python帮我编写一个交互特性比较好的IDM智能驾驶跟车模型

对于一个更复杂的交互特性较好的IDM（Intelligent Driver Model）智能驾驶跟车模型，需要涉及到更多的技术和算法，包括车辆动力学模型、感知模块、决策模块等。在这里，我提供一个简化版本的示例供参考。

class IDMModel:
    def __init__(self, desired_speed=120, time_headway=1.5, min_spacing=2, max_acceleration=2):
        self.desired_speed = desired_speed
        self.time_headway = time_headway
        self.min_spacing = min_spacing
        self.max_acceleration = max_acceleration

    def calculate_acceleration(self, ego_speed, ego_distance, leading_speed):
        # 计算车辆加速度
        delta_speed = ego_speed - leading_speed
        min_spacing = self.min_spacing + ego_speed * self.time_headway
        desired_spacing = min_spacing + max(0, (ego_speed * delta_speed) / (2 * (self.max_acceleration ** 0.5)))
        acceleration = self.max_acceleration * (1 - (ego_speed / self.desired_speed) ** 4 - (desired_spacing / ego_distance) ** 2)
        return acceleration

# 示例用法
model = IDMModel()

ego_speed = 100  # 自车速度（km/h）
ego_distance = 10  # 自车与前车距离（m）
leading_speed = 90  # 前车速度（km/h）

acceleration = model.calculate_acceleration(ego_speed, ego_distance, leading_speed)
print(f"Acceleration: {acceleration} m/s^2")

这个示例使用了简化的IDM模型公式来计算车辆的加速度。您可以根据具体的需求和实际场景进行定制和改进，例如添加感知模块来检测前方障碍物、决策模块来确定加速度策略等。

请注意，实际的智能驾驶系统需要更复杂的算法和数据处理，同时还需要考虑实时性、精确性、安全性等方面的因素。因此，建议在实际应用中使用专业的自动驾驶平台或借助现有的成熟解决方案来构建智能驾驶系统。这个简化的示例只是为了提供一个基本的概念理解，而非完整可用的智能驾驶系统。