I. Tổng Quan Mô Hình Mô Phỏng Giao Thông Cho Lái Xe
An toàn giao thông là một vấn đề quan trọng. Nhiều tai nạn xảy ra do lỗi trong tương tác giữa người lái xe, phương tiện và hệ thống giao thông. Các tương tác liên quan đến lái xe ngày càng tăng. Người lái xe ngày nay cũng tương tác với các hệ thống giao thông thông minh (ITS), hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS), hệ thống thông tin trong xe (IVIS) và các thiết bị NOMAD, như điện thoại di động, trợ lý kỹ thuật số cá nhân và máy tính xách tay. Các hệ thống kỹ thuật này ảnh hưởng đến hành vi của người lái xe và khả năng lái xe của họ. Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các hệ thống ITS, ADAS, IVIS, NOMAD khác nhau, hoặc thiết kế đường xá và kiểm soát tín hiệu, v.v., kiến thức về sự tương tác giữa người lái xe, phương tiện và môi trường là rất cần thiết. Để có được kiến thức này, các nhà nghiên cứu thực hiện các nghiên cứu và thí nghiệm về hành vi, có thể được thực hiện trong hệ thống giao thông thực tế, trên đường thử hoặc trong trình mô phỏng lái xe. Thế giới thực là môi trường thực tế nhất, nhưng nó có thể không thể đoán trước được về điều kiện thời tiết, đường xá và giao thông.
1.1. Ứng Dụng Mô Phỏng Lái Xe Đánh Giá và Đào Tạo
Các trình mô phỏng lái xe được sử dụng để tiến hành các thí nghiệm trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: ảnh hưởng của rượu, thuốc và ma túy; lái xe khiếm khuyết; các hệ thống kỹ thuật, chẳng hạn như ITS, ADAS, IVIS và hệ thống NOMAD; sự mệt mỏi; thiết kế đường xá; thiết kế phương tiện. Trình mô phỏng lái xe cũng có thể được sử dụng cho mục đích đào tạo. Một ví dụ là trình mô phỏng TRAINER được phát triển để hoạt động như một phương tiện bổ sung trong các trường dạy lái xe, (Gregersen et al. Trình mô phỏng TRAINER cung cấp những khả năng tuyệt vời để đào tạo các hành động không an toàn, khó khăn hoặc không thể đào tạo được trong mạng lưới đường bộ thực tế. Đây có thể là bất cứ điều gì giữa thao tác cơ bản đến các tình huống khẩn cấp. Điều quan trọng là hiệu suất của phương tiện mô phỏng, biểu diễn trực quan và hành vi của các đối tượng xung quanh phải thực tế để trình mô phỏng lái xe là một biểu diễn hợp lệ của việc lái xe thực tế.
1.2. Tầm Quan Trọng của Giao Thông Mô Phỏng Thực Tế
Rõ ràng là các phương tiện xung quanh phải cư xử một cách thực tế và đáng tin cậy. Các phương tiện xung quanh ảnh hưởng đến tải tinh thần của người lái xe và do đó ảnh hưởng đến khả năng lái xe của người đó. Một biểu diễn tốt về các phương tiện xung quanh đặc biệt quan trọng trong các nghiên cứu mô phỏng, trong đó cường độ và thành phần giao thông có tác động lớn đến khả năng lái xe của người lái xe. Điều này có thể xảy ra trong các thử nghiệm liên quan đến thiết kế đường xá, việc sử dụng thiết bị kỹ thuật mới hoặc sự mệt mỏi. Điều quan trọng không chỉ là hành vi của một người lái xe là thực tế, mà còn là hành vi của toàn bộ dòng giao thông là thực tế. Ví dụ, những người lái xe nhanh mong muốn đuổi kịp nhiều phương tiện hơn số lượng phương tiện đuổi kịp họ và ngược lại. Việc mô phỏng thực tế các phương tiện xung quanh, và do đó, giao thông, có thể đạt được bằng cách kết hợp trình mô phỏng lái xe với mô hình mô phỏng vi mô về giao thông.
II. Thách Thức Tạo Giao Thông Thực Tế Trong Mô Phỏng
Mô hình vi mô sử dụng các mô hình con khác nhau để theo dõi xe, chuyển làn, điều chỉnh tốc độ, v.v. để mô phỏng hành vi của người lái xe ở cấp độ vi mô. Các mô hình con, ở đây được gọi là các mô hình hành vi, sử dụng tình hình đường xá và giao thông hiện tại làm đầu vào và tạo ra các quyết định của từng người lái xe về ví dụ như gia tốc nào cần áp dụng và làn đường nào cần đi làm đầu ra. Các hàm ngẫu nhiên thường được sử dụng để mô hình hóa sự thay đổi trong hành vi của người lái xe, cả giữa những người lái xe và theo thời gian cho một người lái xe cụ thể. Tuy nhiên, các mô hình mô phỏng giao thông ngẫu nhiên theo truyền thống không được sử dụng để mô phỏng các phương tiện xung quanh trong trình mô phỏng lái xe. Cách tiếp cận thông thường thay vào đó là mô phỏng các phương tiện xung quanh theo các mô hình xác định.
2.1. Sự Khác Biệt Giữa Giao Thông Ngẫu Nhiên và Xác Định
Có một số lý do mong muốn giữ cho sự thay đổi trong các điều kiện thử nghiệm giữa những người lái xe khác nhau càng thấp càng tốt. Bằng cách sử dụng mô phỏng ngẫu nhiên về giao thông xung quanh, người lái xe sẽ trải nghiệm các tình huống khác nhau ở cấp độ vi mô tùy thuộc vào cách họ lái xe. Các điều kiện của người lái xe mô phỏng vẫn sẽ có thể so sánh được ở cấp độ cao hơn, tổng hợp hơn, nếu điều này là đủ hay không tùy thuộc vào loại thử nghiệm. Đối với một số thử nghiệm, các điều kiện bằng nhau ở cấp độ vi mô là điều cần thiết và mô phỏng ngẫu nhiên có thể không phù hợp để sử dụng. Trong các thử nghiệm khác, các điều kiện có thể so sánh được ở cấp độ cao hơn là đủ.
2.2. Ứng Dụng Mô Phỏng Ngẫu Nhiên Trong Các Tình Huống
Một số thí nghiệm mô phỏng lái xe bao gồm các tình huống hoặc sự kiện quan trọng. Để tạo ra những tình huống như vậy, các phương tiện tự hành phải được kết hợp với các phương tiện có hành vi được xác định trước. Luận án này chỉ thảo luận về chủ đề này ở một mức độ hạn chế. Các thử nghiệm được thiết kế để đánh giá các tình huống quan trọng, nơi cần có sự kiểm soát chặt chẽ đối với các sự kiện, có thể không phù hợp để sử dụng mô phỏng ngẫu nhiên. Thay vào đó, các thử nghiệm tập trung vào hành vi lái xe thông thường có thể hưởng lợi từ việc sử dụng giao thông mô phỏng ngẫu nhiên để tăng tính thực tế.
III. Phương Pháp Mô Hình Mô Phỏng Giao Thông Vi Mô
Mô hình mô phỏng vi mô đã trở thành một công cụ rất phổ biến và hữu ích trong các nghiên cứu về hệ thống giao thông. Các mô hình vi mô sử dụng các mô hình con khác nhau để theo dõi xe, chuyển làn, điều chỉnh tốc độ, v.v. để mô phỏng hành vi của người lái xe ở cấp độ vi mô. Các mô hình con, ở đây được gọi là các mô hình hành vi, sử dụng tình hình đường xá và giao thông hiện tại làm đầu vào và tạo ra các quyết định của từng người lái xe về ví dụ như gia tốc nào cần áp dụng và làn đường nào cần đi làm đầu ra. Các hàm ngẫu nhiên thường được sử dụng để mô hình hóa sự thay đổi trong hành vi của người lái xe, cả giữa những người lái xe và theo thời gian cho một người lái xe cụ thể.
3.1. Mô Hình Theo Dõi Xe Các Thuật Toán Chính
Các mô hình theo dõi xe là một thành phần quan trọng của mô phỏng giao thông vi mô. Các mô hình này mô tả cách người lái xe điều chỉnh tốc độ và khoảng cách của họ đối với xe phía trước. Một số mô hình phổ biến bao gồm mô hình Gazis-Herman-Rothery (GHR), mô hình Optimal Velocity (OVM) và mô hình Intelligent Driver Model (IDM). Các mô hình khác nhau có các giả định khác nhau về cách người lái xe phản ứng với các kích thích và có thể phù hợp hơn cho các tình huống giao thông khác nhau.
3.2. Mô Hình Chuyển Làn Quyết Định Thay Đổi Vị Trí
Các mô hình chuyển làn mô tả cách người lái xe quyết định thay đổi làn đường. Các mô hình này thường xem xét các yếu tố như tốc độ của xe trong các làn đường lân cận, khoảng cách đến xe phía trước và phía sau trong các làn đường lân cận, và mong muốn chuyển làn (ví dụ: để vượt, để đến lối ra, hoặc để tránh tắc nghẽn). Các mô hình chuyển làn có thể dựa trên các quy tắc đơn giản hoặc các thuật toán phức tạp hơn xem xét nhiều yếu tố và sử dụng lý thuyết quyết định.
IV. Ứng Dụng Tích Hợp Mô Hình Vào Trình Mô Phỏng VTI
Mô hình mô phỏng đã được tích hợp và thử nghiệm trong Trình mô phỏng lái xe VTI III. Một thí nghiệm mô phỏng lái xe đã được thực hiện để kiểm tra xem những người tham gia có quan sát hành vi của các phương tiện mô phỏng là thực tế hay không. Kết quả đầy hứa hẹn nhưng chúng cũng chỉ ra rằng có thể thực hiện các cải tiến. Mô hình này cũng đã được xác nhận về số lượng phương tiện bắt kịp với phương tiện mô phỏng lái xe và ngược lại. Sự phù hợp là tốt đối với việc bắt kịp chủ động và thụ động trên đường nông thôn và để bắt kịp thụ động trên đường cao tốc, nhưng kém hơn đối với việc bắt kịp chủ động trên đường cao tốc.
4.1. Giao Tiếp Giữa Mô Hình và Mô đun Kịch Bản
Mô-đun kịch bản cung cấp thông tin về môi trường xung quanh, bao gồm bố cục đường, điều kiện thời tiết và vị trí của các đối tượng tĩnh. Mô hình mô phỏng sử dụng thông tin này để tạo ra một môi trường giao thông thực tế và năng động. Việc giao tiếp giữa mô hình và mô-đun kịch bản phải hiệu quả và chính xác để đảm bảo rằng các phương tiện mô phỏng hành xử một cách thực tế và đáp ứng với các sự kiện trong môi trường.
4.2. Phương Pháp Xác Thực Mô Hình Cách Đảm Bảo Tính Thực Tế
Xác thực là quá trình đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của mô hình. Có nhiều phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để xác thực mô hình mô phỏng giao thông, bao gồm so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu thực tế, đánh giá hành vi của các phương tiện mô phỏng bởi các chuyên gia và phân tích thống kê các kết quả mô phỏng. Việc xác thực là một bước quan trọng để đảm bảo rằng mô hình có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định sáng suốt về thiết kế và quản lý giao thông.
V. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển Tương Lai
Luận án này kết thúc bằng một bản tóm tắt và một cuộc thảo luận về các nhu cầu và khả năng nghiên cứu trong tương lai. Công việc trình bày bao gồm một khuôn khổ mới để tạo và mô phỏng các phương tiện trong một khu vực đang di chuyển. Nó cũng bao gồm sự phát triển của các mô hình nâng cao để theo dõi xe và vượt và một mô hình giao thông trung mô đơn giản. Mô hình được phát triển đã được tích hợp và thử nghiệm trong Trình mô phỏng lái xe VTI III. Một thí nghiệm mô phỏng lái xe đã được thực hiện để kiểm tra xem những người tham gia có quan sát hành vi của các phương tiện mô phỏng là thực tế hay không. Kết quả đầy hứa hẹn nhưng chúng cũng chỉ ra rằng có thể thực hiện các cải tiến.
5.1. Nâng Cao Mô Hình Độ Chính Xác và Tính Linh Hoạt
Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc nâng cao độ chính xác và tính linh hoạt của mô hình. Điều này có thể bao gồm việc kết hợp các mô hình hành vi phức tạp hơn, phát triển các kỹ thuật mới để tạo giao thông và hỗ trợ các loại đường khác nhau. Ngoài ra, có thể phát triển các công cụ để giúp người dùng dễ dàng tùy chỉnh và cấu hình mô hình.
5.2. Ứng Dụng Mở Rộng Các Lĩnh Vực Tiềm Năng
Mô hình này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm thiết kế đường xá, quản lý giao thông và an toàn giao thông. Ví dụ, mô hình này có thể được sử dụng để đánh giá tác động của các thiết kế đường mới, để tối ưu hóa các chiến lược kiểm soát giao thông và để điều tra nguyên nhân của tai nạn. Mô hình này cũng có thể được sử dụng cho mục đích đào tạo, chẳng hạn như đào tạo người lái xe và đào tạo kiểm soát giao thông.
