基于自然驾驶数据的切入场景队列跟驰仿真

摘要：

车辆切入是常见的驾驶行为,频繁的变道切入行为影响了通行效率与交通安全.因此,揭示切入场景下的驾驶特性对研究交通拥堵和行驶安全机理具有重要意义.在自然驾驶数据的基础上,根据驾驶人的主观风险感知特性,探究驾驶人的切入行为发生条件,并在期望安全裕度(DSM)模型的基础上,标定了切入场景下的相关参数,根据标定结果进行切入场景下的队列跟驰仿真.仿真结果表明:在仿真区间内,队列的长度、行驶速度以及切入车的切入位置不同会影响队列的稳定性以及队列的调整,当队列长度由4辆变为13辆,速度由5 m/s增至20 m/s,切入车的位置由贴近前后车变为前后2辆车中间时,切入行为对队列的稳定性影响变得越小,队列越容易恢复到稳定状态.

关键词：交通工程;跟驰队列;DSM模型;蒙特卡洛;切入场景

所属期刊栏目：39

分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家重点研发计划项目2018YFB1600500

在线出版日期：2021-11-10（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：59-67