǒng)自動記錄整個出行 過程中駕駛員作出的動態(tài)響應(yīng)行為，包括出行前的路徑選擇和出行途中的路 徑改換，行為數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫。
本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明駕駛員對路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動 態(tài)模擬方法，能夠為駕駛員提供符合網(wǎng)絡(luò)交通流動態(tài)演化特征的較逼真的快 速路網(wǎng)虛擬出行情境，具有高效的人機界面設(shè)計，能夠采集豐富的駕駛員信 息響應(yīng)行為數(shù)據(jù)；較之高逼真的模擬駕車器，系統(tǒng)開發(fā)成本低得多；模擬系 統(tǒng)收集數(shù)據(jù)簡便易操作，可以在臺式機上進行，也可以用便攜式筆記本進 行，試驗場地不受限制；試驗過程快速，僅需幾分鐘；試驗成本較低，克服 了傳統(tǒng)的問巻調(diào)査"出行情景設(shè)計不宜太復雜、問題不宜過多、易引起駕駛 員疲勞"等不足。收集的駕駛員信息響應(yīng)行為數(shù)據(jù)為駕駛員行為的分析與建 模提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
圖1為本發(fā)明駕駛員對路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模擬方法中功能模塊 示意圖2為本發(fā)明駕駛員對路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模擬系統(tǒng)中出行情境
人機界面示意具體實施例方式
如圖1所示駕駛員對圖狀路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的計算機模擬方法中 功能模塊示意圖，駕駛員和計算機之間互動，駕駛員可從快速路網(wǎng)虛擬出行情境的計算機界面得到需要信息，也可將實際的信息或需要得到的信息輸入
快速路網(wǎng)虛擬出行情境的計算機界面，如圖2所示示意圖，快速路網(wǎng)虛擬出
行情境的計算機界面由以下幾個功能模塊支持基本出行信息生成模塊、交
通流運行狀態(tài)生成模塊、車輛方位信息生成模塊、駕駛員任務(wù)模塊、GRIP信
息生成模塊、輔助信息模塊，上述功能模塊的信息通過快速路網(wǎng)宏觀交通流 仿真模型從數(shù)據(jù)庫中調(diào)入，同時功能模塊將信息通過快速路網(wǎng)宏觀交通流仿 真模型存入數(shù)據(jù)庫。 .
下面為駕駛員對圖狀路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的計算機模擬方法的實現(xiàn)
1、建立快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型(簡稱網(wǎng)絡(luò)流仿真模型)。 應(yīng)用交通流理論、軟件工程等知識，建立快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學
模型。本發(fā)明運用經(jīng)典的METANET模型(由Papageorgiou等學者提出)，構(gòu) 建快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型。
METANET中，路網(wǎng)由節(jié)點和有向路段組成。節(jié)點為存在出(入)口匝道或 道路屬性發(fā)生變化的位置。路段是屬性(如車道數(shù)、坡度)相同的一段高速公 路。路段分為若干等長小段。例如，路段^分為^個長度為Am的小段，小 段車道數(shù)記為A。路段辺的第i小段在A時刻的交通狀態(tài)用密度、速度和流 量表示，分別記作/v,詢、^W和^,詢。以下給出METANET的基本數(shù)學公 式。
描述小段交通狀態(tài)變化的公式如下。
&,」+1) = (A:) + (77 ;i加Am (A:)gm，M (A) — W^,i W] ' (1)
^,,詢=&,(^ #)^ (2) ("1)= ("+—『五( W) _ V, ("] + T' v加,'(".[V"— v加,'("]
T m (3)
v.r pm，,+1("-/y,("
K(/V,仰=v,,m exp(—丄(^i^戶) (4)
以上公式中，A^W表示/v"W中終點為J的分密度；7為模型取樣周 期；^ZA^/zv"稱為交通組成比例；r,v,K是常量參數(shù)，&(.)為穩(wěn)態(tài)速 度-密度關(guān)系； 為路段仿的自由流速度，戶，是路段歷的臨界密度，&是 與路段a有關(guān)的參數(shù)。 ' 路網(wǎng)節(jié)點處的交通流運行特征的描述如下
a,#)= s w"y w v(",力 (5)
^,0(Q= i: /^;(A:)a,/^ VmeO" (6)
Vo,j (" = d(" m,。 W Vm ee厶 (7)
以上公式中，/ 為流入節(jié)點n的路段集合，"為從節(jié)點n流出的路段集 合；人為經(jīng)路段m能夠到達的終點集合；么，,.(W為從節(jié)點出發(fā)駛往終點j的
流量；/C為K"中選擇路段m的流量所占比例，稱作分流比例；UW為 路段m入口處流量，乙，。，,(fc)為^，。("中流向終點j的比例。
路網(wǎng)起點(包括主線起始點和入口匝道)的車輛排隊現(xiàn)象，由以下公式
w。 ,乂 (A: +1) = w。,y W + 7[《,)(" -W《。("] (8) ^W = r。Ot).minK^) + ，,a .義。.min{l,P,—(9)
以上公式中，W。j為起點o處車輛數(shù)w。中駛往目的地乂的數(shù)量，w。=2>w;夂是O點交通需求；《w是0D比例，是《中駛往目的地J的車
乂
流所占比例?！?。是實際流入路網(wǎng)的流量；7。，,是《。中駛往目的地'J的車流所 占比例；r。e
為匝道調(diào)節(jié)率；a為起點O的通行能力，A。為起點0的車道 數(shù)，p，是阻塞密度。ZV為起點O下游緊鄰路段S的第一小段的密度。
針對某 一 個具體的快速路網(wǎng)，只要己知初始時刻(k=0)的&。. (0)、 、"0)、 w。,(0)，已知所有時刻的J。W、《jW、《,(W、 r。(A)，就可以模擬 出任意時刻路網(wǎng)中任意位置(小段)的平均車速、流量、密度。
一旦駕駛員從路網(wǎng)的起點進入路網(wǎng)，駕駛員所駕駛的車輛就根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流 仿真模型計算出的平均車速自動向前行駛。 '
此外，網(wǎng)絡(luò)流仿真模型還能夠模擬事故的發(fā)生。例如，在某個時段內(nèi)， 通過改變路網(wǎng)中某小段的車道數(shù)，就能近似模擬該小段發(fā)生事故的情形。
2、 在網(wǎng)絡(luò)流仿真模型基礎(chǔ)上，開發(fā)交通流運行狀況生成模塊。交通流 運行狀況生成模塊的基本工作原理是車輛在路網(wǎng)中行駛過程中，會遇到不 同的交通狀況，即遇到不同的車流密度，該車流密度由網(wǎng)絡(luò)流仿真模型計算 得到；(注密度的物理意義是駕駛員當前所在位置(小段)上每公里的車輛 數(shù)。)假設(shè)交通流運行狀況視窗中呈現(xiàn)的道路長度是X公里，那么視窗中運 動的小方格的數(shù)量即為密度值與道路長度X的乘積。如圖2示意圖中的交通 流運行狀況視窗③。
3、 建立駕駛員駕車任務(wù)模塊。
交通流運行狀況視窗中的運動小方格(駕駛員所駕車輛周圍的車輛)由 計算機自動產(chǎn)生，勻速地向前運動。駕駛員所駕車輛(用黑色小方格表示) 被周邊車輛所包圍，需要駕駛員通過鍵盤對其進行操控。駕駛員通過鍵盤上的指定鍵位確保車輛保持前進狀態(tài)，并避免與周邊車輛相撞。如圖2所示示 意圖中的駕駛員所操控"車輛"⑥。
4、 建立GRIP信息生成模塊。
GRIP信息生成模塊運行原理是模擬現(xiàn)實世界中的GRIP信息生成方 法，GRIP上的快速路分割為若干信息單元段，信息單元段就是駕駛員能夠辨 識出的像素，其顯示狀態(tài)有暢通(綠色)、擁擠(黃色)、阻塞(紅色)三 種。信息單元段的劃分與小段的劃分一致。該模塊以網(wǎng)絡(luò)流仿真模型計算的 小段速度為依據(jù)，根據(jù)一定規(guī)則確定信息單元段的顯示狀態(tài)，并每隔一定間 隔(GRIP更新周期)更新顯示狀態(tài)。
確定信息單元段顯示狀態(tài)的規(guī)則為假設(shè)GRIP更新周期為Tvnis， Tvms 包含P個模型取樣周期T，設(shè)當前時刻是k時刻，那么我們把k時刻前p個 T時間內(nèi)的小段速度進行平均，將平均值對照預(yù)先設(shè)定的"速度-顯示狀態(tài)映 射關(guān)系"，確定信息單元段的顯示狀態(tài)。例如，速度-顯示狀態(tài)映射關(guān)系為 速度在20公里/小時以下發(fā)布紅色，速度在20-40公里/小時情況下發(fā)布黃 色，速度大于40公里/小時情況下發(fā)布綠色。舉例的規(guī)則與上?？焖俾飞系?GRIP基本一致。根據(jù)實際需要，顯示狀態(tài)確定規(guī)則也可以采用第它方法。如 圖2所示示意圖中的GRIP信息視窗④。
5、 建立基本出行信息生成模塊。
基本出行信息模塊生成出發(fā)時間、當前時間、已行駛距離、路網(wǎng)地圖等 信息。出發(fā)時間就是虛擬出行開始的時刻，由用戶預(yù)先設(shè)定(例如，假定出 發(fā)時間是早上6點50分)。當前時間隨著虛擬出行的推進，由計算機自動計 算。己行駛距離也是由計算機自動計算。需要注意的事，虛擬出行中時間推進快慢(即時鐘快慢)與現(xiàn)實世界的時鐘不同，用戶可以自行設(shè)定虛擬出行
的時鐘快慢，例如，假設(shè)現(xiàn)實世界中的10秒鐘對應(yīng)虛擬出行中的1秒鐘。
這樣虛擬出行的時間相對于實際出行，可以大大縮短。這也是本發(fā)明優(yōu)于真 車模擬駕駛(類似玩真車駕駛游戲)的一大特點。
路網(wǎng)地圖在計算機界面中可以有開啟和關(guān)閉兩種模式。開啟模式用于模
擬車輛中有其他乘客，其他乘客可以幫忙看地圖。如圖2示意圖所示基本出 行信息視窗①。
該模塊生成的信息通過計算機界面提供給駕駛員。
6、 建立車輛方位信息生成模塊。
該模塊用于生成車輛方位信息，并通過計算機界面向駕駛員發(fā)布。信息 包括駕駛員所在的局部快速路網(wǎng)和車輛在該局部路網(wǎng)中的位置、以及相關(guān)注 釋信息。
這些信息顯示在位于計算機屏幕左上方的視窗中。視窗中通常顯示駕駛 員所在的局部路網(wǎng)和車輛在該路網(wǎng)中的位置，當車輛臨近快速道路轉(zhuǎn)換點 (如立交、出口匝道)時視窗中還會提供前方相關(guān)道路的信息，以模擬現(xiàn)實 世界中的指路標志和預(yù)告標志等。如圖2所示示意圖中的車輛方位信息視窗 ②；
7、 建立其他輔助信息生成模塊。
該模塊用于生成其他輔助信息。信息包括標示速度的汽車儀表盤、發(fā)動 機轟鳴聲，預(yù)告前方GRIP的語音提示等。儀表盤顯示的速度近似為車輛當 前所處位置上的平均車速，由網(wǎng)絡(luò)流仿真模型計算得到。發(fā)動機轟鳴聲的響 度與車速有關(guān)系，該關(guān)系通過對車輛發(fā)動機聲音的實際采樣和編輯后得到。預(yù)告前方GRIP的提示音模擬駕車過程中駕駛員在可視范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)GRIP,提 示音在臨近GRIP的位置響起。如圖2所示示意圖中的標示速度的汽車儀表 盤⑤。
8、 進行出行情境人機界面的開發(fā)。
采用軟件工程、圖形學等知識，應(yīng)用面向?qū)ο蟮某绦蛘Z言Visual 0++進 行人機界面開發(fā)，設(shè)計出符合人機工效學原理的出行情境人機界面，確保以 上各模塊生成的信息在計算機屏幕中有合理的布局。
9、 構(gòu)建駕駛員對圖狀路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的計算機模擬系統(tǒng)。 以上述介紹的網(wǎng)絡(luò)流仿真模型和各個模塊為主要程序模塊，應(yīng)用面向?qū)?br>
象的程序語言Visual C++，構(gòu)筑駕駛員對圖狀路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的計 算機模擬系統(tǒng)。駕駛員在模擬系統(tǒng)的計算機界面營造的出行情境中出行，出 行途中，接收到分流點處的GRIP信息后做出路徑選擇，通過鼠標和鍵盤把 所作的選擇輸入給計算機，駕駛員的車輛繼續(xù)前進，直至到達目的地。系統(tǒng) 自動記錄整個出行過程中駕駛員作出的動態(tài)響應(yīng)行為(包括出行前的路徑選 擇和出行途中的路徑改換)，行為數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫。該系統(tǒng)在模擬出行前 會詢問和記錄下駕駛員信息(年齡、性別、駕齡、收入、教育程度等)；在模 擬出行過程中會自動記錄駕駛員的動態(tài)響應(yīng)行為(包括出發(fā)前的路徑選擇和 出行途中看到GRIP信息后的路徑改換等)，自動記錄下駕駛員閱讀GRIP信 息的時間；在模擬出行后記錄駕駛員對GRIP的有用性和可理解性的評分， 并且存儲其它出行相關(guān)數(shù)據(jù)，如，路徑行程時間，道路信息、出行目的、出 行起訖點、事故信息、GRIP信息圖像等。
權(quán)利要求
1、一種駕駛員對路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的動態(tài)模擬方法，其特征在于，方法包括如下步驟1)利用計算機作為界面，應(yīng)用交通流METANET模型，建立快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型路網(wǎng)由節(jié)點和有向路段組成，節(jié)點為存在出(入)口匝道或道路屬性發(fā)生變化的位置；路段是屬性，如車道數(shù)、坡度，相同的一段高速公路；路段分為若干等長小段，路段m分為Nm個長度為Δm的小段，小段車道數(shù)記為λm，路段m的第i小段在k時刻的交通狀態(tài)用密度、速度和流量表示，分別記作ρm，i(k)、vm，i(k)和qm，i(k)，給出METANET的基本數(shù)學公式A描述小段交通狀態(tài)變化的公式如下ρm，i，j(k+1)＝ρm，i，j(k)+(T/λmΔm)[γm，i-1，j(k)qm，i-1(k)-γm，i，j(k)qm，i(k)]qm，i(k)＝ρm，i(k)vm，i(k)λm<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>v</mi> <mrow><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>i</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub> <mi>v</mi> <mrow><mi>m</mi><mo>,</mo><mi>i</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mfrac> <mi>T</mi> <mi>τ</mi></mfrac><mo>[</mo><msub> <mi>V</mi> <mi>E</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>ρ</mi><mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi></mrow> </msub> <mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo> </mrow> 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<mo>)</mo></mrow><msub> <mi>a</mi> <mi>m</mi></msub> </msup> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math></maths>公式中，ρm，i，j(k)表示ρm，i，j(k)中終點為j的分密度；T為模型取樣周期；γm，i，j＝ρm，i，j/ρm，j，稱為交通組成比例；τ，v，κ是常量參數(shù)，VE(·)為穩(wěn)態(tài)速度-密度關(guān)系；vf，m為路段m的自由流速度，ρcr，m是路段m的臨界密度，am是與路段m有關(guān)的參數(shù)；B節(jié)點處的交通流運行特征由以下公式描述<maths id="math0004" num="0004" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>Q</mi> <mrow><mi>n</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder> <mi>Σ</mi> <mrow><mi>μ</mi><mo>∈</mo><msub> <mi>I</mi> <mi>n</mi></msub> </mrow></munder><msub> <mi>q</mi> <mrow><mi>μ</mi><mo>,</mo><msub> <mi>N</mi> <mi>μ</mi></msub> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><msub> <mi>γ</mi> <mrow><mi>μ</mi><mo>,</mo><msub> <mi>N</mi> <mi>μ</mi></msub><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0004" file="A2009100514620002C4.tif" wi="52" he="7" top= "253" left = "25" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths><maths id="math0005" num="0005" ><math><![CDATA[ <mrow><mo>∀</mo><mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0005" file="A2009100514620002C5.tif" wi="11" he="4" top= "253" left = "84" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths><maths id="math0006" num="0006" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>q</mi> <mrow><mi>m</mi><mo>,</mo><mn>0</mn> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder> <mi>Σ</mi> <mrow><mi>j</mi><mo>∈</mo><msub> <mi>J</mi> <mi>m</mi></msub> </mrow></munder><msubsup> <mi>β</mi> <mrow><mi>n</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow> <mi>m</mi></msubsup><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><msub> <mi>Q</mi> <mrow><mi>n</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0006" file="A2009100514620002C6.tif" wi="46" he="7" top= "264" left = "25" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths><maths id="math0007" num="0007" ><math><![CDATA[ <mrow><mo>∀</mo><mi>m</mi><mo>∈</mo><msub> <mi>O</mi> <mi>n</mi></msub> </mrow>]]></math> id="icf0007" file="A2009100514620002C7.tif" wi="14" he="4" top= "264" left = "88" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths><maths id="math0008" num="0008" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>γ</mi> <mrow><mi>m</mi><mo>,</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup> <mi>β</mi> <mrow><mi>n</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow> <mi>m</mi></msubsup><msub> <mi>Q</mi> <mrow><mi>n</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><msub> <mi>q</mi> <mrow><mi>m</mi><mo>,</mo><mn>0</mn> </mrow></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow>]]></math> id="icf0008" file="A2009100514620003C1.tif" wi="50" he="4" top= "30" left = "26" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths><maths id="math0009" num="0009" ><math><![CDATA[ <mrow><mo>∀</mo><mi>m</mi><mo>∈</mo><msub> <mi>O</mi> <mi>n</mi></msub><mo>,</mo><mo>∀</mo><mi>j</mi><mo>∈</mo><msub> <mi>J</mi> <mi>m</mi></msub> </mrow>]]></math> id="icf0009" file="A2009100514620003C2.tif" wi="28" he="4" top= "30" left = "91" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>公式中，In為流入節(jié)點n的路段集合，On為從節(jié)點n流出的路段集合；Jm為經(jīng)路段m能夠到達的終點集合；Qn，j(k)為從節(jié)點出發(fā)駛往終點j的流量；βn，jm為Qn，j(k)中選擇路段m的流量所占比例，稱作分流比例；qm，0(k)為路段m入口處流量，γm，0，j(k)為qm，0(k)中流向終點j的比例；C路網(wǎng)起點，包括主線起始點和入口匝道的車輛排隊現(xiàn)象，由以下公式表示wo，j(k+1)＝wo，j(k)+T[θo，j(k)do(k)-γo，j(k)qo(k)]<maths id="math0010" num="0010" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>q</mi> <mi>o</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub> <mi>r</mi> <mi>o</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> 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<mrow><mi>o</mi><mo>,</mo><mi>j</mi> </mrow></msub><mo>;</mo> </mrow>]]></math> id="icf0011" file="A2009100514620003C4.tif" wi="23" he="8" top= "133" left = "150" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>do是o點交通需求；θo，d是OD比例，是do中駛往目的地j的車流所占比例。qo是實際流入路網(wǎng)的流量；γo，d是qo中駛往目的地j的車流所占比例；ro∈
為匝道調(diào)節(jié)率；Qo為起點o的通行能力，λo為起點o的車道數(shù)，ρjam是阻塞密度。ρs，1為起點o下游緊鄰路段s的第一小段的密度；2)已知路網(wǎng)初始時刻(k＝0)的ρm，i，j(0)、vm，i(0)、wo，j(0)，已知所有時刻的do(k)、θo，j(k)、βn，jm(k)、ro(k)，根據(jù)建立的快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型；駕駛員從路網(wǎng)的起點進入路網(wǎng)，駕駛員所駕駛的車輛就根據(jù)建立的快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型計算出的平均車速，自動向前行駛；3)在快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型基礎(chǔ)上，建立功能模塊，同時在計算機界面上對應(yīng)功能視窗A交通流運行狀況視窗視窗中運動的小方格的數(shù)量根據(jù)小段密度確定，小方格稠密程度表征了道路擁堵程度，駕駛員的車輛在運動的小方格中，駕駛員通過操作避開運動的小方格；BGRIP信息視窗GRIP上的快速路分割為若干信息單元段，信息單元段就是駕駛員能夠辨識出的像素，其顯示狀態(tài)有暢通為綠色、擁擠為黃色、阻塞為紅色三種；C基本出行信息視窗出發(fā)時間、當前時間、已行駛距離、路網(wǎng)地圖，路網(wǎng)地圖駕駛員可根據(jù)需要開啟或關(guān)閉；D車輛方位信息視窗顯示駕駛員所在的局部路網(wǎng)和車輛在該路網(wǎng)中的位置，當車輛臨近快速道路轉(zhuǎn)換點，如立交、出口匝道時視窗中會提供前方相關(guān)道路的信息，模擬現(xiàn)實世界中的指路標志和預(yù)告標志；E其他輔助信息視窗標示速度的汽車儀表盤；4)駕駛員在計算機界面營造的出行情境視窗中出行，出行途中，接收到分流點處的GRIP信息后做出路徑選擇，通過鼠標和鍵盤把所作的選擇輸入給計算機，駕駛員的車輛繼續(xù)前進，直至到達目的地，系統(tǒng)自動記錄整個出行過程中駕駛員作出的動態(tài)響應(yīng)行為，包括出行前的路徑選擇和出行途中的路徑改換，行為數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種駕駛員對圖狀路徑信息板動態(tài)響應(yīng)行為的計算機動態(tài)模擬方法，模擬系統(tǒng)為駕駛員提供較為逼真的快速路出行情境和滿足人際功效學原理的人機交互界面，出行情境信息包括基本出行信息、交通流運行狀況、GRIP信息、車輛方位信息、其它輔助信息。駕駛員出行過程中經(jīng)歷的交通狀況和GRIP信息都有快速路網(wǎng)宏觀交通流仿真數(shù)學模型仿真而得，使得駕駛員出行過程中經(jīng)歷的交通狀況更真實，增強收集的駕駛員響應(yīng)行為數(shù)據(jù)的可靠性。駕駛員在模擬出行中通過鼠標和鍵盤把所作的路徑選擇輸入給計算機。模擬方法具有開發(fā)成本低、模擬試驗簡便且易操作、試驗場地不受限制、試驗過程快速、試驗成本較低等特點，可以為駕駛員動態(tài)路徑選擇行為的分析與建模提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
文檔編號G06F17/50GK101556625SQ20091005146
公開日2009年10月14日 申請日期2009年5月19日 優(yōu)先權(quán)日2009年5月19日
發(fā)明者干宏程, 晴 汪 申請人:上海理工大學