[发明专利]基于V2V的车辆跟驰模型

说明书

本发明公开了基于V2V的车辆跟驰模型，涉及智能交通技术领域，其技术方案要点是：包括DVAD模型，所述DVAD模型的运动学方程式为:本发明的该基于V2V的车辆跟驰模型，通过对现有的全速度差模型(FVD模型)引入前方交通流密度和前车加速度的反馈参数，从而具有提高车辆行驶的稳定性的有益效果。

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，更具体地说，它涉及基于V2V的车辆跟驰模型。

背景技术

作为典型的动力学模型，跟驰模型以动力学方程的形式描述驾驶员的车辆跟驰行为，可以帮助人们理解交通流中许多复杂的交通现象。

目前，大多数研究主要考虑了驾驶员对相邻前车驾驶行为的反馈。但是随着手机导航、车载终端设备的普及以及车路协同环境的逐步实现，驾驶员在路段行驶过程中能够接收更远的交通状态信息，并且在V2V的通信环境下，驾驶员可以更加精确的掌握前方多个车辆的行驶状态，以此提前做出调整，使得车流能够以更加稳定的状态到达交叉口。例如，在信号控制的十字路口，即使与前车距离足够远，当感知到前方车辆排队状态时，驾驶员也会提前减速。反之，如果前车平均车头时距较大，但感知到前方道路条件较好，车辆平均速度较高，即使与前车的距离减小，驾驶员仍会保持跟驰状态。而现有的模型难以反映这些因通信技术的提高而发生转变的实际驾驶行为。

因此，本发明旨在提供一种基于V2V的车辆跟驰模型，以解决上述提到的相关问题。

发明内容

本发明的目的是提供基于V2V的车辆跟驰模型，以解决上述提到的现有的模型难以反映这些因通信技术的提高而发生转变的实际驾驶行为，以及现有的模型对车辆行驶的稳定性不足的问题。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：基于V2V的车辆跟驰模型，包括DVAD模型，所述DVAD模型的运动学方程式为:

α表示驾驶员对于车头间距所带来的期望速度差的敏感度；

β表示驾驶员对于前车加速度的响应强度；

λ表示驾驶员对前后车相对速度的敏感度；

x_n(t)表示t时刻第n辆车的位置；

v_n(t)表示t时刻第n辆车的速度；

a_n+1(t)表示第n+1辆车(前车)的加速度；

Δx_n(t)表示第n+1辆车与第n辆车的间距，即x_n+1(t)-x_n(t)；

Δv_n(t)表示第n+1辆车与第n辆车的相对速度，即v_n+1(t)-v_n(t)；

V(·)表示最优速度方程；

k表示交通流密度；

p表示交通流密度的影响因子，决定了驾驶员感知前方交通状态的程度；

所述最优速度方程V(·)为：

V(Δx_n(t))＝V₁+V₂tanh(C₁(Δx_n(t)-l_c)-C₂) (2)；

式中V₁、V₂、C₁、C₂和lc均为常参数，V₁＝6.75m/s，V₂＝7.91m/s，C₁＝0.13m^-1，C₂＝1.57，lc＝5m。