车辆跟驰
车辆跟驰的相关文献在1998年到2022年内共计124篇,主要集中在公路运输、自动化技术、计算机技术、数学
等领域,其中期刊论文65篇、会议论文4篇、专利文献328039篇;相关期刊36种,包括东南大学学报(英文版)、安徽大学学报(自然科学版)、华南理工大学学报(自然科学版)等;
相关会议4种,包括2005年海峡两岸智能交通运输系统学术研讨会暨第二届同舟交通论坛、第八届多国城市交通学术会议、第二届全国青年常微分方程理论与应用学术会议等;车辆跟驰的相关文献由329位作者贡献,包括王晓原、杨达、任福田等。
车辆跟驰—发文量
专利文献>
论文:328039篇
占比:99.98%
总计:328108篇
车辆跟驰
-研究学者
- 王晓原
- 杨达
- 任福田
- 张智勇
- 潘登
- 王武宏
- 于海洋
- 任毅龙
- 刘小明
- 张俊杰
- 李德慧
- 杨灿
- 费蓉
- 贾洪飞
- 邱小平
- 于丹
- 刘攀
- 夏易君
- 孙若晓
- 张敬磊
- 李爱民
- 杨飞
- 王战敏
- 王殿海
- 祝俪菱
- 荣建
- 蒲云
- 金盛
- 黄轶
- 丁季时雨
- 丁川
- 冀浩杰
- 刘志远
- 刘方
- 刘淼淼
- 吕伟
- 孙荣川
- 孟昭为
- 宋卫国
- 宿宝臣
- 封硕
- 廖少明
- 张伟
- 张奇
- 张毅
- 张骏
- 徐伟民
- 徐后椽
- 徐永
- 房志明
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贾彦峰;
曲大义;
赵梓旭;
王韬;
宋慧
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摘要:
为改善网联自主车辆(CAV)的跟车安全和效率,针对CAV通过对周围环境进行感知进而进行自主决策的特点,首先,建立包含车道线势场、道路边界势场和车辆势场的安全势场模型,系统地刻画CAV在行驶过程中面临的安全风险,在安全势场模型的建立过程中,针对现有车辆势场函数存在引力和斥力表达式分割独立的缺陷,借鉴分子间相互作用关系建立统一的基于LennardJones势的车辆相互作用势场函数,并将加速度参数引入到车辆势场中,加速度的变化直接影响车辆势场的分布,能够有效地反映车辆在不同运行状态下安全势场的动态变化趋势;然后,将安全势场应用于CAV跟驰行为决策,并通过上海自然驾驶数据集标定模型参数;最后,选择与现有经典的智能驾驶人IDM和可变车头时距VTH模型进行仿真对比。结果表明:与其他两种模型相比,该模型在所设计的3种交通场景中有更平滑的响应曲线来改善跟车安全和效率,验证了模型的有效性。研究成果可为CAV的上层控制设计提供理论支撑,也为CAV安全技术的研究提供了独特的途径。
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李孟凡;
秦文虎;
云中华
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摘要:
为解决车辆在拥堵环境中因车速波动较大所带来的跟驰平稳性较差、跟踪无效或不安全等问题,提出了基于车辆模型和深度强化学习的多目标优化跟驰方案。首先基于车辆横纵向动力学建立车辆跟驰模型,然后根据车间距误差、速度误差、横向偏差及相对偏航角等,利用深度确定性策略梯度算法得到跟驰车的加速度和转向角,以更平稳安全地控制跟驰车辆。经NGSIM公开驾驶数据集进行测试与验证,该方案可有效地提升跟驰车辆的稳定、舒适与安全性,对保证交通安全和提升道路通行能力具有重要意义。
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周映;
张月霞
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摘要:
针对现有跟驰模型的不足,提出一种5G环境下车联网实时稳定(current time stabilization,CTS)模型.该跟驰模型首先考虑了网络时延的时变性对跟驰模型的影响,其次考虑了由网络时延带来的对车辆实时速度、加速度、驾驶员反应时间的影响,从而保证CTS模型更符合实际驾驶情况.从理论上推导出跟驰模型的临界稳定性条件.仿真结果表明,当网络时延不同时,随着网络时延的降低,CTS模型的稳定性不断升高;在相同扰动下,CTS模型比传统优化速度(optimal velocity,OV)跟驰模型的稳定性提高了32.5%.
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刘秉政;
高松;
曹凯;
王鹏伟;
徐艺
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摘要:
由于传统车辆跟驰建模预测方法无法遍历车辆所有可能的系统输入与运行状态的不确定性,因而不足以从理论上保证对周边车辆安全跟驰行为预测的完整性与可信性.为此提出车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法.该方法利用随机可达集的遍历表现特征实现对周边车辆行为预测的不确定性表述,并通过马尔科夫链逼近可达集的方式表达系统行为状态变化的随机性,从而完成对周边车辆跟驰行为状态变化的精确概率预估.为了表达跟驰情形中车辆之间的行为关联影响以及提高在线计算效率,离线构建了关联车辆在状态及控制输入之间的安全关联矩阵,描述周边车辆的安全跟驰控制输入选择规律,并综合相关车辆的当前状态信息,达到对周边车辆安全跟驰行为的在线分析与预估.数值验证不仅表明提出的建模方法完备地表述了周边车辆所有的安全跟驰行为及过程,显著提高了预测的精确度,也论证了该方法对车辆跟驰控制策略建模分析与安全验证的有效性.
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王颖;
方志纯;
简注清;
涂辉招;
施能艺
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摘要:
受车辆荷载特性影响的碰撞时间(Time-To-Collision,TTC),被认为是车辆避撞系统中跟驰过程风险评估的有效指标.本文以车辆类型、超重和超速指标量化表征车辆荷载特性,分解前后车辆不同荷载特性组合的12类跟驰场景.基于动态称重技术获取融合荷载特性的交通流数据,分析车辆荷载特性对自由流交通状态下12类跟驰场景TTC分布的影响,利用KS检验对比TTC分布的显著性.结果表明:TTC累计频率分布服从指数模型,在5%置信度水平上,跟驰前后车的车辆类型对TTC分布无显著影响;前后车均为超重轻车显著增加了潜在冲突风险,超重增加了轻车跟驰重车,轻车跟驰轻车场景的潜在冲突风险;前后车不超速跟驰场景下,轻车跟驰重车的风险比例高于轻车跟驰轻车.
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费蓉;
刘方;
谢国;
黑新宏;
李莎莎;
胡博
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摘要:
驾驶员记忆效应能有效提高车辆跟驰行为中的加速度预测准确率,结合General Motors(GM)跟驰模型与门控循环单元网络建立新的车辆跟驰模型。通过数据预处理获得有相似驾驶行为的小型车间车辆跟驰数据,校准新模型,从而确定模型的最优参数与结构,依据车辆跟驰特性通过仿真验证了模型有效性,与神经网络、支持向量回归进行对比,仿真结果证明,结合了L-BFGS优化的GRU车辆跟驰模型比仅考虑前导车与跟驰车间瞬时相互作用的车辆跟驰模型,能得到更高的仿真精度和稳定性。
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申勇;
马天奕;
李祥尘
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摘要:
全速度差(FVD)跟驰模型考虑了速度差对司机驾驶行为的影响,但是其仍不能反应车辆跟驰过程中的非对称性.在FVD模型的基础上,考虑司机对速度差的反应强度受车辆当前速度的影响,建立了新的模型.新模型能够解释司机加速和减速过程中的非对称性现象出现的原因:司机对前后车速度差的关注强度与车辆当前速度大小成负相关,从而造成司机减速过程比加速过程更为急促.模型的自然稳定曲线也表现出车辆的减速和加速过程的非对称性.计算机仿真结果指出新模型能够描述车辆跟驰过程中的非对称性,并指出当前速度是引起这种非对称性的原因之一.
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张海鸣;
龚建伟;
陈建松;
王羽纯
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摘要:
提出一种基于多传感器融合的用于非结构化环境下无人驾驶车辆跟驰应用的方法,旨在解决无人驾驶车辆跟驰任务中对引导车辆的局部定位问题,实时获取引导车辆的相对位置和速度.首先以任务需求为导向,通过实车实验结果完成针对非结构化环境特点的传感器选型工作.对所选毫米波雷达和相机设计联合标定流程,实现数据空间融合.设计与目标距离相关的横向距离约束阈值,以及基于历史帧数据变化可靠性分析,解决非结构化环境下雷达数据跳变和虚检现象,实现雷达有效目标提取;考虑相机小孔成像原理,提出大小可变候选车辆检测框生成.最后基于主流的目标检测深度学习框架,设计跟车应用中信息输出流程.实车测试结果表明,该方法可以满足非结构化环境下车辆跟驰应用的基本需求,输出结果有一定的稳定性和精度.
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李德慧;
王武宏
- 《第八届多国城市交通学术会议》
| 2003年
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摘要:
在进行对无法超车的单一车道上车辆列队行驶时后车跟随前车的行驶状态的定量分析,即对车辆跟驰行为建模与仿真时,一个十分重要的问题是对驾驶行为的客观描述和正确度量.本文着重从驾驶行为分析的角度,对车辆跟驰模型中与人的因素有关的GM模型、CA模型、线性Helly模型、AP模型以及基于模糊逻辑和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述,提出了未来智能交通流中应充分考虑到数字驾驶行为对智能车辆跟驰建模与仿真的影响,以期正确地揭示出交通流的特性和本质.
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