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摘要
表目录
图目录
第一章 绪论
1．1 研究背景
1．2 国内外研究现状
1．2．1 智能车辆发展研究
1．2．2 交通流模型及仿真研究
1．2．3 交通状态估计模型方法研究
1．2．4 国内外研究总结
1．3 本文主要内容
1．4 论文技术路线
1．5 本章小结
第二章 智能网联车辆与人工驾驶车辆模型概述
2．1 智能网联车辆跟驰模型选择
2．1．1 IDM模型概述
2．1．2 IDM参数标定
2．2 基于交通状态的智能网联车辆控制策略
2．2．1 IDM模型参数对车辆驾驶行为及宏观交通参数影响
2．2．2 智能网联车辆控制策略说明
2．3 人工驾驶车辆模型选择
2．4 本章小结
第三章 智能网联车辆与普通车辆混合环境下路段交通流基本图
3．1 正常情况下交通流基本图
3．2 靠近拥挤路段交通流基本图
3．3 拥挤路段交通流基本图
3．4 驶离拥挤路段交通流基本图
3．5 本章小结
第四章 基于kalman滤波的交通状态估计方法
4．1 Kalman滤波的基本原理
4．2 宏观交通流模型——元胞传输模型
4．3 基于kalman滤波的交通状态估计模型构建
4．3．1 测量方程
4．3．2 状态更新方程
4．4 本章小结
第五章 智能网联车辆与普通车辆混合车流密度估计方法
5．1 混合交通环境分类
5．1．1 数值仿真跟驰模型选取
5．1．2 仿真场景的搭建
5．1．3 时间平均车速、区间平均车速计算方法
5．1．4 仿真数据处理分析及结果评价
5．2 混合交通环境下高速公路路段密度估计方法
5．3 本章小结
第六章 基于Vssim二次开发的仿真场景构建及交通状态估计方法评价
6．1 Vissim仿真场景
6．1．1 Vissim参数标定
6．1．2 仿真参数的设置
6．2 仿真测试及交通状态估计方法评估
6．2．1 自由流场景测试
6．2．2 全拥堵场景测试
6．3 本章小结
第七章 结论与展望
7．1 研究结论
7．2 研究展望
致谢
参考文献
附录
作者简介
