合流區競爭與協作換道判定方法與特性研究

東野長梅，石建軍

（北京工業大學 北京市交通工程重點實驗室，北京 100124）

0 引言

近年來，城市快速路系統發展迅速，小汽車保有量急劇增加。尤其在大城市的早、晚高峰時段，城市道路資源極其緊張，你爭我搶、加塞擠壓的競爭駕駛行為屢見不鮮。換道行為是車輛駕駛過程中最常見的行為之一，對道路通行能力和交通安全都有顯著影響[1-2]，研究道路資源有限條件下車輛間的競爭與協作換道行為，不僅對提高道路通行能力和減少交通事故具有重要意義，也可為換道輔助系統和車路協同提供理論支撐。

大多數研究基于換道意圖將換道行為劃分為自主型換道（Discretionary Lane-change,DLC）和強制型換道（Mandatory Lane-change,MLC）[3-4]，對建模方法（如基于規則型、離散型換道模型以及基于博弈論等換道模型）關注較多。不同換道行為表現出不同的行為特性，構建車輛換道行為模型首先需要對車輛換道類型進行判定。為更加細致地構建換道行為模型，國內外學者基于換道車輛和后隨車之間的交互行為，將換道行為進一步劃分為自由換道、強迫/競爭換道和協作換道，并通常基于車輛間距和速度變化來辨別競爭/強迫行為和協作行為。如國外學者Hidas[5]在判別換道類型時，主要根據車輛換道過程中的間距變化，認為換道過程中間距先減小后變大為強迫換道，間距先變大后減小則為協作換道。Wang[6]未考慮強迫換道行為，根據后隨車換道讓行或減速禮讓行為將協作換道模型細分為協同換道子模型和禮讓減速子模型。Sun等[7]根據換道車輛是否提前開啟轉向燈和后隨車減速行為發生的時刻，將換道類型細分為強迫換道、競爭/協作換道、自由換道。相比國外，國內駕駛環境更加復雜，冒險型、競爭型換道行為也更頻繁、多樣。孫劍等[8]根據交通流水平，將交織區換道分為自由換道和協作換道進行研究，在協作換道中分析了后隨車的減速意愿及可行性，若可行則視為協作換道發生，否則需要引入換道“協商”機制。Zhao等[9]通過實地觀察國內的換道行為發現了一種特殊的競爭型換道行為：基于多次決策的多步擠壓換道（Multistep Approaching Lane Changing,MALC），該行為的主要特征為換道車輛減速幅度較大，騎線行駛時間較長，換道過程中多次嘗試插入后隨車間隙。黨睿娜等[10]在高速公路上進行了實車駕駛人換道實驗，研究了換道過程中的車輛、車間狀態變化和換道操作習慣，但其實驗是在車輛密度較小的交通流進行的，屬于自由換道研究。譚云龍[11]結合行為發起者和換道車輛與后隨車的速度是否均減小兩個條件，定義了強迫換道與協作換道。其他大多數研究都是基于后隨車對換道請求的響應行為來辨別競爭換道與協作換道：換道車輛發出換道請求，若后隨車主動減速則為協作換道；若后隨車不減速、換道車依然堅持換道從而后隨車被迫減速的行為，則為競爭換道[12-13]。

綜上所述，競爭換道行為已引起廣泛關注，但關于競爭換道與協作換道的判定標準研究較為欠缺，現有研究多從定性角度描述間距、速度的變化趨勢，判定規則單一，觀測時間節點也較為模糊，缺乏定量、系統的分類方法。因此，本文在已有換道分類方法的基礎上，充分考慮車輛間的交互行為特點，提出一個定量辨別競爭與協作換道行為的判定標準。首先，系統地提出了競爭換道與協作換道行為的定量判定方法；然后，設計實驗驗證上述判定方法的有效性；最后，分析了競爭換道與協作換道的外顯運動特征，并量化了競爭換道與協作換道的發生概率與接受間距的變化關系。

1 競爭與協作換道行為判定方法

通過觀察換道過程中換道車輛與后隨車的交互行為，將合流區換道行為劃分為自由換道、協作換道和競爭換道，本文重點研究競爭與協作換道行為。

（1）協作換道行為：換道條件不充分（主要表現為換道間距小于臨界接受間距），換道車輛向目標車道微調車頭，后隨車主動調節速度保證與換道車輛之間的安全距離，整個交互過程發生在換道車輛進入目標車道前，之后換道車輛開始繼續向目標車道駛入。

（2）競爭換道行為：根據競爭行為的發起者，一般有兩種表現。一是換道車輛為競爭行為的主導者，在換道條件不充分的條件下，持續逼近目標車道，最終騎線與前導車并行，從而強迫后隨車減速、增大換道間距；二是后隨車為競爭行為的主導者，換道車輛保持一定轉角表達自己的換道意圖，后隨車加速或保持原速跟進前導車，換道車輛等待一段時間后仍未獲得接受間距，開始駛入目標車道，此時后隨車為避免碰撞、刮蹭等而驟然減速。

為更好地描述換道行為，構建一般換道行為的交通場景圖（見圖1）。其中，VehS為換道車輛，VehF為后隨車，VehL為前導車。由于合流區換道行為屬于出行需求誘導下的換道[14]，一般與本車道上的前車或后車的車輛類型、運行狀態等無關，故本文不考慮本車道上前、后車輛對競爭與協作行為的影響。

圖1 合流區換道行為示意圖

對于較明顯的競爭與協作行為，結合速度和間距兩個指標可直觀地進行判斷，但有些換道行為單通過速度、間距的變化很難確定。比如：換道車輛發出換道請求后，后隨車速度略微減小甚至不減小，但兩車速度均較小且后車間距較大的情況，按照速度變化來看，顯然屬于競爭行為。但實際上后隨車沒有減速的必要，換道車輛可跟隨前導車平緩駛入目標車道。所以本文引入車頭時距和碰撞時間指標，依次通過接受間距、車頭時距和碰撞時間來判定復雜環境下的競爭與協作換道行為類型。

結合實際數據的多種可能性，本文給出較為完整的競爭與協作換道行為判定方法（Identify Method of Lane-Changing,IMLC），具體判斷流程見圖2。其中需要提取的判定參數包括：①換道接受總間距GAPT（m）及后隨車間距GAPf（m）；②換道車輛和后隨車的速度vs和v（fkm/h）；③換道車輛與后隨車的碰撞時間（s）；④換道車輛的車長Ls（m）。

圖2 換道行為類型判定流程圖

第一步：判斷目標車道上的前、后車總間距是否大于自由換道的最小接受間距閾值。研究表明，城市道路環境中，安全車頭時距處于2～4s之間，大于4s后車輛處于自由流狀態[15-16]。換道車輛與后隨車博弈較為激烈時，其極度靠近目標車道線，隨時有碰撞危險，故本文將前導車與換道車、換道車與后隨車的車頭時距計入總接受間距閾值的計算，取最小車頭時距為2s，則總接受間距閾值GAPT0=Ls+2vs+2vf。若當前間距大于總接受間距閾值，則判定為自由換道行為，否則繼續判斷后隨車間距；若當前間距大于后隨車間距閾值GAPf0=2vf，仍判定為自由換道，否則進行下一步判定。

第二步：GAPf越小，換道車輛的換道意圖越不容易被提前察覺，所以需要跨道前后較短時間內的數據。本文規定當GAPf=(0,vf]時，提取跨道時刻前、后1s時刻的數據；當GAPf=(vf,2vf]時，提取跨道時刻前、后2s的數據。然后，計算跨道前、跨道時、跨道后3個時刻的數據值，為去除噪聲數據，取每個時刻前后0.5s的數據平均值作為該時刻的值，并規定GAPf變化量的絕對差值在0.1vf以內，都視作無變化。在擁擠交通環境中，依據跨道前、跨道后的GAPf變化情況，可知跨道前GAPf有不變、變大和變小3種可能性；同理，跨道后GAPf也有不變、變大、變小3種可能性。各種可能性的組合結果及判定規則如圖3所示。

圖3 基于后隨車間距的競爭與協作換道行為判定規則

圖3（a）中，跨道前GAPf無明顯變化，說明后隨車有輕微的競爭意識，換道后GAPf不變或減小，需要根據換道車輛與后隨車之間的碰撞時間進一步判定換道行為類型；圖3（b）中，跨道前GAPf變大，說明后隨車有協作意識，但GAPf先增后減，有可能是換道車輛通過加速暫時犧牲前導車間距，之后后隨車加速靠近的結果，所以不能排除競爭換道的可能性；圖3（c）中，跨道前GAPf變小，說明后隨車有競爭意識，但同理，GAPf先減小后增大或不變，有可能是換道車輛通過減速暫時犧牲后隨車間距，之后后隨車減速協作的結果，所以不能排除協作換道的可能性，需要結合碰撞時間進一步判斷。

第三步：對于圖3中需要進一步判定的case②,case③,case⑥,case⑦,case⑧,case⑨，可根據換道車輛與后隨車的碰撞時間的倒數進行判定，判定方法如表1所示。大量調查表明，碰撞時間（Time-to-Collision,TTC）的安全閾值為[2,4]s，本文取最小安全閾值，則TTC-1=0.5。

表1 自由、競爭與協作換道行為判定

2 數據獲取與實驗設計

2.1 數據獲取

調查前采用電子地圖線上選點與實地勘察線下踩點相結合的方式，最終選定幾何特征相似的北京市長虹橋和肖村橋合流區作為研究對象，這兩處合流區均為平行式加速車道，且加速車道長度相近，具體路況如圖4所示。為使所采集的數據能反映擁擠交通流的基本特性，調查時間選擇包含早晚高峰時段的3個普通工作日。拍攝視頻時，將攝像機架設在高3.5m的人行天橋上并將安有廣角鏡頭的攝像頭固定在4m長的伸縮桿頂端，盡量做到垂直拍攝，視頻坐標標定誤差限制在0.1m以內，拍攝時長共計9h。然后，通過視頻處理軟件Format Factory將視頻處理成10幀/s的AVI格式的視頻圖像，再利用車輛軌跡提取軟件George通過視頻導入、特征點坐標標定及矯正、車輛軌跡點選、數據導出等步驟，最終可獲得相應時刻的車輛位置、速度、加速度、曲率等數據。

圖4 快速路合流區調查地點

2.2 實驗設計

隨機選擇5名非職業駕駛員，首先為之講解競爭與協作換道的含義以及從定性角度判定競爭與協作行為的方法，然后為他們回放換道行為數據對應的視頻片段。觀看過程中，觀察者根據換道開始到跨道發生前這段決策時間的視頻，觀察換道車輛和后隨車的車輛行為，并結合速度、間距變化，從主觀上給出競爭或協作的判斷結果。為保證評判結果的客觀性，每名觀察者需要獨立作出判斷，每個樣本若有3人以上（含3人）的結果保持一致，則該樣本類型取此結果，否則將對該樣本進行單獨標記。

最終，通過人工法成功判定出79組樣本量的換道行為類型，競爭換道與協作換道分別為32組和47組。然后，基于MATLAB對IMLC編程，對以上79組樣本的換道類型進行自動識別。對比兩者結果發現，人工組與算法組的換道行為類型平均匹配率高達87%。其余由人工未能有效分辨出換道類型的樣本，也通過IMLC得到了有效甄別，綜合IMLC的兩次判定結果，競爭換道與協作換道分別為79組和128組，具體判定結果如表2所示。

表2 人工法與IMLC法換道行為類型判定結果

結果分析：通過判定較為直觀的換道行為，所得人工評判和算法評判結果的平均匹配率為87%，可證明所述方法有效。最終，通過IMLC可有效識別競爭與協作行為的模糊性，明確其他的復雜換道行為類型。

3 競爭與協作換道行為特征分析

為明確競爭與協作換道行為特征，首先需對換道行為關鍵點進行定義，然后對換道行為主要特性進行統計分析。圖1中，A、D點表示換道行為的起點和終點，A（D）點指車輛跨道開始前（完成后），車輛橫向位移值不大于上游（下游）相鄰1s內的任一時刻的值；B、C點分別表示跨道開始時刻和跨道完成時刻。則BC階段為騎線行駛過程，AD階段為完整換道過程，兩者對應時間分別為騎線行駛時間和換道時間。

3.1 接受間距與相對速度關系

圖5為相對速度與接受間距的關系圖，圖中實線為協作換道的擬合曲線，虛線為競爭換道的擬合曲線，可見競爭與協作換道行為中：①在一定的相對速度范圍內，接受間距均隨相對速度增大而增大；②同一相對速度條件下，后隨車間距整體大于前導車間距，說明在換道過程中，由于后隨車間距不受換道車輛自身控制，故對其換道成敗更為關鍵。

另外，對相對速度與接受間距進行回歸分析，發現在同一相對速度條件下，競爭換道行為的接受間距較小，尤其當前車相對速度小于5km/h時，競爭換道的前導車間距出現大量負值，表示換道車輛部分車身與前導車相重合，這種情況顯然不具備換道條件。這說明為逼迫后隨車減速，換道車輛在實施換道前很長一段時間就開始騎線與前導車并行，充分展現了搶占資源時“你爭我擠”的激烈性。

圖5 換道行為相對速度與接受間距關系圖

3.2 騎線行駛時間

目前，關于換道起始節點的定義無統一規定且比較模糊，這使得換道時間在統計值上相差很大。為減少異議，本文選取騎線行駛時間作為競爭與協作換道行為的特征指標之一，其分布圖及累積頻率曲線如圖6所示，其中，五角星標志與菱形標志的折線分別代表競爭換道與協作換道的累積頻率曲線。

圖6 騎線行駛時間分布圖

協作換道行為的騎線行駛時間集中在2～6s，10s以上的換道行為僅占3%左右，均值為4.8s；競爭換道行為中，騎線行駛時間較為分散，4s以下的僅占15%左右，10s以上則占到30%，均值為7.9s。這說明在競爭換道行為中，換道車輛為表明換道的堅決性，會騎線向目標車輛加壓，直至出現可接受間距。

3.3 目標后車速度

換道過程中受影響最大的一般為后隨車輛，其最大速度變化值可反映換道過程的平穩性，計算公式如下：

目標后車速度變化最大值雷達圖見圖7。由圖7可知，競爭與協作換道行為均會對目標后車的運行速度產生一定影響，但競爭換道行為的影響要大于協作換道行為，具體表現為：兩行為中，后隨車的最大速度變化值均集中于5～10km/h；但協作換道行為中，后隨車的最大速度變化值在5km/h以內的比例明顯高于競爭換道行為。

圖7 目標后車速度變化最大值雷達圖

3.4 加加速度（Jerk）

研究表明，激進駕駛行為的Jerk值高于一般駕駛行為[17]。車輛舒適行駛狀態下的Jerk值在2m/s3以內，超過3m/s3后則會對行車舒適性和交通穩定性產生較大的負面影響[18]。對后隨車和換道車輛在AC段中Jerk值大于3m/s3的頻率進行統計分析，如圖8所示。

圖8 后隨車Jerk值大于3m/s3所占換道時間比例分布圖

在協作換道中，后隨車的Jerk值大于3m/s3所占換道時間比例在0.4以下的占70%，競爭換道中這一比例約為50%；Jerk值大于3m/s3所占換道時間比例超過0.8的情況在協作換道行為中未出現，競爭換道中這一比例則達到了12%。由此可知，相比競爭換道，協作換道中后隨車的加速度變化率較小，其大部分時間處于舒適安全狀態，對交通流運行的負面影響較小。

3.5 接受間距分布

圖9為競爭與協作換道行為的接受間距分布和累積頻率圖，其中平滑曲線代表接受間距的分布趨勢，折線代表其累積頻率。由圖9可知，競爭與協作換道行為的接受間距存在一定差異。競爭換道的總接受間距集中在5～10m，平均值為7.6m，接受間距在0～5m之間的占到24%，大于15m的接受間距不足5%；協作換道行為的接受間距集中在10～15m，平均值為13.3m，在0～5m之間的接受間距僅占5%左右，大于15m的則占到30%。

圖9 車輛換道接受間距分布和累積頻率

對競爭與協作換道行為的接受間距進行單樣本K-S檢驗，結果顯示兩種行為的接受間距均服從正態分布。通過數據擬合得到：協作換道行為中，接受間距服從G(12.77,6.17)的正態分布；競爭換道行為中，接受間距服從G(9.74,3.66)的正態分布，據此得到競爭與協作換道行為的概率密度如式（2）、式（3）所示：

則競爭與協作換道概率如式（4）、式（5）所示：

式（2）～式（5）中：fcom（x）為競爭換道行為密度函數；fcoo（x）為協作換道行為密度函數；x為換道行為接受間距（m）；Pcom(x)和Pcoo(x)分別為競爭換道概率與協作換道概率。

基于式（4）和式（5）得到不同接受間距下的換道行為選擇概率值，如表3所示。

觀察表3發現：競爭或協作換道概率并非隨間距增大而單調增大，而是在臨界值8m處出現轉折；當間距小于8m時，競爭換道的概率隨間距增大而增大。這可以解釋為當間距較小時，駕駛員意識到競爭對換道行為并無幫助，故協作意識反而較高。整體來看，當間距小于14m時，換道車輛采取競爭行為的概率較大；當間距大于16m時，換道車輛采取協作行為的概率明顯增大；當間距大于22m時，換道車輛基本可以通過協作順暢完成換道行為。

表3 不同間距下的換道行為概率

4 結論

本文在實地觀測和已有研究基礎上，結合接受間距、車頭時距和碰撞時間，系統地總結出一套定量判定競爭換道與協作換道的方法，并與人工判定結果相對比，驗證了該方法的有效性。對比分析競爭與協作換道的行為特性，發現競爭換道中，換道車輛騎線壓迫后車減速行為較頻繁，后車運行狀態波動較大、接受間距較小，主要表現如下：

（1）騎線行駛時間：競爭換道騎線時間均值為7.9s，是協作換道的1.6倍；

（2）后隨車最大速度變化值：競爭換道中速度變化值分布范圍較大，且20%的競爭換道中，后隨車速度變化在15km/h以上；Jerk值大于3m/s3的時間比例在0.6以上接近20%，協作換道中該比例不足10%；

（3）正態分布能較好地擬合競爭與協作換道的接受間距，且當間距值小于8m時，競爭換道概率隨間距增大而增大；當間距值大于20m后，競爭換道的概率不足10%。

車輛換道行為受交通流、車輛性能以及駕駛員特征等多種因素影響，本文僅考慮了擁擠狀態下的接受間距與換道行為的概率關系，在今后研究中將會全面考慮以上因素。另外，汽車的智能化、網聯化已成為全球汽車產業的發展重點，研究應進一步考慮智能網聯環境下的競爭與協作換道行為特性并構建相應模型[19-20]。