這是我還在讀書時(shí)翻譯過的一篇文章，最近因?yàn)橐恍┰蛴謴念^翻了翻。第一感覺是這篇文章與其說是一篇學(xué)術(shù)論文，倒更不如說是一篇思路清晰的設(shè)計(jì)報(bào)告。第二感覺是，這篇文章能為做交通流仿真的人提供很多基礎(chǔ)的概念，也能幫助大家繞一些彎路。因此，值得一讀。

另外我也發(fā)現(xiàn)，同樣的內(nèi)容，不同的時(shí)間點(diǎn)來看，收獲是完全不同的。比如說現(xiàn)在的我，看到的就是類的功能接口設(shè)計(jì)，這是以前沒有的感受。

文章翻自《Advanced Traffic Simulation framework for Networked Driving Simulators》，其對(duì)我們構(gòu)建交通流仿真模型具有很強(qiáng)的指導(dǎo)作用。

本文提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)化駕駛模擬器環(huán)境的交通仿真框架的概念和結(jié)構(gòu)。

研究工作

學(xué)術(shù)界相關(guān)工作

1. Espie and Auberlet(2007)中提出了交通仿真的符號(hào)視覺模型。該模型允許每輛交通車輛觀察其周圍環(huán)境的各種要素，如其他交通車輛、路標(biāo)、車道標(biāo)志等。因此，每個(gè)交通對(duì)象都可以根據(jù)交通狀況以及感知到的道路環(huán)境來調(diào)整自己的行為。

2. Bonakdarian等人(1998)提出了一種使用分層并發(fā)狀態(tài)機(jī)(HCSM)的方法。該模型允許每輛交通車輛檢查情況，從而在不同的決策之間自動(dòng)切換，如車道跟蹤或換道、目標(biāo)跟蹤、交通避碰、靜態(tài)目標(biāo)避碰等。

3. (Wright et al.(2002))提出了一種利用模糊邏輯方法進(jìn)行交通仿真的模型。通過引入一定程度的不確定性，模擬了典型人類駕駛員的行為。

4. 為了減少計(jì)算量，在(Olstam(2003))中引入了在指定候選區(qū)域內(nèi)仿真交通車輛的概念。

5. Olstam (2005a)對(duì)過往交通模擬方法進(jìn)行了一個(gè)比較全面的綜述。

產(chǎn)業(yè)界相關(guān)工作

6. 來自DLR的SUMO是一個(gè)開放和靈活的套件，用于模擬包括道路車輛和行人在內(nèi)的交通系統(tǒng)(Behrisch et al.(2011))。

7. 來自dSPACE的ASM是一個(gè)由Simulink模型組成的框架(Amelunxen(2015))。該模型模擬了一輛試驗(yàn)車和多達(dá)15輛獨(dú)立交通車輛，可用于交互式駕駛仿真。

8. IPG Automotive的IPGTraffic為駕駛模擬器提供模型來表示交通車輛之間的交互作用(Miquet et al.(2010))?？梢詣?chuàng)建無限數(shù)量的交通對(duì)象，并可以為每個(gè)交通對(duì)象分別分配操作。

9. 一些商業(yè)解決方案在駕駛模擬器車輛周圍定義了一個(gè)模擬區(qū)域，在那里生成交通對(duì)象。VIRES Simulation Technology的v-TRAFFIC是一個(gè)交通場(chǎng)景仿真引擎，可以與駕駛模擬器一起模擬周圍的交通對(duì)象(Neumann-Cosel et al.， 2009)?；旧?，可以創(chuàng)建的交通對(duì)象的數(shù)量沒有限制。此外，v-TRAFFIC利用模擬區(qū)域/窗口概念來減少計(jì)算量。

10. 大多數(shù)商業(yè)解決方案的一個(gè)問題是，它們模擬整個(gè)地理區(qū)域。對(duì)于較寬的區(qū)域或較長的道路，許多交通車輛都必須進(jìn)行仿真，尤其是在進(jìn)行長時(shí)間駕駛模擬器實(shí)驗(yàn)時(shí)。這對(duì)算力的要求太高了。

交通流仿真框架總覽

與傳統(tǒng)交通流仿真的區(qū)別在于，該框架中車輛對(duì)象中其中一輛或多輛是由人控制的，也就是說，交通車輛不僅要對(duì)彼此做出反應(yīng)，還的對(duì)人工車輛做出反應(yīng)。



交通仿真框架接收每個(gè)駕駛模擬器的位置、方向和速度信息，輸出仿真交通車輛的位置和方向。這些工作由模擬管理器處理，由它來管理交通參與者之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和同步。交通仿真框架的輸出也被轉(zhuǎn)發(fā)到相關(guān)的駕駛模擬器。

仿真框架功能單元和數(shù)據(jù)接口

整個(gè)仿真框架使用matlab/simulink開發(fā)，以下介紹了各個(gè)子模塊輸出，以及它們的關(guān)系.




初始化模塊

初始化功能表示用戶和交通仿真框架之間的接口?？蚣苡脩艨梢栽诜抡鏁?huì)話開始和仿真運(yùn)行時(shí)設(shè)置一些參數(shù)，如駕駛員的視線距離、交通密度等級(jí)等。下圖顯示了交通初始化功能及其輸出。圖片

動(dòng)態(tài)窗口生成模塊

為了減少運(yùn)算成本，該框架不是模擬整個(gè)地理區(qū)域，而是開發(fā)了模型和方法來僅在模擬車輛的最近鄰近區(qū)域生成交通車(Olstam(2005b))。在本工作中，我們考慮了一個(gè)多驅(qū)動(dòng)模擬器的環(huán)境，交通車輛只會(huì)在選定的模擬車輛的鄰近范圍內(nèi)進(jìn)行模擬，即目標(biāo)模擬器車輛。該鄰域以目標(biāo)模擬器車輛為中心，其運(yùn)動(dòng)速度相同。它被稱為仿真窗口。為了避免交通車輛的突然出現(xiàn)和消失，仿真窗口的設(shè)計(jì)要求至少與目標(biāo)仿真車輛前后的視線距離一樣長。

一般來說，道路設(shè)計(jì)中的視線距離被定義為駕駛員可以看到的道路長度(Hang et al.(2008))。與現(xiàn)實(shí)生活中的情況一樣，三維環(huán)境中的道路幾何形狀是影響仿真駕駛員視程可用性的因素之一。為了簡單起見，我們選擇了一條沒有十字路口和坡道的道路;這是一條在每個(gè)方向上都有兩條車道的直線。動(dòng)態(tài)窗口生成功能接收所有參與模擬器車輛的位置，一個(gè)指示目標(biāo)模擬器車輛的信號(hào)，以及設(shè)定的視距。后兩個(gè)信號(hào)從流量初始化函數(shù)接收。該功能不僅為目標(biāo)模擬器車輛定義了鄰域，而且還為每個(gè)參與模擬器車輛定義了鄰域。在這種情況下，鄰近區(qū)域稱為移動(dòng)窗口，下圖為動(dòng)態(tài)窗口生成函數(shù)的主要輸入/輸出信號(hào)。




交通車輛只在仿真車輛所在的仿真窗口生成?？紤]到不能使司機(jī)經(jīng)歷不切實(shí)際的交通行為。將目標(biāo)仿真車與其他參與仿真車之間的距離與設(shè)定的視距進(jìn)行連續(xù)比較。當(dāng)仿真車的移動(dòng)窗口開始與目標(biāo)仿真車的仿真窗口重疊時(shí)，將目標(biāo)仿真車的仿真窗口調(diào)整為將兩輛仿真車包圍起來，從而將兩輛仿真車在所謂的整體仿真窗口內(nèi)進(jìn)行仿真。



但是，如果模擬器車輛駛離目標(biāo)模擬器車輛，則會(huì)重置整個(gè)仿真窗口。在這種情況下，整個(gè)仿真窗口將與目標(biāo)模擬器車輛的仿真窗口完全相同。也就是說，在只考慮目標(biāo)模擬器車輛的情況下生成交通車輛。雖然只考慮了一個(gè)目標(biāo)模擬器駕駛員進(jìn)行交通仿真，但仿真窗口的動(dòng)態(tài)調(diào)整使其他模擬器駕駛員都能體驗(yàn)到真實(shí)流暢的交通行為。然而，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整仿真窗口可能會(huì)出現(xiàn)一些關(guān)鍵情況，這些可能導(dǎo)致不切實(shí)際的交通行為，例如，交通車輛突然消失在模擬車輛附近。因此，需要一個(gè)觀察者來檢測(cè)。

交通觀察者模塊

交通觀察者檢測(cè)關(guān)鍵情況，以防止生成不真實(shí)的交通行為。下圖為交通觀察者功能的主要輸入/輸出信號(hào)。



該函數(shù)接收目標(biāo)仿真車的信息，所有仿真車的運(yùn)動(dòng)窗口，交通車輛的位置，以及交通車輛的最大長度。該功能的主要任務(wù)是連續(xù)監(jiān)測(cè)哪些交通車輛位于哪個(gè)移動(dòng)窗口。針對(duì)不同的情況，將使用不同flag。

例如，考慮下圖所示的情況，其中目標(biāo)模擬器車輛正在加速，整個(gè)仿真窗口正在重置。如果交通車輛偶然停留在非目標(biāo)模擬器車輛的移動(dòng)窗口內(nèi)，這些車輛不得丟棄。



如果目標(biāo)模擬器車輛停止，則設(shè)置flag，表示前方不應(yīng)生成任何交通車輛，除非迎面駛來的交通車輛。同樣，如果目標(biāo)車輛的行駛速度超過了預(yù)先定義的最高速度，則會(huì)設(shè)置相應(yīng)flag，表示不應(yīng)該從后面生成任何交通車輛。

在所有情況下，交通觀測(cè)器的標(biāo)志都被轉(zhuǎn)發(fā)給車輛生成/丟棄功能(稍后討論)，以便它采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)防止不切實(shí)際的交通行為。

交通密度、速度控制模塊

該功能根據(jù)交通初始化功能那個(gè)提供的相應(yīng)特征來調(diào)整交通速度和/或密度(見圖9)。每個(gè)交通特征定義了三個(gè)層次:低、中、高。



根據(jù)所需的速度和密度水平，該功能調(diào)整交通車輛的偏移速度和/或目標(biāo)模擬器車輛前后每視距的交通車輛數(shù)量。此信息被轉(zhuǎn)發(fā)到下面小節(jié)討論的車輛生成/丟棄模塊。

交通生成、丟棄模塊

車輛生成/丟棄模塊的目標(biāo)是讓交通車輛只存在于仿真窗口內(nèi)。該模塊接收關(guān)于仿真窗口、所需的交通特性、當(dāng)前交通車輛位置和最終關(guān)鍵情況的信息。下圖為車輛產(chǎn)生/丟棄模塊的輸入/輸出信號(hào)。



一般來說，后面生成的交通車輛要比目標(biāo)模擬器車輛快，而前面生成的比較慢。具體地說，生成的交通車輛的速度等于目標(biāo)模擬器車輛的速度+/-設(shè)置偏移速度。為了避免不真實(shí)的交通隊(duì)列，該函數(shù)觀察模擬交通車輛的當(dāng)前位置，使其能夠合理地分布在道路車道之間。另一方面，在同一方向上行駛速度比仿真車慢或快的交通車輛最終會(huì)走出仿真窗口。同樣，當(dāng)迎面而來的車輛通過模擬器車輛后面的可視距離時(shí)，在仿真窗口中就不存在迎面而來的車輛。在考慮前面討論的交通觀察者的最終緊急情況標(biāo)志時(shí)，交通車輛一離開仿真窗口就被丟棄。


駕駛員模塊

駕駛員模型根據(jù)感知到的交通狀況來控制交通車輛的行為。交通仿真有幾種行為模型，如:跟車、速度適應(yīng)、變道、超車、從旁經(jīng)過(passing)和迎面避讓(Yu et al.(2013))。在這項(xiàng)工作中，駕駛員模型是通過汽車跟車實(shí)現(xiàn)的.

跟車模型控制交通車輛相對(duì)于同一車道上前面車輛的行為(Wenga和Wu(2001))。文獻(xiàn)中有各種各樣的跟車模型，他們使用不同的邏輯，可能做出不同的假設(shè)。例如，Gazis-Herman-Rothery模型表明，后面車輛的加速度與前面車輛的速度、速度差和空間車頭時(shí)距成正比(Bevrani et al.(2012))。心理-物理的跟車模型使用閾值來表示跟隨車輛和前面車輛之間的最小感知速度差異(Schulze和Fliess(1997))。安全-距離模型基于如下假設(shè):從動(dòng)車輛與前面車輛保持安全距離(Luo et al.(2011))。為了簡便起見，本文考慮了安全距離法。下圖為采用汽車跟隨行為模型的駕駛員模型的主要輸入/輸出信號(hào)。



駕駛員模型接收所有仿真交通車輛的當(dāng)前位置和速度，以及仿真車輛的當(dāng)前位置和速度。將車輛之間的距離與所需的安全距離進(jìn)行比較。根據(jù)距離比較，交通車輛將處于兩種狀態(tài)之一:自由駕駛或跟車。在自由駕駛狀態(tài)下的交通車輛是不受約束的。因此，驅(qū)動(dòng)程序模型轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)置的速度。對(duì)于處于下一狀態(tài)的交通車輛，駕駛員模型將車速調(diào)整為與前一輛車相等，以保持安全距離。

交通模塊

交通車輛模型的研究主要有兩種方法:宏觀模型和微觀模型。宏觀模型從總體或平均的角度處理交通，它們需要相對(duì)簡單的計(jì)算，然而，交通車輛的特性不能單獨(dú)控制(Nakrachi和Popescu(2010))。相反，微觀模型考慮單個(gè)車輛的行為。然而，每個(gè)模擬車輛都需要一個(gè)單獨(dú)的模型(Jaworski et al.(2012))。這增加了計(jì)算工作量，特別是在需要大量車輛的情況下。

本文選擇了微觀模型。一方面，由于只在有限的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行交通模擬，所以只需要少量的車輛就可以達(dá)到合理的交通密度。一方面，人類駕駛員也參與到了仿真中。因此，有必要根據(jù)仿真車的位置和速度對(duì)每輛交通車輛進(jìn)行單獨(dú)的控制。用一個(gè)簡單的一階滯后因子和PI、PID控制器對(duì)每輛交通車輛進(jìn)行建模。該模型基本上可以根據(jù)所需的車輛數(shù)量和可用的計(jì)算能力任意復(fù)制。


如果駕駛員模型沒有檢測(cè)到前面的車輛，則交通車輛模型接收設(shè)置的速度，并激活PIcontroller來保持該速度。

如果前面的車輛被駕駛員模型檢測(cè)到，則交通車輛模型接收被檢測(cè)車輛的當(dāng)前位置，并激活附加的pid控制器以保持安全距離。在這兩種情況下，交通車輛模型都類似于一個(gè)典型的延遲速度行為，該行為被集成在一起來推斷交通車輛的位置。通過適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃涂刂破鲄?shù)化，實(shí)現(xiàn)了流量控制。