Integrated-Hybrid Framework for Connected and Autonomous Vehicles Microscopic Traffic Flow Modelling
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a novel traffic flow modeling framework is proposed considering the impact of driving system and vehicle mechanical behavior as two different units on the traffic flow. To precisely model the behavior of Connected and Autonomous (CA) vehicles, three submodels are proposed as a novel microscopic traffic flow framework, named Integrated-Hybrid (IH) model. Focusing on the realization of the car following behavior of CA vehicles, the driving system (vehicle control system) and the vehicle mechanical system are modeled separately and linked by throttle and brake actuators model. The IH model constitutes the key part of the Full Velocity Difference (FVD) model considering the mechanical capability of vehicles and dynamic collision avoidance strategies to ensure the safety of following distance between two consecutive vehicles. Linear stability conditions are derived for each model and developing methodology for each submodel is discussed. Our simulations revealed that the IH model successfully generates velocity and acceleration profiles during car following maneuvers and throttle angle/brake information in connected vehicles environment can effectively improve traffic flow stability. The vehicles’ departure and arrival process while passing through a signal-lane with a traffic light considering the anticipation driving behavior and throttle angle/brake information of direct leading vehicle was explored. Our numerical results demonstrated that the IH model can capture the velocity fluctuations, delay times, and kinematic waves efficiently in traffic flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».