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一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型: 本发明涉及车辆跟驰技术领域，具体涉及一种基于注意力模型的智能网联车跟驰模型，数据获取模块，用于获取历史车辆跟驰数据，所述历史车辆跟驰数据包括车辆信息、车距信息；模型构建模块，用于根据获取到的历史车辆跟驰数据，利用神经网络...; 熊明强谯杰江萌刘铮夏芹张强

基于无人机倾斜摄影的公路车辆跟驰模型标定方法: 本发明公开了一种基于无人机倾斜摄影的公路车辆跟驰模型标定方法，涉及交通运输技术领域。本发明的方法步骤包括：对标定区域进行正射影像拍摄，处理正射影像文件利用空中三角数据对标定区域进行建模以获取准确的空间模型。利用区域内车辆...; 陈涛李旭冉廖壮志占锋

一种基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法: 本发明公开了一种基于最优速度的车辆跟驰模型及其安全性分析方法，包括：基于交通场景中的的车辆和驾驶员信息，构建最优速度模型；引入车头时距确定最优速度模型的临界情况，分析得到跟驰模型的加速度受限条件；对跟驰模型进行稳定性分析...; 费蓉杨璐黑新宏李爱民马梦阳王战敏

基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析: 2024年; 为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference,FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明:考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。; 陈秀锋赵凤阳王成鑫曲大义谷可鑫; 关键词：交通工程跟驰模型数值仿真稳定性分析

智能网联环境下基于加速度反馈的车辆跟驰模型构建方法: 本发明属于智能网联车辆驾驶技术领域，涉及一种智能网联环境下基于加速度反馈的车辆跟驰模型构建方法，包括：步骤1、构建基于加速度反馈的跟驰后车速度预测模块；步骤2、构建智能网联环境下的AF‑IDM模型；步骤3、使用模拟退火算...; 周红媚王彦超钟绍鹏龚云海

智能网联环境下基于加速度反馈的车辆跟驰模型构建方法: 本发明属于智能网联车辆驾驶技术领域，涉及一种智能网联环境下基于加速度反馈的车辆跟驰模型构建方法，包括：步骤1、构建基于加速度反馈的跟驰后车速度预测模块；步骤2、构建智能网联环境下的AF‑IDM模型；步骤3、使用模拟退火算...; 周红媚王彦超钟绍鹏龚云海

一种基于贝叶斯网络和跟驰模型的信号交叉口交通仿真方法: 本发明公开一种基于贝叶斯网络和跟驰模型的信号交叉口仿真方法，属于交通仿真与控制技术领域。首先根据驾驶员在不同信号灯状态下的驾驶行为特性，划分了四种典型的交通场景；其次，根据不同交通场景下的跟驰行为特征分别建立了四种跟驰模...; 刘颖唐国议蔚欣欣张鹏杨星岳福青王秀格

一种基于高斯混合和隐马尔可夫的个性化车辆跟驰模型的建立方法: 本发明提供了一种基于高斯混合和隐马尔可夫的个性化车辆跟驰模型的建立方法，其特征在于，包括如下步骤：获取各个驾驶人在跟驰工况下的车辆状态数据，并输入数据库中，建立底层GMM‑PDF模型数据库和顶层GMM‑HMM模型数据库；...; 刘志强张凯铎倪捷

基于隧道照度因素的车辆跟驰模型研究: 2024年; 为研究隧道环境下车辆的跟驰特性,通过实车试验获得高速公路隧道路段的照度值、车头时距,总结隧道段的照度变化规律,分析照度变化对车辆安全时距的影响作用.以照度变化率为指标,建立照度变化率与车辆安全时距的函数关系模型,基于该模型计算得到的安全时距数据,结合隧道不同区段的照度变化规律对车辆安全时距进行分段拟合,最后根据所拟合的分段函数改进了智能驾驶员跟驰模型(Intelligent Diver Model,IDM),将原模型中的静态安全时距修订为能体现隧道环境下车辆行驶状态变化的动态变量.通过仿真试验所输出的车辆速度检测结果表明,原模型在车辆进入隧道过程中车速从29 m/s减小至24 m/s,随着驾驶员暗适应阶段结束车速逐渐增加至29 m/s且趋于稳定;改进后的跟驰模型在车辆进入隧道过程中车速从29 m/s减小至20 m/s,随着隧道内部照度逐渐稳定,车速稳定在隧道路段限速值附近,在车辆驶出隧道后车速逐渐增加直至趋于稳定,改进后的跟驰模型能符合实际高速公路隧道段的车速阶段性的变化特征.; 王睿爽白翰赵亮王修光; 关键词：交通运输系统工程高速公路隧道照度跟驰模型交通仿真

雾天网联车辆跟驰模型构建及行为影响分析: 2024年; 网联车辆(Connected Vehicle,CV)已从微观驾驶行为方面被证实其能有效改善雾天交通安全,但鲜有建立微观跟驰模型来模拟CV车辆在雾天的跟驰轨迹。本文根据雾天CV车辆的交通信息获取模式和跟驰行为特征,在雾天智能驾驶人模型的基础上,构建考虑车头时距因子、遵守因子和权重因子的雾天网联车辆智能驾驶人模型(Fog-related Intelligent Driver Model of Connected Vehicle,FIDMCV)。为评价FIDMCV模型的有效性及评估CV车辆在雾天的交通影响,选取累计碰撞时间倒数和交通量作为分析指标,并建立不同CV车辆渗透率和领车减速度的数值仿真场景。在进行数值仿真前,针对关键参数遵守因子和车头时距因子的取值进行敏感性分析。仿真结果表明:随着CV车辆渗透率的增加,混合交通流能更有效地改善雾天交通安全,但会导致雾天车辆跟驰间距增加,从而减少道路交通量,降低交通效率。CV车辆在高风险场景下(6 m·s^(-2)减速度)的碰撞时间倒数值减少比例为14.3%,在中低风险(4 m·s^(-2)和2 m·s^(-2)减速度)场景中为5.6%和6.3%,因此CV车辆在高风险场景下的交通安全改善作用更显著。本文提出的FIDMCV模型能有效再现雾天CV车辆的交通安全改善作用和跟驰间距增加特征,可用作雾天CV车辆的微观仿真工具。; 黄岩李海军闫学东段克; 关键词：交通工程跟驰模型数值仿真雾天

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