[发明专利]一种面向交叉口通行轨迹离散性的交通流模型参数标定方法

权利要求书

1.一种面向交叉口通行轨迹离散性的交通流模型参数标定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立通行轨迹模型；

步骤2：计算各种分类数情况下的聚类评价指标d；

步骤3：确定K-均值聚类算法的分类数k值；

步骤4：对各个类别进行参数标定，采用二元均匀分布对每一类驾驶人行为参数进行标定；设向量(Γ₂,Γ₃)，该向量为(γ₂,γ₃)的数据集，最终通过均匀分布密度函数公式：

统计得到分布统计表，完成交通流模型参数标定；

其中，G是平面上的有界区域，其面积为S_G；c为各类驾驶人出现的概率；γ₂和γ₃是各成本的相对权重；

所述通行轨迹模型包括状态函数、动态系统、成本函数和约束条件四方面；所述状态函数为交通流模型将车辆运动状态X定义为车辆行驶距离s的函数，车辆起始状态X₀和终端状态X_D为输入参数；

X(s)＝[x,y,θ,p]'

式中：X表示车辆的状态；x，y表示位置的平面坐标，m；θ表示转角，rad；p表示速度的倒数，s/m；

所述动态系统为车辆的运动方程：

式中，X为车辆在行驶距离s处的状态，包括车辆位置，转向角，速度；为车辆运动状态对行驶距离求导；

所述成本函数为构成决策通行轨迹的成本函数主要考虑通行时间和舒适性，如下公式所示：

式中：γ₁、γ₂和γ₃是各成本的相对权重，为待标定参数；a_c表示车辆横向加速度，m/s²；a_l表示车辆纵向加速度，m/s²；

所述约束条件为模型的约束条件，包括，运行速度、运行曲率和加速度；约束条件如下：

式中：v_max,v_min分别表示车辆的最大和最小速度，m/s；

式中：r_min表示车辆最小转弯半径，m；

α_min≤α≤α_max

式中：α_min,α_max分别表示加速度控制变量的最小值和最大值，s/m²。

2.根据权利要求1所述的面向交叉口通行轨迹离散性的交通流模型参数标定方法，其特征在于，在步骤2中，通过重复10次算法，选择聚类评价指标d，最小的一次结果作为最终的分类结果。

3.根据权利要求1所述的面向交叉口通行轨迹离散性的交通流模型参数标定方法，其特征在于，在步骤3中，根据步骤2计算得到的各种分类数情况下的聚类评价指标d，绘制分类数k与聚类评价指标d之间的关系曲线，找到d随k变化的拐点，从而确定分类数k值。

4.根据权利要求1所述的面向交叉口通行轨迹离散性的交通流模型参数标定方法，其特征在于，还包括步骤5：对模拟结果进行评价，通过对参与标定的多个交叉口和新交叉口的仿真进行评价；采用轨迹重合度指标来表征模拟结果与现实的吻合程度。

5.根据权利要求4所述的面向交叉口通行轨迹离散性的交通流模型参数标定方法，其特征在于，模拟结果与现实的吻合程度计算方法为：将交叉口内部区域划分为多个单元格，每个单元格大小为0.5m×0.5m,计算车辆所占据的单元格并记为1次；计算每个单元格仿真车辆的出现次数与实际车辆的出现次数的差占实际车辆出现次数的比值，再求平均值来计算轨迹重合度；

用m_ij来表示第i行第j列单元格中仿真车辆出现的次数，n_ij来表是第i行第j列单元格中实际车辆出现的次数，I为单元格的行数，J为单元格的列数，则单个单元格的重合度p_ij可表示为：

p_ij的范围为[0,1]，因此当实际轨迹和仿真轨迹同时出现的单元格中，定义出现次数较少的作为分子，较大的作为分母；则轨迹重合度可有下式表示：

由定义可知，轨迹重合度值越大，说明仿真结果越好。