【摘要】：車載移動模型是對道路交通流狀況的描述,是研究車載自組網(wǎng),進(jìn)而保障交通安全的基礎(chǔ)。車載移動模型與其應(yīng)用場景息息相關(guān),現(xiàn)有車載移動模型主要應(yīng)用于城市場景中,鮮有應(yīng)用于山區(qū)場景中。而山區(qū)高速公路道路崎嶇,是最易誘發(fā)交通事故的路段。因此,為提高山區(qū)高速公路交通安全水平,本文提出了一種適用于山區(qū)高速公路的車載移動模型。車載移動模型的研究的重點(diǎn)是使模型中節(jié)點(diǎn)移動特性與實(shí)際的交通流特性相一致。本文為描述山區(qū)高速公路交通流特性,引入了三個(gè)參數(shù)——平曲線半徑,平曲線轉(zhuǎn)角,坡度。根據(jù)參數(shù)對駕駛行為的影響,改進(jìn)了車輛節(jié)點(diǎn)速度,加速度和安全距離的數(shù)學(xué)模型,從而建立了山區(qū)高速公路車載移動模型。本文為研究山區(qū)高速公路車載移動模型與實(shí)際交通流的相符程度,利用Vanet Mobi Sim平臺對MHMM模型進(jìn)行了交通仿真。仿真結(jié)果表明,車輛節(jié)點(diǎn)在平曲線路段及其下游呈聚集趨勢,在其他路段呈分散趨勢。通過對不同車輛節(jié)點(diǎn)數(shù)量下生成的移動軌跡文件進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),得到車輛節(jié)點(diǎn)的移動特性和分布特性,整體上,平均速度隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加變化幅度變小,平均間距隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加而減小。此仿真結(jié)果與實(shí)際山區(qū)交通流特性具有較高的相符度。最后使用NS2軟件進(jìn)行了山區(qū)高速公路車載移動模型的路由協(xié)議評價(jià)。由仿真結(jié)果可以看出,MHMM模型下的協(xié)議性能隨節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加而提高,隨速度增加而降低。而且滿足通信距離的要求時(shí),車輛節(jié)點(diǎn)分布越均勻,協(xié)議性能越好。本文建立的山區(qū)高速公路車載移動模型,能夠?yàn)樯絽^(qū)車載自組網(wǎng)的研究提供一些參考數(shù)據(jù),進(jìn)而提高山區(qū)高速公路的交通安全水平。
【圖文】：

長安大學(xué)碩士學(xué)位論文點(diǎn)速度的影響因子將車載移動模型分為四類。速度為預(yù)設(shè)值，不受其他因素影響。例如隨機(jī)路點(diǎn)模型，隨機(jī)方等。下面闡述隨機(jī)游走模型移動規(guī)則。走模型中節(jié)點(diǎn)的移動參數(shù)為移動速度V 和移動方向 ，參數(shù)相互運(yùn)動類似。各個(gè)節(jié)點(diǎn)在移動過程中相互獨(dú)立，互不干擾。動規(guī)則如圖 2.3 所示：節(jié)點(diǎn)在當(dāng)前位置下，移動速度 為min m[V ,V 取值服從等概率分布，移動方向 為[0,2 ]之間的任一方向。節(jié)移動至仿真區(qū)域邊界后，方向變?yōu)榉瓷浞较�，依照原來的速度繼

第二章 車載移動模型研究其中， 和 為 Gauss-Markov 過程的期望和方差，速度和方向均為 Gauss-Mar程。G 是服從高斯分布的變量，與v或 相互獨(dú)立。 是 Gauss-Markov 過程相關(guān)性。當(dāng) 為 0 時(shí)，等同于隨機(jī)游走模型，當(dāng) 為 1 時(shí)，等同于勻速運(yùn)動模型。 表征與當(dāng)前速度與前一時(shí)刻速度的關(guān)系。（3）速度與車輛節(jié)點(diǎn)相關(guān)，受周圍車輛速度影響，例如 IDM 模型和 FTM 模型面闡述 IDM 模型移動規(guī)則。智能駕駛員模型（Intelligent Driving Model，IDM）是一種連續(xù)確定性模型，，基于理論產(chǎn)生，即當(dāng)前車輛的運(yùn)動趨勢取決于前車的運(yùn)動狀態(tài)[23]。當(dāng)前車輛的加速度與速度，該車與前車距離，該車與前車的速度差相關(guān)，如圖 2.4 所示。
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U495

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本文編號：2617717