检索结果-南通市图书馆

公路交通科技 2024年第2期41卷 203-211页

作者：周贝妮韩皓李易上海海事大学物流研究中心上海201306 上海海事大学物流工程学院上海201306

由于交通环境的复杂性、车辆之间的交互多变性,无人驾驶的行为决策研究一直存在应用灵活性较差、精度不高的瓶颈。因此,以探究车辆之间的交互机理为目标,深入研究车流运行的微观规律,为无人驾驶的行为决策研究提供理论依据。首先,基于... 详细信息

由于交通环境的复杂性、车辆之间的交互多变性,无人驾驶的行为决策研究一直存在应用灵活性较差、精度不高的瓶颈。因此,以探究车辆之间的交互机理为目标,深入研究车流运行的微观规律,为无人驾驶的行为决策研究提供理论依据。首先,基于能量场的物理性质,将车辆类比于引力场中的场源,建立车辆的行车交互场模型,并依据能量场中的质量和车辆物理特性定义了交互虚拟质量,例如速度、加速度、车型。采用行车交互力模型量化车辆之间的交互程度,依据临界车头间距与多普勒效应分别重新定义交通环境中的距离和速度。其次,利用实车在上海浦东新区同顺大道采集速度、相对距离等相关数据,通过视频处理软件Kinovea提取行车记录仪中的数据,采用高斯混合模型验证行车交互力与实际驾驶行为之间的关系。最后,通过K-means算法对行车交互力聚类分析,量化车辆行驶风险等级。结果表明:通过高斯混合模型计算出的跟驰、换道分类结果与实际分类结果的误差分别为1.12%和9.1%,说明行车交互力对车辆交互的量化描述能力较好;同时,在行车交互力模型的基础上将行车风险分为4级,有效评估了行车风险。本研究提出的行车交互力模型不仅可以拓展以往行车安全场的应用范围,也为驾驶行为决策研究提供一定的理论支撑。

关键词：智能交通行车交互能量场行车风险临界车头间距高斯混合模型

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