典型文献
考虑前后不对称网联多车跟驰模型及数值仿真
文献摘要：
基于车联网技术的发展,未来智能网联车的普及和应用会极大改变驾驶人的跟驰操作行为和交通流宏观特性.为研究网联自动驾驶车辆的跟驰行为以及智能跟驰决策如何合理确定前后跟驰车辆数,通过引入前后多车车头间距、多前车速度差、加速度差等信息,建立前后不对称多车信息的网联车辆跟驰模型.利用线性稳定性分析得出交通流的临界稳定条件,最后利用Matlab对模型的制动、起步和交通流演化特性进行数值仿真,定量对比分析前后多车数量对车辆速度、加速度、位置的影响.仿真结果表明:AMFR-CAV模型较MFRHVAD模型制动过程加速度平均峰谷差值减少43.32％,震荡时间提前16％,速度峰谷差值降低42.43％;起步过程平均加速度波峰值降低28.54％,波峰出现时间平均提前6.76％,速度延迟时间平均减少30.27％,第500 s第10辆跟驰车辆位置提高1.29 m;周期性边界运行条件下,减速过程交通流稳定性优于加速过程,减速过程中,当跟驰车辆引入P=2,Q=8时交通流稳定性最好,加速过程中,当跟驰车辆引入P=3,Q=7时交通流稳定性最好;当车辆信息给定时,前车数量考虑越多,交通流稳定性不一定越好,且最优跟驰状态下前后车数量具有不对称性.
文献关键词：
智能交通;前后不对称多车;数值仿真;跟驰模型;网联车
中图分类号：
作者姓名：
张柯娜;王来军;洪中荣
作者机构：
长安大学 运输工程学院,陕西 西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]张柯娜;王来军;洪中荣-.考虑前后不对称网联多车跟驰模型及数值仿真)[J].公路交通科技,2022(12):139-148
A类：
前后多车,前后不对称多车,AMFR,MFRHVAD
B类：
跟驰模型,车联网技术,智能网联车,驾驶人,操作行为,交通流,宏观特性,网联自动驾驶车辆,跟驰行为,合理确定,辆数,车车,车头,多前车,车速,速度差,网联车辆,车辆跟驰,线性稳定性分析,稳定条件,Matlab,演化特性,定量对比,分析前,CAV,制动过程,峰谷差,震荡,起步过程,波峰,时间平均,速度延迟,延迟时间,周期性边界,运行条件,减速,后车,不对称性,智能交通
AB值：
0.319015
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