基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法.pdf下载

weixin_39821526 2021-10-19 15:24:22

基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/25113427?utm_source=bbsseo

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基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法.pdf

混合交通场景下高速公路入口匝道多车协同编队控制摘要随着我国经济的快速增长，私家车保有量急速增长，高速公路的拥堵率和事故率日益增加。特别是入口匝道区域的事故率和拥堵率较高，是基本路段的数倍。目前，我国高速公路入口匝道区域车辆汇入引导控制受数据采集技术及交通控制技术的限制，往往只能被动地控制高速公路匝道车辆的汇入率，以达到维持主线的通行效率的目的。基于车路协同的高速公路入口匝道车辆汇入引导方法通过实时的数据采集，对车辆进行个性化的交通诱导，主动地调节交通需求，从而实现提高入口匝道区域通行效率、减少事故率

摘要// 目的 //匝道汇入区域是高速公路中的事故多发段，汇入的匝道车辆会对主干道交通流产生严重干扰，并对交通效率和安全行驶产生各种负面影响。在过去的几十年里，已经开发了许多智能网联驾驶汽车(CAVs)的通信和自动化能力的策略，致力于促进高速公路匝道上的汇入/变道操作。CAVs具有实时通信和精确运动控制的能力，通过加强协调策略，在促进匝道汇入操作方面展现出巨大潜力。本文旨在全面回顾现有自动驾驶...

本文深入解析自适应巡航控制（ACC）技术，从基础原理、核心功能场景到未来趋势。详细拆解了ACC如何通过传感器融合与智能决策实现自动跟车、拥堵辅助及弯道控制，并强调了其作为高级驾驶辅助系统（ADAS）核心成员的价值与运行设计域（ODD）边界，为理解智能驾驶技术提供了专业视角。

本文研究车路协同决策算法的设计与仿真实现，重点探讨基于多智能体系统、强化学习和博弈论的决策模型，并结合仿真平台对其性能进行评估。研究表明，车路协同决策算法能够有效提升交通流畅度和安全性，在高流量、高密度的交通环境中相比传统算法具有显著优势。在仿真测试中，车路协同系统能够在突发交通事件中实现快速反应，平均决策延迟为40.5毫秒，相较于传统单车决策系统减少约30%的响应时间。通过对车速、路径选择和信号控制等多个决策任务的优化，系统能够将道路通行能力提高约18.7%，并减少14.3%的交通事故发生率。

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