车辆跟驰模型

第１７卷第６期　２０１７年１２月　交通运输系统工程与信息　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　、ｂ１．１７　Ｎｏ．６　Ｄｅｃｅｍｂｅｒ　２０１７　

文章编号：１００９．６７４４（２０１７）０６．００３３．０７　中图分类号：ｕ４９１．２　文献标志码：Ａ　

ＤＯＩ：１０．１６０９７￣．ｃｎｋｉ．１００９－６７４４．２０１７．０６．００６　

机器学习一动力学耦合车辆跟驰模型　

丁点点　一，孙　磊　，陈　松　

ｆ１．宿州学院资源与土木工程学院，安徽宿州２３４０００；２．安徽省煤矿勘探工程技术中心，安徽宿州２３４０００）　

摘要：　目前，跟驰模型的建立主要基于动力学方法和机器学习算法，将两者耦合起来　建立跟驰模型的研究还没有．以线性组合预测为基础，对最优加权法中的目标函数进行改　进，将经典的Ｇｉｐｐｓ模型和基于ＢＰ神经网络的跟驰模型（ＢＰ　Ｃａｒ－ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ　Ｍｏｄｅｌ，ＢＰ）耦　合起来，建立线性组合车辆跟驰模型（Ｌｉｎｅａｒ　Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ　Ｃａｒ－ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ　Ｍｏｄｅｌ，ＬＣ—ＣＦ）．结　果表明：ＢＰ模型的预测结果更加贴近真实值，Ｇｉｐｐｓ模型的预测结果更加贴近安全值；　ＬＣ．ｃＦ模型可以通过调整参数，来控制ＢＰ模型和Ｇｉｐｐｓ模型在ＬＣ—ｃＦ模型中的权重，进　而达到控制预测速度的真实性和安全性的目的．　关键词：　智能交通；道路运输；线性组合预测；动力学模型；ＢＰ神经网络；车辆跟驰　

Ａ　Ｃａｒ－ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ　Ｍｏｄｅｌ　Ｃｏｕｐｌｉｎｇ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ａｎｄ　

Ｄｙｎａｍｉｃ　

Ｄ１ＮＧ　Ｄｉａｎ－ｄｉａｎ　一，ＳＵＮ　Ｌｅｉ　一，ＣＨＥＮ　Ｓｏｎｇ　，　

（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　Ｃｉｖｉｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｕｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ　２３４０００，Ａｎｈｕｉ，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏａｌ　Ｍｉｎｅ　Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆＡｎｈｕｉ　Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｓｕｚｈｏｕ　２３４０００，Ａｎｈｕｉ，Ｃｈｉｎａ）　

随着我国城市的快速发展以及机动化的加剧， 城市交通系统变的越来越复杂。

在这个复杂的系统中， 交通流理论成为研究的前沿和热点。 交通流理论是一门交 叉性边缘学科， 其目标在于建立能够描述实际交通一般特性的交通流模型， 以届 时控制交通流动的基本规律。 交通流理论研究内容广泛， 可分为微观交通流、 中 观交通流和宏观交通流。 其中微观交通流又分为车辆跟驰模型和换道模型， 由于 换道模型过于复杂， 过去的大部分研究主要集中在跟驰模型。 车辆跟驰理论是运 用动力学方法， 研究在无法超车的单一车道上， 车辆列队行驶时， 候车跟随前车 行驶状态的一种理论， 它用数学模型表达跟车过程中发生的各种状态。 典型的跟 驰模型主要包括：基于刺激 -反应的 GM 模型、基于安全间距的跟驰模型（ CA）、 线性跟驰模型、基于生理-心理的跟驰模型（AP）、基于人工智能的跟驰模型（模 糊推理跟驰模型）、其他车辆跟驰模型（如基于多种期望值的跟驰模型、最优速 度车辆跟驰模型、

基于非参数回归的车辆跟驰模型、 考虑驾驶员特性的跟驰模型 等）。

1. 跟驰模型发展概述

交通流跟驰理论的研究始于 20世纪50年代，1950年Reushel和1953年Pipes

研究的跟驰过程，是跟驰理论研究开始的标志。 1960年前后，Gazis、Heiman和

Rotho等人提出了 GM系列模型，成为早期跟驰理论研究中最重要的研究成果。 1959年Helly提出了线性跟驰模型，同年 Kometani和Sasaki提出了 CA （元胞自 动机）模型。 1962年， Miachaels 提出了基于期望间距的跟驰模型，次年又提出 了生理-心理模型。1992年Kikuchi和Chakriborty提出了基于模糊逻辑的跟驰模 型。国内学者在跟驰理论研究方面的主要成果有贾洪飞和隽志才提出的基于期望 间距的车辆跟驰模型和基于模糊推断的车辆跟驰模型及基于驾驶员认知过程的 车辆跟驰模型。 徐伟民、熊烈强提出的与车辆跟驰理论统一的一维交通流动力模 型。唐铁军、黄海军、薛郁提出的改进的两车道交通流格子模型。 张浩然、任刚、 王炜提出了基于相关分析和安全车距的跟驰模型。 贾顺平、 毛宝华提出了云推理 的车辆跟驰模型CF-FM吴超仲、严新平、马晓风提出的考虑驾驶员性格特性的 跟驰模型等等。这些理论极大的丰富和完善了跟驰模型理论。

关于车辆跟驰行为的综述

摘 要：车辆跟驰（Car Following，CF）是最基本的最微观的驾驶行为，描述了在限制超车的单行道上行驶车队中相邻两车之间的相互作用。随着科学技术的进步，车辆跟驰模型也在不断更新。本文通过对国内外关于车辆跟驰行为的文献研究，总结了车辆跟驰理论的特点，回顾了近年来车辆跟驰理论的发展历程，并分析了重要的车辆跟驰模型。最后，因为车辆跟驰模型影响因素较多，且随着道路交通系统的发展，车辆跟驰理论也要不断更新，与时俱进。

关键词：综合交通运输；交通流特性；车辆跟驰模型；综述

中图分类号：U268.6 文献标志码：A

0 引言

在道路上时常出现车辆因环境、驾驶人或交通管制等原因而无法超越前车，只能跟随在后面行驶的现象，这就是车辆跟驰。车辆跟驰行为是驾驶人在道路交通环境中的主要驾驶行为之一。相关学者在采集跟驰行为数据和驾驶特性问卷调查的基础上，通过跟驰距离、车头时距、车头时距的分布及反应时间等指标，对比分析不同驾驶人在跟驰行为中的感知、判断及操作特性的差异，他们发现，不同地区、年龄、性别及驾龄的驾驶人，跟驰特性对道路交通安全的影响程度不同。因此，对车辆跟驰行为进行研究有助于更深入地理解交通流的特性，进而将这些成果运用于实际的交通规划与管理中，充分发挥交通设施的作用，提高交通系统运行效率，降低交通事故发生的概率。因此，本文回顾了近些年来不同的学者对车辆跟驰行为研究的成果，总结了主要的研究方法和模型，并对未来研究的趋势和所面临的挑战做了展望。

1 车辆跟驰理论概述

1.1车辆跟驰理论的概念 车辆跟驰（Car Following，CF）是最基本的最微观的驾驶行为，描述了在限制超车的单行道上行驶车队中相邻两车之间的相互作用。车辆跟驰理论既是微观交通流理论最基本的仿真模型,也是理解宏观交通流形成的理论基石,而且具有指导交通组织管理、缓解交通拥堵的现实意义.在跟驰模型研究中,车辆被看成分散的、存在相互作用的粒子,在假设没有超车的情况下,通过研究后车跟随前车的动力学过程,进而分析单车道上交通流的演化特征。

Pipes模型 1

13

Pipes模型和Forbes模型

从这章开始我们介绍跟驰模型。我们以两个简单的模型开始，即Pipes模型和

Forbes模型，它们都是从驾驶员的日常驾驶经验中总结出来的。

13.1 Pipes模型

Pipes模型 [1] 是基于加利福尼亚州交通法规中的一条安全驾驶规定：

“跟车的一个安全法则是在速度每增加10 mph（十迈

或十英里每小时）时就使车间间距增加至少一个车长。”

如图 13-1所示，上述的规则可以用下述数学模型来表达：

图

13-1 跟驰情形

𝑥𝑖

𝑥𝑖−1 𝑙𝑖−1

𝑠𝑖 𝑙𝑖 𝑥𝑖,𝑥𝑖 𝑥𝑖−1,𝑥𝑖−1

𝑔𝑖𝑥 (𝑔𝑖𝑡)

(ℎ𝑖) Pipes模型 2

ii

iiiiix

iltx

ltsltxtxtg

10447.0)(

))((]))()([()(

min1min11min



这里)(tx

i是𝑖号车的速度，单位为m/s，单位转换为 1 mph ≈0.447 m/s。车头间距)(tsi，

车间间距)(tgx

i，前车位置)(

1tx

i，后车位置)(tx

i，以及车长l均以m为单位。整合后，

Pipes模型如下：

1min)(

47.4)(



iii

iltxl

ts

假设一辆车的长度为6 m，上述模型简化为：

6)(34.1)(

mintxts

ii 或者以车头时距

)()(

)(

txts

th

ii

i来表示，上述模型可以改写为：

)(6

34.1)(

mintxth

ii

13.1.1 Pipes模型的应用

Pipes模型有很多应用，最常见的就是自动驾驶和计算机仿真。

自动驾驶

也许最简单的自动驾驶形式就是巡航控制（cruise control 或CC）。作为一个车载系

统，巡航控制通过控制油门来自动控制车辆的速度，使车辆能够以驾驶员设定的速度匀速

行驶。在长途行驶时，巡航控制使得单调无趣驾驶变的轻松简单，因此它是一项很受欢迎