车辆跟驰idm的pycharm代码
时间: 2023-06-21 22:06:05 浏览: 77
以下是使用 Python 和 Pycharm 实现车辆跟驰 IDM 模型的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# IDM 参数
v0 = 120 # 期望速度
T = 1.5 # 安全时间间隔
a = 1.0 # 最大加速度
b = 1.5 # 舒适减速度
s0 = 2.0 # 最小安全距离
delta = 4.0 # 加速度参数
# 模拟参数
dt = 0.1 # 时间步长
total_time = 100 # 总时间
num_vehicles = 10 # 车辆数目
# 车辆初始位置和速度
positions = np.zeros(num_vehicles)
velocities = np.zeros(num_vehicles)
for i in range(num_vehicles):
positions[i] = i * s0
velocities[i] = v0
# 模拟循环
for t in np.arange(0, total_time, dt):
# 计算每个车辆与前车的距离和速度差
distances = np.zeros(num_vehicles)
speed_differences = np.zeros(num_vehicles)
for i in range(num_vehicles):
if i == 0:
distances[i] = positions[i]
speed_differences[i] = velocities[i]
else:
distances[i] = positions[i] - positions[i-1]
speed_differences[i] = velocities[i-1] - velocities[i]
# 计算每个车辆的加速度
accelerations = np.zeros(num_vehicles)
for i in range(num_vehicles):
s_star = s0 + max(0, velocities[i] * T + velocities[i] * speed_differences[i] / (2 * np.sqrt(a * b)))
accelerations[i] = a * (1 - (velocities[i] / v0) ** delta - (s_star / distances[i]) ** 2)
# 更新每个车辆的位置和速度
for i in range(num_vehicles):
positions[i] += velocities[i] * dt
velocities[i] += accelerations[i] * dt
# 绘制车辆位置-时间图像
for i in range(num_vehicles):
plt.plot(np.arange(0, total_time, dt), positions[i] * np.ones(int(total_time / dt)))
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Position')
plt.show()
```
这是一个简单的车辆跟驰 IDM 模型实现,可以根据需要进行修改和扩展。需要注意的是,这里只考虑了单车道情况,如果需要考虑多车道、车辆换道等情况,需要对代码进行相应的修改和扩展。