基于粒子滤波的智能网联混合交通流状态估计  

Traffic Flow State Estimation for Mixed Traffic Flow of Connected and Automated Vehicles Based on Particle Filter

作　　者：张生[1] 苏伟鹏 黄赛 ZHANG Sheng

机构地区：[1]长沙理工大学交通运输工程学院,湖南长沙410114

出　　处：《湖南交通科技》2024年第1期153-157,共5页Hunan Communication Science and Technology

基　　金：湖南省交通运输科技项目(202140)。

摘　　要：面向智能网联车辆和普通人工驾驶车辆共存的混合交通流环境,采用粒子滤波算法对城市快速路路段进行宏观交通流参数的估计,从而实现对城市快速路智能网联混合交通流状态的估计。以二阶宏观交通流模型为基础,结合混合交通流模型,构建粒子滤波交通流状态估计的状态-空间模型,并通过Matlab和SUMO仿真软件测定粒子滤波对混合交通流的状态估计效果,通过计算分析,发现粒子滤波状态估计模型对交通流状态波动有较好的追踪能力,性能上优于扩展卡尔曼滤波方法。

关 键 词：交通流状态估计 智能网联混合车流 交通流稳定性分析 粒子滤波 交通流仿真 

分 类 号：U495[交通运输工程—交通运输规划与管理]