[发明专利]一种非机动车微观交通流二维仿真方法

权利要求书

1.一种非机动车微观交通流二维仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据仿真非机动车实时交通环境信息，使用预先构建的自适应舒适空间模型计算仿真非机动车个体的自适应舒适空间大小，来识别非机动车每时每刻的动态多交互关系；随后基于所识别的动态多交互关系生成当前仿真非机动车的行为决策结果，并使用二维运动控制方法执行该行为，从而控制和模拟非机动车从感知、决策到行为执行的二维运动全过程；

所述自适应舒适空间模型给予仿真非机动车用于判断交互关系的动态变化的时间范围，所述时间范围的阈值为该非机动车的最大刺激容忍度；通过识别对该仿真非机动车产生的刺激超过其最大刺激容忍度的其他个体，作为该非机动车当前时刻的多交互对象，从而确定动态多交互关系；所述刺激为交互双方的距离与速度的一种比值；

所述自适应舒适空间模型的时间范围形状由两个具有相同的短半轴但长半轴不同的图形组成，其边界为非机动车的最大刺激容忍度；所述非机动车的最大刺激容忍度包括：该舒适空间的前向最大刺激容忍度、后向最大刺激容忍度和侧向最大刺激容忍度；

所述非机动车的最大刺激容忍度根据对应的最大刺激容忍度分布获取，所述最大刺激容忍度分布的表达式为：

式中，T_F为自适应舒适空间前向最大刺激容忍度，T_R为自适应舒适空间后向最大刺激容忍度，T_L为自适应舒适空间侧方最大刺激容忍度，N(μ,σ²)为均值为μ方差为σ²的正态分布；为最小值和最大值分别为和的均匀分布；

用于确定当前骑车人在当前时刻的多交互对象集合的表达式为：

式中，Φ_MI为动态交互关系个体集合，为非机动车n的自适应舒适空间的前向最大刺激容忍度，为非机动车n后向最大刺激容忍度，为非机动车n侧向最大刺激容忍度，为前方个体j产生的刺激，为后方个体s产生的刺激，为个体j产生的横向刺激，为个体s产生的横向刺激，J＝{x₁，x₂，…，x_j}为非机动车n的前车集合，S＝{x₁，x₂，…，x_s}为非机动车n的后车集合，J+S＝M，M为周围交通个体集合；

周围交通个体的刺激的计算表达式为：

式中，d_j为非机动车n与前方个体j的距离，v_n为非机动车n的速度，d_s为非机动车n与后方个体s的距离，v_s为后方个体s的速度，y_n为非机动车n的横向位置，y_m为侧向个体m的横向位置，w_n为非机动车n的宽度，w_m为侧向个体m的宽度，v_m为侧向个体m的速度；

所述自适应舒适空间模型还包括空间范围，该空间范围仍为两个共用相同短半轴但长半轴不同的图形，该空间范围的计算表达式为：

式中，a₁为空间范围图形前半部分的长半轴，a₂为空间范围图形后半部分的长半轴，b为空间范围图形的短半轴，x_m为集合M中的个体；

通过获取同时处在该非机动车的自适应舒适空间模型的时间和空间范围以内的其他个体，来确定该骑车人当前时刻的动态多交互关系。

2.根据权利要求1所述的一种非机动车微观交通流二维仿真方法，其特征在于，当前非机动车的行为决策结果的判断过程具体为：

将所述非机动车的动态交互关系载入预先建立并训练好的决策模型网络结构中，获取行为决策结果，所述行为决策结果包括跟驰行为、超车行为和自由行驶行为；所述网络结构的模型变量包括与前方距离最近的交互个体之间的速度差、与前方距离最近的交互个体的纵向距离、左侧前方和后方区域的交互个体之间的纵向距离、前方距离最近的交互个体与车道标线间的横向距离、与前方左右两侧区域的交互个体之间的纵向距离、与后方距离最近的交互个体之间的速度差、后方距离最近的交互个体与车道标线之间的横向距离。