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基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究
引用本文:程陆,柏海舰.基于零反应时间的自动驾驶车辆跟驰模型研究[J].交通科技与经济,2021,23(6):7-16.
作者姓名:程陆  柏海舰
作者单位:合肥工业大学 汽车与交通工程学院,安徽 合肥 230009
摘    要:自动驾驶车辆可以通过数据驱动模型较好地学习人类驾驶员的跟驰行为,但单纯的学习并不能发挥自动驾驶车辆反应更敏捷的特性.文中利用NGSIM数据集开发一种基于零反应时间数据的跟驰行为学习模型.首先,基于人类驾驶行为数据建立反应时间预测的神经网络模型,预测每条人类跟驰轨迹数据每个时间步的反应时间,并在原轨迹中剪除反应时间内的数据,进而重构样本数据,获得近似于零反应时间、更符合自动驾驶车辆特性的样本集.在此基础上采用LSTM架构,建立基于新学习样本的跟驰行为模型(LSTM-0RT).仿真对比发现:LSTM-0RT跟驰模型比传统LSTM模型提前50 s收敛,且速度变化趋势与前车基本一致,充分体现反应速度快的特点;在混驶环境测试中,采用LSTM-0RT模型的自动驾驶车辆比例越大,跟驰车队的渐进稳定性越高,车流波动的影响范围越小;交通流特性分析显示LSTM-0RT模型在不同交通流密度下的适用性明显优于LSTM模型;车头时距指标测算也表明LSTM-0RT模型具有更高的跟驰安全性.

关 键 词:混驶环境  自动驾驶  跟驰模型  LSTM  反应时间

Research on autonomous driving vehicle car-following model based on zero reaction time
CHENG Lu,BAI Haijian.Research on autonomous driving vehicle car-following model based on zero reaction time[J].Technology & Economy in Areas of Communications,2021,23(6):7-16.
Authors:CHENG Lu  BAI Haijian
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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