考虑前后车辆综合信息的耦合映射跟驰模型

基于智能交通诱导信息考虑前方多辆车,司机又通过后视镜考虑后方车辆,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流的动力学特性及其拥堵控制.利用离散延迟反馈控制动力学模式,通过调整模型中控制参数给出了抑制交通拥堵的策略.利用反馈控制理论,导出了在头车速度发生变化时,交通流保持稳定性的条件.分析结果表明,考虑前后方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与前人相关工作的比较得知,考虑前后方车辆的信息能够更有效地抑制交通拥堵.

考虑多交互效应的耦合映射跟驰模型（英文）

基于Konishi等的耦合映射跟驰模型,考虑多车交互效应对交通流波动的传播特性影响,提出了一个涉及多前车及紧邻后车车间距优化速度函数的耦合映射跟驰模型。首先分析了模型的稳定性能,并获得交通系统保持稳定的条件。与前人的研究成果比较,改进模型可以增强交通系统中车流运行的稳定性。结果表明:在新模型中考虑多车交互效应会使得车流表现出较好的驾驶行为。

异质车联网环境下耦合映射跟驰模型的协同控制问题

本文考虑驾驶员的滞后反应时间随时间变化的特性,提出了更符合实际的耦合映射跟驰模型,利用李雅普诺夫函数理论,推导了车队行驶满足稳定性的充分条件.在此基础上,考虑异质车联网环境下同时存在人工驾驶车辆和自动驾驶车辆根据车流的运行特性,将人工驾驶车辆抽象为自动驾驶车辆传感器失效的情况,设计了状态反馈速度控制器,使得闭环系统在部分传感器失效情况下仍然满足渐近稳定,即可缓解交通拥挤问题,利用MATLAB的LMIs工具箱求解得到该控制器的增益参数,最后通过数值算例将控制器的性能与传统的Konishi反馈控制器和无控制器情形相比,并分析了人工车辆的比例和位置对控制器效果的影响,验证了本文方法的有效性.

信息物理系统下的耦合映射跟驰模型

针对车辆跟驰模型中信息响应延迟时间导致交通拥堵,通过信息物理系统对耦合映射跟驰模型重新定义,在嵌入计算功能的网络端与延迟导致拥堵的物理端相互作用下,提出均衡车头距的概念,在此基础上量化跟驰过程中的响应延迟时间,从而间接增大了车头距,拉长可操作时间线,给驾驶系统提供预估功能。考虑前车、后车对己车的反馈控制,并选取不同的反馈系数,仿真结果表明CPS定义下的耦合映射跟驰模型,对交通拥堵具有明显的抑制效果。

基于智能交通系统的耦合映射跟驰模型和交通拥堵控制

基于智能交通诱导信息,提出一种改进的耦合映射跟驰模型,用于描述单车道的交通流动力学特性及其拥堵控制.利用反馈控制理论,给出了在头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件.分析结果表明,考虑前方更多车辆的信息对交通流有致稳作用,亦即稳定性条件明显减弱.数值模拟证实了理论分析的正确性,通过与他人相关工作的比较得知,考虑智能交通诱导信息能够更有效地抑制交通拥堵.

考虑双速度差效应的耦合映射跟驰模型

基于Konishi等的研究工作,提出了涉及前方两辆车车头间距的优化速度函数的耦合映射跟驰模型.采用反馈控制方法,研究了耦合映射跟驰模型中的交通拥堵控制.利用反馈控制理论,给出了头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件,并与Konishi等得到的结果进行了比较.数值模拟结果表明,所提出的模型在经典的反馈控制方法下描述的交通拥堵现象得到了有效抑制.

一类耦合映射模糊时滞跟驰系统的反馈控制

由于驾驶员在感应车间距变化时存在时变滞后的问题,且其灵敏度随着不同的车速和车间距在一定范围内波动,为了准确描述车辆在行驶过程中的运行状态,文中在耦合映射(CM)跟驰模型基础上,提出了一类模糊滞后CM跟驰模型,并对该模型的稳定性进行了分析.利用Lyapunov函数给出了模糊控制器存在的充分条件,使闭环跟驰系统满足稳定性,即交通拥挤现象能够得到有效抑制,并通过求解线性矩阵不等式(LMI)得到所设计的控制器.仿真实验表明,在该模糊控制器作用下,各辆车的速度震荡幅度得到了有效的降低,且能够更快地恢复到平稳状态,同时有效降低了车辆的二氧化碳排放量,说明该方法对于抑制交通拥挤和降低二氧化碳排放量是有效的.

基于耦合映射模型的拥堵延时控制方法（英文）

主要致力于对交通拥堵的延时控制方法研究,基于全速度差模型,利用奈奎斯特稳定性判据从无控制和有延时控制两个方面对模型进行稳定分析,验证了考虑了时延的拥堵控制方法可以缓解交通拥堵,从而验证了理论结果的有效性。

考虑双前车和跟随车的拥堵控制跟驰模型

基于Konishi等的研究工作,考虑双前车和跟随车的运动状态对交通流的影响,提出一种新的拥堵控制跟驰模型。运用奈奎斯特稳定性理论对新模型进行稳定性理论分析,得到交通系统运行稳定条件。模拟结果显示:所提出的拥堵控制模型较前人的模型更能提高车流抗干扰的能力和平稳运行的能力。

车联网环境下跟驰模型的牵制控制算法研究

在开放边界条件下,基于车车通信(Inter-vehicle Communication,IVC)的耦合映射(coupled map,CM)跟驰模型的牵制控制对交通流有致稳作用。从网络的角度,模型中的每辆车可以视为节点,并挑选特殊的节点对其施加反馈控制,反馈控制系数基于控制集方法。对比原先的车辆跟驰模型,我们的控制模型能够有效的抑制车辆堵塞。

考虑最邻近前车综合信息的反馈控制跟驰模型

拥堵控制中,通过车辆运行状态感知与控制的交互融合,实现对车辆有效控制的过程,具有信息物理融合系统的典型特征.本文基于Konishi等的研究工作,从交通信息系统与交通物理系统融合的角度,进一步考虑优化速度差和安全间距对车流的影响,在耦合映射跟驰模型中,提出了一种考虑最邻近前车综合信息的交通拥堵反馈控制方案.运用反馈控制理论,给出了头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件,并与前人工作进行了比较.理论分析与数值模拟结果一致表明,耦合映射跟驰模型在本文提出的控制方案下能更有效地抑制交通拥堵.