本文關(guān)鍵詞： 智能交通系統(tǒng) 駕駛傾向性 車輛集群態(tài)勢(shì) 多人多目標(biāo)對(duì)策 混合模糊對(duì)策　出處：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：建立汽車安全駕駛輔助系統(tǒng)(包括安全駕駛預(yù)警系統(tǒng))是保證交通安全的有效手段.準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車輛集群態(tài)勢(shì)是汽車安全輔助駕駛的前提,車道選擇是車輛集群態(tài)勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)移最為根本的原因,也是交通流理論研究的基本內(nèi)容.以往研究沒有綜合考慮車輛集群復(fù)雜態(tài)勢(shì)下各運(yùn)動(dòng)實(shí)體特征及其操控者類型,以及多個(gè)車道間車輛的沖突對(duì)車道選擇的影響.為此,本文綜合考慮各運(yùn)動(dòng)實(shí)體特征及其操控者類型,基于混合模糊多人多目標(biāo)非合作博弈方法,建立城市快速路基本路段上的駕駛員車道選擇模型.通過分析各方駕駛員在不同車道選擇策略下的收益,確定換道博弈的Nash均衡,得到駕駛員最優(yōu)車道選擇策略.研究結(jié)果表明:基于混合模糊多人多目標(biāo)非合作博弈方法建構(gòu)的駕駛員車道選擇模型,其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)到85.2%.
[Abstract]:The establishment of vehicle safety driving assistance system (including safe driving warning system) is an effective means to ensure traffic safety. Accurate prediction of vehicle cluster situation is the premise of vehicle safety auxiliary driving. Lane selection is the most fundamental reason for the movement of vehicle cluster situation, and it is also the basic content of the research on traffic flow theory. Previous studies have not considered the characteristics of each movement entity and the type of operator in the complex situation of vehicle cluster. And the impact of vehicle conflict on lane selection. Therefore, considering the characteristics of each movement entity and the type of operator, this paper based on the hybrid fuzzy multi-objective non-cooperative game method. This paper establishes the driver lane selection model on the basic section of urban expressway. By analyzing the income of drivers under different lane selection strategies, this paper determines the Nash equilibrium of the switch game. The optimal driveway selection strategy is obtained. The results show that the prediction accuracy of the model based on mixed fuzzy multi-objective non-cooperative game method can reach 85.2.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;清華大學(xué)汽車安全與節(jié)能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：汽車安全與節(jié)能國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(KF16232) 山東省自然科學(xué)基金(ZR2014FM027,ZR2017LF015) 山東省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃研究項(xiàng)目(14CGLJ27) 國家自然科學(xué)基金(61074140,61573009,51508315,51608313) 山東省高等學(xué)校科技計(jì)劃(J15LB07)資助~~
【分類號(hào)】：O225;U463.6;U495

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