考虑回望距离的智能网联自动驾驶车辆智能驾驶模型及其稳定性

摘要

在汽车跟驰(CF)过程中,智能网联自动驾驶技术为驾驶员提供了更多的信息.与人类驾驶车辆(HVs)只考虑前方信息不同,智能网联自动驾驶车辆(CAVs)能够获取前方和后方的信息,增强了车辆的感知能力.本文提出了一种考虑回望距离的智能驾驶模型(IBDM),考虑了CAVs环境下车辆跟驰行驶时相对于前后车的期望距离.基于智能驾驶模型(IDM),IBDM将车辆后方信息作为控制项集成进模型中.利用线性稳定性原理和李雅普诺夫稳定性分析方法,分析了均质交通流中在小扰动下的稳定性条件.为了验证理论分析的正确性,在开放边界条件下,在单车道上进行了仿真,并与不考虑后车的IDM和考虑前后车信息的扩展IDM进行了比较.设计了六种方案,对不同干扰强度、干扰位置和初始队列间距下的结果进行评估.结果表明,IBDM在控制CAVs跟驰过程中保持弦稳定性方面优于IDM和扩展IDM,并通过增加考虑前车的比重来提高稳定性.