- 1、本文档共13页,可阅读全部内容。
- 2、原创力文档(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
跟驰模型研究进展的读书报告
纪晓林
武汉理工大学;交通学院;武汉
摘要:
车辆的跟驰理论是运用动力学方法研究在无法超车的单车道上,行驶车队中前车速度的变化引起后车反应的一种理论。跟驰理论认为:在一列车队中,间距小于125米的车辆间存在着一种可以定量描述的影响关系,后车司机跟随前车行驶,凭借感知,判断和控制能力,对前车的各种刺激有规律的做出反应。国内外对跟驰模型的研究持续多年,取得了大量成果。
关键词:跟驰模型;仿真;安全距离;实际
综述、进展
在建模思想上划分,跟驰模型大致可以分为基于刺激-反应机理和基于保持安全车辆间距思想两类。近年来,人们对车辆安全距离研究的比较多,而最近,人们对驾驶员刺激反应机理的研究逐渐增多。尤其是针对驾驶员的反应,人们更多的考虑了“人”的因素。针对驾驶员的心理及不同驾驶员的差异做了大量研究。建立模型时更考虑实际,贴切实际,通过模型能够跟准确的反应实际的交通状况,对交通安全,交通管理及交通环境等方面都具有十分重要的意义。
一、 在交通安全距离方面。
传统的安全距离模型是基于制动过程的。当前车状态发生变化后,后车驾驶员通过视觉搜集到信息,及时对信息进行分析,如刹车制动防止追尾。
s=v(0)t(d) +v(0)2/2a(m a x)+d,
对于这种传统的安全距离模型,有很多问题,比如说,对于车辆的制动减速度采用固定大小,没有考虑到减速度的变化;对车辆跟驰情况理想化,假设因素太多,与实际情况不符合。很多研究人员对传统模型进行改善,综合考虑实际情况,比如引进减速度的增长过程 ,避免了以往模型中减速度突变的问题。华南理工大学学者许伦辉罗强1,傅惠2通过“matlab仿真平台”对模型进行仿真,通过改进的安全模型与传统模型安全距离对比,可以得出,改进的安全模型既能保证安全,也能使效率增加。从理论上提高了道路利用率和车辆通行效率,减小了车辆延误。
此外,有的学者基于吉普斯安全距离跟驰模型的理论基础上,通过对吉普斯模型的局限性加以改进,提出的一个更加安全的跟驰模型。吉普斯模型是一个相对较早的跟驰模型。它主要假设的是,如果前面一辆车的驾驶状态突然变化,后面一辆车必须采取适当的行为控制速度才能避免追尾。杨达等学者认为,每个驾驶员对安全距离的概念和掌控都不一致,所以吉普斯模型具有一定的局限性。事实情况是,当前面一辆车的速度大于跟驰车辆,那么这时的安全距离可以很小,相
反安全距离会相对较大才能保证安全。他们通过对吉普斯模型的改进,并且通过定性仿真对新模型进行校准和评估,得出的结果较吉普斯模型更准确,能更好的解释松散交通流和拥挤的交通流的跟驰行为。
二、关于刺激-反应机理
在分析交通流稳定性研究中,大多是基于刺激-反应的模型,反应时间越长,敏感系数越大,则越不稳定。交通问题大多从四个方面研究问题即“人,车,路,环境”。其中人是最主要的因素。尤其是驾驶员,驾驶员的差异性使得我们在研究交通问题时较难确定一些系数的准确程度。比如说,有的驾驶员跟车比较激进,安全距离较小就比较容易引发交通事故。,还比如司机间的异质, 具体如司机扰动风险偏好异质等, 道路情况异质以及车辆性能异质等。一些学者对此提出了改进。如曾友志,张宁, 刘利娟学者针对跟驰模型“不考虑不同司机之间差别”这一与现实极为不符的基本假设缺陷, 立足于司机扰动风险偏好异质这一现实, 在ov模型基础上提出了drpov模型. 线性稳定性分析推导出了模型的稳定条件, 表明相邻前后车司机扰动风险偏好系数比值越小, 模型的稳定区域越大. 非线性分析获得了不稳定区域下的扭结-反扭结密度波. 仿真结果也表明两者比值越小, 越有利于初始稳态车流对于扰动的抑制与消耗, 抑制交通堵塞的形成,提高车流的稳定性。
上面讲述的是从驾驶员本身的角度看问题,还有的学者采用人工
势能场的思想,对驾驶行为过程中道路环境各种客体对驾驶员的作用转化为对驾驶员心理的一种驱动和阻碍作用,简化了复杂的环境影响。通过建立吸引力及排斥力模型,利用“遗传算法”,结合实测数据,对跟驰模型参数进行具体量化,结果表明,模型较好的拟合了实际驾驶行为数据,与传统的gm 模型相比,误差有显著改善。 三、其它方面(如环境)
除了安全以外,很多学者对其他方面如环境污染,尾气排放也做了相关研究。他们通过实测的数据对跟驰模型中的数据进行分析与比较。在以往的模型里,没有考虑到实际情况,他们根据实时交通的分析,当车头间距变化,司机会采取相应的措施来增大或减小速度来确保安全。在大多数的交通事故中,在欧洲很多国家,13%的交通事故是由追尾造成的。研究跟驰模型具有重要意义。本文作者通过实时交通状况与非实时交通状况的对比的研究发现,在跟驰模型中,驾驶员的行为,汽车速度,加速度,汽车的尾气排放,燃油消耗,以及废气中的co,含碳化合物,含氮化合物比理论计算出来的多
文档评论(0)