混合交通环境下逼近最优换道策略的无人车驾驶模型

摘要

针对无人车在现实交通流中的驾驶行为以及车辆间相互影响机制还不明确的现状,提出逼近最优换道策略的无人车驾驶模型.结合无人车周围的交通环境,引入驾驶行为指标体系,利用层次分析法测算指标权值.基于欧氏距离与灰色关联分析的Topsis(Technique for Order Preference by similarity to an Ideal Solution)法建立驾驶行为决策模型来计算换道最优逼近值,代替随机换道策略驾驶模型中的随机概率值;建立逼近最优换道策略的无人车驾驶模型,利用美国洲际5号公路的实际交通数据对新模型进行数值仿真.结果表明:逼近最优换道策略的无人车驾驶模型明显优于随机换道的无人车驾驶模型,能够改善交通拥堵状况,提高整个道路车辆的行驶速度.