交通信息与安全
交通信息與安全
교통신식여안전
JOURNAL OF TRANSPORT INFORMATION AND SAFETY
2014年
6期
82-88
,共7页
交通安全%模型标定与验证%惯性模型%智能驾驶员模型
交通安全%模型標定與驗證%慣性模型%智能駕駛員模型
교통안전%모형표정여험증%관성모형%지능가사원모형
traffic safety%model calibration and validation%inertia model%intelligent driver model
根据某种机理建立的交通流模型需要通过模型标定和验证后才能具体应用到实际中.通过采用视频处理技术,对陕西省西安市二环主干路和浙江省舟山市昌洲大道上上下高峰时期内的车辆微观运动录像进行技术处理,提取得到了包括位移、速度和加速度的车辆微观运动轨迹数据.根据这些交通流数据,采用Levnberg-Marquardt算法,分别对跟驰理论中2个典型的跟驰模型,即惯性模型中的敏感系数、安全时间间隔、最小安全车间距、允许速度和智能驾驶人模型中的理想速度、安全时间间隔、静止安全距离、启步加速度和舒适加速度进行了标定和验证.针对惯性模型,当允许速度大于实际速度时,位移均方差和速度均方差的平均值分别为2.8m和0.58 m/s,当允许速度小于实际速度时,位移均方差和速度均方差的平均值分别为2.22m和0.49 m/s;针对智能驾驶人模型,利用早、中、晚3组数据进行标定,得到的位移均方差和速度均方差的平均值分别为0.12m和0.10 m/s,0.07m和0.10 m/s,0.75m和0.27 m/s.因此,惯性模型与智能驾驶人模型都可用于描述城市主干路近饱和状态(即跟随车辆的最大速度远小于允许速度的行驶状态)下的车辆跟驰行为,而且当智能驾驶人模型中的加速度指数取较大的值时,它较前者更为适合.
根據某種機理建立的交通流模型需要通過模型標定和驗證後纔能具體應用到實際中.通過採用視頻處理技術,對陝西省西安市二環主榦路和浙江省舟山市昌洲大道上上下高峰時期內的車輛微觀運動錄像進行技術處理,提取得到瞭包括位移、速度和加速度的車輛微觀運動軌跡數據.根據這些交通流數據,採用Levnberg-Marquardt算法,分彆對跟馳理論中2箇典型的跟馳模型,即慣性模型中的敏感繫數、安全時間間隔、最小安全車間距、允許速度和智能駕駛人模型中的理想速度、安全時間間隔、靜止安全距離、啟步加速度和舒適加速度進行瞭標定和驗證.針對慣性模型,噹允許速度大于實際速度時,位移均方差和速度均方差的平均值分彆為2.8m和0.58 m/s,噹允許速度小于實際速度時,位移均方差和速度均方差的平均值分彆為2.22m和0.49 m/s;針對智能駕駛人模型,利用早、中、晚3組數據進行標定,得到的位移均方差和速度均方差的平均值分彆為0.12m和0.10 m/s,0.07m和0.10 m/s,0.75m和0.27 m/s.因此,慣性模型與智能駕駛人模型都可用于描述城市主榦路近飽和狀態(即跟隨車輛的最大速度遠小于允許速度的行駛狀態)下的車輛跟馳行為,而且噹智能駕駛人模型中的加速度指數取較大的值時,它較前者更為適閤.
근거모충궤리건립적교통류모형수요통과모형표정화험증후재능구체응용도실제중.통과채용시빈처리기술,대합서성서안시이배주간로화절강성주산시창주대도상상하고봉시기내적차량미관운동록상진행기술처리,제취득도료포괄위이、속도화가속도적차량미관운동궤적수거.근거저사교통류수거,채용Levnberg-Marquardt산법,분별대근치이론중2개전형적근치모형,즉관성모형중적민감계수、안전시간간격、최소안전차간거、윤허속도화지능가사인모형중적이상속도、안전시간간격、정지안전거리、계보가속도화서괄가속도진행료표정화험증.침대관성모형,당윤허속도대우실제속도시,위이균방차화속도균방차적평균치분별위2.8m화0.58 m/s,당윤허속도소우실제속도시,위이균방차화속도균방차적평균치분별위2.22m화0.49 m/s;침대지능가사인모형,이용조、중、만3조수거진행표정,득도적위이균방차화속도균방차적평균치분별위0.12m화0.10 m/s,0.07m화0.10 m/s,0.75m화0.27 m/s.인차,관성모형여지능가사인모형도가용우묘술성시주간로근포화상태(즉근수차량적최대속도원소우윤허속도적행사상태)하적차량근치행위,이차당지능가사인모형중적가속도지수취교대적치시,타교전자경위괄합.
