网联车对抗神经网络跟驰模型

针对当前混行交通流场景下网联车对前车速度变化的实时性、安全性和车队稳定性较差的状况,提出一种由生成模型和辨别模型构成的网联车生成式对抗网络车辆跟驰模型(GANVFM)。其中,生成模型提取跟驰参数中的前车速度、跟驰车速和相对车距计算生成加速度;辨别模型对生成模型生成的加速度参数进行相似度计算,并通过更新函数加以更新。采用速度和加速度的均方差σ、追尾预测因子γn和跟驰状态因子φn作为对应的指标,对车辆的实时性、安全性和车队的稳定性进行分析。实验结果表明:GANVFM的σ和γn均最小,GANVFM对前车速度变化的实时性和安全性高;随着网联车渗透率δ的升高,φn降低、车队长度缩短,车队稳定性提高。