基于统计学的汽车群动态预测方法

基于统计学的汽车群动态预测方法

智能车辆技术对解决动态交通流具有十分重要意义。过去对于交通流方面的技术分析仅停留在对单个车辆进行仿真,这不会对汽车群提供重要的帮助信息。由于大的汽车群可以分成几个较小的汽车群，汽车群的大小与汽车群是否存在一样重要。为了预测汽车群分布，应用统计学方法，利用广义伊辛模型搭建仿真平台。仿真分析结果表明，相对于手动驾驶车辆，应用自适应巡航控制（ACC）的车辆更容易形成中等大小的汽车群，手动驾驶车辆相比于应用ACC的车辆更容易形成大的汽车群。这些仿真结果对于未来的算法设计及交通控制方面具有重要的作用。对于在高速公路上行驶的汽车群来说，该方法可以更方便地预测汽车群大小并采取解决方案。

图1 随机车辆在不同比例ACC汽车群的概率

图1显示了一个随机选择的车辆存在于特定大小集群的概率。从观察结果可知，应用ACC的车辆数量是影响汽车群形成和汽车群分布的关键。由人驾驶车辆构成的交通系统更容易形成大型汽车群，而那些大部分使用ACC的车辆构成的交通系统更容易形成中等规模汽车群。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（英）

刊期：2015年第5期

作者：Kshitij Jerath et al

编译：陈洋