基于統計學的汽車群動態預測方法
2017-02-17 04:00:10KshitijJerath,陳洋
汽車文摘 2017年1期
基于統計學的汽車群動態預測方法
智能車輛技術對解決動態交通流具有十分重要意義。過去對于交通流方面的技術分析僅停留在對單個車輛進行仿真,這不會對汽車群提供重要的幫助信息。由于大的汽車群可以分成幾個較小的汽車群，汽車群的大小與汽車群是否存在一樣重要。為了預測汽車群分布，應用統計學方法，利用廣義伊辛模型搭建仿真平臺。仿真分析結果表明，相對于手動駕駛車輛，應用自適應巡航控制（ACC）的車輛更容易形成中等大小的汽車群，手動駕駛車輛相比于應用ACC的車輛更容易形成大的汽車群。這些仿真結果對于未來的算法設計及交通控制方面具有重要的作用。對于在高速公路上行駛的汽車群來說，該方法可以更方便地預測汽車群大小并采取解決方案。
圖1 隨機車輛在不同比例ACC汽車群的概率
圖1顯示了一個隨機選擇的車輛存在于特定大小集群的概率。從觀察結果可知，應用ACC的車輛數量是影響汽車群形成和汽車群分布的關鍵。由人駕駛車輛構成的交通系統更容易形成大型汽車群，而那些大部分使用ACC的車輛構成的交通系統更容易形成中等規模汽車群。
刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）
刊期：2015年第5期
作者：Kshitij Jerath et al
編譯：陳洋
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