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.     

基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

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.     

基于随机森林的车辆跟驰行为模型

为克服传统车辆跟驰模型不易获得驾驶员在决策过程中潜在的决策模式和各影响因素间的潜在关系的不足,采用随机森林(random forest,RF)算法建立车辆跟驰模型。模拟单车道车辆跟驰行为,利用NGSIM(next generation simulation)车辆轨迹实测数据对所建模型进行训练和测试,并与Gipps跟驰模型的测试结果进行对比。结果表明:与Gipps模型相比,RF模型的各项误差指标的精度均得到较大提升。     

基于支持向量机的车辆跟驰模型

基于支持向量机算法建立车辆跟驰模型,模拟单车道车辆跟驰行为——加速、减速、无动作;利用NGSIM数据对模型进行训练和测试,并与Gipps车辆跟驰模型的测试结果进行对比。结果表明:所建模型各项误差指标的精度均有较大提升,能够挖掘出影响跟驰行为的变量之间的潜在关系,弥补了传统车辆跟驰模型的不足。     

交叉口车辆跟驰换道模型构建及仿真

为了提高城市交叉口的通行能力、保障交通安全、研究车辆行驶规律,提出了一种新的与跟驰结合的换道概率实时判断模型。首先,从车辆运行状态出发,将交叉口车辆行驶过程分为跟驰-换道-再跟驰3个阶段;然后,在全速差跟驰模型(Full Velocity Difference Model,简称FVD模型)的基础上,将跟驰与换道模型相结合,根据3阶段建立换道概率模型,并利用实测数据进行参数标定;最后,通过模拟仿真交叉口路段,对模型影响因素进行分析。仿真结果显示,在靠近交叉口停车线过程中,车流速度浮动会趋于平稳;当离交叉口停车线距离、车辆分布情况均相同时,相同道路环境下,前方车辆中大型车辆的比例越高,车辆换道概率越大,大型车辆比例上升20%,车辆换道概率上升3%;当前方大车比例、车辆分布情况相同时,离停车线距离增加100m,车辆换道概率增加10%。这符合实际运行中车辆运行规律,可为探究其他影响因素提供参考。     

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.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

车辆荷载特性影响下的碰撞时间分布规律

受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision, TTC)，被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性，分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据，分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响，利用KS 检验对比TTC分布的显著性.结果表明：TTC累计频率分布服从指数模型，在5%置信度水平上，跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响；前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险，超重增加了轻车跟驰重车，轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险；前后车不超速跟驰场景下，轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.     

外部扰动下一类车辆跟驰模型的稳定性分析

为了研究交通拥堵问题,基于多智能体一致性理论对一类车辆跟驰模型的稳定性进行了研究.利用Lyapunov稳定性理论,通过设计适当的控制器使得车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在车辆受到不确定的外部扰动的情形下,研究了车辆跟驰模型的稳定性.最后,采用Matlab仿真技术进行了数值模拟,结果表明在设计的控制器下,车辆跟驰模型快速趋于稳定,拥堵现象得到了有效的缓解.