人工势能场在跟驰模型中的应用研究

"基于人工势能场的跟驰模型研究，陶鹏飞，金盛，王殿海，吉林大学交通学院" 本文主要探讨了一种新的跟驰模型，该模型基于人工势能场理论，用于模拟车辆在单车道上的驾驶行为。跟驰模型在交通流理论中具有重要意义，它连接了微观交通个体行为与宏观交通流现象。作者陶鹏飞、金盛和王殿海从车辆的实际运行规律和驾驶行为出发，提出车辆行为主要受效率和安全两种因素影响。 人工势能场是一种常用于路径规划和机器人控制的理论，它将目标和障碍物分别比喻为势能的最小值和最大值，通过计算物体在势能场中的动力和阻力来决定其运动。在跟驰模型中，作者将效率视为驱动力，安全视为阻碍力，这两种因素共同决定了驾驶员的操作决策，如加速或减速以保持与前车的安全距离。 传统跟驰模型，如GM模型，主要基于刺激-反应机制或保持安全车距的思想。GM模型假设驾驶员对前车的运动变化做出即时反应。而本文提出的模型在GM模型基础上进行了扩展，考虑了驾驶员对效率和安全的双重考虑，提高了模拟驾驶行为的精确度。 为了验证新模型的有效性，作者使用实测的交通数据对其进行标定和验证。结果显示，新模型能够更好地拟合实际驾驶行为，相比于GM模型，模拟精度有显著提升。这表明人工势能场的引入对于理解驾驶行为和改进跟驰模型有积极影响。 此外，文中还简要回顾了跟驰模型的发展历程，包括Gazis-Herman-Rothery（GM）模型、心理-生理模型、基于模糊推理的跟驰模型以及安全距离跟驰模型等。这些模型分别从不同的角度和方法尝试解释驾驶员的行为决策，有的侧重车辆运动规律，有的关注驾驶员的心理反应。 在建模手段上，跟驰模型的构建既可以从车辆运动规律入手，也可以从驾驶员行为选择的角度分析。前者直接反映车辆运动，后者则更深入地探索驾驶员对环境的感知和响应。两种方法各有优势和局限性，车辆运动规律方法直观但数据获取困难，而驾驶员行为分析方法则能更细致地刻画驾驶决策过程，但可能较复杂。 基于人工势能场的跟驰模型研究提供了一个新颖的视角来理解和预测驾驶员在单车道上的行为，有助于提高微观交通流仿真的准确性和实用性，对于交通管理和道路安全有潜在的应用价值。