基于智能驾驶员模型算法的长期跟车车速预测研究

针对新能源汽车能量管理中难以长期、精准地预测车速的问题，提出了一种基于模型的参数化车速预测方法，利用传感器和GPS提供的前瞻数据预测车辆的速度轨迹。首先根据整车动力学和车辆停车转弯趋势建立基于智能驾驶员模型（IDM）的车速预测算法；然后，从NGSIM公开数据集中筛选数据用于参数标定及仿真；最后，利用遗传算法（GA）对算法参数进行标定。仿真验证结果表明，优化后的车速预测算法在通畅或拥堵的交通环境中，对于长期车速预测均有较高的精度，误差可控制在8%～13%范围内。