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J-GLOBAL ID：202002269552507151   整理番号：20A0925096

多前車情報融合に基づくスマートグリッド接続車両追従モデル【JST・京大機械翻訳】

Car-following model for intelligent connected vehicles based on multiple headway information fusion

著者 (3件)： Ji Yi (長安大学 信息工程学院,西安,710064) ,  Shi Xin (長安大学 信息工程学院,西安,710064) ,  Zhao Xiangmo (長安大学 信息工程学院,西安,710064)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 39  号： 12  ページ： 3685-3690  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 交通流の安定性をさらに改善するために,古典的ドライバー記憶に基づく最適速度(OVCM)モデルに基づいて,マルチプレーナ最適速度と隣接加速(MHOVA)に基づくインテリジェントネットワーク連結車両追跡モデルを提案した。最初に,k台の前車の最適速度変化量と直前の車両の加速度改良OVCMモデルを導入し,その重みをパラメータγとωで表した。次に,改良モデルと組み合わせて,線形安定性解析を用いて,交通流の臨界安定条件を得た。最後に、Matlabを用いて、車隊に外乱をかけた後の速度と車頭距離などのパラメータに対して、数値シミュレーションと分析を行った。シミュレーション結果は,以下を示した。車隊の起動と停止過程のシミュレーションにおいて、提案モデルはOVCMモデルより、車隊全体が定常状態に達する時間がより短かった。環状道路上の車隊の擾乱シミュレーションにおいて,提案モデルは,全速度差(FVD)モデル,OVCM,および多重前車最適速度(MHOV)モデルと比較して,合理的加速感受性係数ωおよび前車数k制約の下の速度および車頭距離変動振幅は,相対的に小さく,特に,ωは,0であった。3.kが5の時、車両速度の上向きと下向き変動率は最小で0.67%と0.47%となり、改良モデルは交通擾乱をよく吸収し、自動車の走行安定性を増強できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  自動車 ,  安定条件 ,  加速度 ,  交通流 ,  走行安定性 ,  環状道路 ,  臨界 ,  多重化 ,  連結式車両 ,  インテリジェントネットワーク ,  *スマートグリッド ,  数値シミュレーション
準シソーラス用語： MATLAB ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報融合 ,  スマートグリッド ,  車両追従モデル