车辆跟驰模型（Car Following Model）是运用动力学方法，将车辆视为分散的存 在相互作用的粒子，从微观的角度研究在不能超车的单一车道上车辆跟随前车的行驶状 态。
基于28个网页-相关网页
The simulation system is developed by the object-oriented method using Visual C++. The system contains vehicle generation model, vehicle following model, vehicle lane-changing model, vehicle acceleration/ deceleration model.
微观仿真系统主要是采用面向对象的C++语言实现的,系统中加入车辆产生模型、车辆跟驰模型、车辆换道模型、车辆的加减速模型等。
参考来源 - 城市道路交叉口组合信号控制研究与仿真实现·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
研究基于跟驰模型的交通流混沌问题。
The chaos of the traffic flow based on the Car following model is studied.
分析了传统车辆跟驰模型的局限性，指出了线性模型推导过程中的缺陷。
This paper analyzes the traditional car following models, indicates that there is a blemish in the reasoning of the linear car following model.
由于实际道路上驾驶员信息的获取困难，建立的车辆跟驰模型难以标定或验证。
Because of the difficult on collection of open road information, car-following models couldn't not be calibrated or validated easily.
车辆跟驰（Car Following, CF）行为是最基本的微观驾驶行为，描述了在限制超车的单行道上行驶车队中相邻两车之间的相互作用。跟驰模型是运用动力学的方法来研究前导车（Leading Vehicle， LV）运动状态变化所引起跟驰车（Following Vehicle， FV）的相应行为，通过分析各车辆逐一跟驰的方式来理解单车道交通流特性，从而在驾驶人微观行为与交通宏观现象之间架起一座桥梁。回顾跟驰理论60年的发展历程，跟驰行为模型依据建模思想不同可以分为交通工程角度和统计物理角度。交通工程角度的跟驰模型包括刺激-反应类、安全距离类、心理-生理类及人工智能类模型；统计物理角度的跟驰模型包括优化速度、智能驾驶、和元胞自动机模型。经过60年的发展，跟驰模型在微观交通仿真、通行能力分析、自巡航控制、交通安全评价等领域都有着广泛的应用价值，车辆跟驰理论也已经成为道路交通流理论的核心内容之一。
应用推荐