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1.
车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论 的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型 的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等 理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统 回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究 热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱 动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各 种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation (NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输 入、输出的3个问题:如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出 是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测 试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期 望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快 速发展。  相似文献   
2.
为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效问卷进行参数拟合,结果证实了引入心理潜变量后的TAM模型具有良好的适配性,能够解释使用意向总方差的59.4%.路径分析结果表明,影响自动驾驶网约车最直接的三个因素是自动驾驶车辆的感知有用性、出行者利他性偏好、网约车出行习惯,对应的直接效应分别是0.591、0.243和0.146.网约车平台感知可靠性、自动驾驶车辆感知易用性、网约车出行社会影响对自动驾驶网约车使用意向的影响作用,均可被上述三类潜变量完全或部分中介.受教育程度较低的出行者,对网约车平台可靠性的认可度更高,对未来自动驾驶网约车使用意向也更为积极.研究结果对于促进自动驾驶网约车良性发展具有一定的借鉴意义.  相似文献   
3.
4.
随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,网联自动驾驶车辆(CAV)、自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在。建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型,考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素,并进行典型场景的数值仿真。刹车和起步过程的3种混流数值仿真结果显示,模型在几种典型混行场景下均具有可行性,车辆的加速度和速度变化更为平缓。不同CAV比例下的数值仿真结果显示,车队中CAV比例越高,车队整体恢复至平稳状态的时间越短,波动幅度越小。CAV均质流数值仿真结果表明,与MHVAD模型相比,该模型不稳定区域减小33.8%,所控制的车队速度波动幅度减小14%。CAV与AV混流的数值仿真结果显示,与PATH实验室模型相比,由该模型控制的车队加速度进入相对稳定状态提前5.5 s。该模型可用于不同车辆均质流及3种车辆混行的队列控制,在目前开展混行实车试验困难的情况下,也可应用该模型进行混行跟驰仿真,从而为混行交通流的道路交通管理及基础设施布设提供理论依据和模型支持。  相似文献   
5.
道路阻抗是交通分配和路网规划中的重要参数,是路网属性抽象的重要内容之一。为给道路阻抗函数研究提供新思路和新方法,更好服务于交通分配和路网规划,针对路阻函数的研究背景及现实意义,从路阻函数研究方法和影响因素两方面综合对比分析各种路阻函数模型的优缺点,分析得出既有研究多以美国联邦公路局(Bureau of Public Roads, BPR)函数为基础,针对BPR函数本身缺陷进行优化,或加入其他影响路阻的因素进行优化。在此基础上,总结得出目前路阻函数研究中存在不重视数据采集、函数内参数不可靠、函数适应性不强等问题。最后,对未来研究方向进行了展望,未来可应用车联网、自动驾驶等前沿技术采集数据,应用大数据和人工智能算法提高参数可靠度,提出适用于自动驾驶的路阻函数,制定路阻函数适应性标准,扩大路阻函数应用范围。  相似文献   
6.
7.
为研究含智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle, CAV)和人工驾驶汽车(Regular Vehicle, RV)混行交通流下CAV跟驰行为的控制问题,考虑前后多车的速度、车头间距、速度差、 加速差等参数,采用分子动力学定量表达不同周边车辆对主体车的影响,得到可用于描述CAV在 混行交通流中的跟驰过程。稳定性分析结果表明,与全速度差模型相比,本文提出的考虑前后多车信息的CAV跟驰模型有利于提高交通流的稳定性。数值仿真与模型验证结果表明,与PATH 实验室的CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)模型相比,本文建立的CAV跟驰模型平均速度最大误差减小了0.19 m∙s-1 ,平均误差减小26.79%,拟合精度提高了0.91%。同时,在CAV和 RV组成的混行交通流中,随着CAV比例的逐渐增加,车队的平均速度和交通流量逐渐增加。迟滞回环曲线表明,与全速度差(Full Velocity Difference, FVD)模型相比,本文提出的CAV模型控制下的交通流稳定性更强。该模型可用于同质流或CAV与人工驾驶车辆等混行环境下的CAV跟驰控制,在目前开展混行实车实验困难的情况下,为混行交通流场景下的车辆控制及交通设施规划设计提供理论依据和模型支持。  相似文献   
8.
信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明:采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。  相似文献   
9.
为研究车路协同下不同优先级业务的通信,打破传统IEEE802.11 标准的CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)协议所采用的二进制指数退避策略(Binary Exponential Backoff, BEB)仅适用于传统业务如语音、视频等业务,而未考虑车路协同场景典型业务及其优先级的限制,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。首先,研究车路协同场景下的典型通信业务;然后,利用层次分析法建立了业务优先级层次结构模型,对车路协同下的业务进行了优先级的划定;最后,基于车路协同多业务优先级不同对传统BEB算法进行改进,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。通过仿真,验证了所提算法具有良好的适应性,可针对不同业务优先级,提供差异化的信息资源和业务传输保障,相对于传统的通信协议系统丢包率降低,系统吞吐量增加。  相似文献   
10.
分析了网联自动驾驶车辆(CAV)混合交通流中各车辆类型及其跟驰模式下的车头间距,从通用性混合交通流特征层面理论推导了各车头间距模式的概率表达式,从而对混合交通流进行了数学描述;以混合交通流整体通行流率最大为目标,计算了多车道混合交通流中一个CAV专用道的设置条件以及专用道设置后CAV交通流在专用道和混合道上的最优交通流分配比例,将一个CAV专用道情形推广至多个CAV专用道动态管控的一般性情形,构建了混合交通流专用道动态管控的分析方法;应用案例分析论证了CAV专用道管控方法的有效性。研究结果表明:在交通需求为2 000 veh·h-1时,各CAV渗透率阶段均无需设置CAV专用道;在交通需求为3 000 veh·h-1时,需在CAV渗透率为0.2~0.4的阶段下考虑设置CAV专用道;在交通需求为5 000 veh·h-1时,需考虑在各CAV渗透率阶段下设置CAV专用道;提出的CAV专用道管控方法可根据交通需求和车道总数等条件定量化计算不同CAV渗透率阶段下的最优CAV专用道数量以及CAV交通流最优分配比例,且交通需求能够影响...  相似文献   
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