Модель интеллектуального водителя - Википедия - Intelligent driver model

В транспортный поток моделирование, интеллектуальная модель водителя (IDM) это непрерывный во времени модель автомобиля для моделирования автострад и городского движения. Он был разработан Treiber, Hennecke и Helbing в 2000 году для улучшения результатов, полученных с помощью других «интеллектуальных» моделей драйверов, таких как Модель Гиппса, который теряет реалистические свойства в детерминированном пределе.

Определение модели

Как модель слежения за автомобилем, IDM описывает динамику положения и скорости отдельных транспортных средств. Для автомобиля ${ displaystyle alpha}$ , ${ displaystyle x _ { alpha}}$ обозначает его положение во время ${ displaystyle t}$ , и ${ displaystyle v _ { alpha}}$ его скорость. Более того, ${ displaystyle l _ { alpha}}$ дает длину автомобиля. Для упрощения обозначений определим чистое расстояние ${ displaystyle s _ { alpha}: = x _ { alpha -1} -x _ { alpha} -l _ { alpha -1}}$ , куда ${ displaystyle alpha -1}$ относится к транспортному средству прямо перед ним ${ displaystyle alpha}$ , и разность скоростей, или приближающаяся скорость, ${ displaystyle Delta v _ { alpha}: = v _ { alpha} -v _ { alpha -1}}$ . Для упрощенной версии модели динамика автомобиля ${ displaystyle alpha}$ затем описываются следующими двумя обыкновенные дифференциальные уравнения:

{ displaystyle { dot {x}} _ { alpha} = { frac { mathrm {d} x _ { alpha}} { mathrm {d} t}} = v _ { alpha}}

{ displaystyle { dot {v}} _ { alpha} = { frac { mathrm {d} v _ { alpha}} { mathrm {d} t}} = a , left (1- left ({ frac {v _ { alpha}} {v_ {0}}} right) ^ { delta} - left ({ frac {s ^ {*} (v _ { alpha}, Delta v_ { alpha})} {s _ { alpha}}} right) ^ {2} right)}

{ displaystyle { text {with}} s ^ {*} (v _ { alpha}, Delta v _ { alpha}) = s_ {0} + v _ { alpha} , T + { frac {v_ { alpha} , Delta v _ { alpha}} {2 , { sqrt {a , b}}}}}

${ displaystyle v_ {0}}$ , ${ displaystyle s_ {0}}$ , ${ displaystyle T}$ , ${ displaystyle a}$ , и ${ displaystyle b}$ параметры модели, которые имеют следующее значение:

желаемая скорость ${ displaystyle v_ {0}}$ : скорость, с которой автомобиль будет двигаться в условиях свободного движения.
минимальный интервал ${ displaystyle s_ {0}}$ : минимальное желаемое чистое расстояние. Автомобиль не может двигаться, если расстояние до впереди идущего автомобиля не меньше ${ displaystyle s_ {0}}$
желаемый временной интервал ${ displaystyle T}$ : минимально возможное время до идущего впереди автомобиля
ускорение ${ displaystyle a}$ : максимальное ускорение автомобиля
комфортное торможение с замедлением ${ displaystyle b}$ : положительное число

Показатель ${ displaystyle delta}$ обычно устанавливается на 4.

Характеристики модели

Ускорение автомобиля ${ displaystyle alpha}$ можно разделить на срок бесплатного проезда и срок взаимодействия:

{ displaystyle { dot {v}} _ { alpha} ^ { text {free}} = a , left (1- left ({ frac {v _ { alpha}} {v_ {0}) }} right) ^ { delta} right) qquad { dot {v}} _ { alpha} ^ { text {int}} = - a , left ({ frac {s ^ { *} (v _ { alpha}, Delta v _ { alpha})} {s _ { alpha}}} right) ^ {2} = - a , left ({ frac {s_ {0} + v _ { alpha} , T} {s _ { alpha}}} + { frac {v _ { alpha} , Delta v _ { alpha}} {2 , { sqrt {a , b} } , s _ { alpha}}} right) ^ {2}}

Поведение на свободной дороге: На свободной дороге расстояние до ведущего автомобиля ${ displaystyle s _ { alpha}}$ велико, и в ускорении транспортного средства преобладает член свободного пути, который приблизительно равен ${ displaystyle a}$ при малых скоростях и обращается в нуль при ${ displaystyle v _ { alpha}}$ подходы ${ displaystyle v_ {0}}$ . Следовательно, одиночное транспортное средство на свободной дороге будет асимптотически приближаться к желаемой скорости. ${ displaystyle v_ {0}}$ .
Поведение при высоких скоростях приближения: Для больших разностей скоростей член взаимодействия определяется соотношением ${ displaystyle -a , (v _ { alpha} , Delta v _ { alpha}) ^ {2} , / , (2 , { sqrt {a , b}} , s_ { alpha}) ^ {2} = - (v _ { alpha} , Delta v _ { alpha}) ^ {2} , / , (4 , b , s _ { alpha} ^ {2 })}$ .

Это приводит к поведению при вождении, которое компенсирует разницу скоростей, стараясь не тормозить намного сильнее, чем удобное торможение ${ displaystyle b}$ .

Поведение на малых чистых дистанциях: Для незначительной разницы скоростей и малых чистых расстояний член взаимодействия приблизительно равен ${ displaystyle -a , (s_ {0} + v _ { alpha} , T) ^ {2} , / , s _ { alpha} ^ {2}}$ , который напоминает простую силу отталкивания, так что небольшие чистые расстояния быстро увеличиваются до равновесного чистого расстояния.

Пример решения

Допустим, кольцевая дорога с 50 машинами. Затем транспортное средство 1 будет следовать за транспортным средством 50. Даны начальные скорости, и поскольку все транспортные средства считаются равными, векторные ODE дополнительно упрощаются до:

{ displaystyle { dot {x}} = { frac { mathrm {d} x} { mathrm {d} t}} = v}

{ displaystyle { dot {v}} = { frac { mathrm {d} v} { mathrm {d} t}} = a , left (1- left ({ frac {v} { v_ {0}}} right) ^ { delta} - left ({ frac {s ^ {*} (v, Delta v)} {s}} right) ^ {2} right)}

{ displaystyle { text {with}} s ^ {*} (v, Delta v) = s_ {0} + v , T + { frac {v , Delta v} {2 , { sqrt {а , б}}}}}

В этом примере для параметров уравнения даны следующие значения.

Переменная	Описание	Ценить
${ displaystyle v_ {0}}$	Желаемая скорость	30 м / с
${ displaystyle T}$	Безопасное время вперед	1,5 с
${ displaystyle a}$	Максимальное ускорение	0,73 м / с²
${ displaystyle b}$	Комфортное замедление	1,67 м / с²
${ displaystyle delta}$	Показатель ускорения	4
${ displaystyle s_ {0}}$	Минимальное расстояние	2 мес.
-	Длина автомобиля	5 мес.

Два обыкновенные дифференциальные уравнения решаются с использованием Методы Рунге – Кутты порядков 1, 3 и 5 с одинаковым шагом по времени, чтобы показать влияние точности вычислений на результаты.

Сравнение решений дифференциальных уравнений для модели интеллектуального драйвера с использованием RK1,3,5

Это сравнение показывает, что IDM не показывает крайне нереалистичных свойств, таких как отрицательные скорости или транспортные средства, разделяющие одно и то же пространство, даже для метода низкого порядка, такого как Метод Эйлера (RK1). Тем не мение, волна движения распространение не так точно представлено, как в методах более высокого порядка, RK3 и RK 5. Эти последние два метода не показывают существенных различий, что позволяет сделать вывод, что решение для IDM достигает приемлемых результатов от RK3 и выше, и никаких дополнительных вычислительных требований не потребуется. . Тем не менее, при вводе разнородных транспортных средств и обоих параметров расстояния в пробке этого наблюдения было недостаточно.

Модель интеллектуального водителя - Википедия - Intelligent driver model

Содержание

Определение модели

Характеристики модели

Пример решения

Смотрите также

Рекомендации

внешняя ссылка