考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法与流程

技术特征：

1.一种考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

a.通过数学表达式建立车辆微观跟驰交通流模型；

$\frac{{\mathrm{dv}}_n\left(t\right)}{dt}=a\[{\mathrm{pV}}_F\left({\mathrm{\Δx}}_n\right(t\left)\right)+(1-p)V_B\left({\mathrm{\Δx}}_{n-1}\right(t\left)\right)-v_n\left(t\right)\]+{\mathrm{\λ\Δv}}_n\left(t\right)+\mathrm{\γ}\[V_F\left({\mathrm{\Δx}}_n\right(t\left)\right)-V_F\left({\mathrm{\Δx}}_n\right(t-{\mathrm{\τ}}_m\left)\right)\]$

式中，a是驾驶员的反应敏感系数，v_n(t)为车辆n在t时刻的速度，Δx_n(t)＝x_n+1(t)-x_n(t)为车头间距，Δv_n(t)＝v_n+1(t)-v_n(t)为前后车的相对速度，λ为对相对速度刺激的敏感系数，V_F(·)表示向前观测的最优速度函数，V_B(·)表示向后观测的最优速度函数，τ_m是记忆时间步长，[V(Δx_n(t))-V(Δx_n(t-τ_m))]是最优速度跟随记忆改变项，γ是其敏感系数；

b.忽略二次项，将上述车辆跟驰模型化简为：

$\frac{{\mathrm{dv}}_n\left(t\right)}{dt}=a\[{\mathrm{pV}}_F\left({\mathrm{\Δx}}_n\right(t\left)\right)+(1-p)V_B\left({\mathrm{\Δx}}_{n-1}\right(t\left)\right)-v_n\left(t\right)\]+\[\mathrm{\λ}+{\mathrm{\γ\τ}}_m{V}_F^{\′}\left({\mathrm{\Δx}}_n\right(t\left)\right)\]{\mathrm{\Δv}}_n\left(t\right)$

c.选择最优速度函数：

V_F(Δx_n(t))＝α′[tanh(Δx_n(t)-β)+tanh(β)]

V_B(Δx_n-1(t))＝-α″[tanh(Δx_n-1(t)-β)+tanh(β)]

式中，α′，α″，和β都是正常数，β表示车辆间的安全距离；

d.根据跟驰模型，得出模型线性稳定条件，绘制出模型稳定区域与不稳定区域的分界线；

e.通过改变前导车运动状态来设定需要模拟的交通情景；

f.获取所有车辆的初始状态；

g.仿真模拟t>0时跟驰车队的运动状态，假设特定前导车按照预先设定的情形改变运动状态，而跟驰车队按照考虑最优速度记忆和后视效应跟驰模型运行，考察t>0时所有车辆的运动状态，按照规则更新后即得出模型在选定交通场景下的各车辆速度分布图。

2.根据权利要求1所述考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于：所述的步骤a中0.5＜p≤1表示前车对当前车的影响程度比跟随车大。

3.根据权利要求1所述考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于：所述的步骤d在(Δx,a)的二维相平面图上绘制出模型稳定区域与不稳定区域的分界线。

4.根据权利要求1所述考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于：所述的步骤f中车辆n在时刻t(t≥0)的状态由其所在位置x_n(t)、速度v_n(t)以及加速度a_n(t)共同定义；其中n＝1，…，N，N为所有车辆的总数，令t＝0即获取所有车辆的初始状态。

5.根据权利要求1所述考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于：步骤g中所述的运动状态包括车辆速度和车辆位置。

6.根据权利要求1所述考虑最优速度记忆及后视效应的车辆跟驰建模方法，其特征在于：步骤g中所述的更新规则为：

车辆速度：v_n(t+Δt)＝v_n(t)+a_n(t)×Δt,n＝1,…,N；

车辆位置：

其中，Δt为加速度调节时间。