实时道路条件的跟驰模型研究

为了研究实时道路条件对车辆跟驰行为的影响,应用车辆动力学结合车载GPS和传感器数据实时估算路面与轮胎间的附着系数,并应用附着系数对智能驾驶模型的最小期望跟驰间距进行修正,建立考虑实时道路条件的跟驰模型。对模型的分析表明:考虑实时道路条件的跟驰模型在保证乘客舒适性的基础上能提高道路的服务水平。     

基于改进优化速度函数的跟驰模型研究

为了探究车辆跟驰中车头间距与速度的关系函数,采用高精度车载GPS设备获取了大量基于时间序列的车辆跟驰数据,根据实测车头间距—平均速度关系构建了改进的优化速度函数.对原优化速度函数和改进的优化速度函数进行了参数标定,并对两个函数进行了微观向宏观交通参数的推导,结果表明,改进的优化速度函数能更好地描述车辆跟驰中微观和宏观交通参数之间的关系.最后对基于两种函数的全速度差跟驰模型进行了数值模拟,结果表明,基于改进的优化速度函数的跟驰模型具有更好的稳定性.     

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Multi-Agent System的跟驰模型

利用Agent相关理论,基于多个相互协作的Agent,构建了基于Multi-Agent System的跟驰模型,具体给出了各Agent的结构和元组构成,以使车辆在跟驰环境下能自适应、主动地对环境进行响应并做出决策.此外,基于构建的跟驰模型给出了数值仿真实例,并得到合理结论.     

车流密度变化条件下的跟驰模型研究

把车流密度的跳跃性变化作为车流波现象,在高峰小时或者异常情况下(如雨、雪、雾等异常天气),快速路的瓶颈地段经常出现堵塞以及由堵塞引起的车流波。车流波不仅影响瓶颈点下游车辆的运行,还会降低瓶颈点上游路段的有效通过能力。通过大量的交通数据采集,构建基于模糊推理的驾驶员感知——预测行为模型和车流波传播条件下驾驶员微观跟驰模型。结果表明,模型可以有效、准确地模拟车流波传播过程中驾驶员行为。     

车辆跟驰模型对比研究

车辆跟驰理论作为交通流理论的一个重要分支，半个世纪以来一直受到交通研究人员的重视并得到持续快速发展。主要介绍了几个重要模型并结合各自的特点进行了对比研究。建议实际应用时应根据系统要求结合模型的特点进行选择，必要时进行适当的改进。     

空中高速路交通流的跟驰现象及流量模型

为研究下一代航空运输系统空中高速路的流量模型,针对连接远程、繁忙航线城市对的空中高速路具有航路单向、无交叉、有性能限制、高密度运行的特点,以下一代航空运输系统的运行规则为基础,基于跟驰理论,对单层航路建立了空中高速路交通流微观跟驰模型.通过对空中交通流量密度关系的分析,扩展出空中交通流的宏观流量模型,该模型可用于航路流量优化、安全分析和航路容量评估等.计算结果表明:由微观跟驰模型得出,运行于空中高速路上的航空器间隔越小、速度越快、后机反应强度越小,后机相对于前机的跟驰反应就越强烈;由宏观航路流量模型得出,飞机流中航空器间隔越小、起始速度越大,流量变化就越明显.      

与车辆跟驰理论统一的一维交通流动力模型研究

从交通流的连续性假设开始将交通流中的每一个参数(包括交通压力)都在流体流中 找到了恰当的比拟.通过理论推导,得出了类似一维可压缩理想流体流动的交通流连续性方 程、欧拉微分方程和动量方程.并从一维定常交通流的分析研究中,得出了交通压力的数学表 达式.从而得出了由连续性方程、欧拉微分方程、交通压力表达式和状态方程构成的一维交通 流动力模型,论证了该模型与车辆跟驰理论是统一的.     

车辆跟驰模型对比研究

车辆跟驰理论作为交通流理论的一个重要分支,半个世纪以来一直受到交通研究人员的重视并得到持续快速发展。主要介绍了几个重要模型并结合各自的特点进行了对比研究。建议实际应用时应根据系统要求结合模型的特点进行选择,必要时进行适当的改进。     

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车辆跟驰模型中的驾驶行为是一个复杂的推理、决策、执行过程，在知识表达和推理机制上存在模糊性和随机性。针对当前车辆跟驰模型研究存在的不足，引入云模型理论，确定了跟驰模型中的决策变量及概念判断子集，设计了模型参数标定的实验方法，在实验数据的基础上，计算了相关参数的隶属云特征值，总结了基于行为规则的车辆跟驰云推理机制，构造了车辆跟驰云模型CFCM(Car Following Cloud Model)。     

模拟弹簧车辆跟驰模型参数的标定

针对模拟弹簧车辆跟驰模型进行深入研究,根据实地的交通调查数据,利用回归分析方法和拟牛顿法对模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型参数进行了标定,得出几种一般状态的模拟弹簧车辆停车和起动跟驰模型,最后得出结论：起动过程车辆初速度主要分布在2~6.5 m/s之间,并选取速度中间值得出起动过程模型;停车过程车辆初速度主要分布呈现三个区间,就每个区间选取其中间值得出了模拟弹簧车辆跟驰模型停车过程的方程.     

车辆跟驰的随机优化速度模型及其稳定性分析

传统优化速度模型(OV)中把驾驶员的灵敏度系数设定为相同的常数值,而在真实驾驶情 况下,驾驶员的灵敏度系数会在跟驰过程中发生随机性变化。为描述这个交通流的随机行为,将 驾驶员的灵敏度系数模型化为高斯白噪声过程,建立随机优化速度模型(Stochastic Optimal Velocity,SOV)。然后,运用随机动力学稳定性分析中的矩稳定性理论分析SOV模型的稳定性, 得到一阶和二阶矩稳定性条件的解析解,解析式表明：SOV模型的稳定域由灵敏度系数的均值和 噪声强度,以及车头间距共同决定。最后,应用蒙特卡洛法进行数值模拟,模拟结果验证了矩稳 定性条件的有效性。与确定性OV模型进行数值模拟对比,结果表明：SOV模型中灵敏度系数的 噪声强度会增加交通系统产生拥堵的可能性,在扰动传播过程中的影响体现在扰动演化的波动 振幅上。     

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交通流中车辆跟驰建模的研究在交通工程和智能交通系统领域内显得十分重要，其核心就是对驾驶员认知问题的测度.本文在总结以往跟驰模型的基础上具体讨论了AP (action point)模型，并对其不足之处做了改进，重点研究了后车跟随加速度的算法.此外，本文提出了驾驶员多信息处理机制和多通道判断决策概念，企图从控制论角度来对驾驶行为进行客观地定性分析和定量描述，以期正确地揭示交通流的本质特征.     

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.     

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针对传统统计学方法在研究浮动车车速时未考虑其空间结构性的问题,在分析传统统计学研究缺陷的基础上,介绍了地统计学的特点、应用领域和在车速研究中的应用原理;阐述了空间分析方法的总体模型和算法流程．利用北京市2005年5月研究样区的实际速度数据对浮动车的车速进行了空间结构分析和空间插值分析．结果证明,地统计学方法作为一种分析空间数据的新方法,能够解决传统统计学方法无法解决的空间变异性问题．对研究具有空间特征的交通对象,开辟了一条新途径和提供了一种新思路,对研究宏观层面的交通规划和中观层面的交通系统运行特征具有重要的参考意义并具有广阔的应用前景．     

前后多车影响的跟驰模型及稳定性分析

驾驶员在跟车行驶过程中,通常会通过视野前后车辆的行驶状态来调整自己的跟驰行为,基于此本文提出了一种考虑驾驶员视野内双前车和后车对跟驰车辆影响的改进跟驰模型.根据线性稳定分析方法,得到了改进模型的中性稳定性条件,并通过计算机仿真模拟进行了验证.为了进一步加强验证结果及说明改进模型的优越性,同经典FVD模型进行了数值仿真对比.仿真结果表明：灵敏度α越大越有利于提高改进跟驰系统的稳定性;同经典FVD跟驰模型相比,改进模型抵抗干扰的能力更突出,能够消散交通系统中的微小扰动,具有抑制交通拥堵和稳定交通流的有利作用.     

基于混合选择模型的汽车共享选择行为研究

为了深入分析出行者的汽车共享选择行为,首先以技术接受模型和计划行为理论为框架,将对汽车共享选择行为具有影响的心理因素整合到传统的离散选择模型之中,形成混合选择模型.然后,基于南京市的实证调查数据,运用混合选择模型对出行者的汽车共享选择行为进行研究.结果表明,出行者对于汽车共享的感知有用性、感知易用性、行为态度、知觉行为控制等心理态度潜变量对其选择行为产生显著的正向影响,混合选择模型比传统不带潜变量MNL模型对实证数据具有更高的拟合度.