第七章 车辆跟驰模型
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。
机器学习——动力学耦合车辆跟驰模型

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 ,
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随着人口增长、城市化进程的加快,交通拥堵与交通事故等问题日益突出,智能交通系统(ITS)的建设也逐渐走进了人们的视野。
而车辆跟驰模型则是ITS研究中的一个重要方向,其研究成果能够为交通运输提供参考依据与技术支持。
一、车辆跟驰模型的概述车辆跟驰模型是指对于同一个道路上的相邻两辆车辆之间的相互作用过程进行建模和分析。
车辆跟驰模型包括了车辆的运动学特性和驾驶员行为的影响,因此能够模拟车辆在实际交通环境中的行驶情况。
车辆跟驰模型是智能交通系统研究的重要方向。
在实际交通环境中,相邻车辆之间的距离、速度等因素互相影响,因此通过建立跟驰模型,能够在不同的交通流环境中对其进行仿真模拟能够得到有效结果,对于交通运输管理具有重要的实用价值。
二、车辆跟驰模型的分类车辆跟驰模型通常基于不同的驾驶员行为假设进行分类。
常见的车辆跟驰模型有基于驾驶员反应时间的定常跟驰模型、基于车辆间距和速度的非线性跟驰模型、基于驾驶员判断的智能跟驰模型等。
不同的跟驰模型代表着不同的实际交通流环境,能够更好地模拟驾驶员在不同状况下的反应以及车辆间的交互行为。
三、常见的车辆跟驰模型1.基于时间间隔的定常跟驰模型基于时间间隔的定常跟驰模型是最早被提出并且得到广泛应用的一种跟驰模型,它基于车辆之间的时间间隔,通过驾驶员反应时间与加速度等参数对跟驰过程进行建模。
2.基于间距的非线性跟驰模型基于间距的非线性跟驰模型则主要考虑神经网络以及神经计算模型,通过建立通常输入的距离和速度实现具有非线性的表现,这种跟驰模型可以更好地模拟复杂的交通流环境,对于进一步的交通运输管理有着重要的作用。
3.基于驾驶员判断的智能跟驰模型智能跟驰模型主要是基于驾驶员的行为特征建立,通过考虑驾驶员判断和反应时间、车辆跟驰距离和车辆加速度等参数,进行相互作用,同时集成了模糊逻辑控制与神经网络等技术手段,能够更好地模拟交通流环境,并提高交通运输的安全性和周转效率。
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。
07交通工程学第七讲交通流理论-排队论模型、跟弛模型与交通波模型

交通运输与物流学院
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5.3 排队论及其应用
4.应用
收费站
单通道排队服务系统(M/M/1系统):由于排队等待接 受服务的通道只有单独一条,也叫单通道服务系统。
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5.3 排队论及其应用
4.应用
收 费 站
多路排队多通道服务:每一个通道各排一队每个通
道只为其相对应的一队车辆服务
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8Байду номын сангаас
客 客客
客
到达
排队
服务 窗口
离去
排队论模型的应用
高速公路收费站
机动车
空港的起降跑道
飞机
船舶停靠码头
船
停车场
机动车
交叉口
机动车
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收费 起飞、降落 货物装卸 驻车 通行
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例题
例 有一停车场,到达车辆是60辆/h,服从泊松分布,停车 场的服务能力是100辆/h,服从负指数分布,其单一的 出入道可存6辆车,试问该数量是否合适?
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。
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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
该式表明:观测车随交通流的加速度是密度梯度()的函数, 它从理论上证明了车流的加速减速与车流前方密度的关系
OB 事故发生堵塞部分车道 BC 因排障而完全封闭道路 CD 疏通部分车道 DE 障碍完全排除
排队车辆数 排队时间 总延误 车头时距 车头间距 密度波的波阵面(集散波)
智能交通系统中车辆跟驰模型研究

智能交通系统中车辆跟驰模型研究随着城市人口的迅速增长和汽车保有量的不断增加,交通拥堵问题越来越严重,给城市的经济、环境和社会发展带来了许多不利影响。
而智能交通系统作为一种新兴的交通管理方式,可以有效地减少交通拥堵、提高交通安全性,并且对环境保护具有积极意义。
而其中的重要一环就是车辆跟驰模型的研究。
车辆跟驰是指车辆在道路上行驶时保持一定距离跟随前车的行为。
在传统的路段交通流模型中,人们常常采用的是单车跟驰模型。
这种模型只关注单个车辆的运动规律,忽略了车辆之间相互影响的因素,因此在实际应用中的效果并不理想。
而针对这一问题,研究者们开始从驾驶行为的角度出发,建立了车辆跟驰模型。
车辆跟驰模型是研究车辆运动规律和交通流动性的数学模型,通过考虑车辆之间相互影响的因素,更好地描述了真实道路上的交通流动状况。
在智能交通系统中,车辆跟驰模型是实现车辆自动驾驶和智能交通管理的基础,也是解决交通拥堵问题的重要手段之一。
现有的车辆跟驰模型可以分为基于宏观观测和微观观测的两类。
宏观观测是指以整个交通流为单位进行观测和分析,常用的宏观观测指标有交通流率、车辆密度和平均速度等。
这种模型适用于高速公路等交通流较为稳定的路段。
而微观观测是指以单个车辆为单位进行观测和分析,包括车辆加速度、车头时距和相对速度等指标。
这种模型适用于城市道路等交通流较为密集和复杂的路段。
研究人员通过对交通流动的统计数据和车辆运动行为的分析,发现了一系列有规律的现象和规律,从而提出了多种车辆跟驰模型。
最著名的车辆跟驰模型之一是新中国交通学家吴自坚在上世纪50年代提出的WZ模型。
此后,又陆续提出了许多其他的模型,包括GHR模型、IDM模型和FSL模型等。
这些模型通过拟合大量的交通数据,准确地描述了车辆之间的跟驰行为和交通流动的规律。
除了传统的车辆跟驰模型,近年来,基于人工智能和大数据分析的新型车辆跟驰模型也开始受到关注。
这些模型通过收集和分析大量的车辆运动数据和驾驶行为数据,利用机器学习和深度学习算法,建立了更加准确和精细的模型。
基于产生式规则系统的车辆跟驰模型

驶 规则 进行推 理 , 这个 过 程 与驾 驶 员 决 策 的方式 很 类 似 。但现 有 模 糊 推 理 中 的模 糊 规 则 都 是 直 接 与
能的模型 , 车辆跟驰模型至今一直是交通仿真领域
研究 的热 点¨ 。
输出量相关的, 没有考虑其他 间接相关信息源的作
用, 扩展 性有 限 。
括加人更 多 信 息 源 时 , 需 的 扩 展 , 包 括 为微 观 所 还 交通仿 真 提供 不 同类 型跟 驰 行 为 时 , 需 的扩 展 。 所 如在 民航 空管 的机 场 场 面监 控 仿 真 中 , 面车 辆及 场
滑行 飞机 的驾 驶 行 为 与 普 通 道 路 上 车 辆 的 驾驶 行
HadSd ( HS 和一个 Rg t a dSd ( H ) n ie L ) ih H n ie R S 。规 则 的 L S由一个 或 多个 条 件 ( o dt n ) 成 。 当 H C n io s 组 i
不 确定性 , 也难 以扩 展 … 。基 于 神经 网络 的 车辆 跟 驰模 型 用 实测 数据 进行 训 练 , 到信 息 源 与驾 驶 得
行为的映射关 系, 当信 息源改 变时要 重新训练 网
络 , 了得 到 不 同类 型 的跟 驰 行 为 , 要 相应 驾 驶 为 需 行为 的实测 数 据 , 展 起 来 比较 麻 烦 ; 于模 糊 逻 扩 基
有的车辆跟驰模型在扩展性上 已掣肘。提出基 于产 生式规则 系统 的车辆跟驰模 型, 并对其进 行 了仿真。仿真结果表 明, 用产 生式规 则系统模拟驾驶行为是可行的, 通过模糊规则和普通规则的共同作用 , 能方便地进 行扩展 。
关键词
车辆跟驰
产生武规 则系统
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。
考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型

考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型
熊烈强;王富;李杰
【期刊名称】《华中科技大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】2005(33)9
【摘要】分析了传统车辆跟驰模型的局限性,建立了考虑前后车速度关系的车辆跟驰模型:前后车以相同速度匀速行驶时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度小于前车速度时的跟驰模型;前后车以不同速度匀速行驶,后车速度大于前车速度,当前车速度不变时的跟驰模型和前车减速时的跟驰模型.以四种跟驰模型为基础,分别建立了相应的速度-间距关系和车辆追尾模型.追尾模型表明:最小车头距离是后车速度的二次函数,随后车速度急剧缩小;当实际车头距离小于该值时,则会发生追尾事件.
【总页数】4页(P87-90)
【关键词】车辆跟驰理论;车辆跟驰模型;速度-间距关系;车辆追尾模型
【作者】熊烈强;王富;李杰
【作者单位】武汉工业学院交通研究所;华中科技大学土木工程与力学学院
【正文语种】中文
【中图分类】U491.2
【相关文献】
1.考虑速度对期望间距影响的车辆跟驰模型研究 [J], 邱小平;孙若晓;杨达;于丹
2.考虑车辆加速度和次邻近车辆速度差的跟驰模型及仿真研究 [J], 陈刚;易建华
3.考虑速度对反应强度影响的车辆跟驰模型 [J], 申勇;马天奕;李祥尘
4.考虑前方多车优化速度信息的车辆跟驰模型 [J], 安树科;徐良杰;钱良辉;陈国俊
5.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 [J], 周琳;李良鹏;化存才
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《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
(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。
车辆跟驰模型探究综述

2近期车辆跟驰模型研究综述驾驶员在驾驶过程中受到诸多因素的影响如驾驶动机生理因素年龄性别记乙力驾驶疲劳程度等心理因素气质情绪智力程度职业道德对环境的熟悉程度等技术之间的信窟传递过程的中介本身具有延缕性相关性自学习性复杂性模糊性离散性时变性月每抄l性不确定性等特征不同的驾损对多源信息的感知综合判断预测决策白勺挪同因此驾驶行为邑吟复杂的人白g行为用t述传统的暾分芍图雪幽取封菡述这过程的不确定性和不致性基于此随着人工智能的发展20世纪90年代以后出现了人工智能跟车模型
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VISSIM的车辆跟驰行为参数分析

基于VISSIM的车辆跟驰行为参数分析0 引言随着城市交通拥堵问题日趋严重,人们逐渐从交通流的方面去探索拥堵问题的根源。
然而驾驶人的驾驶行为是直接影响到交通流的,而跟驰行为在驾驶行为中又起着关键性的作用。
跟驰行为是微观交通流中最基本的交通行为之一,车辆跟驰行为中相关参数的不同会导致车辆的延误、行驶损失时间以及排队长度的变化,从而影响行车效率。
故本文根据车辆跟驰模型理论,对车辆跟驰行为中的参数进行了总结,然后在VISSIM跟车模型仿真中改变其相关参数范围,得到不同参数下车辆的延误等数据,从而得出参数变化对车辆跟驰行为的影响程度。
1车辆跟驰模型理论本文介绍的是跟驰模型中最常见的线性跟驰模型和非线性跟驰模型,除此之外,还有VISSIM中Wiedemann跟车模型所基于的生理——心理模型的分析。
(1)线性跟驰模型线性跟驰模型的如下所示,式中第n+1号车在t+T时刻的速度可用下式表示:式1式中:——在t时刻,第n号车(引导车)的位置;——在t时刻,第n+1号车(跟随车)的位置;——反应灵敏度系数(1/s);L——在堵塞情况下的车头间距。
(2)非线性跟驰模型由于在实际情况下,驾驶员在车辆间距较小的情况相对于车辆间距较大的情况更紧张,反应强度也会更大。
为了考虑这一因素,反应灵敏度系数并非常量,而是与车头间距成反比的,由此得到非线性跟驰模型:式2式中:——比例常数;分母即为车头间距。
(3)生理——心理模型生理——心理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,生理-心理模型是一种跟驰决策模型。
生理——心理模型从建模方法上更接近实际情况,也最能描述大多数日常所见的驾驶行为,所以这种模型及其衍生的各种模型已经应用于许多交通实践中,比如VISSIM仿真中的Wiedemann跟车行为模型,也就是接下来进行驾驶行为仿真所用到的跟车模型。
《交通管理与控制》大学笔记

《交通管理与控制》大学笔记第一章:导论一、交通管理与控制概述1. 定义:交通管理与控制是一种综合性活动,它通过科学的管理手段和技术措施,对交通流进行有效的引导、调节和监督,以确保交通系统的高效、安全、环保和可持续发展。
2. 目的:- 提高道路通行效率,减少交通拥堵。
- 保障行车和行人安全,降低交通事故发生率。
- 节省能源消耗,减少环境污染。
- 提升交通服务水平,满足人民群众出行需求。
3. 范畴:- 交通规划:长期和短期的交通系统规划。
- 交通设计:道路、交叉口、交通设施的设计。
- 交通组织:交通流线的规划和实施。
- 交通控制:信号控制、交通诱导、交通管制。
- 交通服务:信息服务、紧急救援、停车管理。
二、交通管理与控制的发展历程1. 传统阶段:- 特点:主要依靠增加道路基础设施来满足交通需求。
- 不足:忽视了交通管理的有效性,导致道路资源浪费和环境污染。
2. 现代阶段:- 特点:开始重视交通系统的管理,采用科学的方法进行交通规划和控制。
- 成就:交通流量分配趋于合理,交通拥堵得到一定程度的缓解。
3. 智能化阶段:- 特点:利用信息技术、通信技术和自动控制技术,实现交通系统的智能化管理。
- 趋势:智能交通系统(ITS)的发展,如智能信号控制、车联网、自动驾驶等。
三、交通管理与控制的基本任务与目标1. 基本任务:- 分析交通需求,优化交通流结构。
- 制定交通政策和规划,指导交通建设和发展。
- 组织交通流,提高道路通行能力。
- 实施交通控制,保障交通秩序。
- 监测交通状况,及时处理交通事故和突发事件。
2. 目标:- 实现交通供需平衡,减少交通拥堵。
- 提高交通系统的安全性和可靠性。
- 降低交通对环境的影响,促进绿色出行。
- 提升交通服务的质量和效率。
四、交通管理与控制的主要内容及方法1. 主要内容:- 交通规划:包括交通需求预测、网络规划、交通政策制定等。
- 交通设计:考虑道路线形、交叉口设计、交通标志和标线等。
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。
基于刺激反应车辆跟驰模型的交通流稳定性分析

基于刺激反应车辆跟驰模型的交通流稳定性分析交通流稳定性分析是交通工程领域的重要研究课题之一。
在实际的交通运行中,车辆的跟驰行为对交通流的稳定性有着重要的影响。
基于刺激反应的车辆跟驰模型成为了研究交通流稳定性的重要工具之一。
本文将对基于刺激反应的车辆跟驰模型进行分析,并利用该模型进行交通流稳定性分析。
一、基于刺激反应的车辆跟驰模型1.1 车辆跟驰行为车辆跟驰行为是指车辆在道路上行驶时,根据前车的运动状态作出相应的加速度控制以保持适当的车头间距和车速的行为。
车辆跟驰行为的模拟对于交通流的稳定性分析具有重要的意义。
1.2 刺激反应模型刺激反应模型是一种描述车辆跟驰行为的模型,其基本假设是车辆驾驶员对于前方信息的传递和反应是通过一系列刺激和响应来完成的。
在这种模型中,驾驶员会受到前车的运动状态和道路环境的刺激,然后作出相应的加速度响应以实现跟驰行为。
刺激反应车辆跟驰模型具有以下特点:模型考虑了驾驶员对前方信息的感知和反应过程,更加符合实际驾驶行为;模型可以较好地描述车辆的跟驰行为,对交通流的稳定性分析具有一定的可靠性;模型在实际应用中具有一定的可行性和有效性。
二、交通流稳定性分析2.1 交通流稳定性的含义交通流稳定性是指在一定的交通条件下,交通流的运行状态能够保持在某种稳定的模式下,不会因为外部或内部因素的影响而产生较大的波动或拥堵现象。
交通流稳定性是交通流理论研究的核心问题之一。
利用基于刺激反应的车辆跟驰模型进行交通流稳定性分析,主要是通过模拟和仿真的方法,分析在不同的交通条件和道路环境下,交通流的运行状态是否能够保持稳定,并对交通流的稳定性进行定量和定性的分析。
2.3 分析方法在进行交通流稳定性分析时,可以采用以下方法:建立基于刺激反应的车辆跟驰模型,并对模型的参数进行校准和验证;通过仿真实验,观察交通流的运行状态,并对流量、速度、车头间距等指标进行分析;根据仿真实验的结果,对交通流的稳定性进行评估,并提出相应的改进建议。
授课中讲解的速度-密度模型有:

授课中讲解的速度-密度模型有:模型适用范围公式备注 格林希尔兹(Greenshields )模型车流密度适中的情况下 )1(j k k f v v -=线性模型 格林伯格 (Greenberg )模型适合车流密度较大时)(kk m j In v v =阻塞流安德伍德 (Underwood )模型适合小密度公式)1(mj k k f ev v --=自由流广义速度-密度模型nmf k k v v )1(-=n 是大于零的实数,当n=1时,该式变为线性关系式通过文献查找有:1、Edie 模型(组合模型)—适用于不同的交通密度Edie 将Greenberg 模型和Underwood 模型组合在一起,构成了一个分段的组合模型:⎝⎛⋅=⋅=-(自由流)阻塞流m k k fj m e v v k k In v v ))((其中fv —畅行车速mv —最佳车速jk —阻塞密度mk —最佳密度2、Drake 模型Drake 等人发现很多速度—密度的散点图都具有钟的形状,为此提出了钟型模型: 221)(mk k f ev v -⋅=3、Drew 模型: )(2)1(为实数n ck dk dv n -=当n=-1时,解上述微分方程,并用交通流的边界条件,可得到Greenberg 模型; 当n=0时,得到一个抛物线模型;当n=1时,得到Greenshields 模型。
实际上Drew 模型是一簇模型。
4、拍普斯(Drake.Drew )- 敏加尔(Munjal )模型:n jf k k v v )1(-=n 为大于零的实数当n=1时,即为格林希尔兹的直线模型 当n<1,n>1 时,为曲线5、车辆跟驰模型6、迪克(Dick )模型迪克在研究城市道路上的交通流时,假设速度有一上限,模型由两段构成,是一条折线。
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1975年,丹尼尔(Daniel L.G.)和马休(Matthow J.H.) 合作出版了《交通流理论》一书,1998年出版了修订版。 该书全面系统地阐述了交通流理论的研究内容和成果,成 为交通流理论的经典论著。 此后,从20世纪70年代中期起,交通流理论逐渐由纯理论 转向应用研究。世界各国趋向于综合运用各种现代高科技 方法和手段,致力交通大系统研究。1994年在日本横滨召 开的国际学术会议正式确立了将美国提出的智能交通系统 ITS(Intelligent Transportation Systems)作为现代交通 运输系统的发展方向和主流进行开发和研究。交通流理论 的发展开始朝着不同学科的融合及传统理论创新等方向发 展。 伴随着计算机技术的飞速发展以及模糊论、灰论、突变论、 混沌论、分形论、负熵论、协同论等现代数学分支理论的 诞生、发展和完善,交通流理论研究领域得到进一步拓展。
车速条件:后车的车速不能长时间大于前车的车速,而只 有在前车速度附近摆动,否则会发生追尾碰撞
间距条件:车与车之间必须保持一个安全距离,即前车制 动时,两车之间有足够的距离,从而有足够的时间供后车 驾驶员做出反应,采取制动措施。 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制约性可知,前车改变运行状态后,后车也 要改变。但前后车辆运行状态的改变不是同步,而是后车 运行状态滞后于前车。 驾驶员对于前车运行状态的改变要有一个反应的过程,这 个过程包括4个阶段,即: 感觉阶段:前车运行状态的改变被察觉; 认识阶段:对这一变化加以认识; 判断阶段:对本车将要采取的措施做出判断; 执行阶段:由大脑到手脚的操作动作。 这4个阶段所需要的时间称为反应时间。假设反应时间为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。
d1 un1 t T un1 t T T x n1 t T T
.
假设两车的制动距离相等,即 则有
d 2 d3
s t xn t xn1 t d1 L
两边对t求导,得到 也即
..
x n t x n1 t x n1 t T T
分类:跟驰理论可分为线性跟驰理论、非线性跟驰理论和模 糊推理跟驰理论,主要讲述线性跟驰理论。
二、跟驰状态的判定
跟驰状态临界值的判定是车辆跟驰研究中的一个关键,现 有的研究中,对跟驰状态的判定存在多种观点。
国外的研究中,美国1994年版的《道路通行能力手册》规 定当车头时距小于等于5s时,车辆处于跟驰状态; Paker在研究货车对通行能力的影响时,采用了6s作为判 定车辆跟驰状态的标准;
2 (t 1) 1.0 *[ x n (t ) x n1 (t )] x
对于该公式直接解析法比较麻烦,可以求解近似解,过程 如下: 第一车的位置每1秒的时间段内前进了30英尺,在每时间t 内,用时间增量Δt区分时段来计算第二辆车的加速度。所 有的量测距离都从停车位置0处开始。假设每时间段Δt (假设为1秒)内,加速度是一致的并等于每一时段开始 与结束时计算加速度的平均值,则第二车的速度和位置方 程如下:
(1)局部稳定性 是指与直接在它前面的车辆,在运行中的变化所引起的反应有 关,这可以用车1和车2之间的间隔模式来说明。 (2)渐进稳定性 在领头车辆的摇摆运行中,通过一列车辆传播的方式是渐进稳 定的函数。从前面的例子可以看出,引起第一辆车的摆动运行, 通过列车以增加幅度的模式来传播,导致第三与第四辆车之间 后部的碰撞。
《Traffic flow theory》认为跟驰行为发生在两车车头间距 为0~100m或0~125m的范围内;
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。 这两种方法都存在一定的缺陷。因此,又有学者提出利用 前后车速度的相关系数随车头时距变化的规律来确定车辆 跟驰状态临界值。这一方法考虑的信息更为全面,与现实 结合更为紧密,能有效解决现有方法的不足。
第三节 线性跟驰模型
一、线性跟驰模型的建立
跟驰模型实际上是关于反应—刺激的关系式,用 方程表示为:
反应= 灵敏度×刺激
驾驶员接受的刺激是指其前面引导车的加速或减 速行为以及随之产生的两车之间的速度差或车间 距离的变化; 驾驶员对刺激的反应是指根据前车所做的加速或 减速运动而对后车进行的相应操纵及其效果。
第二节 车辆跟驰模型
一、模型基本假设
道路平直、无出入、不允许超车; 前车较远,自由行使;车头间距100-200米,跟驰行使; 跟驰行驶时,后车根据前车运行调节本车运动状态; 根据当前的信息判断,不采取违反因果的行为; 驾驶员允许有不同的驾驶习惯。
过程:感知阶段、决策阶段、控制阶段
二、跟驰理论概述
国内外的研究者发表了数量众多的论著。 1950年赫尔曼(Herman)博士运用动力学方法建立跟车 模型,进而提出了跟驰理论。随后,Reuschel 和Pipes 研 究了跟驰理论的解析方法。 北京工业大学张智勇应用混沌论开展了城市快速道路车辆 跟驰模型研究,董佩明进行了快速路交通流行为阈值模型 研究。吉林大学研究了模糊跟驰行为等等。 车辆跟驰模型是运用动力学方法,探究在无法超车的单一 车道列队行驶时,车辆跟驰状态的理论。 车辆跟驰模型从交通流的基本元素—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。
1 2 (t t ) 2 (t )]t x2 (t ) x2 (t t ) [ x x 2 1 2 (t t )t [ 2 (t t ) 2 (t )]t 2 x2 (t ) x x x 2 1 2 (t t ) x 2 (t )]t x2 (t t ) [ x 2
第七章 车辆跟驰理论
第一节 概述
一、交通流理论研究回顾
交通流理论是运用数学、物理学和力学原理描述交通流特 性的一门边缘科学,目的是为了阐述交通现象形成的机理, 使城市道路与公路的规划设计和营运管理发挥最大的功效。 1933年金蔡(Kinzer.J.P)首次论述了泊松分布应用于交 通流分析的可能性,随后亚当斯(Adams W.F.)于1933年发 表了数值例题,标志着交通流理论的诞生; 1950年赫尔曼(Herman)博士运用动力学方法建立跟车 模型,进而提出了跟车理论。 1955年,莱脱希尔(Lighthill)和惠特汉(Whitham)提 出了流体动力学模拟理论。 随着小汽车进入家庭时代的到来,汽车保有量迅猛增加, 人们的出行观念和时效观念均发生了深刻的变化,交通拥 挤、交通安全及交通管理等问题急切需要通过理论加以诠 释和解决,于是交通波理论和车辆排队理论等相继问世
以上式子的近似解见表。可以看出车辆2迅速地达到领头 车辆的速度,接着安定下来跟随,离开它约55英尺的距离, 在速度和车头间距上经过7到8秒以后仅略有调整。 当所采用的反应时间为1秒及两车停车间距L为25英尺时, 55英尺的车头间距与用公式的解析所得到结果相同,即该 算法可行。
表:
三、跟驰模型的举例(队列)
通过求解跟驰方程,不仅可以得到任意时刻车队中各车辆 的速度、加速度和位置等参数,还可以通过进一步推导, 得到平均速度、密度、流率等参数,描述交通流的宏观特 性。 车辆跟驰模型是交通系统仿真中最重要的动态模型,用来 描述交通行为即人—车单元行为。 车辆跟驰模型的研究对于了解和认识交通流的特性,进而 把这些了解和认识应用于交通规划、交通管理与控制,充 分发挥交通设施的功效,解决交通问题有着极其重要的意 义。
二、跟驰模型的举例
25 假设交通信号处等待的两 1 t= 2 辆车,第二辆车的前挡板 0 x2(0) x1(0) 距离头车的前挡板位置为 30 30 1 t= 2 25英尺,驾驶员的反应时 x2( x1(1) 1 间T为1秒,且灵敏度为1 1) 15 秒,在时间0时,信号灯变 2 1 t= x2(2) x1(2) 换绿灯后,第一辆车立即以 2 30.0英尺/秒开走,则第二辆车的跟随规律将按照前面的跟随 模型运行。 可以得到公式:
单车道车辆跟驰理论认为,车头间距在100~125m以内时 车辆间存在相互影响。
三、车辆跟驰特性
跟驰状态下车辆的行驶具有以下特性:
制约性 延迟性 传递性
制约性、延迟性及传递性构成了车辆跟驰 行驶的基本特征,同时也是车辆跟驰模型 建立的理论基础。
1、制约性
紧随要求:在后车跟随前车运行的车队中,出于对旅行时 间的考虑,后车驾驶员总不愿意落后很多,而是紧随前车 前进。
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,它的效应将会 一辆接一辆的向后传递,直至车队的最后一辆,这就是传 递性。 这种运行状态改变的传递又具有延迟性。这种具有延迟性 的向后传递的信息不实平滑连续的,而是像脉冲一样间断 连续的。
第四节 交通流稳定性分析
线性跟驰模型在受到干扰时候存在稳定性问题,主要有两种类 型: ●局部稳定性(Local Stability) 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。 ●渐进式稳定性(Asymptotic Stability) 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,如车从头车的波动在车从中的传播。