考虑后视和多前车信息反馈的车辆跟驰模型

摘要：

为改进车联网环境下车辆跟驰模型的稳定性,在经典OVCM模型基础上考虑后视效应、多前车速度差和多前车最优速度记忆综合信息对交通流稳定性能的影响,提出一种基于后视和多前车信息反馈的扩展车辆跟驰模型.根据线性稳定性分析法得出模型的中性稳定性判断条件,并进行数值仿真实验与分析.实验结果表明,在扰动初始条件设置一致下,所提模型相比于OV、FVD、OVCM模型,交通流稳定区域增大,速度波动幅度减小,特别是考虑的前车数k、后视敏感系数λi和记忆效应敏感系数γi取值为k=3,λi=[0.2,0.15,0.1],γi=[0.1,0.08,0.06]时,车辆的平均速度波动率低于0.1％,由此说明,所提模型能有效减少扰动影响,增强交通流的稳态保持.

关键词：交通流、跟驰模型、线性稳定性分析、后视效应、多前车

分类号：TP391.1;U495(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省省级科技计划项目;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：70-77