[发明专利]一种引入最大吸引力位置的元胞自动机换道仿真方法

说明书

本发明公开了一种引入最大吸引力位置的元胞自动机换道仿真方法，包括步骤：判断车辆是否有换道需求；计算车辆最大横向车速；确定车辆的横向运动空间；计算车辆最大纵向车速；确定车辆的纵向运动空间；搜索最大吸引力位置；位置更新；本发明综合考虑横向和纵向同一时刻的车辆与其他车辆的位置关系，量化了不同可能到达位置对驾驶员的吸引力，能解决在用元胞自动机模型研究车辆换道过程中“横向、纵向运动的分离和换道位置的选择显然与现实不符”对换道影响的问题，对利用元胞自动机模型研究车辆换道问题具有重要研究价值。

技术领域

本发明属于智能交通管理与控制技术领域，具体涉及一种引入最大吸引力位置的元胞自动机换道仿真方法。

背景技术

美国高速公路安全管理局对近年来发生的交通事故进行统计分析后发现，在车辆交通事故中，有约27％的事故是由于车辆换道引起的。我国大型实车路试试验也有相似的结论：在近年来发生的交通事故中，有23.91％是由于换道引起的。而在换道模型的研究中，元胞自动机模型由于具有很好的符合了交通流离散的特点、对换道模型加入了换道安全的考虑并运用模糊理论来模拟人的思维决策等优势，广泛应用于车辆换道的研究中。

虽然离散型元胞自动机可以将交通流问题简化成为直观的仿真过程，但是模型中车辆的空间和速度是以跳跃性变化，在研究车辆连续变化时存在劣势，不能详细具体的表现车辆换道横向速度和位置变换等换道过程中的变化。因此研究者通过细化元胞空间以让离散过程趋近连续过程来提高精度，但往往以细化纵向空间为主，没有对横向空间的细化，现实中车辆之间复杂的前后关系就无法在元胞自动机中表现。除此以外，基于元胞自动机的换道模型总是将车辆运动分为横向运动和纵向运动，且二者异步，不论二者顺序如何，先发生的运动会改变车辆所在处其他车辆关系，使得后发生的运动是在改变后的与其他车辆关系中做出目标位置的判断，同样换道位置的决策也变为两个处在不同于周围车辆环境下的位置选择的叠加。这种横向、纵向运动的分离和换道位置的选择显然与现实不符，现实中车辆下一时刻运动位置是在综合横向和纵向同一时刻的与其他车辆位置关系确定的基础上确定的。

发明内容

本发明的目的是在细化横向元胞空间的基础上，综合考虑横向和纵向同一时刻的车辆与其他车辆的位置关系，量化不同可能到达位置对驾驶员的吸引力，提出一种引入最大吸引力位置的车辆换道过程的元胞自动机仿真方法，首次在元胞自动机模型中实现驶向横向、纵向综合最佳的换道位置的换道模型，使元胞自动机仿真过程更加接近实际情况。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种引入最大吸引力位置的元胞自动机换道仿真方法，包括以下步骤：

1)判断车辆是否产生换道需求；

通过比较当前车速和前车距(下一时刻车辆前进距离)，若前车距小于车速，则产生换道需求，否则不产生换到需求，即反应当前车道能否满足驾驶员对速度的追求，如果前车距小于车速，则驾驶员不能保持或追求更高车速；因为模型的时间是1s，所以下一时刻车辆前进距离就是车速，所以下一时刻车辆前进距离前车距，就要求车速前车距。

2)计算车辆最大横向车速；

由车辆当前车速及车头倾角计算其最大横向车速；取车辆换道时车头与道路横截面的最大倾角为α，当前车速为V,所以最大横向车速＝V*sinα；

车辆当前车速是车辆的动态属性，是随着模型演化不断变化的，模型演化就是对车辆动态属性(速度，位置等)的不断计算，所以再给定所有属性的初值(初值随机生成)后就可以由上一时刻属性值确定下一时刻属性值；

3)确定车辆的横向运动空间；

由车辆最大横向车速确定横向运动空间，横向运动空间是车辆下一时间步内横向运动的范围，在元胞自动机中为一个离散的横向位置集合；

4)计算车辆最大纵向车速；