[发明专利]考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法

摘要

一种考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，包括a.通过数学表达式建立车辆微观跟驰交通流模型；b.将车辆跟驰模型化简；c.选择最优速度函数；d.根据跟驰模型，得出模型线性稳定条件，绘制模型稳定区域与不稳定区域的分界线；e.通过改变前导车运动状态设定需要模拟的交通情景；f.获取所有车辆的初始状态；g.仿真模拟t>0时跟驰车队的运动状态，假设特定前导车按照预先设定的情形改变运动状态，而跟驰车队按照考虑最优速度记忆和后视效应跟驰模型运行，考察t>0时所有车辆的运动状态，按照规则更新后即得出模型在选定交通场景下的各车辆速度分布图。本发明能够提高交通流的稳定性，缓解交通拥堵。

主权项

一种考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于，包括以下步骤：a.通过数学表达式建立车辆微观跟驰交通流模型；dvn(t)dt=a[pVF(Δxn(t))+(1-p)VB(Δxn-1(t))-vn(t)]+λΔvn(t)+γ[VF(Δxn(t))-VF(Δxn(t-τm))]]]>式中，a是驾驶员的反应敏感系数，vn(t)为车辆n在t时刻的速度，Δxn(t)＝xn+1(t)‑xn(t)为车头间距，Δvn(t)＝vn+1(t)‑vn(t)为前后车的相对速度，λ为对相对速度刺激的敏感系数，VF(·)表示向前观测的最优速度函数，VB(·)表示向后观测的最优速度函数，τm是记忆时间步长，[V(Δxn(t))‑V(Δxn(t‑τm))]是最优速度跟随记忆改变项，γ是其敏感系数；b.忽略二次项，将上述车辆跟驰模型化简为：dvn(t)dt=a[pVF(Δxn(t))+(1-p)VB(Δxn-1(t))-vn(t)]+[λ+γτmVF′(Δxn(t))]Δvn(t)]]>c.选择最优速度函数：VF(Δxn(t))＝α′[tanh(Δxn(t)‑β)+tanh(β)]VB(Δxn‑1(t))＝‑α″[tanh(Δxn‑1(t)‑β)+tanh(β)]式中，α′，α″，和β都是正常数，β表示车辆间的安全距离；d.根据跟驰模型，得出模型线性稳定条件，绘制出模型稳定区域与不稳定区域的分界线；e.通过改变前导车运动状态来设定需要模拟的交通情景；f.获取所有车辆的初始状态；g.仿真模拟t>0时跟驰车队的运动状态，假设特定前导车按照预先设定的情形改变运动状态，而跟驰车队按照考虑最优速度记忆和后视效应跟驰模型运行，考察t>0时所有车辆的运动状态，按照规则更新后即得出模型在选定交通场景下的各车辆速度分布图。