针对智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV)跟驰建模中基于恒定车头时距的问题,文中在考虑可变车头时距下对期望车头间距做出了新的描述,优化ICV跟驰模型的车头间距模型结构.拟定了车辆跟驰行驶中期望车头时距的一般函...针对智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV)跟驰建模中基于恒定车头时距的问题,文中在考虑可变车头时距下对期望车头间距做出了新的描述,优化ICV跟驰模型的车头间距模型结构.拟定了车辆跟驰行驶中期望车头时距的一般函数形式及适用范围,论证了基于所提模型的参数物理含义,理论推导了稳定态与动态两种交通流下的稳定性条件.在以前车为干扰条件下通过MATLAB数值仿真实验对比模型改进前后稳定性.结果表明:新的ICV模型具备比原ICV模型更良好的稳定性,且在0~33.3 m/s速度范围内均保持稳定,同时可以比原ICV模型更有效地抑制不稳定流的传播,更好地描述期望车头间距与车速的非线性关系,更加真实地反映实际交通流跟驰特征.展开更多
文摘针对智能网联车辆(intelligent and connected vehicle,ICV)跟驰建模中基于恒定车头时距的问题,文中在考虑可变车头时距下对期望车头间距做出了新的描述,优化ICV跟驰模型的车头间距模型结构.拟定了车辆跟驰行驶中期望车头时距的一般函数形式及适用范围,论证了基于所提模型的参数物理含义,理论推导了稳定态与动态两种交通流下的稳定性条件.在以前车为干扰条件下通过MATLAB数值仿真实验对比模型改进前后稳定性.结果表明:新的ICV模型具备比原ICV模型更良好的稳定性,且在0~33.3 m/s速度范围内均保持稳定,同时可以比原ICV模型更有效地抑制不稳定流的传播,更好地描述期望车头间距与车速的非线性关系,更加真实地反映实际交通流跟驰特征.
