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10.3963/j.jssn.1674-4861.2022.02.007

车车通信环境下考虑交通拥堵状态的碰撞时间混合分布建模研究

引用
碰撞时间(TTC)是评价车车碰撞风险的有效指标,然而该指标分布规律受到交通状态影响.为研究车车(V2V)通信环境下不同交通状态的TTC分布规律,通过构建基于LTE-V技术的车车通信环境,开展实车实验获取4种典型城市道路中的驾驶数据.考虑加速度和航向角建立动态冲突辨识模型,计算车辆以任意角度接近时的TTC值;针对TTC值的结果出现多峰值现象,将交通流分为"拥堵、缓行、畅通"这3种状态,构建了考虑交通流状态的高斯混合模型以描述不同交通状态下的TTC分布规律,并采用最大期望(EM)算法进行参数求解.将所建高斯混合模型与负指数分布、对数正态分布、负指数/对数正态混合分布这3种传统的TTC分布模型进行对比,采用校正决定系数R2评价模型的拟合优度,并通过K-S检验验证模型的有效性.在此基础上,将所建高斯混合模型应用于非车车通信条件下不同交通状态的TTC分布拟合描述,进一步验证模型的适用性.结果表明:车车通信环境下"拥堵、缓行、畅通"这3种交通状态下的高斯分布均值逐渐增大,所处交通场景的碰撞风险依次降低;考虑交通状态的TTC高斯混合模型拟合优度为0.9505,相较于其他TTC混合分布模型,拟合优度提升了0.0575.

智能交通、碰撞时间、高斯混合模型、交通状态、车车通信、EM算法

40

U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部-中国移动科研基金

2022-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

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