發(fā)布時(shí)間：2018-05-05 21:01

  本文選題：交通工程 + 換道規(guī)則��； 參考：《濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：以換道過(guò)程中目標(biāo)車道跟隨車為研究對(duì)象,對(duì)跟隨車與換道車之間的交互行為進(jìn)行分析,采用模糊推理技術(shù)進(jìn)行建模;選取相對(duì)間距、相對(duì)速度、最遲換道距離、駕駛員性格等作為模糊推理系統(tǒng)輸入變量,換道支持度為輸出,構(gòu)造3類不同換道方式的模糊規(guī)則,建立基于模糊推理的車輛換道模型。結(jié)果表明:根據(jù)模糊推理的特點(diǎn)設(shè)計(jì)的換道模型能夠反映車輛駕駛行為的自主特性;通過(guò)改變交通流密度進(jìn)行數(shù)值模擬分析發(fā)現(xiàn),相比于強(qiáng)制換道和對(duì)稱雙車道元胞自動(dòng)機(jī)模型,協(xié)作換道模糊推理模型提高了整個(gè)路段的交通流平均速度,減少了路段交通擁擠。
[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.
【作者單位】： 青島理工大學(xué)汽車與交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51178231)
【分類號(hào)】：U491

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6 王s，

本文編號(hào)：1849285