中国公路学报

作者：袁华智, 张宇, 阎莹, 张泽毅, 王文璇, 杨洋, 王俊骅

单位：1. 兰州理工大学 土木与水利工程学院, 甘肃 兰州 730050;2. 长安大学 运输工程学院, 陕西 西安 710064;3. 北京交通大学 交通运输学院, 北京 100044;4. 同济大学 交通学院, 上海 201804"],"fundList_en":["National Natural Science Foundation of China (52362050)； Postdoctoral Research Project Funding in Shaanxi Province (2023BSHEDZZ216)； Key Research and Development Project of Shaanxi Province (2024GX-ZDCYL-02-14)； “Hongliu Excellent Young” Talents Support Program of Lanzhou University of Technology；Guangxi Key Research and Development Program (AB25069106)

关键词：交通工程,交通安全,匝道合流区,车辆轨迹,汇入距离,时间卷积

基金：国家自然科学基金项目(52362050)；陕西省博士后基金项目(2023BSHEDZZ216)；陕西省重点研发计划项目(2024GX- ZDCYL-02-14)；兰州理工大学红柳优秀青年人才计划项目；广西重点研发计划项目(桂科AB25069106)

为优化高速公路匝道合流区车辆汇入过程,以德国eXID数据集中车辆真实轨迹数据为基础,选取4个高速公路合流区,将合流区划分为5个子区域，并筛选出汇入过程中与主线最右侧车道相关影响车辆的相对位置发生变化的183辆伴随汇入场景车辆。引入汇入距离比的概念,分析伴随汇入场景中汇入距离的影响因素。充分考虑轨迹数据中的空间和时间特征信息,融合切比雪夫图卷积(ChebNet)和引入注意力机制的时间卷积网络(AM-TCN),提出一种基于MChebNet-AMTCN的模型，用于计算伴随汇入场景下的车辆汇入距离，并与其他模型进行对比以验证所提模型的性能。综合考虑汇入过程安全性和车内人员舒适度,给出伴随汇入场景下推荐汇入时间,并利用5次多项式曲线对汇入车辆轨迹进行规划。研究结果表明：伴随汇入场景中,汇入车辆与伴随车辆的并排时刻以及加速车道剩余长度,是影响车辆汇入距离的关键因素；集成时空特征识别的MChebNet-AMTCN模型，其计算结果优于其他模型；当汇入车辆与伴随车辆并排时刻位于汇入受限区域时，推荐汇入时间为2.0~4.5 s,位于汇入不受限区域时则为2.5~6.0 s。研究结果将为车路协同环境中智能车辆在匝道合流区伴随汇入场景提供参考,有助于提升合流区的整体安全水平,优化人员乘车体验。

来源：2025年第11期

《中国公路学报》期刊编辑部

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