[发明专利]混合交通流下的跟车方法及系统

权利要求书

1.一种混合交通流下的跟车方法，其特征在于，包括：

基于最优速度函数，构建混合交通流下的跟车模型；

根据跟车模型，进行混合交通流跟车的线性稳定性分析，结合Hurwitz稳定判据，确定混合交通流处于稳定状态的稳定条件；

根据稳定条件控制车辆加速度，实现稳定跟车；

所述构建混合交通流下的跟车模型包括：

根据混合交通流跟车特点并基于OV跟车模型，构建可模拟混合交通流跟车行为的跟车模型：

其中，x_n(t)表示车辆n在时间t时的位置，α_n表示车辆n的跟车敏感系数，表示最优跟车速度，q_i(i＝1,2,...,k)表示常数，根据车辆的类型在队伍中排列形式有q₀＞q₁＞...＞q_k(q₀≠0)；q₀表示不为零的常数，h_n-i(t)表示车辆n-i在时间t时与前车的车距，其中i＝0,1,2…k；k表示第k辆车。

2.根据权利要求1所述的混合交通流下的跟车方法，其特征在于，进行混合交通流跟车的线性稳定性分析包括：

交通流处于稳定状态时，车辆的加速度为0，车辆之间保持稳定的跟车间距，根据线性系统的稳定性分析方法，对跟车模型进行求解，得到跟车稳定性条件矩阵。

3.根据权利要求2所述的混合交通流下的跟车方法，其特征在于，结合Hurwitz稳定判据，确定混合交通流处于稳定状态的稳定条件包括：

根据跟车稳定性条件矩阵，结合跟车传递函数，根据稳定性原理和Hurwitz稳定判据，获得稳定条件。

4.根据权利要求3所述的混合交通流下的跟车方法，其特征在于，所述稳定条件为：跟车敏感系数α的取值满足α＝V_max{1-[tan(h-h_s)]²}；其中，V_max表示车辆的最大行驶速度，h_s表示安全跟车间距，h表示两车间的实际车距。

5.一种混合交通流下的跟车系统，其特征在于，包括：

构建模块，用于基于最优速度函数，构建混合交通流下的跟车模型；

所述构建混合交通流下的跟车模型包括：

根据混合交通流跟车特点并基于OV跟车模型，构建可模拟混合交通流跟车行为的跟车模型：

其中，x_n(t)表示车辆n在时间t时的位置，α_n表示车辆n的跟车敏感系数，表示最优跟车速度，q_i(i＝1,2,...,k)表示常数，根据车辆的类型在队伍中排列形式有q₀＞q₁＞...＞q_k(q₀≠0)；q₀表示不为零的常数，h_n-i(t)表示车辆n-i在时间t时与前车的车距，其中i＝0,1,2…k；k表示第k辆车；

判定模块，用于根据跟车模型，进行混合交通流跟车的线性稳定性分析，结合Hurwitz稳定判据，确定混合交通流处于稳定状态的稳定条件；

控制模块，用于根据稳定条件控制车辆加速度，实现稳定跟车。

6.据权利要求5所述的混合交通流下的跟车系统，其特征在于，所述判定模块包括分析单元和计算单元；

所述分析单元，用于在交通流处于稳定状态时，车辆的加速度为0，车辆之间保持稳定的跟车间距，根据线性系统的稳定性分析方法，对跟车模型进行求解，得到跟车稳定性条件矩阵；

所述计算单元，用于根据跟车稳定性条件矩阵，结合跟车传递函数，根据稳定性原理和Hurwitz稳定判据，获得稳定条件。

7.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质包括用于执行如权利要求1-4任一项所述的混合交通流下的跟车方法的指令。