伴隨著互聯(lián)網(wǎng)通信技術的飛速發(fā)展,無人駕駛技術及其相關理論已成為時下眾多專業(yè)學者和企業(yè)重點研究方向,而對無人駕駛車輛之間跟馳模型的分析是該方向的重要基礎性研究工作之一。由于技術的革新需要與相關的理論創(chuàng)新同步適應,本文以無人駕駛環(huán)境的車輛跟馳模型為研究對象,借鑒傳統(tǒng)交通環(huán)境下車輛跟馳模型的形式,構建了基于無人駕駛環(huán)境的多信息融合跟馳模型（Multi-information Fusion Car-following Model,MI-CF）,并通過數(shù)值模擬實驗的方法對比分析其與傳統(tǒng)跟馳模型的差異,經(jīng)驗證,MI-CF模型具備更高的穩(wěn)定性,能夠更準確地描述基于無人駕駛環(huán)境車輛的跟馳行為特性。首先,本文詳細闡述了無人駕駛技術以及車輛跟馳模型的發(fā)展研究現(xiàn)狀,對幾類經(jīng)典跟馳模型的優(yōu)缺點進行對比分析,發(fā)現(xiàn)基于傳統(tǒng)環(huán)境的跟馳模型大部分未討論多信息共同作用下的跟馳行為變化。且車輛跟馳行為受駕駛員特性等不可控因素影響較大,無法直接用于準確描述無人駕駛車輛的跟馳行為。在此基礎上,進一步分析了無人駕駛交通流的跟馳行為特性以及無人駕駛車輛的信息交互特點和模式。隨后,本文借鑒優(yōu)化速度類模型的形式,綜合考慮了車輛協(xié)同優(yōu)... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

US101數(shù)據(jù)檢測及研究區(qū)域示意圖

交叉概率取 0.6，變異概率取 0.1，利用 MATLAB 工具對參數(shù)標定過程進行編程計算，得到的結果如下圖所示，算法在第 121 代左右達到收斂，最佳適應度值為 6.59。圖4-7 結果收斂曲線圖參數(shù)取值范圍參考相關文獻[70]，標定得到的結果如下表所示。表4-4 參數(shù)標定結果參數(shù) p 下界 0 0 0 0上界 2 0.5 1 1取值 1.38 0.42 0.21 0.104.4 本章小結本章作為全文的核心章節(jié)，主要是構建基于無人駕駛環(huán)境的多信息融合跟馳模型。

圖5-1 OV 模型、FVD 模型和 MI-CF 模型穩(wěn)定性曲線圖上述各跟馳模型來說，穩(wěn)定性曲線將圖空間分為兩個區(qū)域，位于曲線，交通流在受到一定強度的干擾后會重新恢復穩(wěn)定狀態(tài)行駛；位于曲區(qū)域，在該區(qū)域內，擾動在向后方傳播時無法及時消散，最后導致交圖可得，F(xiàn)VD 模型的穩(wěn)定性區(qū)域大于 OV 模型穩(wěn)定性區(qū)域，這是因FVD 模型考慮了引導車與跟隨車的速度差因素，避免了 OV 模型導不合理現(xiàn)象；MI-CF 模型穩(wěn)定性區(qū)域大于 FVD 模型和 OV 模型的穩(wěn) MI-CF 模型不僅考慮了跟隨車與前方鄰近引導車的速度差，同時考慮車的速度差和車頭間距影響，并且模型的優(yōu)化速度不僅與鄰近引導車與鄰近后方跟隨車的車頭間距有關。由上圖還可以得到，基于無人性區(qū)域隨著可感知前方車輛數(shù) m 的增多而出現(xiàn)一定幅度的增加，說明過程中，考慮與車輛有關的因素越多時，模型抗干擾能力越強。因

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本文編號：3328706