基于分子动力学的车流运行动态特性及其模型

车辆跟驰行为受前导车和道路环境等的影响,将车辆抽象成相互作用的分子,基于分子动力学构建相互作用势函数,建立基于相互作用势函数的分子跟驰模型.采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获得所需数据,并对加速度波动特性进行分析.将车辆运行状态分为常态行驶,起动加速和减速停车3种,根据实测交通数据对3种车辆运行状态进行模型参数标定,同时对分子跟驰模型进行稳定性分析验证,结果表明,相对于经典GM模型,分子跟驰模型稳定性更好,对实际交通状态拟合程度更高.     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰—换道—跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

基于安全势场的网联自主车辆跟驰行为决策及模型

为改善网联自主车辆(CAV)的跟车安全和效率,针对CAV通过对周围环境进行感知进而进行自主决策的特点,首先,建立包含车道线势场、道路边界势场和车辆势场的安全势场模型,系统地刻画CAV在行驶过程中面临的安全风险,在安全势场模型的建立过程中,针对现有车辆势场函数存在引力和斥力表达式分割独立的缺陷,借鉴分子间相互作用关系建立统一的基于LennardJones势的车辆相互作用势场函数,并将加速度参数引入到车辆势场中,加速度的变化直接影响车辆势场的分布,能够有效地反映车辆在不同运行状态下安全势场的动态变化趋势;然后,将安全势场应用于CAV跟驰行为决策,并通过上海自然驾驶数据集标定模型参数;最后,选择与现有经典的智能驾驶人IDM和可变车头时距VTH模型进行仿真对比。结果表明：与其他两种模型相比,该模型在所设计的3种交通场景中有更平滑的响应曲线来改善跟车安全和效率,验证了模型的有效性。研究成果可为CAV的上层控制设计提供理论支撑,也为CAV安全技术的研究提供了 独特的途径。     

基于分子动力学的车辆换道交互行为特性及其模型

传统换道模型中,把前后临界空隙作为参数固定数值,忽视了车辆和车道间的动态交互作用等因素.从分子动力学角度,系统考虑跟驰需求安全特性,从动态的需求安全距离角度研究车辆在“跟驰-换道-跟驰”过程中的行驶状态转换.确保在换道完成时,换道车辆和目标车道后车能以需求安全距离进行跟车行驶,建立了模拟分子动力学的期望安全间距模型,并对模型进行了仿真分析.结果表明,分子动力学特性模型可以把跟驰行为和换道行为很好地结合起来.研究成果为分析车辆运行交互特性,车辆可变限速技术,自适应巡航控制技术等提供理论依据和技术支撑.     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...