基于模糊推理的驾驶员换道模型

发布时间：2018-05-05 21:01

  本文选题：交通工程 + 换道规则　； 参考：《济南大学学报(自然科学版)》2017年05期

【摘要】：以换道过程中目标车道跟随车为研究对象,对跟随车与换道车之间的交互行为进行分析,采用模糊推理技术进行建模;选取相对间距、相对速度、最迟换道距离、驾驶员性格等作为模糊推理系统输入变量,换道支持度为输出,构造3类不同换道方式的模糊规则,建立基于模糊推理的车辆换道模型。结果表明:根据模糊推理的特点设计的换道模型能够反映车辆驾驶行为的自主特性;通过改变交通流密度进行数值模拟分析发现,相比于强制换道和对称双车道元胞自动机模型,协作换道模糊推理模型提高了整个路段的交通流平均速度,减少了路段交通拥挤。
[Abstract]:Taking the target lane following vehicle as the research object, the interaction behavior between the following vehicle and the changing vehicle is analyzed, and the fuzzy reasoning technology is used to model the model, and the relative distance, relative speed, and the latest change distance are selected. As the input variable of fuzzy reasoning system, driver's character is used as input variable, and the support of changing lane is output. Three kinds of fuzzy rules of different changing ways are constructed, and the vehicle changing model based on fuzzy reasoning is established. The results show that the model designed according to the characteristics of fuzzy reasoning can reflect the autonomous characteristics of vehicle driving behavior, and through the numerical simulation analysis of changing the traffic flow density, it is found that, Compared with the forced and symmetrical two-lane cellular automata model, the cooperative path changing fuzzy reasoning model can improve the average speed of traffic flow and reduce the traffic congestion.
【作者单位】： 青岛理工大学汽车与交通学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51178231)
【分类号】：U491

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本文编号：1849285