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J-GLOBAL ID：202202228307167111   整理番号：22A0772323

連結環境における前方および後方車両情報を考慮した非車線系車両追従モデル【JST・京大機械翻訳】

The non-lane-discipline-based car-following model considering forward and backward vehicle information under connected environment

著者 (4件)： Xiao Jiacheng (School of Mechanical and Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai, China) ,  Ma Minghui (School of Mechanical and Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai, China) ,  Liang Shidong (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China) ,  Ma Guangyi (School of Mechanical and Automotive Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai, China)
資料名： Nonlinear Dynamics  (Nonlinear Dynamics)
巻： 107  号： 3  ページ： 2787-2801  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2017A  ISSN： 0924-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年の車両対自動車(V2V)通信技術の発展により,車両は運転中の他の車両に関するより多くの情報を得ることができる。したがって,接続環境の下の自動車追従の特性をより良く記述するために,新しい自動車追従モデルを,車線規律なしで提案する。特に,車線-規律ベースの全速度差(FVD)モデルと非車線ベース全速度差自動車追従(NLBCF)モデルに基づき,車両情報がV2V通信を通して得られると仮定して,自動車追従モデルは前方と後方の車両情報と横方向ギャップ効果を考慮する。安定性解析を,小摂動法を用いて提案モデルについて行い,数値シミュレーション実験を行い,他のモデルと比較して動的性能をシミュレーションした。安定性解析と数値シミュレーションの結果は,新しいモデルがより大きな安定性領域を持ち,擾乱の面でより速く安定性を回復する能力を持つことを示した。さらに,提案した自動車追従モードが接続環境下での交通流の特性をより良く記述できることも証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  速度 ,  自動車 ,  実験 ,  交通流 ,  安定性解析 ,  間隙 ,  *車線 ,  通信 ,  *モデル ,  通信技術 ,  摂動法
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *車両追従モデル ,  *車両情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動車追従モデル ,  前方と後方 ,  横方向ギャップ ,  安定性解析

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  車両情報 ,  車線 ,  車両追従モデル