考虑驾驶员反应能力的跟驰模型

考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近.     

纯微观车辆跟驰行为研究与仿真

车辆跟驰作为交通领域研究的一个重要课题,在现实生活中具有重要的实际意义.为了研究车辆在行驶过程中的跟驰特性,首先,依据车辆跟驰原理,在原有微观车辆跟驰模型的基础上,对模型进行了改进和完善,使之更切近实际.然后,以VC6.0为平台,对纯微观车辆跟驰运行过程进行仿真,仿真结果直观地表现车辆在跟驰过程中速度、加速度的变化,反映出车辆的跟驰特性,以期对相关交通问题的解决提供有益的探索.     

基于智能驾驶员模型的危险跟驰行为特征分析

为提高危险跟驰行为研究的效率和可靠度,创新研究基于智能驾驶员模型(IDM)模型参数的危险跟驰行为定义方法。首先,以NGSIM自然车辆数据集为基础提取跟驰轨迹数据,并通过遗传算法标定IDM模型参数,挖掘驾驶员跟驰行为特征;其次,在分析跟驰行为特征指标分布规律的基础上,考虑指标间的相关性,确定各等级危险跟驰行为指标阈值;最后,设计车辆跟驰的仿真试验,选择6个指标对不同级别危险场景下的交通运行仿真结果进行评价。结果表明,危险驾驶员跟车间距更小,间距波动系数较大,并且会干扰交通整体运行。     

一种虚拟交通环境中的微观交通仿真模型

为提高虚拟交通环境中车辆行为仿真的逼真度及解决用户与系统的实时交互问题,提出了一种微观交通模型.该模型由道路模型和车辆行为模型构成:道路模型包括了车道的交通属性、几何形状、路网拓扑关系等数据;车辆行为模型考虑驾驶员的交通性格、车辆性能等因素,包括自由行驶、跟驰及换道模型.车辆行为模型可检测与用户所驾驶的汽车仿真器的位置关系,并作出减速、换道、停车等响应.建立了包含153个车道的虚拟交通环境,对模型进行测试,结果表明:所建立的微观交通仿真模型能够反映仿真车辆的个体行为差异;路网中仿真车辆为600辆时,仿真周期约2~4 ms,能实现实时仿真及与用户的实时交互.      

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论,对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下,利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论,研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行数值模拟,验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

基于驾驶人特性的双车道跟驰模型稳定性分析

为了研究交通拥堵问题，了解交通拥挤形成的过程及驾驶员自身特性对双车道交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络聚类同步理论，对一类基于驾驶员特性的双车道跟驰模型的稳定性进行研究. 通过设计适当的控制器使得基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型趋于稳定，并得到了模型稳定性的条件.此外，在双车道上的车辆受到随机外部扰动的情形下，利用具有外部扰动的复杂网络自适应H∞ 聚类同步理论，研究了外部扰动情形下基于驾驶人特性的双车道车辆跟驰模型的稳定性.最后，采用MATLAB仿真技术进行数值模拟，验证所设计控制器对双车道交通流稳定性的影响及不同的驾驶员性格特性对交通流运行的影响.     

驾驶员行为特性对交通仿真模型的影响及其应用

针对现行交通仿真模型中跟车模型和超车模型的不足之处,通过分析驾驶员交通行为的基本特性。指出了驾驶员特性对车辆跟驰行为、换车道行为的影响,提出了判断车辆跟驰状态的合理指标及指标值的确定方法,最后分析了驾驶员类型对换车道模型的修正方法。     

道路几何设计对IDM模型跟驰行为的影响

考虑道路几何设计参数转弯半径、超高、坡度对车辆跟驰行为的影响,对车辆跟驰智能驾驶员模型(IDM)进行了改进.结合二自由度车辆动力学模型,利用Matlab/Simulink建立改进后的跟驰模型并进行仿真.仿真分析发现:在具有转弯、超高和坡度的道路上,改进后的模型,其跟驰车辆车头时距增大,行驶速度减小,保证了车辆行驶的安全性;车辆横摆角速度和侧向速度随半径和超高的增加而减小,保证了汽车操纵稳定性.结果表明,改进后的模型能够更准确地描述道路几何设计对车辆跟驰行为的影响.     

基于相关分析的跟驰模型及其稳定性

为了精确地模拟车辆跟驰过程,应用相关分析的方法建立一系列跟驰模型,用微积分的方法解析模型.通过变量筛选.明确了影响车辆跟驰的重要因素有速度差、间距和前车速度.通过对模型的解析.确定了模型参数的合理取值范围以确保模拟的稳定.建立的跟驰模型可以模拟不同车辆之间的跟驰行为.预测跟驰车辆的运动状态,用于智能车辆控制或者用于追尾预警.如果获得了更完备的实验数据,基于相关分析建立跟驰模型的方法可以更精确地考虑到车辆运动状况、动力性能、道路条件、驾驶特性等影响因素.     

基于模糊推理的跟驰安全距离控制算法及实现

车辆跟驰是普遍存在的交通现象之一。由于驾驶员在控制车辆过程中具有模糊的、不确定性的行为特征，难以对驾驶员的行为进行精确的数学描述，此外，为保证车辆行驶的安全，有必要对车辆跟驰时如何保持安全距离进行研究。基于此，提出基于模糊推理的车辆跟驰间距控制算法，并对其进行了仿真运算。仿真结果表明，用模糊推理模拟驾驶员的行为是可行的，并且通过模糊推理控制后车的速度，后车能够以安全距离跟随前车安全行驶。