Python实现MOBIL换道模型的高速公路仿真与分析

MOBIL换道模型是一种在交通工程和智能交通系统领域常用的决策模型，它旨在优化车辆在道路上的行驶策略，确保安全性和效率。在这个Python数值仿真项目中，研究者将IDM（Intelligent Driver Model，智能驾驶模型）与MOBIL模型相结合，来模拟单向双车道高速公路的交通流量情况。 IDM模型是一种基于人类驾驶员行为的车辆跟驰模型，它考虑了车辆的速度、加速度、反应时间和安全距离等因素，以预测车辆的行驶路径。而MOBIL模型则在此基础上加入了换道决策，它考虑的因素包括当前车道的加速度潜力、邻道的拥挤程度以及潜在的冲突区域，以决定何时以及如何安全地进行换道。 实验场景设定在一个10公里长的高速公路，其中7.5公里处有一个汇入匝道，其加速段长度为300米。主线上的车流量恒定为每小时1000辆，而汇入匝道的车流量恒定为每小时500辆。为了模拟换道行为，研究人员采取了一种创新的方法：当虚拟车辆抵达加速段末端时，会强制主线上的其他车辆执行换道操作。 整个仿真过程通过Python编程实现，数据结果被存储在text1.xlsx、text2.xlsx和text3.xlsx三个文件中，分别记录了主线和两侧车道上车辆的位置信息。文本4.xlsx则专门用于记录每个车辆实际执行换道的位置信息。获取这些数据的方式是通过百度网盘链接，方便后续的数据分析和模型验证。 这个项目不仅展示了Python在交通工程中的应用，也强调了理论模型与实际交通场景的结合，以及如何通过数值仿真来评估和优化交通流的动态行为。通过这种方式，可以为交通规划提供科学依据，帮助减少交通拥堵和事故风险。此外，此模型对于自动驾驶车辆决策系统的设计也有重要参考价值，因为它需要理解和模拟复杂的道路动态交互。