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基于多场景现场实验的车辆振动类型与车队振动演化关系探讨

作者

上市的：
  • 赵建东
  • 沈、金
  • 于志新
  • 高，余杭
  • 姜瑞

摘要

为了探讨交通流中车辆振动的分类以及个体车辆振动和队列振动之间的关系，本文对无人驾驶车辆（HDV）和自动驾驶车辆（AVs）进行了现场试验。目的是利用实验数据对交通振荡进行分类和量化，深入研究不同程度的车辆振荡对排队振荡的影响，识别车辆振荡类型与排队振荡演变之间的模式，并研究AV对排队振动的影响。本文从涉及HDV和AV的车载实验开始，将排设置为HDV排、AV排和混合排实验数据集的三种场景。随后，从实验数据集中提取了反映车辆行驶振动特性的九个振动特征，如波动性和趋势性等。然后构造、训练CLS深度聚类模型，并输出高维特征。同时使用聚类误差和深度学习误差评估模型的有效性。最后，本文分析了实验数据集的分类结果，并探讨了车辆振动类型与排队振动之间的关系。研究结果表明，CLS模型的振荡分类效果明显优于其他算法。使用CLS模型，车辆振动分为四种最合适的类型：I、II、III和IV，分别代表轻微振动、一般振动、相对严重振动和严重振动。在HDV车队中，随着车辆摆动类型的增加，后面的车辆没有完全附着在前面的车辆上，车辆的振幅趋势发生变化，导致后面的车辆排发生摆动。在AV排中，AV抑制了振荡在该排中的反向传播，振荡类型均为I型，表明轻微振荡。在混合排中，观察到AV通过快速感知前面车辆的状态，及时响应调整自己的驾驶条件，以缓解排振荡。队列中AV的比例越高，对队列振荡的抑制作用越强。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:phsmap:v:640:y:2024:i:c:s0378437124002140
    DOI:10.1016/j.physa.2024.129705
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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