摘要：針對復雜交通環(huán)境下異質車型帶來的跟車風險與行車效率權衡的決策難題,在分析自然駕駛數(shù)據(jù)的基礎上,提出基于認知風險動態(tài)平衡的智能汽車擬人化跟車模型.首先,針對4種不同的貨車-轎車組合跟車模式,建立跟車距離的經(jīng)驗模型,提煉出駕駛人穩(wěn)態(tài)跟車行為中存在的車頭時距和逆碰撞時間的"兩不變"規(guī)律,通過作圖法獲得平衡線;其次,從駕駛過程中認知風險與加速度響應之間動態(tài)平衡的角度揭示了跟車決策的機理,將常用的跟車模型統(tǒng)一在認知風險動態(tài)平衡的框架內;最后,提出一種簡潔的非線性函數(shù)實現(xiàn)認知風險動態(tài)平衡的數(shù)學表述,利用實測跟車數(shù)據(jù)驗證了模型的準確性.

關鍵詞：

智能汽車擬人化決策跟車建模認知風險動態(tài)平衡

機標分類號：

U491.6(交通工程與公路運輸技術管理)TN914(通信)TP391.41(計算技術、計算機技術)

資助基金：

國家自然科學基金 ( 52202499 ) 國家自然科學基金 ( 52172389 ) 國家自然科學基金 ( 52102462 )

論文發(fā)表日期：

2022-11-25

在線出版日期：

2022-12-27 （萬方平臺首次上網(wǎng)日期，不代表論文的發(fā)表時間）

頁數(shù)：

9 ( 1627-1635 )

英文信息

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網(wǎng)址: 基于認知風險動態(tài)平衡的智能汽車跟車模型 http://www.u1s5d6.cn/newsview561914.html