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基于车辆特性考虑的交通跟驰模型仿真及改进(2014年)

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简介：
本文在分析现有交通跟驰模型基础上，基于不同车辆特性进行建模与仿真，并提出相应的优化策略。发表于2014年。 基于对车辆跟驰模型的研究，并引入了车辆特性的因素，在Simulink软件上建立了一个跟驰模型，然后结合Carsim进行联合仿真以获取理论上的车辆在跟随行驶过程中的一些特性数据及驾驶员的舒适度指标。通过将这些结果与实际驾驶情况对比后，进一步构建了一种新的交通跟驰模型。

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  • 基于车辆特性考虑的交通跟驰模型仿真及改进(2014年)
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    本文在分析现有交通跟驰模型基础上，基于不同车辆特性进行建模与仿真，并提出相应的优化策略。发表于2014年。 基于对车辆跟驰模型的研究，并引入了车辆特性的因素，在Simulink软件上建立了一个跟驰模型，然后结合Carsim进行联合仿真以获取理论上的车辆在跟随行驶过程中的一些特性数据及驾驶员的舒适度指标。通过将这些结果与实际驾驶情况对比后，进一步构建了一种新的交通跟驰模型。
     
  • 车辆跟驰模型_CarFollowing_车辆_CFmodel_跟驰模型
    优质
    简介：车辆跟驰模型（CarFollowing模型或CF模型）是交通流理论中的重要组成部分，用于描述和分析道路上后车跟随前车行驶的行为与规律。 车辆跟驰模型是用于研究道路上前后车辆之间的跟随行为的一种数学或仿真模型。这种模型能够帮助交通工程师和研究人员理解不同驾驶条件下车辆的运动规律，并据此优化道路设计、改善交通流状况以及提高交通安全水平。通过模拟实际驾驶场景，此类模型可以有效地评估各种因素对车距控制的影响，如驾驶员反应时间、汽车性能及环境条件等。
     
  • 关于车辆跟驰模型的研究
    优质
    本研究致力于探讨和分析各类车辆跟驰模型，旨在深入理解交通流特性，为提高道路安全与效率提供理论依据和技术支持。 车辆跟驰模型研究主要探讨了该领域的当前研究现状以及建模方法。
     
  • 基于MATLAB的车辆线性跟驰模型刺激反应分析
    优质
    本研究采用MATLAB平台构建了车辆线性跟驰模型，并对其在不同驾驶场景下的刺激响应特性进行了深入分析。 这是MATLAB初学者的练习作品，存在一些不足之处，仅供参考。
     
  • duochedao.zip_FVD_FVD模型代码_MIT_跟驰模型_跟驰仿真测试
    优质
    这段资料是一个由MIT开发的FVD（Freeway Vehicle Dynamics）模型代码包，专注于车辆跟随行为的研究与仿真测试，适用于交通流建模和分析。 跟驰模型以及FVD模型下的交叉口跟驰模型被用来仿真多个交叉口的情况。
     
  • 基于Python的FVD跟驰模型数值仿真
    优质
    本研究利用Python编程语言对FVD（Full Velocity Difference model）跟驰模型进行数值仿真分析，旨在探讨车辆跟随行为及其稳定性。通过模拟不同驾驶条件下交通流的变化，为优化道路交通安全与效率提供理论依据和实践指导。 利用Python对FVD跟驰模型进行数值仿真，并结合交通流理论的基础知识。
     
  • MPC车辆控制_MPC模型预测_跟驰模型_Vehicle
    优质
    本研究探讨了基于MPC（模型预测控制）算法在车辆跟驰控制系统中的应用，通过建立精确的车辆动力学及跟驰模型，优化车辆行驶过程中的安全距离与速度调节，显著提升交通流稳定性和安全性。 车辆纵向动力学控制通过模型预测来调节车辆的加速和减速，以实现纵向跟随功能。
     
  • MATLAB车流仿真_包含fvd跟驰与延误模型的仿真及代码
    优质
    本项目使用MATLAB进行车辆流动仿真实验，涵盖了FVD跟随模型和交通延误分析。提供详细的仿真过程及源代码，适用于交通工程研究与教学。 基于OV模型的典型交通流跟驰模型MATLAB程序可以通过调节灵敏度、车头间距等参数来改变仿真条件，为学习最优速度模型的初学者提供一定的帮助。
     
  • traffic_simulation-master_Python_跟驰_换道模型_交通流_IDM
    优质
    traffic_simulation-master 是一个基于Python开发的开源项目，专注于研究和模拟交通流中的跟随行为与车道变换，采用IDM（智能驾驶员模型）等理论进行仿真分析。 用Python编写的IDM模型可以实现交通流仿真，包括跟驰和换道。
     
  • MATLAB车辆跟驰仿真代码-NGSIM轨迹：基于NGSIM I-80的数据集的领导-跟随车辆轨迹对
    优质
    本项目提供了一套基于NGSIM I-80数据集的MATLAB代码，用于模拟和分析道路上的车辆跟驰行为。通过精确再现领导与跟随车辆间的动态关系，研究者可以深入理解交通流特性及优化交通安全策略。 该存储库包含MATLAB代码，用于处理新一代模拟（NGSIM）州际80（I-80）车辆轨迹数据集，并提取领导者跟随者车辆轨迹对。这些对可用于分析驾驶行为并建立汽车跟随模型。车道变更情景已删除。 步骤如下： 1. 从NGSIM网站下载数据。 2. 转到创建账户，搜索数据I-80。 3. 下载车辆轨迹数据。此项目中使用了RETRACTERTEDtrajectories-400-0415_NOMOTORCYCLES.csv文件。 4. 获取csv文件后，将其添加到项目文件夹下并运行saveNGSIMdata.m脚本。 5. 运行main.m，其中包含一个示例，在通道2上绘制轨迹对。