留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

考虑时空分布特征的混合自行车流元胞自动机模型仿真方法

曹淑超 孙菲阳 李阳

曹淑超, 孙菲阳, 李阳. 考虑时空分布特征的混合自行车流元胞自动机模型仿真方法[J]. 交通信息与安全, 2022, 40(2): 98-107. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.012
引用本文: 曹淑超, 孙菲阳, 李阳. 考虑时空分布特征的混合自行车流元胞自动机模型仿真方法[J]. 交通信息与安全, 2022, 40(2): 98-107. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.012
CAO Shuchao, SUN Feiyang, LI Yang. A Cellular Automaton Simulation Model Considering Spatial-temporal Distribution for Mixed Bicycle Flows[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2022, 40(2): 98-107. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.012
Citation: CAO Shuchao, SUN Feiyang, LI Yang. A Cellular Automaton Simulation Model Considering Spatial-temporal Distribution for Mixed Bicycle Flows[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2022, 40(2): 98-107. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.012

考虑时空分布特征的混合自行车流元胞自动机模型仿真方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.012
基金项目: 

国家自然科学基金项目 72001095

中国博士后科学基金项目 2020M681507

详细信息
    作者简介:

    曹淑超(1989—),博士,副教授.研究方向:交通流建模、交通安全等.E-mail: sccao@ujs.edu.cn

  • 中图分类号: U491

A Cellular Automaton Simulation Model Considering Spatial-temporal Distribution for Mixed Bicycle Flows

  • 摘要: 针对非机动车交通流中传统元胞自动机模型主观定义时空参数,粗略划分自行车虚拟车道,导致仿真精度偏差的问题,构建了精细元胞自动机模型。基于NaSch模型的更新规则,考虑二维空间内异质自行车间的错位冲突及动态换道行为特征,细化了模型网格密度及模拟时间步长。产生换道需求的自行车可以换至满足安全侧向换道条件及前行需求条件的横向位置,随后综合考虑各位置前向及侧向间隙选取最优的目标位置执行换道。在周期边界条件下,量化时空参数取值对混合自行车交通流仿真结果的影响。在镇江市正东路开展观测实验,并基于实测数据获得轨迹时空图,在宏观与微观层面验证模型的可靠性。结果表明:网格密度及时间步长取值对仿真流量影响显著,仿真流量与纵向网格密度呈正相关,与横向网格密度呈负相关,而全局网格密度的影响反映了横向与纵向网格密度的复合效应;当道路占有率为0.1时,仿真流量几乎不受时间步长的影响,而当道路占有率为0.3,0.5和0.7时,仿真流量随着时间步长的增大先增加后减小;自行车适度换道可以提高道路通行能力,但换道过于频繁则会导致交通拥堵,不同道路占有率条件下的轨迹时空特征存在明显差异,自行车流越密集,走停现象越显著;当全局网格密度为5,时间步长为0.5 s时,模拟与实测的交通流量平均绝对百分比误差为14.84%,此时拟合效果最优。

     

  • 图  1  NaSch模型及精细元胞自动机模型示意图

    Figure  1.  Schematic diagram of NaSch model and fine cellular automata model

    图  2  自行车位置更新流程图

    Figure  2.  Flow chart of bicycle position update

    图  3  网格密度对交通流量的影响(Rs =0.3)

    Figure  3.  Effect of different nx and global grid density on traffic flow(Rs =0.3)

    图  4  网格密度示意图

    Figure  4.  Illustration of grid density

    图  5  时间步长对交通流量的影响

    Figure  5.  Influence of time step on traffic flow

    图  6  时间步长和换道次数的关系

    Figure  6.  Relation between time step and lane-changing times.

    图  7  换道次数对流量的影响

    Figure  7.  Influence of lane-changing times on flow

    图  8  道路坐标系

    Figure  8.  Coordinate system of road

    图  9  不同道路占有率下自行车仿真时空分布图

    Figure  9.  Spatio-temporal diagrams of bicycles under different road occupancy rates in the model

    图  10  观测路段拍摄示意图及PeTrack跟踪界面

    Figure  10.  Schematic diagram of observation road and PeTrack tracking interface

    图  11  Rs =0.3时的观测实验及仿真模拟自行车轨迹时空图

    Figure  11.  Spatio-temporal diagrams of experiment and simulation under Rs =0.3

    图  12  自行车换道示意图

    Figure  12.  Schematic diagram of lane-changing behavior of bicycles

    图  13  实测数据与仿真结果对比

    Figure  13.  Comparison between measured data and simulation results

    表  1  基于元胞自动机的自行车交通流建模参数

    Table  1.   Parameters of bicycle simulation based on CA model

    文献 年份 模型 车辆类型 元胞长度/m 车辆尺寸/m 占用元胞数 时间步/s
    邝先验等[12] 2015 改进的NaSch模型 电动自行车 2×0.9 2×0.9 1×1 1
    电动三轮车 2×1.8 1×2
    邝先验等[13] 2016 改进的NaSch模型 人力自行车 2×1 2×1 1×1 1
    电动自行车 2×1 1×1
    Tang等[8] 2018 改进的NaSch模型 人力自行车 0.75×0.75 1.5×0.75 2×1 1
    行人 1×1 2×2
    Liu等[11] 2015 改进的NaSch模型 人力自行车 0.5×0.5 2×1 4×2 1
    摩托车 3×1 6×2
    机动车 7×2.5 14×5
    人力自行车 2×0.8 1×1
    Li等[10] 2020 改进的NaSch模型 电动自行车 2×0.8 2×0.8 1×1 1
    机动车 6×2.4 3×3
    冯雪等[14] 2016 改进的NaSch模型 机动车 1×1 7×动态宽度 7×动态宽度 1
    非机动车 2×1 2×1
    Jin等[19] 2015 多值元胞自动机模型 人力自行车 * * 1 1
    电动自行车 * 1
    注:*号表示相应参数无具体数值说明。
    下载: 导出CSV

    表  2  全局网格密度n

    Table  2.   Global grid density n

    n cell size/m2 ny nx
    1 0.9×0.9 1 2
    2 0.45×0.45 2 4
    3 0.3×0.3 3 6
    4 0.22×0.22 4 8
    5 0.18×0.18 5 10
    6 0.15×0.15 6 12
    下载: 导出CSV
  • [1] 杨龙海, 张春, 仇晓赟, 等. 车辆跟驰模型研究进展[J]. 交通运输工程学报, 2019, 19(5): 125-138. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JYGC201905015.htm

    YANG L H, ZHANG C, CHOU X Y, Research progress on car-following models[J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering, 2019, 19(5): 125-138. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JYGC201905015.htm
    [2] SUTOMO H. Appropriate saturation flow at traffic signals in Javanese cities a modelling approach[J]. Chemistry-A European Journal, 1992, 15(4): 885-900.
    [3] 李星星, 马健霄, 徐佳逸. 非机动车跟驰模型的研究[J]. 交通运输工程与信息学报, 2012, 10(1): 115-120. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTGC201201019.htm

    LI X X, MA J X, XU J Y. Study on non-motorized vehicle-following model[J]. Journal of Transportation Engineering and Information, 2012, 10(1): 115-120. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTGC201201019.htm
    [4] 周泱, 周竹萍, 徐永能, 等. 交叉口绿闪信号行人过街行为模型[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(1): 74-80. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTJS201801011.htm

    ZHOU Y, ZHOU Z P, XV Y N, et al. A model for crossing behaviors of pedestrians at intersections during flashing green signals[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(1): 74-80. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTJS201801011.htm
    [5] 杨文彦, 张希, 陈浩, 等. 基于社会力的自动驾驶汽车行人轨迹预测模型[J]. 公路交通科技, 2020, 37(8): 127-135. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK202008016.htm

    YANG W Y, ZHANG X, CHENG H, et al. A model of pedestrian trajectory prediction for autonomous vehicles based on social force[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2020, 37(8): 127-135. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK202008016.htm
    [6] 王占中, 赵利英, 焦玉玲, 等. 信号交叉口自行车和行人混合交通流社会力模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 89-97. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JLGY201801011.htm

    WANG Z Z, ZHAO L Y, JIAO Y L, et al. Social force model of pedestrain-bike mixed flow at signlized crosswalk[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2018, 48(1): 89-97. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JLGY201801011.htm
    [7] NAGEL K, SCHRECKENBERG M. A cellular automaton model for freeway traffic[J]. Journal De Physique I, 1992, 2(12): 221-2229.
    [8] TANG T Q, RUI Y X, ZHANG J, et al. A cellular automation model accounting for bicycle's group behavior[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2018(492): 1782-1797.
    [9] 文夏梅, 傅立平, 钟鸣, 等. 城市混合交通共享街道驾驶行为及行人过街安全研究[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(5): 12-19. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTJS202005005.htm

    WEN X M, FU L P, ZHONG M, et al. Analysis of driving behaviors and pedestrian crossing safety on urban roadway with mixed traffic flow[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(5): 12-19. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JTJS202005005.htm
    [10] LI Y X, NI Y, SUN J, et al. Modeling the illegal lane-changing behavior of bicycles on road segments: Considering lane-changing categories and bicycle heterogeneity[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2020(541): 123302.
    [11] LIU M F, XIONG S W. A refined and dynamic cellular automaton model for pedestrian-vehicle mixed traffic flow[J]. International Journal of Modern Physics C, 2016, 27(5): 1650053.
    [12] 邝先验, 吴赟, 曹韦华, 等. 城市混合非机动车流的元胞自动机仿真模型[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2015, 33(1): 7-14. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXSF201501002.htm

    KUANG X Y, WU Y, CAO W H, et al. Cellular automata simulation model for urban mixed non-motor vehicle flow[J]. Journal of Guangxi Normal University: Natural Science Edition, 2015, 33(1): 7-14. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GXSF201501002.htm
    [13] 邝先验, 曹韦华, 吴赟. 考虑混入逆行车辆的非机动车流元胞自动机模型[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(2): 268-274. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTFZ201602002.htm

    KUANG X Y, WU Y, CAO W H, et al. Cellular automata model of non-motor vehicle flow considering reverse vehicles[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(2): 268-274. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XTFZ201602002.htm
    [14] 冯雪, 王喜富. 考虑自行车流特性的机非混合交通流元胞自动机仿真[J]. 公路交通科技, 2016, 33(3): 132-137. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK201603022.htm

    FENG X, WANG X F. Simulation of mixed traffic flow by cellular automaton considering bicycle flow characteristics[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2016, 33(3): 132-137. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK201603022.htm
    [15] NISHINARI K, TAKAHASHI D. A new deterministic CA model for traffic flow with multiple states[J]. Journal of Physics A: Mathematical and General, 1999, 32(1): 93-104.
    [16] NISHINARI K, TAKAHASHI D. Multi-value cellular automaton models and metastable states in a congested phase[J]. Journal of Physics A: Mathematical and General, 2000(33): 7709.
    [17] 张兴强, 汪滢, 胡庆华. 交叉口混合交通流元胞自动机模型及仿真研究[J]. 物理学报, 2014, 63(1): 90-97. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WLXB201401011.htm

    ZHANG X Q, WANG Y, HU Q H. Research and simulation on cellular automaton model of mixed traffic flow at intersection[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(1): 90-97. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WLXB201401011.htm
    [18] XUE S Q, JIA B, JIANG R, et al. An improved Burgers cellular automaton model for bicycle flow[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2017(487): 164-177.
    [19] JIN S, QU X, XU C, et al. An improved multi-value cellular automata model for heterogeneous bicycle traffic flow[J]. Physics Letters A, 2015, 379(39): 2409-2416.
    [20] 夏亮, 郭廷龙, 刘仰, 等. 基于多值CA模型的两轮车加速过程建模与分析[J]. 公路交通科技, 2017, 34(1): 112-119. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK201701017.htm

    XIA L, GUO Y L, LIU Y, et al. Simulation and analysis of two-wheel vehicle acceleration based on multi-value CA model[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2017, 34(1): 112-119. (in Chinese) https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLJK201701017.htm
    [21] 严巧兵. 基于社会力模型的非机动车混合流仿真研究[D]. 北京: 北京建筑大学, 2020.

    YAN Q B. Research on mixed non-motorized flow simulation based on social force model[D]. Beijing: Beijing University of Civil Engineering and Architecture, 2020. (in Chinese)
  • 加载中
图(13) / 表(2)
计量
  • 文章访问数:  740
  • HTML全文浏览量:  250
  • PDF下载量:  40
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-09-21
  • 网络出版日期:  2022-05-18

目录

    /

    返回文章
    返回