考虑后视效应和多前车信息的跟驰模型

摘要：

网联车跟驰模型的研究可为未来实施大规模的实地测试提供模型参考,已成为交通流及智能交通领域的研究热点.为了更好地研究智能网联车的跟驰特性,在MVD模型的基础上,提出了一种考虑后视效应和多前车信息的跟驰模型(BL-MVDAM),利用线性稳定性分析方法推导出BL-MVDAM模型的交通流稳定性判断依据,并分别分析了模型中各参数对系统稳定性的影响,给出分析结果并进行了数值仿真实验.仿真实验选取在环形道路上给行驶过程中的车队施加轻微扰动,并根据跟驰车对后车的关注程度P和前车数量k设计数值模拟实验,当其他条件一致时,本文模型相比FVD,MVD,OMVC和BLVD模型,BL-MVDAM模型中车队的速度波动率较小,尤其是当P=0.8,k=3 时,车队速度平均波动率最小可以达0.24％,实验分析结果表明,所提出模型在引入后视效应和多前车信息后,具备更优的稳定区域,能较好地吸收扰动且有利于增强车队行驶的稳定性.

关键词：交通流;跟驰模型;后视效应;稳定性分析

所属期刊栏目：30

资助基金：国家重点研发计划子课题;河北省省级科技计划

在线出版日期：2021-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：231-239