基于多前车位置及速度差信息的车辆跟驰模型
《车辆跟驰模型》课件
自动驾驶技术
将车辆跟驰模型应用于自动驾驶技术中，提高车辆的行驶安全和 稳定性。
智能交通系统
结合车辆跟驰模型与其他智能交通系统技术，实现交通流的高效 管理和优化。
04
车辆跟驰模型的发展趋势与挑 战
发展趋势
01
智能化发展
随着人工智能技术的进步，车辆跟驰模型正朝着智能化方向发展。通过
03
车辆跟驰模型的验证与优化
验证方法
01
02
03
模拟实验
通过模拟道路环境和车辆 行为，对车辆跟驰模型进 行验证，比较模型预测结 果与实际结果的差异。
实际道路测试
在真实道路环境中进行车 辆跟驰实验，收集车辆行 驶数据，对模型进行实际 验证。
对比分析
将车辆跟驰模型的预测结 果与其他经典模型或实际 数据进行对比，评估模型 的准确性和可靠性。
面临的挑战
数据获取与处理
为了提高车辆跟驰模型的准确性和可靠性，需要获取大量实时的车辆行驶数据。然而，如何有效地获取和处理这些数 据是一个巨大的挑战。
模型泛化能力
现有的车辆跟驰模型在特定场景下表现良好，但在不同场景下的泛化能力有限。如何提高模型的泛化能力，使其能够 适应各种复杂的道路和交通状况，是一个亟待解决的问题。
建立模型的方法
基于物理学的建模方法
01
根据牛顿力学原理，建立车辆之间的相互作用关系，推导出车
辆的运动方程。
基于统计学的建模方法
02
根据实际交通流数据，通过统计分析，建立车辆之间的统计关
系，构建概率模型。
基于人工智能的建模方法
03
利用神经网络、模糊逻辑等人工智能技术，模拟车辆之间的相
智能交通系统中的车辆跟驰模型研究
智能交通系统中的车辆跟驰模型研究近年来，随着城市化进程的不断推进，交通拥堵问题已经成为制约城市发展和人们出行便利性的重要因素。
解决交通拥堵问题是当前交通研究的重要课题之一。
而智能交通系统作为一种新兴的交通管理手段，通过信息技术的应用，可以提高交通的智能化、自动化水平，为缓解交通压力提供了新的解决方案。
在智能交通系统中，车辆跟驰模型研究起着重要的作用。
车辆跟驰模型是描述车与车之间的相互关系和互动行为的数学模型。
对于智能交通系统来说，准确地模拟车辆之间的跟驰行为，是实现道路交通优化和高效运行的关键。
通过分析和研究车辆跟驰模型，可以更好地预测和控制车辆之间的交通流，提高交通效率，并最终实现缓解交通拥堵的目标。
目前，车辆跟驰模型主要分为宏观模型和微观模型两类。
宏观模型主要关注的是整体交通流的行为，通过描述车辆之间的相对运动关系和交通流量之间的关系来预测交通流的演化趋势。
而微观模型则较为详细地关注车辆之间的跟驰行为和互动规则，通过考虑车辆间的细微差异和个体行为来模拟具体的交通流动态。
在宏观模型方面，研究者们主要采用流体动力学理论和控制理论来建立数学模型。
最常用的宏观模型是Lighthill-Whitham-Richards (LWR) 模型和Cellular Automaton (CA) 模型。
LWR模型基于连续介质流体力学方程，通过考虑交通流密度和流速之间的关系，来预测道路上交通流量的分布和变化。
CA模型则通过将道路分割为若干个车辆大小的空间单元，模拟车辆之间的跟驰行为和相互之间的影响。
微观模型方面，研究者们主要使用的是基于车辆间距离和车辆速度之间的关系建立的模型，如Gipps模型、Intelligent Driver Model (IDM) 模型等。
Gipps模型是一种基于离散动态系统的模型，通过计算车辆的期望加速度，来预测车辆的跟驰行为。
IDM模型则是一种基于驾驶员行为的模型，通过考虑车辆之间的互动行为、期望速度和与前车的车头间距等因素，来模拟车辆的跟驰行为。
基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型
DOI： 10.11772/j. issn. 1001-9081.2019050902
基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型
纪艺，史昕1赵祥模
(长安大学信息工程学院，西安710064) (*通信作者电子邮箱314109371@)
摘要：为了进一步提高交通流的稳定性,在经典基于驾驶员记忆的最优速度(OVCM)模型的基础上，提出了一 种基于多前车最优速度与紧邻加速度(MH0VA)的智能网联车辆跟驰模型。首先，引入$辆前车的最优速度变化量与 紧邻前车的加速度改进OVCM模型，并分别以参数y和®表示其权重；然后，结合改进模型利用线性稳定性分析获得 交通流的临界稳定条件；最后，利用Matlab对车队施加扰动后的速度和车头距等参数进行数值模拟与分析。仿真结 果表明：在车队启动和停止过程的仿真中，所提模型比OVCM模型使得车队整体达到稳定状态的时间更短;在环形道 路上车队施加扰动的仿真中，所提模型相比于全速度差(FVD)模型、OVCM和多前车最优速度(MHOV)模型，在合理 加速度敏感系数®和前车数％约束下的速度和车头距波动幅度相对较小，尤其当®为0. 3且$为5时车辆速度的向上 和向下波动率最小可达0.67%和0.47%，表明改进模型能较好地吸收交通扰动和增强车队行驶稳定性。
Journal of Computer Applications 计算机应用,2019,39(12):3685 -3690
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2019-12-10 http://www. joca. cn
智能交通系统中基于双速度差的新型车辆队列跟随模型研究
智能交通系统中基于双速度差的新型车辆队列跟随模型研究作者：王杰赵辉郭志龙惠子文王威民来源：《甘肃科技纵横》2024年第07期摘要：智能交通系統（ITS）既能更容易地获取周围交通的状态信息又能更好地控制车辆的运动。
为了描述和预测ITS环境下车辆在交通流中的行为，保证车辆安全，增加交通流的稳定性，文章考虑在ITS环境下加入车头间距记忆和后向观测这 2 个因素，建立了一种基于前后车辆双速度差的新型车辆队列跟随模型（HMBE）。
通过对HMBE模型进行线性稳定性分析，得到了HMBE模型的线性稳定性条件，验证了车头间距记忆和后向观测这2个因素可以增强交通流的稳定性，提高了车辆安全和通行效率。
通过数值模拟分析当交通流出现小扰动时，其对交通流的影响，发现随着时间的增加，小扰动几乎消失，验证了HMBE模型相对于一般的双速度差模型对提高交通流稳定性具有更明显的作用。
关键词：智能交通系统；交通流；车头间距记忆；后向观测；双速度差；线性稳定性中图分类号：U12 文献标志码：A*基金项目：2023年省级大学生创新创业训练计划项目“一种高速动车组转向架轴箱定位节点拆装装置”（S202316209008）。
作者简介：王杰（2001-），男，大学本科在读，主要研究方向：现代测控工程、电气自动化。
0 引言近年来，国内汽车制造行业正处于产业升级、结构转型的大调整时期，新能源汽车、无人驾驶汽车等概念不断冲击着传统汽车制造行业，汽车产业发展面临重大发展机遇。
国内市场是全球最大的汽车制造及消费市场，且维持高速增长，这使得汽车制造数量呈现大幅增加的趋势。
目前汽车行业主要的现状是汽车数量不断增加、汽车能耗需求增大以及汽车智能化程度不断提高。
但与之相匹配的道路资源却逐渐落伍，道路智能化设施欠缺，道路通信网络落后，同时，因传统汽车技术产业沉淀的技术资源相对较少，技术转换能力较发达汽车生产国低，产生了汽车智能化程度不高、国际竞争力较弱等问题。
汽车行业不断发展的需求与道路资源落后这一矛盾日益凸显，由此产生了如交通堵塞、交通事故频发及出租车辆预约困难等道路交通问题。
car-following models based on driving strategies
基于驾驶策略的车辆跟驰模型研究及其应用前景
基于驾驶策略的跟驰模型（Car-following models based on driving strategies）是模拟车辆在道路上的行驶行为和相互作用的一种模型。
这种模型主要关注驾驶员如何根据周围环境和自身状态来选择和调整驾驶策略，以达到安全、高效地跟驰的目的。
在跟驰模型中，通常需要考虑以下几个因素：
1.驾驶员的反应时间：驾驶员从感知到前方车辆减速或加速，到自己采取相
应行动所需的时间。
这个时间取决于驾驶员的反应速度和决策能力。
2.车辆间的距离和速度差：驾驶员需要保持与前车一定的安全距离，并根据
前车的速度调整自己的速度。
这是为了防止追尾事故和保持交通流畅。
3.道路条件和交通规则：驾驶员需要根据当前道路的线形、交通标志、交通
信号等，以及遵守相应的交通规则，来选择合适的驾驶策略。
基于驾驶策略的跟驰模型可以分为两类：确定性模型和概率性模型。
确定性模型假设驾驶员的驾驶行为是确定的，可以预测的；概率性模型则考虑了驾驶员行为的随机性和不确定性。
确定性模型中最著名的就是油门-刹车线性模型（Linear Throttle-Brake Model），它假设驾驶员的油门和刹车动作是线性的，可以根据前车的速度和距离来预测下一时刻自己的速度和位置。
概率性模型中最常用的是微观跟驰模型（Microscopic Traffic Simulation Model），它考虑了驾驶员行为的随机性和不确定性，可以模拟单个车辆的运动轨迹和速度变化，从而得到整个车流的运行状态和统计特性。
高速公路运营中的车辆跟驰模型研究
高速公路运营中的车辆跟驰模型研究随着经济的发展和城市化的进程，高速公路的建设日益完善，成为现代社会中不可或缺的交通网络。
而高速公路的安全与流畅运行是保障出行效率的重要因素之一。
为了探究高速公路上车辆与车辆之间的相互影响，一种被广泛使用的研究方法是车辆跟驰模型。
一、车辆跟驰模型的基本原理车辆跟驰模型是研究车辆在高速公路上行驶时的运动规律和相互关系的数学模型。
它基于交通流理论，主要研究车辆之间的相互作用和运动方式。
根据车辆之间的追随关系，车辆跟驰模型可以分为宏观模型和微观模型。
宏观模型主要研究车队的整体行驶特性，通常采用流量-密度-速度模型进行描述。
而微观模型则更关注每辆车的运动规律，常见的微观模型有君追模型、卡尔曼模型和常速模型等。
二、车辆跟驰模型在高速公路规划中的应用车辆跟驰模型在高速公路规划中起到了重要作用。
通过对车辆间距、追随行为等因素的研究，可以为高速公路的设计和管理提供理论依据。
首先，车辆跟驰模型可以帮助确定合适的车道数量。
通过对车辆在道路上的相对位置和速度的测算，可以得出最佳车道宽度和数量，以保证交通流的畅通和安全。
其次，车辆跟驰模型也可以协助评估道路拓宽的效果。
通过对现有道路和拓宽后道路的车辆跟驰情况进行对比分析，可以评判道路改造的影响和效果，并为决策者提供依据。
最后，车辆跟驰模型还可以优化高速公路交通管理。
通过建立交通流模型，预测车辆的跟驰行为，可以制定更为精准的限速措施和交通流调度方案。
这有助于缓解交通拥堵，提高道路利用率。
三、车辆跟驰模型的应用实例在实际应用中，车辆跟驰模型已经被广泛运用于高速公路的研究领域。
例如，某研究团队通过对特定高速公路上车辆的观察和数据收集，建立了君追模型。
他们通过将车辆的速度、加速度等因素纳入模型，成功刻画了实际道路上车辆之间的跟驰行为。
这为进一步研究车辆间的交互关系和道路流量提供了有力支持。
同时，另一研究团队基于车辆跟驰模型，将车辆之间的跟驰行为与车辆动力学特性相结合。
基于数据驱动方法的车辆跟驰行为建模与分析
基于数据驱动方法的车辆跟驰行为建模与分析汇报人：日期:•引言•车辆跟驰行为特性分析•基于数据驱动的车辆跟驰模型建立•车辆跟驰行为分析与应用•数据驱动方法在车辆跟驰行为研究中的挑战与目展望•结论与展望录01引言车辆跟驰行为在交通流中的重要性车辆跟驰行为是交通流中一种普遍现象，它直接影响到交通流的稳定性和安全性。
通过研究车辆跟驰行为，有助于更好地了解交通流的特性，为交通管理和控制提供理论支持。
现有研究的不足现有的车辆跟驰行为研究方法主要基于理论模型和仿真模拟，这些方法虽然可以模拟车辆跟驰行为，但难以准确反映真实交通环境中的复杂因素。
因此，基于数据驱动的方法成为研究车辆跟驰行为的新趋势。
研究背景与意义研究内容本研究旨在利用数据驱动方法对车辆跟驰行为进行建模与分析，通过采集真实道路交通数据，建立跟驰行为模型，并对模型进行验证和优化。
研究方法本研究采用机器学习、数据挖掘等技术对采集的道路交通数据进行处理和分析。
首先，对采集的数据进行预处理和特征提取；其次，利用提取的特征构建车辆跟驰行为模型；最后，通过对比和分析实验结果，对模型进行验证和优化。
研究内容与方法02车辆跟驰行为特性分析车辆跟驰行为是指在一辆车与前车保持一定距离的条件下，跟随前车行驶的过程。
在实际交通流中，车辆跟驰行为是一种常见的现象，对交通流的安全和流畅具有重要影响。
车辆跟驰行为定义车辆跟驰行为特性车辆跟驰行为具有连续性，即每辆车与前车的距离和速度都是连续变化的。
车辆跟驰行为具有随机性，即车辆的行驶状态受到多种因素的影响，如驾驶员行为、道路条件等。
车辆跟驰行为具有动态性，即车辆的行驶状态会随着时间变化。
驾驶员的驾驶技能、反应速度、驾驶风格等都会影响车辆跟驰行为。
驾驶员行为道路的坡度、弯度、路面状况等都会影响车辆跟驰行为。
道路条件交通流的密度越大，车辆跟驰行为越明显。
交通流密度车头时距是车辆与前车之间的时间间隔，对车辆跟驰行为有重要影响。
车头时距车辆跟驰行为影响因素03基于数据驱动的车辆跟驰模型建立一种基于数据和模型融合的方法，通过从大量数据中提取信息，用于指导模型建立和优化。
交通流多前车位置与相对运动的跟驰模型及稳定性分析
要】 车辆跟驰模型是 交通流模型研究的基本模型之一， 本论文 旨在综合认真分析 国内外 已有的跟驰模型， 建立以车车、 车路 通信 为基
础 的 车路 协 调 系统 （ Ｉ， ｅｉｌ Ｉｆ ｓｕｔｒ Ｉｔｇａｏ ｙｔ ） ＶＩ Ｖ ｈｃｅ ｎｒ ｔ ｃ ｅ ｎｅｒｔ ｎＳ ｓｍ 下的 车 辆 跟 驰 模 型 。 该 模 型 是 在 多前 车位 置模 型 的基 础 上进 行 扩 展 ， 出 了 ｓ ａｒ ｕ ｉ ｅ 提 种 多前 车位 置 及 当前 车 相 对 运 动 的 跟驰 模 型 ， 以期 更加 客 观 的描 述 实 际 的 交通 现 象 ， 行 线 性 稳 定 性 分 析 ， 与 Ｆ 模 型 和合 作 跟 驰 模 型 进 并 ＶＤ 进 行 比较 ， 现 自 由流稳 定 的敏 感 系数 临 界 值 变 小 ， 定 区 域 明显 增加 。 发 稳
２１ 年 ０１
第 １ 期 １
Ｓ ＩＮ Ｅ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ ＹＩＦ Ｒ Ａ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｎ Ｏ Ｍ ＴＯ
Ｏ机械 与电子 ０
科技信息
交通流多前车位置与相对运动的 跟驰模型及稳定性分析
李超智 （ 长沙理 工大学 汽车 与机械 工程 学院
【 摘
一
湖南
长沙
４０１） １ ０ ４
车 的行 驶 状 态 ， 数 学模 式 加 以 分 析 阐 明 的一 种 理 论 。对 它 研 究 有 并用 助 于深 入 了解 交 通 流特 性 ， 种 了 解 对 于进 行 交 通 安 全 、 通 管 理 、 这 交 通 行 能力 、 务 水平 等 方 面 的 分 析 都 有 着 重 要 的意 义 ， 服 它是 交 通 流 的一
０ 引 言
车辆 跟 驰 理 论 是研 究 在 单 一 车 道 上 车辆 排 队行 驶 时 ， 车 跟 随前 后
基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型及其特性研究
基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型及其特性研究1. 研究背景微观路段交通流的跟驰行为研究是交通工程中的一个重要研究领域。
在实际交通中，车辆的跟驰行为直接影响着道路的通行能力、交通事故的发生概率以及交通环境的舒适度等方面。
而基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型具有较好的仿真精度和逼真性，因此受到了广泛的关注。
2. 多前车信息及速度差的微观跟驰模型多前车信息及速度差的微观跟驰模型是在传统的微观跟驰模型基础上进一步发展而来的。
它考虑了车辆与其前面多辆车的距离、速度、加速度等信息，并通过多因素综合作用，预测了车辆的运动轨迹。
在多前车信息及速度差的微观跟驰模型中，主要包括了以下几个方面的内容：（1）车辆间距离、速度的计算：多前车信息及速度差的微观跟驰模型中，车辆的距离和速度是基于其前方车辆的相关信息来预测的。
这些信息包括距离、速度、加速度等因素。
车辆间的距离可以通过雷达、激光测距等技术实现实时监测。
（2）加速度的计算：车辆的加速度是多个因素共同作用的结果。
车辆的加速度与前车距离、速度差、加速度以及交通状况等因素相关。
（3）跟驰规则的描述：跟驰规则是指车辆在跟驰过程中遵循的运动规律。
它是多个影响因素综合作用的结果，包括车辆速度、前车行驶速度、路面状况以及交通流量等等。
3. 特性研究多前车信息及速度差的微观跟驰模型具有以下特性：（1）仿真精度高：基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型可以预测车辆的轨迹和加速度等参数，具有较高的仿真精度。
（2）逼真性强：基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型考虑了车辆与前方多个车辆之间的距离、速度、加速度等信息，能够模拟真实道路交通的运动状态。
（3）对交通环境的适应性强：基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型能够适应不同的交通状况，包括道路环境、交通流量以及车辆类型等因素。
（4）可操作性强：基于多前车信息及速度差的微观跟驰模型具有较强的可操作性，能够用于交通管理、路网优化等方面的应用。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型1. 引言1.1 研究背景随着智能交通系统的发展和网联车技术的逐渐成熟，车辆之间的通信和协作将对交通系统的效率和安全性产生深远影响。
网联车跟驰技术作为网联车技术的重要组成部分，旨在实现车辆之间的智能跟驰和协同行驶，提高行驶效率和道路容量，减少交通事故的发生率。
当前的网联车跟驰模型大多基于单前车状态来进行跟驰控制，忽略了车辆之间的相互影响和协作。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型的研究显得尤为必要。
通过考虑多辆前车的运动状态，可以更加精确地预测车辆之间的距离和速度变化，实现更加智能的跟驰控制。
本研究旨在构建基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型，通过对多前车车辆状态进行预测、建立最优速度与加速度模型，并设计相应的优化策略与算法，从而提高网联车跟驰系统的效率和安全性。
本研究还将进行模型仿真与验证，验证研究成果的有效性和可靠性。
1.2 研究意义在现代社会中，交通拥堵、交通事故频发等问题已成为城市交通运输领域的重要挑战。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型的研究可以为解决这些问题提供有效的方法和技术支持。
具体来说，这项研究具有以下几点重要意义：基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型可以提高车辆之间的协同性和通信性，实现车辆之间的信息共享和交互，从而优化道路交通流。
通过网联车辆之间的智能跟驰控制，可以有效减少车辆之间的间距，提高道路通行效率，减少交通拥堵现象的发生。
这项研究可以为车辆自动驾驶技术的发展提供重要支持。
通过研究基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型，可以深入探讨自动驾驶车辆之间的通信协议、车辆之间的协同控制技术等关键技术问题，推动车辆自动驾驶技术的实践应用和进一步发展。
这项研究还可以为城市智能交通管理系统的建设提供理论支撑。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型可以为智能交通管理系统提供更加精准、高效的交通控制策略和算法，为城市交通运输的智能化、网络化发展提供重要技术支持。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型网联车技术是当下汽车行业的热门话题之一，其利用车辆之间的信息交流和自动驾驶技术，实现车辆之间的智能协同，提高驾驶安全性和效率。
跟驰是网联车技术中的重要应用之一，通过跟驰技术，车辆之间可以实现更为紧密的跟随和协同驾驶，从而提高路面交通的效率和安全性。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型，是一种以多个前车的运动信息为输入，以优化车辆的速度和加速度控制为目标的跟驰方法。
通过分析前车的运动信息和自身车辆的动态特性，以及路况和环境因素，从而实现更为灵活和智能的跟驰行为。
本文将从相关背景、研究方法、模型实现和应用前景四个方面对基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型进行详细介绍。
一、相关背景二、研究方法1.数据采集和处理：首先需要收集多个前车的运动信息，包括速度、加速度、位置等数据，并对这些数据进行处理和分析，以建立多前车的运动模型。
2.建立跟驰模型：在理论基础上建立多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型，考虑到车辆间的交互影响、环境因素以及路况特性，从而建立更为准确和实用的跟驰模型。
3.模型验证和仿真：通过仿真实验和实际测试，验证基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型的有效性和可靠性，以及与传统跟驰模型的对比分析，从而验证该模型的优势和适用性。
三、模型实现基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型的实现主要基于车辆动力学和交通流理论，以及智能控制理论。
其核心是充分考虑到多前车的运动信息和环境因素，通过智能控制算法，优化车辆的速度和加速度控制，从而实现更为智能和协同的跟驰行为。
在模型实现过程中，需要考虑到以下几个方面的关键技术：1.多前车信息融合：将多个前车的运动信息进行融合和分析，建立多前车的运动模型，以获取前车的运动规律和变化趋势。
2.智能控制算法：采用现代控制理论和智能算法，优化车辆的速度和加速度控制，以实现更为智能和灵活的跟驰行为。
3.环境信息感知：结合车辆感知系统和环境传感器，获取路况和环境信息，从而实现对周围环境的感知和适应，以保证跟驰行为的安全性和稳定性。
考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型
考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型一、本文概述随着科技的飞速发展和智能交通系统的日益成熟，网联自动驾驶车辆（Connected and Autonomous Vehicles, CAVs）正逐渐成为未来交通系统的重要组成部分。
这类车辆通过高效的信息交互和协同决策，有望显著提升道路通行效率，降低交通事故发生率，从而优化整个交通系统的性能。
在混流交通环境中，即有人驾驶车辆（Human-Driven Vehicles, HDVs）和网联自动驾驶车辆共存的交通场景中，如何设计合理的跟驰模型，使CAVs能够有效地与HDVs进行协同，是当前研究的热点问题。
本文旨在探讨一种考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型。
该模型将综合考虑前方和后方车辆的运动状态信息，以及道路和交通环境的实时数据，通过先进的算法和控制策略，实现CAVs在混流交通中的安全、高效跟驰。
本文首先将对现有的跟驰模型进行回顾和分析，指出其在混流交通环境中的局限性和不足之处。
接着，将详细介绍本文提出的考虑前后多车的混流跟驰模型的理论框架和实现方法。
通过仿真实验和实际道路测试，验证该模型的有效性和优越性，为未来的智能交通系统设计和优化提供理论支持和实践指导。
二、相关文献综述随着自动驾驶技术的不断发展，越来越多的学者开始关注网联自动驾驶车辆在混流交通中的跟驰行为。
跟驰模型作为描述车辆跟驰行为的重要工具，在自动驾驶车辆的研究中具有重要的地位。
传统的跟驰模型主要基于车辆之间的相对速度和距离，而忽略了车辆之间的通信和协作。
然而，在网联自动驾驶车辆中，车辆之间的通信和协作对于提高交通流稳定性和安全性具有重要的作用。
近年来，国内外学者针对网联自动驾驶车辆的跟驰行为开展了大量的研究。
其中，最具代表性的是基于车辆通信的跟驰模型。
这些模型通过引入车辆之间的通信信息，如车辆速度、加速度、位置等，来预测和控制车辆的跟驰行为。
例如，基于车辆通信的跟驰模型可以通过实时获取前方车辆的速度和加速度信息，来预测本车未来的速度和加速度，从而实现更加准确的跟驰控制。
基于神经网络的车辆跟驰模型
基于神经网络的车辆跟驰模型
基于神经网络的车辆跟驰模型是一种用神经网络技术来解决车辆跟驰问题的方法。
车辆跟驰是指在道路上多辆车行驶时，后面的车辆如何根据前面车辆的状态来进行跟随和控制。
该模型可以应用于车辆自动驾驶、交通控制、智能交通等领域。
神经网络在车辆跟驰模型中的应用是通过建立一个多层的前馈神经网络模型来模拟车辆在跟随前车时的加速度和制动等控制行为，并根据前车的速度和路况等因素来实现一定的自适应性。
该模型的输入包括车辆的速度、前车的速度、前车与后车之间的距离和前后车速度的差值等多个参数，输出为后车的加速度或制动力。
在建立神经网络模型时，需要进行神经网络参数的训练，也就是通过给定的训练样本集，不断调整神经网络的权值和阈值等参数，来使得神经网络的输出结果与实际的输出结果之间的误差最小。
在实际应用中，该模型还需要对一些特定路况（如拥堵、急刹车等）进行预测，以便进行更加精准的控制。
基于神经网络的车辆跟驰模型相对于传统的跟驰模型具有更大的灵活性和更好的适应性，可以更好地适应不同道路和不同车辆的跟随行驶。
此外，该模型对于车辆自动驾驶和智能交通等领域的应用也有很大的潜力。
总之，基于神经网络的车辆跟驰模型是一种具有广泛应用前景的新型交通控制方法，可以更加精准地进行车辆的自适应控制，进一步提高道路交通的流动性和安全性。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
网联车跟驰模型是指通过车辆间的通信和信息共享，实现车辆的自动化控制和智能化跟驰。
在这种模型中，车辆可以根据周围车辆的位置、速度等信息来自动调整自身速度和跟驰距离，从而实现道路交通系统的高效、安全和环保。
多前车最优速度与加速度是一种跟驰控制策略，它考虑了前方多辆车辆的行驶状态，通过最小化整个车队的能量消耗来达到最优的速度和加速度控制。
在这种策略下，车队可以在不干扰其他交通参与者的前提下获得更高的行驶效率，同时对环境的影响也更小。
在基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型中，每辆车通过与前方多辆车的通信和信息共享，得到前方车辆的位置、速度等行驶状态信息，从而计算出自身的最优速度和加速度控制。
该控制策略的目标是在满足车辆行驶安全性和交通流稳定性的前提下实现能耗最小化，从而达到道路交通系统的高效、安全和环保。
在具体实现上，该模型需要通过车辆之间的通信和数据共享，收集并处理前方车辆的行驶状态信息。
然后，利用多前车最优速度与加速度控制策略，计算出当前车辆的最优速度和加速度，并基于车辆的动力学特性实现控制。
此外，为了确保跟驰安全性，该模型还需要考虑车辆之间的相互作用和碰撞风险等问题，采取相应的安全措施和预警机制。
总之，基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型是实现智能化、自动化道路交通系统的关键技术之一。
它可以通过车辆之间的通信和信息共享，达到高效的交通流控制和道路资源利用，同时提高道路交通系统的安全性和环保性。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型【摘要】本文介绍了基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型。
在探讨了研究背景和研究意义。
在首先介绍了多前车最优速度与加速度模型，然后详细阐述了网联车跟驰模型的设计过程。
接着对模型进行了仿真与验证，并对其性能进行了分析。
最后展望了该模型在未来的应用前景。
在对全文进行了总结，并展望了未来的研究方向。
通过本文的介绍和分析，读者将深入了解基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型的原理和应用，为相关研究和实践提供了重要参考。
【关键词】关键词：网联车，跟驰模型，多前车最优速度与加速度，仿真与验证，性能分析，应用前景展望1. 引言1.1 研究背景随着智能交通系统的不断发展，网联车技术作为其中的重要组成部分，受到了广泛关注。
网联车技术能够通过车辆之间的通信和协调，实现车辆之间的智能跟驰，提高交通效率、减少交通事故发生率，减少能源消耗等。
而网联车跟驰模型作为网联车技术的核心之一，对于实现车辆之间的智能协同驾驶起着至关重要的作用。
在以往的研究中，常用的网联车跟驰模型多基于单前车的跟驰规则，忽视了多前车之间的相互影响。
而多前车之间的速度和加速度之间的协同关系，对于实现高效稳定的网联车跟驰至关重要。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型成为当前研究的热点之一。
在这样的背景下，本文将介绍基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型，并结合实例对其进行设计、仿真与验证，分析其性能，并展望其在智能交通系统中的应用前景。
希望通过本文的研究，能够为网联车技术的发展提供一定的理论基础和实践指导。
1.2 研究意义研究网联车跟驰模型的意义主要体现在以下几个方面：网联车技术的发展将极大提高道路交通安全性，减少交通事故发生率。
网联车跟驰模型可以实现车辆之间的智能协同驾驶，避免因为驾驶员疲劳、分心等原因而导致的交通事故；网联车跟驰模型有望优化交通流量分配，提高路网通行效率，缓解交通拥堵问题，降低燃油消耗和环境污染；通过研究网联车跟驰模型，可以推动自动驾驶技术的发展和应用，提升出行体验和交通运输效率。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型为了解决城市中交通拥堵和安全问题，在智能交通系统发展的背景下，网联车跟驰技术被广泛研究。
网联车技术是指车辆之间建立通信协议和信息共享，从而形成协同行驶的一种智能化技术，其跟驰算法是其中的重要组成部分。
跟驰模型是描述车辆跟驰行为的数学模型，其目的是在一定的条件下预测车辆行驶的轨迹和速度，以便实现车辆之间的协同控制。
在此基础上，本文提出一种基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型。
在本文中，我们通过对多个前车的跟驰数据进行统计分析，得到了一个基于距离和速度的前车预测模型，用于预测前车未来的行为，从而得到最优速度和加速度。
然后，我们将该模型应用到网联车跟驰中，建立了一个跟驰控制器，以控制车辆的加速度和制动，以达到车辆之间的协同行驶。
该模型的基本思想是，每辆车的加速度和制动都由其前面的车辆最优加速度和速度决定。
之前不少研究中，车辆跟驰模型主要基于单前车的速度和间距作为控制量，但是我们发现，在实际场景中，车辆之间的交互较为复杂，受到了多个前车的影响，因此我们采用多前车的速度和加速度作为控制参数，更好的模拟了真实道路上的交通状况。
该跟驰模型的优点有如下几个方面：一、实时性比较好，能够及时处理各种交通情况，避免了交通拥堵和事故发生。
二、基于多个前车的速度和加速度控制量，相比单个前车速度和间距控制量更加准确可靠，模拟效果更好。
三、能够通过车与车之间的通信进行信息共享，实现协同驾驶和交通管理，进一步提高道路交通效率。
随着人工智能等新技术的不断提升和应用，网联车跟驰模型的开发远未结束，通过不断优化算法和数据，使得跟驰更加智能和可靠是未来的发展方向。
相信该模型能够为实现智能交通系统和智慧城市的建设作出更大的贡献。
考虑多前车反馈的智能网联车辆跟驰模型
考虑多前车反馈的智能网联车辆跟驰模型秦严严;王昊;冉斌【摘要】Based on the car-following characteristic of connected autonomous vehicles(CAV),the CAV car-following model is studied.By considering electronic throttle angle feedbacks from multiple preceding vehicles,this paper proposes CAV's car-following model.Then,stability analysis method is used to derive stability condition for the proposed model.Taking three-head vehicles into consideration,the numerical simulations are performed to study the safety of mixed traffic flow under different CAV rates.Stability analysis shows that the presented CAV model has better stability regions than the previous models(T-FVD model of CAV and FVD model of regular vehicles).In addition,the proposed CAV car-following model is more stable,with the increase of the number of preceding vehicles and the corresponding feedback weight coefficients.Moreover,the feedback weight coefficient of a preceding vehicle has greater effect on stability,if this vehicle is fartheraway.Besides,simulations indicate that CAV can reduce rear-end collision risks of traffic flow.%基于智能网联车辆(Connected Autonomous Vehicle,CAV)跟驰特性,本文研究CAV跟驰模型.考虑多前车电子节气门角度反馈,构建CAV跟驰模型,并应用稳定性分析方法,推导所提模型稳定性判别条件.以考虑3辆前导车的CAV跟驰模型为例,设计数值仿真实验,分析不同CAV比例时混合交通流的安全性.模型稳定性分析表明:所提模型相比已有模型(CAV的T-FVD模型及常规车辆FVD模型)具备更优的稳定域,且考虑前车数量越多、多前车反馈权重系数越大,所提模型的稳定性越好;相同取值条件下,距离越远处的前车反馈权重系数对所提模型稳定性的影响越大.数值仿真表明,CAV有利于降低交通流的车辆尾部碰撞安全风险.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2018(018)003【总页数】7页(P48-54)【关键词】交通工程;跟驰模型;稳定性分析;智能网联车辆【作者】秦严严;王昊;冉斌【作者单位】东南大学城市智能交通江苏省重点实验室,南京210096;东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,南京210096;东南大学交通学院,南京210096;美国威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系,麦迪逊53706,美国;东南大学城市智能交通江苏省重点实验室,南京210096;东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,南京210096;东南大学交通学院,南京210096;东南大学交通学院,南京210096;美国威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系,麦迪逊53706,美国【正文语种】中文【中图分类】U491.1120 引言智能网联车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)基于车车通信技术，实时获取前车行驶状态，优化加速度输出，可从车辆微观层面改善交通流运营质量[1].CAV跟驰模型的研究可为未来大规模实地测试的实施提供模型参考，已成为交通流及智能交通领域的研究热点[2].跟驰模型已发展60年，其中Newell模型[3]、优化速度模型(Optimal Velocity Model,OVM)[4]、广义力模型(Generalized Force Model,GFM)[5]、全速度差模型(Full Velocity Difference Model,FVD)[6]体现了速度优化的控制思想，逐渐被用于CAV跟驰模型的建模研究.已有研究成果较多地集中在FVD模型基础之上，考虑多前车间距变化项、速度差项、加速度项等不同条件建立了CAV跟驰模型[7-11].Ioannou等[12]于1994年开展了电子节气门角度控制系统与车辆加速度输出之间的建模研究，建立的电子节气门角度与车辆加速度输出模型得到了较好应用[13].国内也有不少关于电子节气门控制的研究成果[14-15]，但是较多的还是关注控制系统的设计方面，缺乏与纵向跟驰模型之间的关联性研究.电子节气门角度作为未来CAV智能控制系统的核心变量，其与车辆运行的速度及加速度密切相关，因此，电子节气门角度的反馈能够起到实时感知前车运行状态的作用，进而提高后车的微观跟驰特性.然而，目前国内外基于电子节气门角度控制建立CAV跟驰模型的研究较少，文献[16]考虑最紧邻车辆电子节气门角度信息，尝试在FVD基础之上提出CAV跟驰模型，在一定程度上提高了常规车辆交通流稳定性.但是该模型没有考虑多前车电子节气门角度控制的影响，不能充分体现CAV具有的车联网特性.鉴于此，本文考虑多前车电子节气门控制，提出更加一般性的CAV跟驰模型，通过模型稳定性理论解析及数值仿真实验，分析所提模型对交通流稳定性与交通安全的影响作用.1 跟驰模型早在1961年，Newell[3]基于优化速度的思想提出了速度控制方程的跟驰模型，模型公式为式中：V(⋅)为速度关于车头间距的优化速度函数；τ为反应延时；vn(t+τ)为第n 辆车在t+τ时刻的速度；xn-1(t)、xn(t)分别为第n-1辆车、第n辆车在t时刻的位移.1995年，Bando等[4]进一步提出了OVM模型，该模型为加速度控制公式，即式中：α为敏感系数，本质上，1 α可视为OVM模型隐含的反应延时；vn(t)为第n辆车在第t时刻的速度.鉴于OVM具有较大加速度等缺陷，Helbing等[5]于1998年提出GFM模型.姜锐等[6]考虑全速度差项，在GFM基础之上于2001年提出FVD模型，模型公式为式中：λ为速度差系数；vn-1(t)为第n-1辆车在第t时刻的速度.Li等[16]于2016年以FVD模型为基础，基于电子节气门角度控制，提出了针对CAV车辆的跟驰模型，记为T-FVD(Throttle-based FVD).模型公式为式中：κ为电子节气门角度控制系数；θn-1(t)、θn(t)分别为第n-1辆车、第n辆车t时刻的电子节气门角度.依据文献[12-13]，电子节气门角度与车辆速度、加速度可建立数学模型为式中：b与c均为大于零的系数；ve为当前平衡态速度；θe为当前平衡态速度ve对应的电子节气门角度.T-FVD模型由于考虑了前车与后车电子节气门角度差项，能够有效提升CAV交通流稳定性.基于车车通信技术，CAV车辆可实时获取车队前方多辆车行驶状态，进而更好地优化自身加速度输出.而T-FVD模型仅考虑了紧跟前车电子节气门角度信息，并未考虑多前车电子节气门角度控制的影响，未能充分体现CAV车辆在车联网环境下的车间通信特性.鉴于此，在T-FVD模型基础上，提出考虑多前车电子节气门控制的CAV跟驰模型，模型公式为式中：m为前m辆车，且满足m＜n；wj为前j辆车电子节气门角度差项的权重系数，且满足0≤wj≤1.可以看出，当m=1时，本文模型可退化为T-FVD模型；当m=0时，即不考虑前车电子节气门角度信息，本文模型退化为常规车FVD模型.并且，优化速度函数V可以选取不同的函数形式及参数.2 模型稳定性解析应用稳定性分析方法对所提CAV跟驰模型进行稳定性分析，为避免混淆，本文模型及推导过程中，用n-1表示车辆n的前车.初始状态下的车流处于平衡态，则CAV车辆位置坐标解为[17]式中：se为平衡态车头间距；为第n辆车在t时刻平衡态位置；N为交通流中车辆总量.在CAV车流平衡态添加扰动项rn(t)，即式中：xn(t)为扰动影响下车辆的实际位移.对式(8)求关于时间t的导数，可得依据式(8)可得式中：sn(t)表示车头间距，sn(t)=xn-1(t)-xn(t).针对V[xn-1(t)-xn(t)]-vn(t)，应用一阶泰勒公式进行线性化展开，并将式(9)与式(10)带入，可得针对vn-1(t)-vn(t)，依据式(9)可得对扰动项求二阶导数可得，将其与式(11)、式(12)带入本文CAV跟驰模型式(6)中，得到针对前m辆车电子节气门角度控制项，依据电子节气门角度控制式(5)，可得依据式(14)，可得到将式(15)带入式(13)，得到关于扰动项rn(t)的微分方程为将扰动rn(t)写成傅里叶级数形式：rn(t)=Aexp(ikn+zt)，并带入式(16)展开，可化简得到基于长波展开的假设，将z按照z=z1(ik)+z2(ik)2+…展开，并带入式(17)，求得(ik)平方项系数z2为根据长波理论，若z2＞0，则CAV跟驰模型稳定.令z2＞0，可进一步化简得到CAV跟驰模型稳定应满足式(19).由式(19)可知，当m=1时，可得到文献[16]中TFVD模型稳定性条件为当m=0时，即不考虑前车电子节气门角度信息，本文CAV模型退化为FVD模型，相应的稳定性条件退化为FVD模型稳定性条件，即因此，T-FVD模型相比于FVD模型，在区域内，CAV车辆可提升常规车辆交通流稳定性.本文所提CAV模型相比于T-FVD模型，可在区域内，进一步稳定CAV车辆交通流.并且，由式(19)可以看出，多前车数量m越大、权重系数wj越大，本文CAV模型稳定域越大；在相同取值条件下，j值越大，对应的权重系数wj对CAV模型稳定性的影响越大.稳定性的推导结果进一步证实了T-FVD模型为本文CAV模型的一个特例.3 数值仿真实验以交通安全冲突指标为依据，基于数值仿真实验，分析不同CAV车辆比例对交通安全的影响.其中，选取文献[18]中FVD模型的优化速度函数及参数标定结果，作为常规车辆跟驰模型，并选取m=3，得到具有3辆前车电子节气门控制的CAV车辆跟驰模型，进行数值仿真实验.3.1 跟驰模型优化速度函数Kesting等[18]应用城市交叉口环境中车辆轨迹数据对FVD模型进行了标定，采用FVD模型优化速度函数为式中：v0为自由流速度；参数l和β确定优化函数V的曲线形状.FVD模型标定结果为如表1所示，文献[18]验证了该标定结果可较好地反应常规车辆在城市交叉口环境中的驾驶跟驰特性.表1 FVD模型参数取值Table 1 Parameter values of FVD model参数值18.1m/s 0.204 s-1 5.23 m 2.14 m 0.536 s-1参数v0αl β λ对于CAV车辆而言，以m=3为例，得到3辆前导车电子节气门控制的CAV车辆跟驰模型.式(5)中系数b和c取值[16]为：b=0.8，c=0.27.依据文献[17]中对前车信息系数取值的研究结果，本文取值为：w1=0.1，w2=0.05，w3=0.03.在上述模型参数具体取值情况下，依据模型稳定性判别式(19)可求得本文选取的常规车模型，以及3辆前导CAV模型各自稳定与否的平衡态速度范围.方便起见，将式(19)改写为式中：f记为模型稳定性条件，当f＞0时，稳定；反之，则不稳定.将模型参数带入，可计算得到常规车与3辆前导CAV车辆稳定的速度范围，如图1所示.图1 跟驰模型稳定性Fig.1 Stability of car-following models由图1可知，在自由流速度范围以内(0～18.1 m/s)，常规车仅在0～1.6 m/s及16.3～18.1 m/s较小速度范围内稳定，在1.6～16.3 m/s较大速度范围内均不稳定；而3辆前导CAV车辆在5.5～12.3 m/s的速度范围内不稳定，在其他速度范围内稳定.3.2 安全评价指标选取文献[19]中基于TTC(Time-to-collision)得到的TET(Time Exposed Time-to-collision)和TIT(Time Integrated Time-to-collision)作为仿真实验中的安全评价指标.TET和TIT指标是目前交通流车辆尾部碰撞安全风险的主流评价指标，计算公式为[20]式中：L为车长，取为5 m；τsc为仿真步长，本文取0.1 s；TTC*为TTC指标阈值，一般取为1～3 s.TET和TIT指标值越小，表明安全性越高，可以看出，TET指标侧重于描述存在冲突风险的次数，而TIT指标侧重于描述冲突风险的严重程度.3.3 仿真结果如前所述，常规车FVD模型参数取值选取了基于城市交叉口环境的车辆轨迹数据标定结果[18]，而交叉口红灯启停、绿灯启亮的过程中存在较多的车辆尾部碰撞安全风险隐患[21].因此，参照文献[21]进行安全性仿真实验设计：在单车道开放性边界条件下，距道路起点225 m处设有信号灯，信号灯上游20 m为停车线.在初始状态，车队共有20辆车，车队初始速度为12.87 m/s，信号灯绿灯亮，尔后变为红灯，红灯时间为60 s，然后再恢复为绿灯，红灯可模拟成停车线上静止的车辆，详细实验设计可参见文献[21].仿真实验中统计在上述红灯启停、绿灯启亮的过程中车辆尾部碰撞安全风险指标TET和TIT，且在统计TET和TIT指标时，针对阈值TTC*取值 1.0 s、1.5 s、2.0 s、2.5 s、3.0 s做参数敏感性分析.同时考虑仿真中的随机性，对每次仿真均独立重复3次，并取均值作为仿真结果.仿真实验结果如表2和表3所示，表2为不同CAV比例下TET指标情况，表3为TIT指标情况.表2和表3中数据的含义是，以CAV比例为0时的安全风险指标TET和TIT为基准，其他不同CAV比例时，安全风险隐患降低的百分比.由表2和表3可以看出，CAV车辆比例的增加，可逐渐减低车辆尾部碰撞安全风险隐患.当CAV车辆比例达到100%时，尾部碰撞安全隐患可降低99%，不可否认的是，TET和TIT作为安全性影响分析的仿真模拟化替代手段，具有一定的局限性，其仿真结果可看出定性化的影响趋势，对于安全性风险的量化评价，还需依赖未来大规模CAV真车实验的实施.表2 TET指标下的安全影响Table 2 Safety impacts underTETindicatorCAV车辆比例/%0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100尾部碰撞安全风险隐患降低百分比均值/%TTC*=1.0 s 0.00-13.22-25.53-32.82-43.60-63.29-66.91-76.24-87.63-96.27-99.44 TTC*=1.5 s 0.00-10.63-21.60-28.44-39.31-57.78-63.13-73.22-85.02-95.13-99.41 TTC*=2.0 s 0.00-6.69-15.06-18.59-29.91-46.46-52.13-64.02-77.01-90.53-99.39 TTC*=2.5 s 0.00-3.07-6.74-10.42-16.31-27.57-30.40-42.70-57.75-78.37-97.24 TTC*=3.0 s 0.00-1.01-2.20-3.41-5.02-7.82-11.17-21.05-33.51-62.56-95.46表3 TIT指标下的安全影响Table 3 Safety impacts underTITindicatorCAV车辆比例/%0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100尾部碰撞安全风险隐患降低百分比均值/%TTC*=1.0 s 0.00-17.90-30.06-39.14-47.49-68.04-67.52-77.14-89.83-96.43-99.50 TTC*=1.5 s 0.00-12.52-24.22-31.65-42.11-61.23-65.32-74.93-86.76-95.82-99.90 TTC*=2.0 s 0.00-10.73-21.52-28.45-38.84-57.26-62.16-72.38-84.36-94.61-99.94 TTC*=2.5 s 0.00-8.39-17.36-23.33-32.81-49.67-54.40-65.46-78.19-90.99-99.33 TTC*=3.0 s 0.00-6.45-13.33-18.34-25.81-39.25-43.62-54.62-67.86-84.38-98.374 结论(1)本文提出了考虑多前车电子节气门角度控制的CAV跟驰模型，模型结构具备一般性，使得已有CAV车辆T-FVD模型及常规车辆FVD模型均是本文所提模型的特例，且本文所提模型具有更优的稳定域.(2)模型稳定性理论解析表明，考虑的前车数量越多、电子节气门角度控制权重系数越大，所提模型稳定性越好.前车位置越远，其电子节气门角度控制权重系数在相同取值条件下，对所提模型稳定性的影响越大.(3)数值仿真实验表明，在CAV市场率逐步普及阶段，所提CAV模型可逐渐降低混合交通流中车辆尾部碰撞安全风险隐患，可为未来大规模真车实验的实施提供模型参考.(4)多前车行车状态数据的传递，以一定概率的传递失效情况值得考虑，该情况下的CAV跟驰建模工作将是下一步的研究.【相关文献】[1]秦严严,王昊,王炜,等.自适应巡航控制车辆跟驰模型综述[J].交通运输工程学报,2017,17(3)：121-130.[QIN Y Y,WANG H,WANG W,et al.Review of carfollowing models of adaptive cruise control[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2017,17(3)：121-130.][2]秦严严,王昊,王炜,等.混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型[J].中国公路学报,2017,30(10)：127—136.[QIN Y Y,WANG H,WANG W,et al.Fundamental diagram model of heterogeneous traffic flow mixed with cooperative adaptive cruise control vehicles and adaptive cruise control vehicles[J].China Journal of Highway and Transport,2017,30(10)：127—136.][3]NEWELL G F.Nonlinear effects in the dynamics of car following[J].Operations 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基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型为了提高道路交通的效率和安全性，研究者们一直致力于发展智能交通系统和自动驾驶技术。
网联车跟驰模型是其中的一个重要组成部分。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型是一种新型的车辆跟随策略，它能够利用车辆之间的通信和协作，实现更加平稳和高效的车辆跟驰行为。
在本文中，我们将介绍基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型的基本原理和应用。
让我们来了解一下什么是网联车跟驰模型。
网联车跟驰模型是一种利用车辆之间的通信和协作来实现车辆跟驰行为的技术。
通过车辆之间的通信，网联车能够实时获取前车的位置、速度和加速度等信息，从而能够更加准确地进行跟车。
网联车跟驰模型还可以通过协同控制和协同规划来实现车辆之间的协同行驶，从而提高了道路交通的效率和安全性。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型是一种新型的车辆跟随策略，它能够利用多前车的信息来进行车辆跟车，从而能够更加平稳和高效地进行跟车行驶。
在传统的车辆跟随模型中，车辆通常只考虑跟随前车的速度和加速度信息，而忽略了前车之前的车辆。
而基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型则能够充分利用多前车的信息，从而能够更加准确地进行跟车行驶。
基于多前车最优速度与加速度的网联车跟驰模型在实际应用中有着广泛的应用前景。
它能够有效地提高道路交通的效率和安全性。
通过与其他车辆的协同行驶，它能够实现更加平稳和高效的车辆跟驰行为，从而能够减少道路交通拥堵和交通事故的发生。
它还能够为自动驾驶车辆和智能交通系统提供重要的技术支持。
在自动驾驶车辆中，它能够帮助车辆更加准确地进行跟车行驶，从而能够实现更加安全和高效的自动驾驶行为。
在智能交通系统中，它能够实现车辆之间的协同行驶，从而提高了道路交通的效率和安全性。
考虑多前车位置及分位数速度差跟驰模型稳定性分析
考虑多前车位置及分位数速度差跟驰模型稳定性分析潘义勇;全勇俊【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学）》【年(卷),期】2024(38)5【摘要】为探究交通流特性对车辆跟驰行为的影响,基于分位数回归方法对跟驰模型进行改进,通过稳定性分析方法利用车头间距描述交通拥堵情况。
根据分位数回归方法对模型中的优化速度函数进行改进,并将其应用于考虑多前车位置及速度差跟驰模型,使模型可以通过分位点的变换,在仿真过程中模拟不同驾驶风格的车辆。
运用傅里叶变换理论推导出该模型的线性稳定性条件,并通过摄动法求得其修正Korteweg-de Vries(mKdV)方程的解,根据车头间距的扭结-反扭结解描述交通拥堵的变化情况。
分析对比考虑不同因素的跟驰模型的稳定性临界曲线,为评估改进模型的有效性,搭建环形车道仿真平台并对改进模型进行数值实验。
结果表明:在仿真实验中,随着分位点的增加,改进模型达到稳定状态的平均速度逐渐增加,车速分别为9.57、12.58、14.76 m/s;相比原模型,改进模型能够实现更少的位移波动,位移差最小为1.05 m;在混合模型实验中,随着激进驾驶风格车辆数量的增加,改进模型与多速度差模型相比,车队整体的平均速度达到12.42 m/s,位移波动能够达到稳定状态。
【总页数】7页(P48-54)【作者】潘义勇;全勇俊【作者单位】南京林业大学汽车与交通工程学院【正文语种】中文【中图分类】U491.6【相关文献】1.交通流多前车位置与相对运动的跟驰模型及稳定性分析2.考虑前车加速度信息影响的多速度差模型3.在智能网联车中考虑电子节气门开度的多前车速度差的跟驰模型4.考虑驾驶员记忆的多前车速度差跟驰模型研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多智能体系统车辆跟驰模型的数值模拟
基于多智能体系统车辆跟驰模型的数值模拟
高晶英;吴淑珍;董彦彤
【期刊名称】《应用数学进展》
【年(卷),期】2022(11)10
【摘要】近年来,交通拥堵问题已经越来越严重并且受到国内外学者的广泛关注。
本文主要研究基于多智能体系统的车辆跟驰模型,首先阐述了多智能体系统与车辆跟驰模型,主要考虑所有车辆单车道行驶且每辆车动力学方程可以表示为简单的二阶线性微分方程。
其次,根据多智能体系统协同控制思想,为跟驰模型中每辆车设计新的控制输入,最终使得所有车辆速度一致,不发生碰撞且相邻车辆之间距离保持不变,即所有车辆达到跟驰状态。
最后,当头车匀速和匀减速行驶时,分别给出相应的数值模拟结果验证本文所提出的跟驰模型的有效性。
【总页数】8页(P7143-7150)
【作者】高晶英;吴淑珍;董彦彤
【作者单位】呼和浩特民族学院数学与大数据学院呼和浩特;内蒙古大学数学科学学院呼和浩特;上海工程技术大学城市轨道交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.考虑车辆机械惯性的跟驰模型及其数值模拟分析
2.基于改进最优速度的车辆跟驰模型及数值模拟
3.基于车辆跟驰理论的交通流动力学模型与数值仿真
4.基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型
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Vol.30, No.7 July, 2010
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Car-following model based on the information of multiple ahead & velocity difference
SUN Di-hua, LI Yong-fu, TIAN Chuan
(College of Automation, Chongqing University, Chongqing 400044, China)
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Keywords traffic flow; car-following model; stability analysis; mKdV equation
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v ˙ n (t) = a[V (∆xn (t)) − vn (t)],
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: (1)
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v ˙ n (t) = a [V (∆xn (t)) − vn (t)] + λ∆vn (t), , ∆vn (t) = vn+1 (t) − vn (t).
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σc = a − λ
m l=1
βl [cos αk l − cos αk (l − 1)],
Abstract A new car-following model termed as multiple ahead & velocity difference (MAVD), which is a further extension for the existing model of full velocity difference (FVD)and multiple velocity difference (MVD), is proposed to describe the traffic phenomenon. Based on the linear analysis, it is shown that the critical value of the sensitivity in the MAVD model decreases and the stable region is apparently enlarged, compared with the FVD and MVD model. Meanwhile, nonlinear analysis is conducted to obtain the modified Korteweg-de Vries equation (mKdV equation) and the corresponding kink solution to the headway of the car. In the end, simulation results demonstrate that the proposed MAVD model can suppress the traffic jam effectively.