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关于车辆跟驰模型的研究论文——探讨速度对期望间距的影响.pdf

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简介:
本文研究了不同行驶速度下车辆间的期望跟随距离变化规律,通过建立和分析各种车辆跟驰模型,揭示了速度与安全车距之间的关系,并为交通安全提供了理论依据。 为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理,采用相关性分析方法确定影响期望间距的关键因素,并提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型(improved desired distance model, IDDM)。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型进行参数标定后,进行了评价。研究结果显示,在驾驶员选择期望间距时,前后两车的速度及相对速度为主要影响因素;与传统Gipps模型相比,IDDM在加速度、速度和位置的仿真精度分别提高了0.24 ms²、0.72 m/s 和 0.53 m,可为车辆跟驰行为分析提供参考。

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    本文研究了不同行驶速度下车辆间的期望跟随距离变化规律,通过建立和分析各种车辆跟驰模型,揭示了速度与安全车距之间的关系,并为交通安全提供了理论依据。 为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理,采用相关性分析方法确定影响期望间距的关键因素,并提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型(improved desired distance model, IDDM)。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型进行参数标定后,进行了评价。研究结果显示,在驾驶员选择期望间距时,前后两车的速度及相对速度为主要影响因素;与传统Gipps模型相比,IDDM在加速度、速度和位置的仿真精度分别提高了0.24 ms²、0.72 m/s 和 0.53 m,可为车辆跟驰行为分析提供参考。
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    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。
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    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。
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  • 路径问题: MDVRP
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  • 公路视频中检测与踪算法.pdf
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    本文探讨了在高速公路监控系统中应用先进的视频分析技术,重点研究并提出了一套高效的车辆检测与跟踪算法,以提高交通管理和安全水平。 基于高速公路视频的车辆检测与跟踪算法研究,夏丽,黄樟灿。在智能交通系统中,基于视频的车辆检测与跟踪是一项关键任务。为解决高速公路的安全问题,需要实时监测高速公路上车辆的停车或行驶情况。
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  • MATLAB空调负荷需求上调温应潜力
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