一类时变时滞车辆跟驰模型的稳定性控制

为了研究交通拥堵问题,同时了解交通拥挤形成的过程以及驾驶员自身特性对交通流稳定性的影响.本文基于复杂网络同步理论,对一类考虑前后车效应的时变时滞最优速度车辆跟驰模型的稳定性进行了研究.利用Lyapunov稳定性理论,通过设计基于速度和车头间距的自适应控制器使得该车辆跟驰模型趋于稳定,并得到了模型稳定性的条件.此外,在车辆受到随机外部扰动的情形下,研究了该模型的稳定性.最后,采用MATLAB仿真技术进行了数值模拟,结果表明在本文设计的控制器下,考虑前后车效应的时变时滞最优速度车辆跟驰模型快速趋于稳定,拥堵现象得到了有效的缓解.     

考虑时延的智能网联汽车混合交通流稳定性分析

为研究时延对交通流稳定性的影响,构建考虑时延的人工驾驶汽车和智能网联汽车混合交通流稳定性分析模型.首先,分析并确定混合交通流中不同类型跟驰模式的比例关系和时延取值;然后,在此基础上采用不同的跟驰参数和时延值区分车辆的跟驰模式,并由此推导出混合交通流线性稳定条件;最后,以智能驾驶员模型为例,通过设计数值实验分别讨论智能网...     

基于Agent的驾驶员-车辆建模研究与实现

微观交通仿真技术是解决城市交通网络拥塞问题的有效工具.在各种交通元素中,驾驶员-车辆单元是交通流的主体.该文通过对交通流中驾驶员、车辆特性的分析,将驾驶员和车辆视为一个整体,并基于Agent理论对之进行建模.文中详细分析了Agent的生成和路径搜索及选择算法,研究了Agent的跟驰、换道和挤占道等行为.该文最后介绍了基于Agent模型建立的一种微观交通仿真器,并在该仿真器上进行仿真实验.结果表明该系统能够较好的仿真实际交通流状况.     

城市微观交通流模型综述

车辆跟驰模型和换车道模型是微观交通流模型研究的基础。对GM模型、线性模型、安全距离模型、AP模型、模糊推理模型和神经网络的车辆跟驰模型进行了详细的评述,并提出了现有的车辆跟驰模型存在的问题。并且对判断性换车道模型和强制性换车道模型进行了详细地论述,同时对其进行了评价。     

全速度差跟驰模型的Lyapunov稳定性分析

车辆跟驰模型是智能交通系统(intelligent transportation system,ITS)中研究微观交通流的一个主要内容,而稳定性分析则是跟驰模型研究的一个重要问题.为了有效分析跟驰模型的稳定性,本文从控制理论的角度出发,针对典型的全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型,提出了基于Lyapunov函数的稳定性分析.随后对FVD模型进行了数值仿真,结果表明了本方法的有效性.     

考虑前车加速度信息的跟驰模型及数值模拟

为了改进最优速度（OV）跟驰模型只考虑车间距因素对车辆跟驰行为影响的不足,在考虑前导车加速度信息对后车跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进OV跟驰模型。并利用小振幅扰动法对模型进行了线性稳定性分析,得到了模型的稳定性条件,对改进OV模型进行了数值模拟。仿真结果表明,与传统OV模型相比,考虑前导车加速度信息对跟驰车的影响后,交通流的稳定区域显著增加,改进OV模型能有效抑制交通流的堵塞。     

自动驾驶车辆道路跟驰与状态一致性控制

针对含有未知输入和外部干扰的非线性自动驾驶车辆时变跟驰队列系统,研究系统部分状态可测情况下的车辆道路跟驰和状态一致性控制问题.基于车辆跟驰和二自由度动力学模型,得到含有外部干扰和未知输入的离散化状态方程,利用前导跟驰特性,得到自动驾驶车辆跟驰队列系统;利用比例积分状态观测器解决系统部分状态不可测问题,提出一种基于观测器实现含有未知输入和外部干扰的自动驾驶车辆状态一致性控制协议;将观测器估计效果和一致性控制问题转化为误差系统的稳定性问题,由此构造Lyapunov-Krasovkii函数,利用离散系统稳定性理论推导出一个充分条件;通过求解线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)得到跟驰系统的增益矩阵和参数矩阵,利用H_∞性能指标分析系统鲁棒性.仿真结果表明:所设计观测器能够估计未知输入、外部干扰和系统状态,并且基于观测器设计能够使自动驾驶车辆道路跟驰和状态达到一致.     

基于SUMO平台的微观交通仿真研究

微观交通仿真在城市交通控制系统中有着重要地位,而微观仿真模型的建立是其主要内容之一。Krauss模型是基于安全车速范式的微观、空间连续的车辆跟驰模型,为避免原始Krauss模型中加速度突变的问题,本文在其基础上提出了融合车辆减速度渐变过程的新模型。在SUMO仿真平台上编程实现了改进后的车辆跟驰模型,并在同等条件下对原始模型和改进模型进行了实例仿真分析,结果表明改进后的模型在一定程度上避免了加速度突变问题,交通流运行的仿真情况在整体性能上有显著改善,仿真效果与现实交通情况更趋一致。     

跟驰驾驶行为的滑模控制系统建模

为量化描述跟驰驾驶行为的特质,即个人意志(即稳速驾驶)与环境干扰(即车辆间距、速度差、加速度差)间的动态调和,剖析了跟驰驾驶行为的"运动跟踪(即跟驰车辆对前导车辆速度、加速度轨迹的跟踪)"特性与"刺激-反应"机理,建立了"刺激-反应"行为模式下跟驰驾驶行为的2阶滑模控制系统模型;通过数学分析验证了本模型控制的跟驰车辆运动的Lyapunov渐近稳定性.并通过数值仿真说明了本模型控制的跟驰车队的运动可能具备Lyapunov渐近稳定性.     

基于改进最优速度的车辆跟驰模型及数值模拟

为了克服传统最优速度模型(OVM)单一考虑车间距对最优速度影响的不足,在同时考虑跟驰车与前导车之间的车间距和相对速度对后车跟驰行为影响的基础上,提出一种基于改进最优速度的车辆跟驰模型。通过对模型线性稳定性分析,得到改进模型的稳定性条件,并与OV模型进行比较,发现改进模型的稳定区域显著增加。最后对改进模型进行数值仿真,结果表明基于改进最优速度的车辆跟驰模型能明显增强交通流的稳定性。