VMS影响下驾驶员路径选择机理及信息发布策略研究
基于累积自学习机制的诱导信息条件下驾驶员路径选择
基于累积自学习机制的诱导信息条件下驾驶员路径选择罗佳;周代平;贺琳【摘要】将驾驶员视为有限理性,并以驾驶员的行程时间感受作为决策收益,建立基于累积自学习机制的诱导信息条件下的驾驶员路径选择模型.通过仿真验证得出不同初始状态下的模型博弈平衡结果.仿真结果表明:诱导信息的发布并不是一直有效的,它与路网的车流总量以及初始流量的分配密切相关.【期刊名称】《山东交通学院学报》【年(卷),期】2015(023)004【总页数】6页(P34-39)【关键词】诱导信息;累积自学习机制;驾驶员路径选择【作者】罗佳;周代平;贺琳【作者单位】重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;重庆交通大学交通运输学院,重庆400074【正文语种】中文【中图分类】U471.3博弈论中复杂的逻辑分析，使其在交通领域得到广泛的应用。
文献[1]建立静态博弈模型，研究诱导信息的出行者选择路径的可能；文献[2]运用博弈论的概念与方法，剖析驾驶员对诱导信息的反应行为，最终得到建议性诱导信息能够有效地改善博弈的结果；文献[3]针对诱导系统提供无诱导信息、完全诱导信息、描述型诱导信息和建议型诱导信息4种情况的驾驶员反应行为建立博弈论模型。
以上研究都将驾驶员视为完全理性，与实际情况略有差异。
由于诱导信息是建议性信息，因此当发布诱导信息时，驾驶员可以选择接受和不接受诱导信息，并且驾驶员在做出路径选择策略时会受到其他驾驶员决策的影响，驾驶员之间彼此存在博弈的关系。
本文将驾驶员视为有限理性，分析讨论诱导信息条件下基于累积自学习机制的驾驶员路径选择问题。
虽然驾驶员在出行前追求的是自身利益的最大化，但是在做出路径选择时驾驶员之间存在博弈关系，因此有必要将博弈思想引入驾驶员出行路径选择的问题中[4]。
交通出行是一项复杂的社会活动，受驾驶员自身的局限性限制(如信息了解不全面、判断不准确等)，驾驶员在作出决策时并不是完全理性的，故应将驾驶员看作是有限理性的决策者。
城市快速路交通信息对驾驶员选择行为的影响研究
城市快速路交通信息对驾驶员选择行为的影响研究城市快速路交通信息对驾驶员选择行为的影响研究张存保"杨晓光2严新平”(1.武汉理工大学智能运输系统研究中心，武汉430063；2.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海200092)摘要论述了交通信息对驾驶员选择行为的影响，指出了交通信息系统可能产生的问题如过激反应、集聚反应等。
对交通信息系统中信息质量、信息服务对象、信息发布方式、信息发布位置等问题进行了研究，指出了分析交通信息对驾驶员选择行为影响的方法，并提出了有待进一步研究的几个问题。
关键词交通信息；出行选择；智能交通系统The effect of the urban rapid route travel information on the drivers' choiceZHANG Cun-bao1,2, YANG Xiao-guang2, YAN Xin-ping1(1・ ITS Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China；基金项目：国家自然科学基金项目(59638230)；国家基础研究发展规划(973)项目(G1998030408) 作者简介：张存保(1976-),男，湖北钟祥人.武汉理工大学讲师.同济大学博士生。
2 ・ School of Traffic and Transportation Engineering,Tongji University, Shanghai 200092,China) Abstract: The travel information system of urban rapid route have distinct effect on the drivers，choice・This paper discuss the impact of travel information on driver choice, indicate the possible problems caused by the travel information system・The study also investigate some key point of the travel information , such as the informationquality, the information release manner, and so on. Some important issues for future research are put forward at the end of the paper・Key words: travel information; travel choice; ITSo引言随着机动车数量的快速增长，城市交通需求与交通供给之间的矛盾越来越严重。
VMS交通可变信息标志与静态标志的协调设置分析
２８０ 引言道路交通标志是用图形、符号、文字配之以特定的形状和颜色，向交通参与者传递道路交通系统信息的装置，是现代道路交通系统最基本最重要的安全设施之一，它包括静态标志和ＶＭＳ交通可变信息标志。
在我国高速公路和城市快速路刚开始大量兴建的初期，道路交通标志主要是静态标志。
静态标志信息系统因其标志结构形式简单，易于设置和认读，空间对应关系强，诱导性好，价格低廉等特点，在道路系统中得到广泛的应用，成为向驾驶员提供信息的主要来源，为确保交通的有序顺畅与安全发挥了极其重要的作用。
但随着社会经济的快速发展，居民机动车拥有量不断增加造成的交通拥堵和交通事故不断增加，促生了ＩＴＳ在高速公路和城市道路交通中的应用，ＶＭＳ交通可变信息标志的应用技术因此随之迅速发展起来。
ＶＭＳ交通可变信息标志应用的迅速增加使原有的以静态标志为主的交通标志系统发生了变化，日益增加的ＶＭＳ与原有的静态标志信息系统应如何有机协调配合，从而能够最大限度地发挥道路交通系统的效能成为值得探讨的问题。
要想圆满解决ＶＭＳ交通可变信息标志与静态标志的协调设置问题，首先要对二者各自的基本特性和系统形态有全面的了解，同时在符合驾驶员视觉特性、车辆行驶特性、交通流特性、道路条件以及环境特征、道路网交通信息需求特征等的基础上对由ＶＭＳ交通可变信息标志与静态标志构成的道路标志信息系统整体进行分析研究。
本文以下部分将结合道路网的构成、信息需求、ＶＭＳ与静态标志的各自的特性及优势，探讨ＶＭＳ与静态标志的异同及协调设置的问题。
１ ＶＭＳ与静态交通标志的相似性与互补性分析静态交通标志和ＶＭＳ交通可变信息标志道路交通标志系统具有３个基本的作用：１）在道路中为交通参与者提供最直接准确的向导服务，引导人们合理选择出行时间和出行路线，从而减少出行时间延误和避免增加行驶里程；２）在道路中起限制和分配车流的作用，其作用突出在通过“限时”、“限速”、“限车型”、“禁左”、“禁右”等指路信息来实行道路交通管制，这些信息作为实施管制措施的工具能起到有效的分配和均衡车流的作用，使道路保持畅通，并达到最大通行能力；３）在道路中起引导交通安全的作用，通过一系列的警示警告标志来提醒道路使用者在参与交通行为过程中应该遵守或注意的交通行为，进而达到防止和减少交通事故的目的。
实时交通信息提供对驾驶员路径选择行为影响量化分析
实时交通信息提供对驾驶员路径选择行为影响量化分析石京;陶立【摘要】研究的目的是搞清交通信息提供对驾驶员路径选择行为的影响机理和程度,为智能交通系统(ITS)中交通诱导方案的制定提供参考与依据.研究采用SP(Stated Preference Survey)调查方法针对驾驶员对交通信息响应状况进行调查,同时对目前交通信息提供现状进行了调查.对调查数据进行定性和定量分析的基础上,建立了信息提供下驾驶员路径选择行为的Logistic模型,可用于判别分析.研究发现各变量在不同程度上影响驾驶员路径改变倾向,其中驾驶员对交通信息广播的准确性评价以及能够容忍延误时间的程度等因素对驾驶员路径选择行为影响较大.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2010(034)004【总页数】5页(P639-643)【关键词】SP调查;交通信息;路径选择;Logistic模型;判别分析【作者】石京;陶立【作者单位】清华大学交通研究所,北京,100084;清华大学交通研究所,北京,100084【正文语种】中文【中图分类】U491.1智能交通系统（ITS）将信息技术、电子控制技术及计算机处理技术等综合运用于地面交通管理体系，建立起一种大范围、全方位发挥作用，并实时、准确、高效、智能化的交通运输管理系统.信息提供和诱导是智能交通系统的两类服务［1］，通过车内或道路上的信息设备提供给驾驶员实时路况信息，以引导驾驶员的路径选择行为，在一定程度上优化道路系统的通行能力，为缓解道路拥堵等问题起到一定的作用.1 交通信息提供下驾驶员路径选择行为特征分析交通信息提供下驾驶员路径选择决策机理如图1所示：驾驶员根据路径选择标准行驶在原计划路线上，交通信息提供给驾驶员原路线拥堵或出现交通事故等信息，驾驶员结合以往的经验和自身对信息的评价，做行车路线调整.出行结束后，出行者对出行情况进行评价，积累出行情景库，建立信息接受标准.下次出行会搜索以往驾车的情境，根据信息接受准则来进行路径选择决策.驾驶员在多大程度上受到信息影响，需要通过调查研究来获取.本文中采用问卷调查的方式来获取.图1 交通信息提供下驾驶员路径选择决策机理2 基于SP问卷的驾驶员路径选择行为调查及分析2.1 信息提供下驾驶员路径选择行为SP调查本研究的调查问卷包括两方面内容，即交通信息影响下驾驶员路径选择行为调查，和交通信息服务状况调查.第一部分内容考虑各种因素对驾驶员路径选择的影响，影响驾驶员路线选择的因素很多，包括道路方面的因素、驾驶员个人属性（包括驾驶员性别、年龄、驾龄等因素）、信息内容以及信息服务状况等诸多方面.第二部分的调查通过驾驶员对信息服务状况评价、驾驶员接收信息的方式等方面进行.对于选择性回答，设定五阶段或三阶段评价，分别对应不同程度的选择水平.调查采用网上问卷调查的方式，调查对象是驾驶员.这种偶遇调查方法可以比较方便快捷地得到大量数据，节约成本.清华大学交通研究所驾驶行为课题组联合搜狐网络公司于2009年5月26日～5月27日在搜狐网汽车频道展开了“交通信息对驾驶员路径选择行为影响与信息服务状况调查”，最后得到了1 912份问卷，其中有效问卷1 876份.2.2 调查数据分析1）实时交通路况信息的接收方式在交通信息广播、路边可变信息板（variable message signs，VMS）以及交通信息网站等几种实时交通路况信息提供方式中，交通信息广播仍然是目前接收交通信息最为广泛的方式，有41.6%的驾驶员通过交通信息广播获取信息，36.4%通过路边可变信息板，14.3%通过交通信息网站. 2）驾驶员对交通信息的关注程度本研究主要考虑交通信息广播和路边可变信息板提供实时信息下驾驶员路径选择行为.在对其关注程度方面，图2反应了驾驶员收听交通信息广播以及关注信息板的程度，结果显示有90.7%的驾驶员收听交通信息广播，而经常收听的比率达62.4%；92.3%的驾驶员对路边可变信息板表示关注，69.0%的驾驶员经常关注可变信息板.图2 驾驶员对交通信息的关注程度3）交通信息服务质量的评价在对交通信息服务质量的评价方面，分为对交通信息准确性、及时性以及信息量足够程度等方面.调查结果如图3所示.图3 驾驶员对交通信息服务质量的评价4）驾驶员选择行车路线的主要考虑因素国外研究表明驾驶员倾向于选择行驶时间短、行驶距离短、路况比较熟悉的路线，这3个因素对驾驶员的影响程度较大［2］，而出行时间的长短往往被出行者看作是最重要的路径选择依据.本文调查驾驶员选择行车路线的主要考虑因素，统计结果如图4，即驾驶员首先考虑行驶时间，其次是熟悉程度，再次是行驶的距离，与国外研究结果一致.图4 驾驶员选择行车路线的主要考虑因素5）不同信息内容下驾驶员路径改变倾向比较本研究探讨交通信息提示驾驶员原计划行驶的道路出现交通事故、出现拥堵以及行驶缓慢时，驾驶员是否会改变行车路线，比较交通信息提供3种不同程度的信息内容时的影响.如图5所示，调查结果表明驾驶员对于“交通事故”信息更为敏感，“道路拥堵”次之，对“行驶缓慢”信息最为不敏感.图5 不同信息内容下驾驶员路径改变倾向2.3 主要因素与路径选择行为相关性分析研究表明，驾驶员年龄、驾龄等与路径改变倾向的相关性分析不显著.与驾驶员路径改变倾向相关性显著的因素有：驾驶员对信息质量的评价、驾驶员接收交通信息的频繁程度、驾驶员能够容忍的延误时间等.1）信息（质量）评价的影响在驾驶员对信息质量评价方面，驾驶员认为交通信息服务质量越好，则其受到信息影响的程度越大，越容易改变路径.在对交通信息广播和VMS的准确性、及时性、信息量水平评价方面，均存在这样的规律.驾驶员对信息服务总体评价与路径改变倾向的相关性如图6所示.图6 信息评价与路径改变倾向间的关系图6直观地反应了信息质量评价与路径改变倾向之间的相关关系.对其进行0.05的显著性水平的双侧检验，驾驶员对信息质量评价与路径改变倾向之间的关系具有统计学意义，相关系数γ为0.405.2）关注交通信息程度驾驶员收听交通信息广播以及关注信息板的程度与路径改变倾向有一定的关系，呈现出显著的相关性（p＜0.05）［3］.收听交通广播越频繁的驾驶员也越容易受到交通信息的影响而改变路径，如图7所示.图7 收听交通广播与路径改变倾向间的关系3）驾驶员能够容忍延误时间容忍延误时间方面，能够容忍更长的延误时间的驾驶员，则更不易受到交通路况信息的影响改变路径.只容忍延误10min以内的驾驶员中，60.6%经常改变路径，而能容忍30min以上的驾驶员，经常改路径的只有46.7%.而且两者的相关性分析显著（p＜0.05）.如图8所示.图8 容忍延误时间与路径改变倾向间的关系3 路径选择行为Logistic模型分析3.1 累积 Logistic模型［4］累积Logistic模型也称为序次Logistic模型.累积Logistic回归定义为式中：y＊为观测现象内在趋势，它并不能被直接测量；α，βk为分别为模型中需要标定的系数；xk为模型中自变量；ε为误差项；K为自变量个数.当实际观测反应变量有J种类别时（j＝1，2，…，J），相应取值为y＝1，y＝2，…，y＝J；并且各取值之间的关系为（y＝1）＜（y＝2）＜…＜（y＝J），那么共有J－1个分界点将各相邻类别分开.即：如果y＊≤μ1，则y＝1；如果μ1≤y ＊≤μ2，则y＝2，……；如果μJ－1＜y＊，则y＝J.其中：μ1为各分界点值，有J －1个值，且有μ1＜μ2＜…μJ－1.累积概率用以下公式进行预测式中：P（y＊≤μj｜x）为表示在x条件下y＊≤μj发生的概率.以下各式中的P为发生概率.属于某一特定类别的概率可以计算出来由式（2）可知，事件发生概率与不发生概率之比的自然对数为此称为对累积概率P的logit变换.本研究因变量有3个类别，即路径改变倾向因变量分为3类：“经常改变路径”为一类，因变量y＝1；“有时改变路径”为一类，y＝2；“通常不改变路径”为一类，y＝3.模型包含2个累积logit变换，可按一般公式表示为式中：αj为各类反应变量中截距α与μj的综合；拟合参数βk的意义为自变量xk 每变化一个单位导致驾驶员改变路径发生比提高exp（－βk）倍.3.2 Logistic模型应用如上所述，本研究Logistic模型包含2个累积logit变换式（7）与式（8）分别表示经常改变路径对有时改变、通常不改变路径的对数发生比；经常改变路径、有时改变路径对通常不改变路径的对数发生比.自变量选取时，需要识别能更好地预测反应变量的自变量，将它们纳入模型中.在此，利用SPSS16.0统计学软件［5］，筛选对路径选择影响显著的变量，并对拟合的模型进行χ2统计量检验.本研究中对交通信息广播的信息质量的评价与对VMS的评价有相似性，考虑交通信息广播方面的影响.驾驶员对交通信息的准确性、及时性的评价之间有显著的相关性，并对路径选择行为影响显著，只考虑驾驶员对交通广播的准确性评价［6－7］.通过上述方法，模型最后考虑每周驾车天数、收听广播频繁程度、对交通广播的准确性评价和能够容忍的延误时间等因素得到的模型拟合数据最好.并且模型的平行性检验和拟合程度检验表明，模型拟合较好.表1是模型计算之后的参数表.表1 模型参数估计表变量参数估计值（β）标准误 Wald值 Sig. Exp（β）［道路拥堵改变路径倾向＝1］1.329 0.268 24.525 0.000［道路拥堵改变路径倾向＝2］4.605 0.298 238.720 0.000每周驾车的天数－0.063 0.026 6.003 0.0140.939收听交通信息广播频繁程度 0.131 0.055 5.652 0.017 1.140交通信息广播准确性 0.393 0.076 26.917 0.000 1.481容忍延误时间0.215 0.06212.187 0.000 1.240自变量回归系数的Wald检验，显著性水平值均小于0.05，很显著.最后得到的Logistic模型形式如下式中：p1为驾驶员信息提供下经常改变路径的概率；p2为驾驶员有时改变路径的概率；p3为驾驶员通常不改变路径的概率.并且有p1＋p2＋p3＝1；X1 为驾驶员每周驾车天数，X1＝1，2，…7；X2为驾驶员收听交通信息广播的频繁程度，X2＝1为“驾驶员总是收听交通信息广播”，X2＝2为“驾驶员经常收听交通信息广播”，X2＝3为“驾驶员有时收听交通信息广播”，X2＝4为“驾驶员很少收听交通信息广播”，X2＝5为“驾驶员从不收听交通信息广播”.X3为驾驶员对交通信息广播的准确性评价；X3＝1为驾驶员的评价为“很准确”；X3＝2为“较准确”；X3＝3为“一般”；X3＝4为“不太准确”；X3＝5为“很不准确”.X4为驾驶员能够容忍延误时间的程度；其中：X4＝1为“驾驶员能够容忍延误时间在10 min以内”；X4＝2为“驾驶员能够容忍延误时间在10～20min”；X4＝3为“驾驶员能够容忍延误时间在20～30min”；X4＝4为“驾驶员能够容忍延误时间在30min以上”.4 结束语本研究采用SP问卷调查的方法对实时交通信息提供下驾驶员路径选择行为以及信息服务状况进行调查.对调查样本的分析采用描述性统计分析、相关性分析以及Logistic模型分析相结合的方式.在对调查数据进行定性和定量分析的基础上，本文建立了Logistic形式的路径选择行为判别模型，从模型可以看出不同属性驾驶员改变路径倾向，各影响因素在不同程度上影响驾驶员路径改变倾向，其能够为交通诱导方案的制定提供一些参考.本模型拟合时只考虑交通信息广播的情况，驾驶员对VMS的响应情况也类似可以得到.本文提供的研究方法，应用时可以根据当地的情况进行类似调查，确定相关的预设情景，得到相应的模型形式.参考文献［1］许娟，邵春福，缐凯.信息和诱导对驾驶员径路选择行为的影响研究［J］.内蒙古科技与经济，2004（11）：53－55.［2］阮桂海.数据统计与分析——SPSS应用教程［M］.北京：北京大学出版社，2005.［3］王济川，郭志刚.Logistic回归模型―方法与应用［M］.北京：高等教育出版社，2001.［4］朱建平，殷瑞飞.SPSS在统计分析中的应用［M］.北京：清华大学出版社，2007.［5］蒲琪，杨晓光，吕杰.交通信息对驾驶员路径选择行为影响的初步分析［J］.公路交通科技，1999（3）：53－56.［6］林震，杨浩.交通信息服务条件下的出行选择分析［J］.中国公路学报，2003（1）：87－90.［7］Chatterjee K，Hounsell N B，Firmin P E，et al.Driver response to variable message sign information in London ［J］.Transportation Research Part C，2002（10）：149－169.。
无人驾驶技术中的智能路径规划研究
无人驾驶技术中的智能路径规划研究随着科技的不断发展，无人驾驶技术的应用越来越广泛。
然而，无人驾驶车辆的智能路径规划仍然是一个需要不断研究和改进的领域。
智能路径规划的概念智能路径规划是指通过人工智能算法和机器学习技术，让无人驾驶车辆能够智能地选择最优路径，避免交通堵塞，避免与其他车辆碰撞，并在各种路况下实现安全稳定的行驶。
路径规划模型智能路径规划模型是基于车辆实时获取的环境数据和路况数据来决定最佳行驶路线的。
不同的路径规划模型包含不同的因素来决定行车路径。
例如，有些模型会考虑车辆到达最终目的地的时间，有些则会优先考虑安全性和减少通行时间。
此外，路径规划模型还需要在不断变化的交通状况下实时更新路线。
智能路径规划算法智能路径规划算法是实现路径规划模型的关键。
这些算法使用一系列数学公式和权重来计算最佳行车路径。
其中，最流行的算法包括基于深度学习的卷积神经网络算法、基于粒子滤波器的Monte-Carlo算法和Dijkstra算法等。
智能路径规划中的挑战实现智能路径规划面临的主要挑战之一是对大规模数据集的处理。
由于无人驾驶车辆需要从各种传感器中获取大量数据，并进行分析，所以处理数据的速度和准确性是关键。
另一个挑战是实时性问题。
由于交通状况随时都在变化，因此无人驾驶车辆需要在实时地获取和处理数据的同时，做出最优的行车决策。
未来展望随着无人驾驶技术的不断发展，智能路径规划将成为该技术不可或缺的一部分。
它将带来更加高效、安全和便捷的交通体验。
随着人工智能技术和机器学习技术的不断提高，智能路径规划也将日臻完善，为无人驾驶技术的发展提供更多有力的支持。
总的来说，无人驾驶技术中的智能路径规划是一个广泛且复杂的领域。
它需要不断的研究和改进，同时也需要各行各业的专家共同努力，才能为人类带来更加美好的未来。
基于深度学习的自动驾驶车辆路径规划策略研究
基于深度学习的自动驾驶车辆路径规划策略研究自动驾驶车辆是当今科技发展的热点，是人类智慧和技术的结晶。
自动驾驶车辆让我们看到了无尽的可能。
而自动驾驶车辆的核心之一就是路径规划，它的好坏直接关系到车辆能否更好地完成自动驾驶任务和行驶的安全性。
因此基于深度学习的自动驾驶车辆路径规划策略研究是非常有价值的。
一、深度学习在自动驾驶车辆路径规划中的应用深度学习是一种人工智能的分支学科，具有自适应和自我进化的能力，已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等许多领域取得了很好的应用效果。
在自动驾驶车辆领域，深度学习可以应用于辅助驾驶、安全监控、交通流量预测、驾驶行为分析、路径规划等众多领域。
在自动驾驶车辆路径规划中，深度学习能够进行数据驱动型的路径规划，通过学习大量实际数据，建立深度神经网络模型，从而实现路径规划。
深度学习技术可以从历史数据中学习汽车驾驶的技能，学习如何选择道路、避免障碍物、跟随车辆和保持航向等行为。
因此，深度学习在自动驾驶车辆路径规划中的应用非常广泛。
二、深度学习在自动驾驶车辆路径规划中的优化深度学习在自动驾驶车辆路径规划中的应用，还可以与其他技术结合，进行更好的优化。
1. 地图数据优化在自动驾驶车辆路径规划中，地图数据是非常重要的。
通过深度学习技术可以对地图数据进行优化和更新。
深度学习技术可以通过分析历史数据，提取道路的特征，将道路分为不同的类型，从而优化地图数据的准确性和细节性。
2. 传感器数据优化在自动驾驶车辆中，各种传感器收集到的数据，包括摄像机、雷达、超声波和激光雷达等，都可以用于路径规划。
深度学习可以通过对传感器数据进行深度处理和学习，快速准确地检测道路状况，并估算驾驶员的难度。
通过这种方式可以让自动驾驶车辆更好的适应复杂地形，规划最佳路径。
3. 反应时间预测在路径规划过程中，反应时间是一个非常重要的因素。
深度学习技术可以从历史数据中学习驾驶员的习惯和反应时间，根据车辆的速度、行驶环境和传感器数据等建立模型，预测驾驶员的反应时间。
自动驾驶车辆中的路径规划与行为决策
自动驾驶车辆中的路径规划与行为决策自动驾驶技术的快速发展正在改变着交通领域的未来。
路径规划和行为决策是自动驾驶车辆中的两个关键组成部分，它们相互配合，确保车辆能够安全、高效地完成任务。
本文将详细介绍自动驾驶车辆中的路径规划和行为决策，并探讨其中的挑战和未来发展趋势。
路径规划是指车辆在给定起点和终点的情况下，寻找一条最优的行驶路径。
自动驾驶车辆的路径规划需要考虑多个因素，如道路状况、交通流量、行车限速等。
首先，车辆需要获取道路地理信息和实时交通数据。
利用激光雷达、摄像头、雷达等传感器，车辆可以实时感知周围环境，并生成地图。
基于这些数据，车辆可以使用各种路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，来生成一条安全、高效的行驶路径。
然而，路径规划并不是一个简单的问题。
在实际场景中，车辆需要面对多样化的交通状况和复杂的道路情况。
例如，车辆可能需要避开拥堵路段，遵循交通规则，考虑车辆的动力限制等。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多高级路径规划算法。
例如，基于强化学习的路径规划算法可以根据车辆的观测和环境反馈，通过不断试错来优化路径。
同时，车辆还可以利用交通预测模型，预测未来交通状况，以更好地规划路径。
行为决策是自动驾驶车辆中的另一个重要任务。
一旦车辆确定了行驶路径，它还需要决定如何行驶，以保证安全和流畅。
行为决策可以理解为车辆对不同交通场景的反应。
例如，当车辆靠近交叉路口时，它需要决定是继续前行还是停下来等待。
行为决策的目标是使车辆的驾驶行为符合交通规则，并能够与其他车辆良好地交互。
为了实现自动驾驶车辆的行为决策，研究者们提出了多种方法。
一种常见的方法是基于规则的方法，即根据预先设定的规则来决策车辆的行为。
例如，车辆可以根据交通信号灯来决定是停下来还是继续前行。
然而，这种方法往往无法适应复杂和多变的交通环境。
因此，研究者们也利用机器学习技术，如深度强化学习和马尔科夫决策过程，来训练车辆进行行为决策。
自动驾驶汽车路径规划算法研究
自动驾驶汽车路径规划算法研究摘要：路径规划是自动驾驶汽车的重要研究内容，也是当前自动驾驶汽车领域研究的热点之一，其目的是在一定场景下利用所选定的评价指标获得一条连接起始点与目标点的最优无碰撞路径。
将当前常用的路径规划算法分为传统算法、智能仿生学算法、强化学习算法3类，按照路径规划算法的不同类别，对各类算法在路径规划领域中的应用进行了阐述，可为研究者提供一定的参考和借鉴。
关键词：自动驾驶汽车；路径规划；智能仿生学算法；强化学习算法引言自动驾驶汽车使用传感器感知环境，并依照合理的算法在复杂环境中实现自主运动，使其能在道路上安全、高校地行驶。
作为自动驾驶汽车研究地一个重要环节，路径规划就是根据给定地环境模型，在一定地约束条件下，利用路径规划算法规划出一条连接车辆当前位置和目标位置的无碰撞路径。
1路径规划算法分类自动驾驶汽车的路径规划问题，基于研究对象对所行驶环境信息掌握程度的不同，可分为2类。
第1类是已知行驶环境信息的全局路径规划，属于静态规划；第2类是利用车载传感器实时获取环境信息的局部路径规划。
全局路径规划问题实质上是在已掌握的所有环境信息的前提下，规划出从起点到目标点的路径生成问题。
通常是基于数字地图，根据周围环境的路网模型来选择路径。
当因环境或者其他因素导致规划的路径无法继续通行时，则需要重新启动全局规划,以得到更新后的可行路径。
局部路径规划需要车载传感器实时采集车辆周围的环境信息，充分了解周围环境地图信息以准确定位出车辆当前位置及周围障碍物分布，从而顺利规划出从当前节点到下一子目标节点的最优路径。
2路径规划算法传统路径规划算法包括A*算法、人工势场法、模糊逻辑算法、禁忌搜索算法等。
文章仅对最常见的前两种算法做详细说明。
2.1.1 A*算法A*算法[1]是一种典型的启发式搜索算法，它也是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法。
A*算法通过一个估价函数来引导和决定搜索方向，从起点开始向周围进行扩展搜索，利用估价函数来获取周围每个节点的价值，并从获取的周围节点中选择代价最小的节点作为下一个扩展节点，不断循环重复这一过程直到到达目标点，结束搜索，从而生成最终路径。
自动驾驶车辆中的路径规划算法分析
自动驾驶车辆中的路径规划算法分析随着科技的不断发展，自动驾驶车辆正逐渐成为现实。
自动驾驶车辆的关键技术之一是路径规划算法，它决定了车辆如何选择最佳路径以达到目的地。
本文将分析自动驾驶车辆中常用的路径规划算法及其特点，进一步探讨它们在实际应用中的优势和挑战。
一、最短路径算法最短路径算法是自动驾驶车辆中最常用的路径规划算法之一。
它的思想是通过计算车辆到达目的地的最短路径，以实现高效的导航。
最短路径算法可以使用著名的迪杰斯特拉算法或A*算法来实现。
迪杰斯特拉算法是一种广泛使用的图搜索算法，可以计算出从起点到其他各个节点的最短路径。
它以起点为中心，逐渐扩展搜索范围，直到找到目的地。
迪杰斯特拉算法的时间复杂度较低，适用于大规模的地图数据。
然而，在实际应用中，道路的交通情况和实时路况信息对于路径规划起到至关重要的作用。
因此，最短路径算法需要结合实时数据进行路径计算。
A*算法是一种启发式搜索算法，更加灵活和高效。
它综合考虑了路径代价和启发函数（估计从当前节点到目标节点的代价）来优化路径选择。
A*算法在计算效率和路径质量上有着较好的平衡，适用于实时路径规划。
二、局部路径规划算法除了全局路径规划算法外，自动驾驶车辆还需要一种能够在短时间内做出决策的局部路径规划算法。
局部路径规划算法主要关注与当前环境中车辆与障碍物的交互，以及如何避免碰撞和保持道路安全。
局部路径规划算法中最常见的方法是基于速度和角度进行控制。
车辆通过实时感知周围环境，利用障碍物的位置、速度和方向等信息来预测可能的碰撞，并做出相应的避让动作。
常用的局部路径规划算法包括蔟化和动态窗口方法。
蔟化方法通过将障碍物聚类为蔟，根据车辆与蔟的关系进行路径规划。
这种方法可以快速计算出避让路径，并通过调整车辆速度和转向角度，使得车辆安全地避开障碍物。
然而，蔟化方法在处理复杂交通情况和高速行驶时可能面临一些挑战。
动态窗口方法则更加灵活和精准。
它通过定义车辆的速度和转向角度的范围限制，根据障碍物的位置和速度等条件选择最佳的行驶方向。
5交通信息下网络交通动态路径选择行为
１０３０同济大学学报（自然科学版）第３７卷ｉｒｒｅｌｅｖｅｎｔａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓ，ＩＩＡ特性），是人们常提及的［８］．当选择方案的特性具有较多的相似之处时，为了避免由于Ｉ弧特性造成的偏颇，可以考虑运用卜ｋｓｔＬｏｇｉｔ模型、Ｐｒｏｂｉｔ模型或者将样本的其他属性带入模型等方法．笔者在一个典型城市道路网络上，针对地面道路上一块文字式ｖＭＳ和快速路上一块图文混合式ＶＭＳ，采用被调查者所处的交通出行真实场景，可选方案为假设的ＳＰ调查方法，研究了利用ⅧＳ提供不同交通信息内容条件下的驾驶员动态路径选择行为．由于本研究选择方案均有不同的特征属性，差异比较大，不存在多重共线现象，所以，采用二元Ｌ０９ｉｔ模型，建立起提供不同交通信息条件下驾驶员动态路径选择行为模型．１交通行为数据调查和描述性统计路径选择行为数据采用基于问卷调查形式的ｓＰ调查方法获得．在ｓＰ调查中构造两个交通出行情景．出行场景Ｉ：某工作日非高峰时段，被调查者开车在沪太路上（由北向南），准备由沪太路一汶水路交叉口转中环汶水路，经共和新路高架往市中心区某处，车子在不到该交叉口时，看到文字式ＶＭＳ发布前方高架快速路通道和沪太路地面干道的交通状况信息．出行场景Ⅱ：某工作日非高峰时段，被调查者开车在共和新路高架上（由北向南），车子在不到汶水路下匝道处，看到图文混合式Ⅶ俗发布前方高架快速路和地面干道的交通状况信息．被调查者根据ＶＭＳ信息，做出行动决策．Ｖ墙信息主要包括行程时间、交通状态和事故等．本研究采用上海市城市快速路监控中心收集的数据作为分析数据源，交通状态和事故数据的采集，目前采用自动检测和人工确认相结合的方式．在对操作人员常用信息内容归类整理的基础上，结合对操作人员的调查，设计出具有代表性且符合研究需要的Ⅵ旧事故分类信息．行程时间信息和交通状态信息中包含了交通事故的影响因素，目的是为了考察不同信息条件下驾驶员的路径选择行为，从而为信息发布策略的制订、可变信息的设置提供依据．出行场景Ｉ，Ⅱ如图１所示，分别考察交通信息精确性、完整性对驾驶员路径选择行为的影响．出行场景工，ｖＭＳ信息的内容包括两条路径的行程时间信息、关键路段的交通状态信息和事故信息等．其中，针对正常情况下两条路径的行程时间信息，设计了１０个问题；将关键路段的交通状态信息分为拥挤和阻塞，设计了２个问题；针对道路交通事故信息，设计了拥挤＋轻微事故、拥挤＋中等事故、阻塞＋严重事故３个问题．表１给出了出行场景Ｉ的ＳＰ调查中部分ＶＭＳ图像的内容说明．对场景Ⅱ，ⅧＳ信息提供的是主路径的交通状态信息和事故信息，设计了５个问题；同时提供主路径和替换路径的交通状态和行程时间信息等，设计了５个问题．表２给出了场景Ⅱ的ＳＰ调查中部分Ⅶ船图像的内容说明．出行场景工和Ⅱ的Ⅶ腮图像如图２所示．中环汶水路三要辨罩薹曙譬三共和新路高架图１ＳＰ调查的交通出行场景Ｆｉｇ．１Ｔｒａｖｅｌｓｃ蚰ａｒｊｏｓｐｅｃ．ｆｉｅｄｊｎＳＰｑｌ抡ｓｔｉｏｎｎａｉｌ．ｅｓｕｎ，ｅｙ图２ＳＰ调查中的ｖＭＳ图像Ｆｉｇ．２Ｐｉｃｔｏｒｉａｌｐ煳ｔａｔｉ∞ｏｆＶＭＳｆ撕ｔｗｏ、碱ＳｍｅｓｓａｇｅｓｄｅｓｉｇｎｅｄｉｎｔｈｅＳＰｓｍｎ，ｅｙ。
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VMS影响下驾驶员路径选择机理及信息发布策略研究在交通信息影响下,驾驶员的路径选择是一个包含信息学习反馈的持续性决策过程,驾驶员个体的决策行为在很大程度上受到交通信息的影响。
因此,如何更真实地描述驾驶员对交通信息的认知过程,以及交通信息对驾驶员决策行为的影响,成为交通诱导系统研究的重点内容之一。
研究VMS(Variable Message Sign, VMS)影响下驾驶员的路径选择机理,对优化诱导信息的发布及提高城市道路交通系统的运行效率具有重要的理论意义和应用价值。
本文在对已有研究成果存在的不足之处进行分析总结的基础之上,首先,借助认知心理学的基本原理,分析驾驶员对VMS信息的认知特性,结合意向调查方法研究驾驶员路径选择的决策特征;其次,探讨驾驶员在VMS信息影响下对路网运行状态的认知更新行为,结合驾驶员信息决策下的有限理性特征,建立VMS影响下的路径选择模型,分析驾驶员路径选择行为机理;按照驾驶员的特性对驾驶员进行群体划分,分析驾驶员群体间路径选择行为的规律,进而研究驾驶员群体路径选择行为对交通系统均衡状态的影响,分析交通系统均衡状态的演化过程;最后,提出一种协调交通系统管理者与驾驶员决策目标差异的VMS信息发布策略方法,并通过算例验证模型及算法的有效性。
本文主要围绕以下关键问题展开研究:(1) VMS影响下的驾驶员认知与决策特性分析。
基于认知心理学中的SOAR (State, Operator and Result)模式建立VMS信息影响下驾驶员的认知模型,讨论驾驶员对VMS信息认知过程中的注意、知觉、记忆、推理等认知功能特性。
通过意向调查(Stated Preference Survey, SP Survey)获得VMS影响下驾驶员的路径选择数据,建立VMS影响下驾驶员路径改变意向的多分类类Logistic
模型,识别影响驾驶员路径选择行为的关键因素,定量化分析驾驶员的社会经济属性、出行属性及VMS属性等因素对其路径选择决策特性的影响特性。
(2) VMS 影响下驾驶员实时路径选择建模研究。
在交通系统不确定性背景下,考虑驾驶员受到内部出行经验和外部交通信息的影响,建立交通运行状态的贝叶斯网络模型,用于分析驾驶员在出行过程中对路网交通运行状态的学习与反馈过程。
分析目前基于效用理论路径选择研究方法存在的不足,建立基于有限理性的效用度量体系,分析驾驶员路径选择行为规则,结合驾驶员在途信息更新行为,构建基于有限理性的实时路径选择模型,分析驾驶员在VMS影响下的路径选择特征,并通过实证研究说明所建模型的有效性。
(3) VMS影响下路径选择动态演化机理研究。
道路交通系统均衡状态的形成是由于系统中所有驾驶员的路径选择行为达到稳定状态。
将网络交通流的均衡状态看作为驾驶员之间博弈行为的结果,分析具有不同时间价值的驾驶员群体在VMS影响下的博弈行为。
通过构建路径选择的博弈矩阵,以及道路交通系统的复制动态方程,研究驾驶员路径选择行为的演化过程,进而在有限理性的条件下分析交通系统均衡状态的动态收敛过程。
通过研究驾驶员路径选择策略的调整过程,分析驾驶员内部的竞争关系,以及驾驶员与交通诱导系统之间的对抗合作关系,揭示道路交通系统均衡稳定状态演化的内在动力机制。
(4)道路网络VMS诱导信息发布策略研究。
分析VMS诱导信息与驾驶员路径选择之间的调节反馈过程,借鉴Stackelberg博弈协调的思想,建立协调管理者与驾驶员决策目标差异的VMS信息发布策略协调诱导优化模型。
上层问题从交通系统管理者的角度出发,以系统总出行时间及VMS系统建设及营运成本最小为目标,根据当前及历史交通数据制
定有利于提高路网运行效率的VMS信息发布策略;下层问题考虑VMS对驾驶员路径选择行为的影响,依据有限理性的路径选择模型产生路网交通量分配情况。
VMS信息发布策略协调优化模型的结果实现交通系统管理者最优决策下的驾驶员决策最优。
通过算例分别优化高峰时段和平峰时段两种需求水平下的VMS 信息发布策略,为模型的实际应用提供参考范例,为交通管理者提供一种有效的路网运行管理手段。