摘要：
随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展,越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于交通流研究.车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息,利用这些信息可以推算出车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量.通过研究轨迹数据可以揭示车辆自身的运行规律,车辆之间的相互作用规律,道路环境对车辆的作用规律,以及由此产生的宏观、微观交通流现象,因此,轨迹数据研究受到日益重视.本文简要回顾了与轨迹数据收集相关的历史,介绍了自然场景下采集的Next Generation SIMulation(NGSIM)数据及实验场景下采集的车队轨迹数据,并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究.首先,分析以交通振荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作;整理跟驰行为分析方面的研究成果,包括不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性.之后,介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型.最后,从3个方面评述现有基于轨迹数据的研究,并提出未来展望:交通流关键实测现象方面,应收集更多不同条件下的数据,并尝试构建更加普适性的理论或模型解释交通流现象;跟驰行为分析方面,可结合数据挖掘技术或生理、心理理论,量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征,并将两者结合深入分析跟驰行为的机理;仿真建模方面,可更多考虑驾驶员生理和心理变量,使模型更具人性化特征,并关注模型的评价方法,注重模型对实际交通流的解释能力.
