计算机应用

作者：纪艺, 史昕, 赵祥模

单位：长安大学 信息工程学院, 西安 710064

关键词：交通流,跟驰模型,稳定性分析,最优速度,加速度

基金：国家重点研发计划项目（2017YFC0804806）；陕西省技术创新引导专项（2018HJCG-13）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（300102248204）。

为了进一步提高交通流的稳定性，在经典基于驾驶员记忆的最优速度（OVCM）模型的基础上，提出了一种基于多前车最优速度与紧邻加速度（MHOVA）的智能网联车辆跟驰模型。首先，引入k辆前车的最优速度变化量与紧邻前车的加速度改进OVCM模型，并分别以参数γ和ω表示其权重；然后，结合改进模型利用线性稳定性分析获得交通流的临界稳定条件；最后，利用Matlab对车队施加扰动后的速度和车头距等参数进行数值模拟与分析。仿真结果表明：在车队启动和停止过程的仿真中，所提模型比OVCM模型使得车队整体达到稳定状态的时间更短；在环形道路上车队施加扰动的仿真中，所提模型相比于全速度差（FVD）模型、OVCM和多前车最优速度（MHOV）模型，在合理加速度敏感系数ω和前车数k约束下的速度和车头距波动幅度相对较小，尤其当ω为0.3且k为5时车辆速度的向上和向下波动率最小可达0.67%和0.47%，表明改进模型能较好地吸收交通扰动和增强车队行驶稳定性。

来源：2019年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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