基于航测数据的不同风格换道轨迹规划OA北大核心CSTPCD
不当的换道行为可能危及交通安全,导致交通事故和拥堵,因此有必要探索不同驾驶风格下在车道出口的换道轨迹.本文利用中国高速公路和快速路拥堵场景数据集中的车辆轨迹数据,采用K-means算法将驾驶人分为谨慎型、普通型和激进型三类;通过聚类分析和换道时间预测,以最小化换道纵向位移和行驶稳定性加权值之和为优化目标,同时以舒适性和安全性评价指标为约束条件,采用五次多项式进行最优换道轨迹规划;随后,使用遗传算法解决轨迹规划问题,基于Prescan、CarSim、MATLAB/Simulink仿真平台建立横纵向联合控制二自由度车辆动力学模型;最后,设计自车前车、目标车道前车和目标车道后车三种典型换道场景,并通过仿真实验评价不同驾驶风格下的换道轨迹规划效果和车辆轨迹跟踪控制效果.实验结果表明:在目标车道有车的场景下提出的融合驾驶风格的轨迹规划算法使得规划的换道轨迹增加了激进型驾驶风格的换道时长,同时减少了普通型和谨慎型驾驶风格司机的换道时长,进而能够确保换道过程的时效性、安全性和舒适性.
徐婷;邓恺龙;刘永涛;赵磊;张志顺;范娜;马金凤;陈姝屹;
长安大学运输工程学院,陕西西安710064长安大学汽车学院,陕西西安710064长兴太湖能谷科技有限公司,浙江湖州313100
交通运输
智能交通换道轨迹规划遗传算法驾驶风格轨迹跟踪模型
《西南交通大学学报》 2024 (003)
P.720-728 / 9
国家自然科学基金(51878066,52002033);中央高校基本科研业务费专项资金(300102343205);陕西省自然科学基础研究计划(2021 JQ-276);高等学校学科创新引智计划(B20035)。
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