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题名考虑前车状态的智能网联车交叉口行为决策
被引量：8
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作者
杨达
杨果
罗旭
唐颜东
徐利华
蒲云
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机构
西南交通大学交通运输与物流学院
公安部交通管理科学研究所
四川智慧高速科技有限公司
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期410-417,433,共9页
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基金
国家自然科学基金(52172333)
四川省重点研发项目(19ZDYF2068)
+3 种基金
成都市软科学项目(2019RK0000054ZF)
公安部技术研究计划(2020JSYJA05)
山东省重大科技创新工程项目(2019TSLH0203)
中央高校基本科研业务费专项资金(2682021ZTPY010)。
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文摘
为使智能网联汽车(intelligent connected vehicle,ICV)在复杂交通环境下高效、安全地通过信号交叉口,在车联网实时获取信号灯和前车状态信息的基础上,建立了智能网联汽车通过信号交叉口的驾驶行为决策框架.通过跟驰模型推导智能网联汽车和前方车辆在未来的行驶状态,预测得到前方车辆是否要通过交叉口的行为,进一步分别对智能网联汽车是领头车和跟随车时通过交叉口停止线的条件进行判断;将换道加入到驾驶方式中来寻求更高的通行效率,用基于换道时间模型的方法判断智能网联汽车换道后的通过条件;仿真对比分析了所提出模型和现有模型的决策能力,讨论了影响决策过程的关键因素.研究结果表明:相比于现有模型,综合信号灯和前车行驶意图的决策方法能够提高智能网联汽车对通行条件判断的准确性,从而进行更合理的行为选择,随着单位绿灯剩余时间的增加,车辆决策通过交叉口的概率可提高20%,当前车道的车辆位置对决策结果影响显著.
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关键词
行为决策
预测
跟驰模型
换道
智能网联汽车
交叉口
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Keywords
behavior decision
prediction
car-following model
lane change
intelligent connected vehicle
intersections
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分类号
U491.2
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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