山区双车道公路弯道路段小客车跟驰状态转移预测

来源：交通运输系统工程与信息杂志2025年第1期北京时间：

作者：覃文文, 白碧璇, 韩春阳, 戢晓峰, 谷金晶, 田毕江

单位：1. 昆明理工大学，a.交通工程学院，b.云南省现代物流工程研究中心，昆明650500；2. 云南大学，信息学院，昆明650500；3.云南省交通规划设计研究院股份有限公司，昆明650200

摘要：跟驰状态反映车辆间的跟随风险程度，为预测山区双车道公路弯道路段车辆跟驰状态变化路径，本文利用无人机拍摄视频数据，构建基于高阶马尔可夫链的弯道路段小客车跟驰状态转移预测模型。首先，从视频数据中提取跟驰车辆轨迹特征，采用因子分析法提炼表征跟驰状态的公因子特征；其次，利用K-Means++算法对公因子特征进行聚类，将小客车跟驰状态分为强跟驰、弱跟驰和强弱过渡区间这3种状态；最后，引入高阶马尔可夫链模型预测山区双车道公路小客车跟驰状态转移。结果表明：强跟驰和弱跟驰状态的转移存在状态转移的过渡区间，强跟驰时，前导车对跟驰车有较强的制约性，跟驰车辆速度随前导车变化而发生延迟性变化，随着跟驰状态由强转弱，制约性会逐渐降低；七阶马尔可夫链模型对小客车跟驰状态转移预测的准确率高达97.6%以上；3种跟驰状态的自转移概率分别为97.57%、98.90%和96.74%，状态之间的转移方面，强跟驰与弱跟驰直接转移概率较低，过渡区间在转移模式中占有重要地位。本文提出的方法在预测小客车跟驰状态转移时具有优越性能，研究结果可为研发前车碰撞主动安全预警系统提供方法基础。

关键词：交通工程,转移预测,高阶马尔可夫链,跟驰状态,山区双车道公路

基金资助：国家自然科学基金(52102382, 72461015)；云南省“兴滇英才支持计划”青年人才专项(KKXX202402046)。