基于神经网络的无信号控制交叉口内车速预测模型对比
2021-12-30马莹莹张子豪吴嘉彬
重庆交通大学学报(自然科学版) 2021年12期
马莹莹,张子豪,吴嘉彬
(华南理工大学 土木与交通学院, 广东 广州510641)
0 引 言
城市道路平面交叉口是机动车、行人汇聚的区域,是城市道路交通网络的“咽喉”,同时也是交通冲突和交通事故的易发点。事故数据显示,我国发生在平面交叉口的交通事故约占道路交通事故总数的30%,联邦德国城市交通事故发生在平面交叉口约占60%~80%,美国发生在平面交叉口的事故数约占总事故的36%[1]。根据2015年世界卫生组织道路安全全球现状报告,全世界每年约有125万人死于道路交通事故,目前的趋势表明,若不采取措施,到2030年道路交通事故将上升为全球第五大死因。交叉口内车辆运行速度是车辆在交叉口内运行的重要交通特征,如果能够对交叉口内车速进行精确预测,对交叉口安全管理以及自动驾驶技术的发展都具有重要的支持作用。目前,关于交叉口内车速的研究主要分为两个方面,分别是对交叉口内车速的控制研究和预测研究。
在交叉口内车速控制研究方面,主要包括平面交叉口车速的控制方式和车联网环境下交叉口内车速引导控制,施晓芬[2]通过使用GPS记录车辆驶近交叉口及通过交叉口时的速度,并根据车辆在交叉口之前的行驶状态的不同,划分为畅行通行、停线通行和排队等待3种情况,总结了不同情况下车辆在交叉口内速度的变化规律;M. NEKOUI等[3]利用实地模拟的方式验证了车路协同环境下车速诱导的方式,可有效缓解不同种情况下车辆的紧急避让问题;……
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