一种基于膜计算的交叉口多车协同优化方法

交叉口协同驾驶系统通过车辆与交叉口控制系统协同工作来实现交通的控制和管理，使得车辆能够安全和有效地通过交叉口。因此，交叉口协同驾驶系统通过多个无法比较的冲突目标实现协同和优化，是一个典型的带约束的多目标优化问题。为了解决交叉口协同控制系统的多目标优化问题，从V2X的角度提出了一种基于改进膜计算系统的多车优化方法。通过种群膜系统刻画了交叉口协同驾驶系统的多目标优化问题，然后通过提出的改进膜计算系统的多车优化方法对交叉口协同驾驶系统的多目标优化问题进行了求解。最后，通过实验和分析表明了提出的方法优于其他4种算法。     

考虑多交互效应的耦合映射跟驰模型

基于Komshi等的耦合映射跟驰模型,考虑多车交互效应对交通流波动的传播特性影响,提出了一个涉及多前车及紧邻后车车间距优化速度函数的耦合映射跟驰模型.首先分析了模型的稳定性能,并获得交通系统保持稳定的条件.与前人的研究成果比较,改进模型可以增强交通系统中车流运行的稳定性.结果表明:在新模型中考虑多车交互效应会使得车流表现出较好的驾驶行为.     

考虑延迟驾驶行为的跟驰模型

考虑延迟驾驶行为对交通流的影响,基于优化速度模型,提出了更能描述实际交通现象的跟驰模型.首先分析模型的稳定性能,并获得交通系统保持稳定的条件.通过对模型进行非线性分析,得到描述车头间距波演化的mKdV方程.数值仿真显示,延迟驾驶行为对交通拥堵具有重要的影响,即随着延迟驾驶行为的系数越大,交通拥堵就会变的越来越严重.     

基于安全间距的拥堵反馈控制跟驰模型与仿真

为了有效地缓解交通拥堵,考虑安全间距效应对车流演化特性的影响,提出一种新的交通拥堵反馈控制跟驰模型。运用反馈控制理论,给出了头车速度发生变化时,系统保持稳定的条件。数值仿真结果表明:安全间距效应能有效地抑制随机扰动在车流中传播放大,增强了车流稳定性能,从而缓解交通拥塞现象。因此上述提出的模型能更有效地抑制交通拥堵和更好地呈现实际交通现象,有助于自动驾驶系统中车辆的平稳性控制策略的制定。     

考虑车辆机械惯性效应的跟驰模型及其稳定性分析

为了更加真实地描述在实际交通中的跟驰行为,基于全速度差模型,提出一个考虑车辆机械惯性的跟驰模型。应用线性控制理论给出模型的稳定性条件。与前人提出的模型仿真结果对比,理论结果与数值仿真一致,表明本文提出的模型能够克服前人模型中静止车队启动过程中头车加速度出现瞬间跳跃现象,同时随着车辆机械惯性系数的增加,交通拥堵更加容易发生。     

基于耦合映射模型的拥堵延时控制方法

主要致力于对交通拥堵的延时控制方法研究,基于全速度差模型,利用奈奎斯特稳定性判据从无控制和有延时控制两个方面对模型进行稳定分析,验证了考虑了时延的拥堵控制方法可以缓解交通拥堵,从而验证了理论结果的有效性。