智能交通系统中基于双速度差的新型车辆队列跟随模型研究

智能交通系统(ITS)既能更容易地获取周围交通的状态信息又能更好地控制车辆的运动。为了描述和预测ITS环境下车辆在交通流中的行为,保证车辆安全,增加交通流的稳定性,文章考虑在ITS环境下加入车头间距记忆和后向观测这2个因素,建立了一种基于前后车辆双速度差的新型车辆队列跟随模型(HMBE)。通过对HMBE模型进行线性稳定性分析,得到了HMBE模型的线性稳定性条件,验证了车头间距记忆和后向观测这2个因素可以增强交通流的稳定性,提高了车辆安全和通行效率。通过数值模拟分析当交通流出现小扰动时,其对交通流的影响,发现随着时间的增加,小扰动几乎消失,验证了HMBE模型相对于一般的双速度差模型对提高交通流稳定性具有更明显的作用。