孙劲宇

近年来高速公路由于车辆违法驾驶行为而导致的交通事故数不断上升。因此，研究高速公路车辆违法驾驶行为对车流运行的影响具有重要的现实意义。由于违法驾驶行为本身具有的很高危险性和不可预知性，所以很难对其进行直接观测或开展实车实验。本文主要借助交通仿真平台的开发完成违法驾驶行为对车流运行风险的影响研究。通过对现有高速公路事故致因的分析与归纳，选取超速行驶、慢速行驶和突然停车三种违法驾驶行为作为研究对象，并用数学模型对此三种违法驾驶行为加以描述。根据基于追尾碰撞概率的车流运行风险评价方法，比较了不同交通流状态对违法车辆影响的脆性，建立了道路的交通流参数矩阵，并探索了脆性与交通流参数矩阵之间的关系。

本文选取G15高速公路上海境内的约12.5公里的路段建立仿真路网模型进行仿真实验。借助编程语言C++对交通仿真平台Aimsun进行二次开发：利用SDK工具编写三种违法驾驶行为模型，利用API工具编制动态链接库导出仿真场景中的轨迹数据与检测器数据。通过导出的数据，计算仿真场景中车辆的追尾碰撞概率风险并由此构建路段的风险评价指标，随后运用模糊聚类的方法对风险评价指标值进行等级划分，确定路段高风险阈值。

根据仿真结果，分析了不同违法驾驶行为对车流运行状态影响的差异、相同违法驾驶行为对不同车流运行状态影响的差异以及产生相应差异的原因。另外，本文还提出了车流运行风险的时空分布矩阵，发现高风险状态在车流运行方向具有传递性。通过加入三种违法驾驶行为后时空分布矩阵的对比，得出了突然停车对车流运行状态的影响最为显著的结论。

最后，根据加入违法车辆后仿真道路中高风险状态数量增加的比例，提出车流运行状态脆性的概念，并建立交通流参数矩阵，分析得到了车流运行状态脆性与交通流参数矩阵特征值和特征向量的关系。结果表明，速度矩阵的第一特征值和流量矩阵的第一特征值是显著影响流运行状态脆性的参数。

关键词：违法驾驶，交通仿真，二次开发，车流运行风险脆性，交通流参数矩阵