我的“1”csv文件中包含了跟驰对的轨迹信息，有车辆速度、车辆加速度、前车速度等信息，我要用pycharm建立跟驰IDM模型并求RMSE，代码如何写

好的，以下是一个简单的跟驰IDM模型的Python代码示例，你可以在此基础上进行修改和优化：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取csv文件并转换为numpy数组
df = pd.read_csv('1.csv')
data = df.to_numpy()

# 定义IDM模型中的参数
a = 1.5  # 最大加速度
v0 = 120 / 3.6  # 自由行驶速度
s0 = 2  # 最小间距
T = 1.5  # 期望时间间隔
b = 3  # 加速度舒适度

# 计算期望间距和速度
def IDM_spacing(v, dv):
    return s0 + max(0, v * T + (v * dv) / (2 * np.sqrt(a * b)))

def IDM_velocity(v, dv, s):
    return v + a * (1 - (v / v0) ** 4 - (s0 / s) ** 2 - ((v * dv) / (2 * np.sqrt(a * b))))

expected_spacing = np.zeros(len(data))
expected_velocity = np.zeros(len(data))
for i in range(1, len(data)):
    expected_spacing[i] = IDM_spacing(data[i, 3], data[i, 4] - data[i, 3])
    expected_velocity[i] = IDM_velocity(data[i, 3], data[i, 4] - data[i, 3], expected_spacing[i])

# 计算加速度误差
acceleration_error = np.zeros(len(data))
for i in range(1, len(data)):
    dt = data[i, 0] - data[i-1, 0]
    if dt > 0:
        acceleration_error[i] = data[i, 2] - (expected_velocity[i] - data[i, 3]) / dt

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(np.mean(acceleration_error ** 2))

# 输出结果
print("加速度误差的RMSE为：", rmse)

# 可以根据需要输出其他结果，例如期望间距、期望速度、加速度误差等

这段代码首先使用pandas库读取“1”csv文件，并将其转换为numpy数组。然后，定义IDM模型中的参数和计算期望间距和速度的函数，并使用numpy数组计算每个时间步的期望间距和速度。接下来，计算加速度误差，并使用定义的rmse函数计算加速度误差的均方根误差(RMSE)。最后，输出RMSE的值，并可以根据需要输出其他结果，例如期望间距、期望速度、加速度误差等。