第五章 车辆跟驰模型

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机器学习——动力学耦合车辆跟驰模型

机器学习——动力学耦合车辆跟驰模型
me t h o d nd a c o u p l e d he t Oi p p s mo d e l a n d BP mo d e l b a s e d o n b a c k p r o p a g a t i o n n e u r a l n e wo t r k t 0 e s t a b l i s h
t h e r e r e ma i n s n o r e s e a r c h e s o n he t b u i l d i n g o f c a r - f o l l o wi n g mo d e l b y c o u p l i n g he t t wo me t h o d s . On t h e
b a s i s o f he t l i n e a r c o mb i n a t i o n f o r e c a s t , t h i s p a p e r i mp r o v e s he t o b j e c t i v e f u n c t i o n o f he t o p t i ma l we i g h t i n g
E n g i n e e i r n g C e n t e r o f A n h u i P r o v i n c e , S u z h o u 2 3 4 0 0 0 , An h u i , C h i n a )
Ab s t r a c t : S o f a r ,t h e c a r - f o l l o wi n g mo d e l i s mo s t l y b u i l t b y d y n a mi c a n d ma c h ne i l e a r n i n g a l g o it r h ms ,

第五章-车辆跟驰理论.

第五章-车辆跟驰理论.
T,前车在t时刻的动作,后车要经过(t+T)时刻才能做 出相应的动作,这就是延迟性。
3、传递性
由制约性可知,第一辆车的运行状态制约着第二辆车的运 行状态,第二辆车又制约着第三辆车,…,第n辆车制约 着第n+1辆。一旦第一辆车改变运行状态,其效应会一辆 接一辆的向后传递,直至车队最后一辆,这就是传递性。
Weidman的研究则认为车头间距小于等于150m时,车辆 处于跟驰状态。
在跟驰理论中,目前常用的判定跟驰状态的方法有两种。
➢ 一种是基于期望速度的判定方法,它是通过判断前车速度 是否小于后随车的期望车速来判定车辆是否处于跟驰状态;
➢ 另一种是基于相对速度绝对值的判定方法,它是利用前后 车速度差的绝对值随车头时距变化规律定量地判定车辆行 驶的状态。
其中,L-1表示拉普拉斯的逆变形。 类似地,可以得到车辆速度和车辆间距的变化情况。
因此,可将拉普拉斯逆变换表示成e a 0 t 、e ib 0 t 。对于不 同的C值,跟驰行驶两车的运动情况可分为四类:
a)如果C≤e-1(≈0.368),a0≤0,b0=0,间距不发生波 动,振幅呈指数衰减;
b)如果 e-1 <C<π/2, a0 <0,b0>0,间距发生 波动,振幅呈指数衰减;
左图为利用计算机模拟的方
法给出的相关运动参数曲线。 C=e-1,由前面所讲可知,属第一 类,即车头间距不发生波动的情 况。头车先减速行驶,然后加速 到起始速度,采用恒定的加速度 和减速度。实线代表头车,虚线 代表跟车。由于C 在车辆局部稳 定的限制范围内,所以跟车的加 速度和速度以及车头间距都没有 发生波动。
紧随要求、车速条件和间距条件构成了一对汽车跟驰行驶 的制约性,即前车的车速制约着后车的车速和车头间距。

交通流理论排队论模型跟弛模型与交通波模型

交通流理论排队论模型跟弛模型与交通波模型

2.说明:排队等待的车辆从一开始起动,就产生了起 动波,该波以接近 的v f 速度向后传播。
交通运输与物流学院
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交通流中观测的加速度
把速度简单地看成密度的函数v(k),使得求解连续方程变得简单。 现实中交通流的平均速度v不可能瞬时地随密度发生变化,驾驶
员总是根据前方密度来调整车速
dv
k
dv
2
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跟驰模型稳定性
多数个车辆在做跟驰运动时,一辆车状态的改变会导致其后续车 辆运行状态接二连三的改变,称为运行状态的传播
局部稳定 关注跟驰车对引导车运行波动的反应。如车头间距摆 动大则不稳定,摆动愈小则愈稳定
引导车向后面各车传播速度变化,如果速度振幅扩大,就是不稳 定,如果振幅衰减,就是渐近稳定
C T
Reuschel, Pipes
跟驰车辆的加速度与 两车速度差成比例
Chandler, Herman, Kometani and Sasaki
Gazis, Herman (跟驰模型一般形式)
m, l 的不同取值对应着不同的密度-速度关系模型
m=0, l=2, Greenshield; m=0, l=1, Grenberg 交通运输与物流学院
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密度波模型
在交通流中存在密度不连续 的地方,密度在该处的移动
速度是C。单位时间内通过
断面A、B车辆数的差等于 断面内滞留的车辆数。
波阵面
(q q) q C(k k k)
C q k
C dq dk
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密度波传播分析1
密度波描述了两种交通状态的转化过程,C代表转化的方向与进程
解这是一个M/M/1排队系统

车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究共3篇

车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究共3篇

车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究共3篇车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究1车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究随着车联网技术的发展,高速公路上的车辆跟驰行为受到越来越多的关注。

跟驰行为是指车辆在道路上行驶时,根据前方车辆的速度和间距,调整自身速度和位置,保持一定的车距与车速,避免追尾和交通拥堵发生。

本文将探讨车联网环境下高速公路车辆跟驰模型及仿真研究。

一、车辆跟驰模型车辆跟驰模型是指描述车辆在路面上跟随前车的行为规律。

目前已经被广泛研究的跟驰模型有不少,其中以“安全距离模型(SDM)”、“改进兔子模型(IDM)”、“新交通流模型(NMF)”等为代表。

SDM模型主要根据能看到的前车,在保持安全距离前提下决定自己的速度和位置,方程如下:$$a_i = \begin{cases}0 & \text{if}\ {L_i}^* \leq L_{i\beta} + s_i + \frac {v_i T} {2\sqrt{a_i b_i}} \\A_i(\frac{({L_i}^* - L_{i\beta} - s_i - \frac {v_i T}{2\sqrt{a_i b_i}})}{{v_i}^2}) & \text{if}\ {L_i}^* > L_{i\beta} + s_i + \frac {v_i T} {2\sqrt{a_i b_i}}\end{cases}$$其中,$a_i$表示车辆加速度,$v_i$表示车速,$T$为反应时间,$L_{i\beta}$为车身长度,$L_i^*$为前车尾部到后车前部的距离,$s_i$为安全距离,$A_i$和$B_i$均是正参数,在跟驰过程中会根据后车和前车的速度差和距离进行调整。

IDM模型则更注重车辆之间的相互影响和协同,使用了车辆间的间距,速度和加速度三个因素,方程如下:$$a_i = A_{i}(1 - (\frac{v_i}{v_0})^{(\delta + \epsilon + \alpha)} - (\frac{s^*}{L_i})^2)$$其中,$v_0$表示车辆的期望速度,$\delta$为自由随意的驾驶度,$\epsilon$为安全距离调整参数,$\alpha$为交通流聚集参数,$s^*$为车辆最小安全距离,$L_i$为后车和前车之间的距离。

考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型(物理学报)

考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型(物理学报)
V 是优化速度函数, pn 是横向分离参数,满足:
pn LSn LSm a x
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式中 LS n 为跟驰车与前车的横向分离值 , LSmax 是最大横向分离值 , 当车辆横向分 离达到最大值时表明车辆已经位于两条不同车道上,此时前车不再对跟驰车辆的 产生影响,因此 LSmax 可以取普通道路的宽度 3.6m. NLBFVD 模型虽然考虑了车辆横向分离对跟驰车辆带来的影响,但在实际的 车辆行驶过程中,车辆的横向偏移不仅会造成前后车辆的横向分离,而且会形成不 同的侧向净空宽度,对于跟驰车来说就会形成不同的超车刺激,因而对车辆跟驰行 为产生重要影响.在同样横向分离的情况下 , 前车的横向位置越靠近车道边缘 ,留 下的侧向净空宽度越大,对跟驰车驾驶员的刺激就越大,跟驰车辆会更靠近前车以 试图进行超车.因此本文在 OV 模型的基础上,参考 NLBFVD 模型建模思想,通过 引入横向分离参数 pn 来考虑车辆横向分离的影响,同时提出超车期望和虚拟前车 的概念来考虑驾驶员超车积极性的影响,从而建立了一种考虑横向分离与超车期 望的车辆跟驰模型. 本文把由于前车横向偏移而产生的较宽一侧的侧向净空称为可通过间隙,同 时把可通过间隙产生的对驾驶员的超车刺激称为超车期望,用来衡量跟驰车驾驶 员考虑超车行为的积极性.当可通过间隙小于一倍车宽时,或者当跟驰车与前车 横向完全分离,两车位于不同车道上时,显然这两种情况都不会产生超车期望 . 本文假设驾驶员在考虑超车行为时,为确保安全,会设想在可通过间隙处存在一辆 虚拟前车, 因此跟驰车的超车行为将受到这辆虚拟前车的影响 , 超车期望越大 ,受
到虚拟前车的影响也越大.这样,通过引入横向分离参数和提出超车期望与虚拟前 车的概念,就可以建立一种考虑横向分离与超车期望的车辆跟驰模型.模型示意图 如图 1 所示.其中, xn ,n +1 为第 n 辆车的车头间距, xn,n +1v 为第 n 辆车与虚拟前车的 车头间距,本文假设虚拟前车与跟驰车的车间距是前车与跟驰车车间距的 倍,由 于虚拟前车的存在实际上是驾驶员对超车行为的自我约束 , 取值越大,虚拟前车 对跟驰车的影响越小 ,说明驾驶员的自我约束越弱 , 侵略性越强 . 取值对交通流 的影响将在后面讨论 . LS n 为跟驰车与前车的横向分离值 , Wn1 为前车的可通过间 隙宽度.

《车辆跟驰模型》课件

《车辆跟驰模型》课件
利用车辆跟驰模型对城市交通拥堵进行模拟和预测,为交通管理 部门提供决策支持。
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

(管理科学与工程专业论文)车辆跟驰模型参数标定与验证研究

(管理科学与工程专业论文)车辆跟驰模型参数标定与验证研究

车辆跟驰模型参数标定与验证研究摘 要微观交通仿真系统越来越广泛地被用于交通工程、交通规划领域,其前提是使用的各种交通模型得到充分的标定与验证。

本文对微观交通仿真系统中的核心模型——车辆跟驰模型的参数标定与验证作了研究,主要包括如下研究内容:1)首先研究了微观交通仿真国内外现状,各种车辆跟驰模型的原理,选取GM类车辆跟驰模型作为待标定与验证的车辆跟驰模型,进一步研究了此类模型中最重要的参数之一——驾驶员反应时间的标定方法;2)选取大部分车辆处于跟驰状态的微观交通流数据,分析其各种交通流特性:交通流量、平均车速、车流密度、车头时距等,为车辆跟驰模型参数标定与仿真验证工作做好数据准备;3)使用互相关分析法,最小二乘法,相对速度与加速度对比图法标定GM类车辆跟驰模型最重要的参数之一反应时间,对反应时间做出统计描述,并从反应时间这个角度分析驾驶员特性;比较这三种标定方法的不同;4)从驾驶员认知角度分析车辆跟驰过程中跟驰行为的影响因素,进一步利用定量分析法——因子分析法分析车辆跟驰过程中跟驰行为的主要影响因素,基于主要影响因素,选取合适的GM类车辆跟驰模型,标定除反应时间之外的其它参数;5)以分布式并行仿真系统TPSS为平台,集成标定好的车辆跟驰模型,运用仿真验证方法,验证参数标定结果的有效性。

本文利用互相关分析法,最小二乘法,相对速度与加速度对比图法标定了驾驶员反应时间,得到此参数的均值,标准差等统计描述,发现互相关分析法的计算结果与以往的研究具有较大的差异,最小二乘法,相对速度与加速度对比图法的计算结果与以往的研究一致。

对车辆跟驰模型中反应时间之外的参数的标定,得到了两组分别适合于车辆加速时与车辆减速时的参数值。

将标定好的车辆跟驰模型集成到分布式并行仿真系统TPSS中仿真验证表明,仿真结果达到了预先设定的仿真模型验证标准。

关键词:微观交通仿真,GM类车辆跟驰模型,分布式并行仿真系统,标定,验证,反应时间Research on Parameters Calibration and Verification ofCar-following ModelsABSTRACTTraffic micro-simulation systems have been widely used in the fields of transportation engineering and planning, and its premise is that all kinds of models in those traffic micro-simulation systems have been adequately calibrated and verified. In this thesis, some research is done on parameters calibration and verification of core models: car-following models of traffic micro-simulation systems, and the major contributes are as follows:1)Recent traffic micro-simulation research all over the world isdiscussed, and laws of many kinds of car-following models are introduced. Then GM-type car-following models are chosen as models which will be calibrated and verified later. The calibration ways of driver reaction time: one of the most important parameters in GM-type models are summarized.2)A set of Micro-traffic flow data in which most cars are in the car-following state is chosen, and many kinds of traffic characteristics such as flow, mean speed, density and time headway are analyzed.These characteristics are the base of the following calibration andverification.3)Driver reaction times are calibrated in the ways of cross-correlationanalysis, least squares method, and the relative speed and the acceleration spot, and statistic description of reaction times is obtained.From the viewpoint of reaction times, driver behavior is researched.Also, three calibration ways are compared.4) Factors which effect car-following behavior are analyzed from thepoint of drivers’ cognition, and factors analysis are done to these factors, then main factors influencing car-following behavior are grasped. Based on this, a kind of GM-type model is chosen, and other parameters except reaction time in this model are calibrated.5)TPSS is used as a simulation platform, and the model of whichparameters have been calibrated is integrated in TPSS, the simulation results are compared to the reality to verify the reliability of the calibration work.The mean values and standard deviations of react times are obtained using three ways. The results of cross-correlation analysis are different from the past research, and the results of other two ways are similar to the past research. Two sets of parameters values are acquired corresponding to accelerating state and decelerating state. Verification results satisfy the standard of traffic micro-simulation.Key Words: Traffic Micro-simulation, GM-type Car-following Models, Traffic Parallel Simulation System, Calibration, Verification, Reaction Time上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。

早期车辆跟驰模型研究综述

早期车辆跟驰模型研究综述

车辆跟驰模型研究综述学号:14S032034 姓名:孟柳1、早期车辆跟驰模型1.1 Pipes与Forbes的跟驰模型Pipes的车辆跟驰模型源于加利福尼亚机动车法规中对驾驶员跟驰行驶的建议:在跟随行驶过程中,安全距离至少为一个车身长度,并随速度每增加16km/h,就增加一个车长。

Pipes与Forbes的跟驰模型是早期的研究成果,其工作具有开创的意义,虽然随着对这一领域的深入研究,其模型精度已不能令人满意。

但其形式简单,物理意义明确,在实际当中仍然得到了广泛应用。

1.2 刺激--反应模型刺激--反应模型重在描述驾驶环境中各种刺激对驾驶员行为的影响,包括GM模型和线性跟车模型。

GM模型最早是1958年由美国通用汽车研究小组的Chandler,Herman和Montroll提出的,它是由驾驶动力学模型(Driving Dynamic Model)推导而来,并引入如下理念:Response=f(sensitivit,stimuli)式中,Response为后车在时刻t+T的加速度或减速度;sensitivity为后车对刺激的敏感度;stimuli为在时刻t后车与前车的相对速度;T是后车驾驶员的反应时间。

这个模型的基本假设为:驾驶员的加速度与两车之间的速度差成正比;与两车的车头间距成反比;同时与自身的速度也存在直接的关系。

GM模型清楚地反映出车辆跟驰行驶的制约性、延迟性及传递性。

GM跟驰模型的优缺点:GM跟驰模型形式简单,物理意义明确。

作为早期的研究成果,具有开创意义,许多后期的跟驰模型研究都是以其建立的刺激--反应的方程为基础,在前车紧急刹车时,后车维持不致发生尾撞的最小安全距离为前提推导而得。

但是,GM模型的通用性较差,现在较少使用GM模型,这是因为在确定m和l的过程中存在大量的矛盾之处。

造成矛盾的原因可能是:(1)车辆跟驰行为非常易于随着交通条件和交通运行状态的变化而变化,前车的刺激与后车的反应并非是一一对应的关系。

第5章 跟驰理论

第5章 跟驰理论

Ch5 跟驰理论
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一、局部稳定性

针对C=λT 取不同的值,跟驰行驶两车的运动情况可 以分为以下四类:
1)0≤C≤e-1时,车头间距不发生波动; 2) e-1<C<π/2时,车头间距发生波动,但振幅呈指数衰减;
3) C=π/2,车头间距发生波动,振幅不变;
4) C>π/2,车头间距发生波动,振幅增大。


Ch5 跟驰理论
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Matlab是进行各类数值计算的最有力的工具, 它以矩阵作为基本数据单位,是应用线性 代数、数理统计、自动控制、微分动力系 统、动态系统仿真方面的首选工具,同时 也是科研工作人员和大学生、研究生进行 科学研究的得力工具。
Ch5 跟驰理论
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常微分方程初值问题的数值解法 龙格-库塔(Runge-Kutta)方法:1905(德国)

Ch5 跟驰理论
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根据跟驰车队的特性,由下图可得到线性跟驰模型
n (t ) x n1 (t )] xn1 (t T ) [ x
在延迟T时间后, 第n+1号车的加 速度
灵敏度 系数 在t时刻,第n 号车的速度 在t时刻,第n+1 号车的速度
反应(t +T)=灵敏度x刺激(t) 时滞(time-delay)微分方程!

Ch5 跟驰理论
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§2 稳定性分析

线性跟驰模型的两类波动稳定性:
动的反应,即关注车辆间配合的局部行为(短期
(1) 局部稳定性:关注跟驰车辆对它前面车辆运行波
行为)。
(2) 渐进稳定性:关注车队中每一辆车的波动特性在
车队中的表现,即车队的整体波动特性(长期行

车辆跟驰模型

车辆跟驰模型

为了适应更进一步的情形,把上式修改为:
..
.
.
xn1(t T ) (xn (t) xn1(t))
式中:
——为反应强度系数;
量纲为—— s 1。
5.2 跟车模型
4.稳定性分析
稳定的两层意思: 局部稳定性——是指前后两车之间的距离的变化是否稳定; 渐进稳定性——是前车向后面各车传播速度的变化。
第5章 车辆跟驰模型
第5章 车辆跟驰模型
➢ 教学目的:掌握跟驰理论的基本概念以及车辆跟驰特性分析
的方法,掌握线性跟驰模型的基本形式、推导过程以及构建方 法,了解非线性跟驰模型,熟悉交通仿真软件中采用的跟驰模 型的基本形式,掌握稳态流分析和加速度干扰的基本原理。
➢ 教学重点:
(1)线性跟驰特性分析 (2)非线性跟驰模型 (3)稳态流分析和加速度干扰
2.驾驶员的反应强度应该随车距 间距的减少而增加;
3.反应强度系数并非常量,而是 与车头间距成反比。
5.2 跟车模型
1. 车头间距倒数模型
基本公式:
xn 1 (t
T)
xn
(t
)
xn1
(t
)
[
xn (t
)
xn 1 (t )]
式中:
xn1(t T ) ——后车在时刻(t+T)的加速度,称为后车的反应;
2.假定条件 (1)前导车采取制动行为; (2)假设n车与n+1车制动距离相等,即d3=d2; (3)后车(第n+1辆车)在反应时间T内速度保持不变,
即 xn1(t) xn1(t T ) 。
3.公式推导
由图5-1所示n车与n+1辆车的空间关系可用下式表示:
s(t) xn (t) xn1(t) d1 d2 L d3

微观车辆跟驰模型对比研究

微观车辆跟驰模型对比研究

微观车辆跟驰模型对比研究摘要:车辆跟驰模型是微观交通流模型研究的基础。

本文对GM模型、线性模型、安全距离模型、AP模型、模糊推理模型和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述,从传统模型入手,分析其存在的优缺点,基于此又阐述了在传统模型基础上改进的模型或者是利用新的方法建立的模型,提出了目前还存在的没有解决的问题,并且对每个模型作了中肯的评价。

为今后研究微观交通流模型提供一个比较全面的认识。

关键词:交通流;微观交通流;车辆跟驰模型;对比研究Abstract: car-following model is microscopic traffic flow model research foundation. In this paper, the GM model, linear model, a safe distance model, the AP model, fuzzy reasoning model and neural network car-following model are discussed in details, from the traditional model, and analyses the advantages and disadvantages of the existing, based on this and expounds the traditional model based on the improved model is set up by a new method or the model, put forward the current exist not solve the problem, and the model of each of the evaluation of the position. For future research microscopic traffic flow model to provide a more comprehensive understanding.Keywords: traffic flow; Microscopic traffic flow; Car-following model; Contrast research1跟驰模型跟驰理论是运用动力学方法,研究在无法超车的单一车道上车辆列队行驶时,后车跟随前车的行驶状态,并且用数学模型来表达并加以分析阐明的一种理论。

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

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。

跟驰模型评价综述

跟驰模型评价综述

跟驰模型评价综述跟驰模型评价综述摘要:跟驰模型是交通流理论中重要的一部分。

跟驰模型主要用于分析交通流微观特性,对交通安全、交通管理、通行能力等方面的分析有着重要的意义。

本文从模型形式、参数标定以及模型假设条件的角度出发,对安全距离模型、线性模型进行了综合论述,分析已有模型的特点及适用条件,认为目前的车辆跟驰模型由于其假设前提的限制,制约了其在交通流系统中的实际应用,说明有必要建立基于综合环境影响的车辆跟驰模型,并根据我国交通的实际特点加以运用。

关键词:跟驰模型;安全距离模型;线性模型An overview on car-following modelAbstract :Trafic is the vitals of national economy.T het heory studyo nt raficfl ow is important for utilizing the limited traffic resources adequately and efectively andguiding the trafic planning, designing, controlling and management with scientifictheory.C ar-followingm odelis a nim portantp artof th etr aficfl owt heory.Th er esearchofca r-followingm odelis im portantto s tudieso ftr afico peration,m anagement,sa fetyandc apacity,et c.Key words : car一following; GHR model ; safty distance model ; linearmodel ; overview1.绪论1.1 交通流研究的意义国民经济的发展以交通运输的发展为先导,而交通运输则以道路交通(区域公路交通和城市道路交通)为主体,同时交通也是社会现代化的标志之一,它为社会的发展提供动力,便捷高效的道路交通不仅可以提高人、货的流通效率,而且可以从根本上改变人们的居住环境质量,有利于整个社会的可持续发展。

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

1神经网络 的应用
人工神 经网络( Ar t i f i c i a l Ne u r a l Ne t wo r k s ,ANN) , 一 种模 仿动物神经网络行 为特征 , 进行分布式并行信息处理 的算法数学模 型[ I J 。 这种 网络依靠系统 的复杂程度, 通过调整 内部大量节点之间相 互连 接的关系 , 从 而达 到处理 信息的 目的。 人工神经 网络具有 自学 习和 自适应的能力 , 可 以通过预先提供的一批相互对应的输入 一输 出数据 , 分析掌握两者之 间潜在的规律, 最终根据这些规律 , 用新的 输入 数据 来推 算输出结果 , 这种学习分析 的过程被称为“ 训练 ” 。
2车辆 跟 驰行 为分析
人的驾驶行为可 以分为三个层次 : 分别是 : 战略 、 战术和具体操 作。 战略的驾驶行 为主要 是路 线的规划 , 战术的驾驶行为就是实现 短期的 目标 , 比如 : 超车 , 换道等 , 操作层面 的驾驶行为就是具体的
动作如 : 方向盘旋转 , 刹车行为等。 车辆跟驰行为具有很强的非线性
特性口 1 。 ANN( a r t i i f c i a l n e u r a l n e t wo r k s ) 可 以用来解 决复杂 和不明 确 的 问题 。 基于数据的学 习可 以提取 出数据 中输 出与输入之间的关系 , 它 们之间的关系是复杂的、 非线性 的、 难 以精 确获得的 。 而神经网络可 以通过学 习提取出数据之 间蕴藏的规律 , 以较高的精度来预测将 来 的数 据 。 对 车辆 跟驰行为更加精确 的模拟应该考虑到人反 应的非线性 和人感知的局限性 。 也就是说 , 驾驶员不能精 确地感 知相对速度和 距离 , 做出决定的过程是非线性 的。 人工神经网络可以找到驾 驶员 感知到的变量和驾驶员控制动作变量之间的映射关系。 这使得神 经 网络系统可 以模拟和预测驾驶员的行为 。

车辆跟驰行为建模的回顾与展望_王殿海

车辆跟驰行为建模的回顾与展望_王殿海

从跟驰模型推导模型得到了 GM 模型 进 行 积 分 , 从而在交通流 G r e e n b e r g 宏观流量 -速 度 关 系 模 型 , 微观模型和宏观理论之 间 建 立 起 联 系 。1 文 9 5 9 年, , [ , [ 这3篇论文共同获得运筹学 献[ 1 1] 1 2] 1 3] 开创 了 微 观 交 通 流 理 论 的 研 究 。 接 L a n c h e s t e r奖 , [ 1 4] 着, G a z i s等 进一 步 提 出 了 GM 模 型 的 一 般 表 达 式, 并通过改变不同的参数得到各种宏观流量 -密度
211刺激反应类模型刺激反应框架是最基本的跟驰行为建模框架它将前导车对驾驶人的作用表示为一种刺激st将驾驶人的感知能力作为其对刺激的一种敏感系数se将驾驶人的反应re表示为跟驰车的运动行为如式1所示resest1刺激反应框架是最经典的跟驰行为建模思想集中体现了跟驰行为中许多本质特征
第2 5卷 第1期 2 0 1 2年1月
刺激 -反应的模式提出了 GM 模型的原型 , 建立了跟 并 驰车加速度与前后 车 相 对 速 度 之 间 的 关 系 模 型 , 通过在 GM 试 车 场 获 取 的 跟 驰 行 为 数 据 来 标 定 和 其对跟驰数据获取方法的试验 , 开创 验证理论模型 ,先 河 。 此 后 , H e r m a n
收稿日期 : 2 0 1 1 0 5 2 1 - - “ ) ; ) 基金项目 : 国家高技术研究发展计划 ( 八六三 ” 计划 ) 项目 ( 国家自然科学基金项目 ( 2 0 1 1 AA 1 1 0 3 0 4 7 0 9 7 1 0 5 3 , : 。 作者简介 : 王殿海 ( 男, 吉林大安人 , 教授 , 博士研究生导师 , 工学博士 , 博士后 , 1 9 6 2 E-m a i l w a n d i a n h a i u. e d u. c n -) @z g j

第五章车辆跟驰模型

第五章车辆跟驰模型
② 由于驾驶员的行为是影响交通安全和通行能力的一项重 要因素,所以生理—心理模型的研究具有重要意义。
① 行为阈值模型的缺点在于模型的参数较多。 ② 子模型之间的相互关系比较复杂。 ③ 对于各种阈值的调查观测比较困难及其通用性比较差。
5.3 跟驰行为模型
四、人工智能类模型
1、概述 该类模型主要是基于模糊逻辑,通过驾驶员未来的逻辑推
经过一些列推导············
5.2 跟车模型
变形为:
xn1(t

T
)

1 T
(
xn
(t
)

xn1(t
))
式中:
xn1(t T ) ——后车在时刻(t+T)的加速度,称为后车的反应;
1
—— 敏感度;
T
(xn(t ) xn 1(t )) ——时刻t的刺激。
即上式可理解为:反应=敏感度×刺激
2.对给定的相对速度,不管车间 距离如何变化,反应强度都是相 同的。
1. 为了考虑反应的强度这一因素;
2.驾驶员的反应强度应该随车距 间距的减少而增加;
3.反应强度系数并非常量,而是 与车头间距成反比。
5.2 跟车模型
1. 车头间距倒数模型
基本公式:
xn 1 (t
T)

xn (t)

xn1
因此,可对反应强度系数作如下改进:
2 xn1(t T )
[xn (t) xn1(t)]
xn1(t
T)

(xn (t)
xn 1 (t ))

2xn1(t T )
xn (t) xn1(t)
[
xn
(t
)

车辆跟驰行为建模的回顾与展望

车辆跟驰行为建模的回顾与展望

车辆跟驰行为建模的回顾
车辆跟驰行为建模的研究始于20世纪50年代,主要的是车辆在高速公路上的 跟驰行为。随着计算机技术的发展,越来越多的研究者采用数学模型对车辆跟驰 行为进行建模。这些模型可以根据不同的特征分为基于规则的模型、基于统计的 模型和基于智能的模型等。
基于规则的模型主要是根据驾驶人的跟驰行为习惯和交通环境等因素建立模 型,如Gipps模型和Safety-Following模型等。这些模型的优点是简单易懂,可 操作性强,但缺点是难以考虑所有影响因素,且对于不同交通环境和驾驶人的适 应性较差。
3、智能方法的应用:未来的车辆跟驰行为建模将需要更多地借助智能方法, 如深度学习、强化学习、迁移学习等。通过这些方法的应用,可以更好地处理复 杂的非线性动态系统,提高模型的可解释性和泛化能力。
4、高精度传感器和数据融合技术的应用:未来的车辆跟驰行为建模将需要 利用高精度传感器和数据融合技术,如激光雷达、GPS、多传感器融合等。通过 这些技术,可以获取更准确、更丰富的车辆和交通环境数据,提高模型的精度和 可靠性。
1、多尺度建模:未来的车辆跟驰行为建模将需要考虑多个时间尺度上的影 响因素,如微观尺度上的车辆动力学特性、中观尺度上的交通流特性和宏观尺度 上的路网特性等。通过多尺度建模,可以更全面地揭示车辆跟驰行为的本质和规 律。
2、考虑非线性因素:未来的车辆跟驰行为建模将需要考虑更多的非线性因 素,如车道变化、交通流密度变化、车辆间相互作用等。通过考虑这些因素,可 以更准确地模拟车辆跟驰行为的变化过程和复杂特性。
基于统计的模型则主要是通过分析大量的交通流数据,利用统计方法和机器 学习技术建立模型,如ARIMA模型和神经网络模型等。这类模型的优点是可以考 虑更多的影响因素,且具有较好的自适应能力,但缺点是需要大量的数据支持, 且模型的准确性和可解释性可能存在矛盾。
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式中:
..
.
.
——为反应强度系数;
量纲为——
s
1

5.2 跟车模型
4.稳定性分析
稳定的两层意思: 局部稳定性——是指前后两车之间的距离的变化是否稳定; 渐进稳定性——是前车向后面各车传播速度的变化。
(1)局部稳定性
局部稳定性:关注跟驰车辆对它前面车辆运行波动的反应,即关注车辆间配 合的局部行为(短期行为)。 线性跟驰模型的二阶微分方程:
式中:
n1 (t T ) ——后车在时刻(t+T)的加速度,称为后车的反应; x
1 —— 敏感度; T n(t ) x n 1(t )) ——时刻t的刺激。 (x
即上式可理解为:反应=敏感度×刺激
5.2 跟车模型

为了适应更进一步的情形,把上式修改为:
x n 1 (t T ) ( x n (t ) x n 1 (t ))
针对C=λT 取不同的值,跟驰行驶两车的运动情况可以分为以下四类: ① 0≤C≤e-1时,车头间距不发生波动; ② e-1<C<π/2时,车头间距发生波动,但振幅呈指数衰减;
③ C=π/2,车头间距发生波动,振幅不变; ④ C>π/2,车头间距发生波动,振幅增大。
5.2 跟车模型
如果跟驰车辆的初始速度和最终速度分别为u1和u2,则
因此,可对反应强度系数作如下改进:

n 1 (t T ) 2 x [ xn (t ) xn 1 (t )]
xn 1 (t T ) ( xn (t ) xn 1 (t ))
xn (t ) xn 1 (t )
n 1 (t T ) 2 x
n (t ) x n 1 (t )] [x
5.3 跟驰行为模型
跟驰行为模型
交通工程角度:
1、刺激—反应类模型; 2、安全距离类模型; 3、生理—心理类模型; 4、人工智能类模型。
统计物理角度:
1、优化速度模型 2、智能驾驶模 3、元胞自动机模型。
5.3 跟驰行为模型
一、刺激—反应类模型
1、概述 刺激—反应类模型(GM模型)是在假设车辆在22.86m(75ft)以内未越 车或未变换车道的状况下,由驾驶动力学模型(Driving Dynamic Model)推 导而来,并引入反应(t+T)=灵敏度刺激(t)的观念。
2、基本公式
x(t ) v (t ) v (t T ) vn (t T ) b0
2 n1 2 l n
式中:
x (t ) ——前后两辆车之间的距离;
vi (t )
——第i辆车在第t时刻的速度;
、l、、b0——待定常数。
5.3 跟驰行为模型
Gipps安全距离模型的基本形式:
5.1 车辆跟驰特性分析
二、跟驰状态的判别 目前常用判定跟驰状态的两种方法: 1.基于期望速度的跟驰状态的判定方法。 2.基于相对速度绝对值的跟驰状态的判定方法。
5.1 车辆跟驰特性分析
三、车辆跟驰特性分析
非自由行驶状态的车队有以下三个特性: (1)制约性
(2)延迟性:
(3)传递性
5.2 跟车模型
2.缺点
5.3 跟驰行为模型
四、人工智能类模型
1、概述
该类模型主要是基于模糊逻辑,通过驾驶员未来的逻辑推 理来研究驾驶行为的跟驰模型。 2、基本形式
(1)如果
x 适当,则
an,i (vn,i an1,i xT ) /
式中:
x
vn,i
an ,i ——隶属于第i个模糊集的第n辆车的加速度;
n1 (t T ) ——后车在时刻(t+T)的加速度,称为后车的反应; x
xi (t ) ——第i辆车在时刻t的速度;
i (t ) ——第i辆车在时刻t的位置; x

T ——反应时间;
——比例系数,单位是距离/时间。
5.2 跟车模型
根据伽赛斯的推导:
式中:
1 Vm Vt 2
5.3 跟驰行为模型
三、生理—心理类模型
1、概述
生理—心理类模型即是驾驶员通过分析视野中前车尺寸的变化,感知 前后车相对速度的变化,根据公认的感知阈值,选择适当的操作使对 相对速度的感知不超过这个值。 2、基本形式
5.3 跟驰行为模型
Michaels感知界限值模型:
d / dt wV / R
第5章
车辆跟驰模型
第5章 车辆跟驰模型
教学目的:掌握跟驰理论的基本概念以及车辆跟驰特性分析
的方法,掌握线性跟驰模型的基本形式、推导过程以及构建方 法,了解非线性跟驰模型,熟悉交通仿真软件中采用的跟驰模 型的基本形式,掌握稳态流分析和加速度干扰的基本原理。
教学重点:
(1)线性跟驰特性分析 (2)非线性跟驰模型 (3)稳态流分析和加速度干扰
教学难点:
(1)线性跟驰模型的构建 (2)非线性跟驰模型 (3)稳态流分析和加速度干扰
5.1 车辆跟驰特性分析
5.1
5.2 5.3
车辆跟驰特性分析
跟车模型 跟驰行为模型
5.4 跟驰模型仿真示例
5.1 车辆跟驰特性分析
一、跟驰模型
跟驰理论概念:是利用动力学方法,研究在无法超车的 单一车道上,车辆列队行驶时后车跟随前车行驶状态的一 种理论。 模型使用范围:用于研究人、车单元的运动和相互作用 的层次上分析车道交通流的特性,描述交通流的宏观特性, 应用于交通规划、交通管理与控制,充分发挥交通设施的 功效,解决交通问题。
t2

t1
t2
f (t T )dt u2 u1 x
l (t ) x f (t )]dt s [x
t1
式中:
l (t ) x x f (t )
——分别为头车和跟驰车辆的速度;
⊿s——车头间距变化量;
n1 (t T ) x
——后车在时刻(t+T)的加速度 ,称为后车的 反应。
vn (t T ) min{vn (t ) 2.5anT [1 vn (t ) / Vn ][0.025 vn (t ) / Vn ]1/2 ,
2 2 2 ˆ]} bnTn 1 [bn T 2bn [ xn 1 (t ) sn 1 xn (t ) vn (t )T ] bnvn ( t ) / b 1
5.1
5.2 5.3 5.4
车辆跟驰特性分析
跟车模型 跟驰行为模型
跟驰模型仿真示例
5.2 跟车模型
一、线性跟驰模型
1.线性跟驰模型的描述
5.2 跟车模型
2.假定条件 (1)前导车采取制动行为; (2)假设n车与n+1车制动距离相等,即d3=d2; (3)后车(第n+1辆车)在反应时间T内速度保持不变, 即 xn 1 (t ) xn 1 (t T ) 。 3.公式推导
x (t ) ——前车和后车在时刻t的距离;
c,m,l——常数。
5.3 跟驰行为模型
3、基本假设 驾驶员的加速度与两车之间的速度差成正比;与两车的车头间距成反 比;同时与自身的速度也存在直接的关系。 4、模型特点
优点
1、GM模型形式简单; 2、物理意义明确; 3、作为早期的研究成果 具有开创意义; 4、许多后期的车辆跟驰 模型研究都源于刺激—反 应基本方程。
非线性跟驰模型
1. 为了考虑反应的强度这一因素; 2.驾驶员的反应强度应该随车距 间距的减少而增加; 3.反应强度系数并非常量,而是 与车头间距成反比。
5.2 跟车模型
1. 车头间距倒数模型
基本公式:
n1 (t T ) x
式中:

xn (t ) xn1 (t )
n (t ) x n1 (t )] [x
——最大流量时的速度;
——畅行速度。
Vm
Vt
表5-1列举了比例系数
实验地点 通用汽车公司试验车 道 荷兰隧道 林肯隧道
的实验结果
车辆数 (辆) 8 10 18
(km/h)
44.1 29.3 32.7
反应时间 T(s) 1.5 1.4 1.2
5.2 跟车模型
2. 基于速度的车头间距倒数模型
事实上,反应强度系数不仅与车头间距成反比,而且还与车辆速度成正比。
5.3 跟驰行为模型
2、基本公式
v(t ) an 1 (t T ) cv (t T ) [x(t )]l
m n 1
式中:
an1 (t T ) ——后车在时刻(t+T)的速度;
vn1 (t T ) ——后车在时刻(t+T)的加速度;
v (t ) ——前车和后车在时刻t的速度差;
5.2 跟车模型
推导:
l (t ) x f (t )]dt s [ x
t1 t2
u2u1
因为
x n1 (t T ) ( x n (t ) x n1 (t ))
..
.
.

即:
s2 s1
u 2 u1

跟驰车辆为了不发生碰撞,又为了使车头间距尽可能小, 应取尽可能大 的值,其理想值为(eT)-1。
t
——隶属于第i个模糊集的相对速度; ——使用规则进行仿真的时间间隔,取为1s; ——跟驰车期望追上前导车的时间,取为2.5s。
式中:
sn 1 ˆ b
an bn
——车辆n的驾驶员所愿意采用的最大加速度; ——车辆n的驾驶员所愿意采用的最大减速度; ——车辆n-1的效用尺寸,其值等于车身长度加停车间距;
——车辆n的驾驶员认为车辆n-1 会采用的最大减速度。
5.3 跟驰行为模型
3、基本假设
试图寻找一个特定的跟车距离,当前导车驾驶员做了一个让 后车驾驶员意想不到的动作时,认为在两车间距小于这个特定的 跟车距离的情况下,就有可能发生碰撞。 4、模型特点
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