高密度交通流下自动驾驶车辆行车安全态势评估方法  

作　　者：钟沂平[1] 孙心悦 罗清玉[2] 

机构地区：[1]吉林交通职业技术学院,长春市130012 [2]吉林大学交通学院,长春市130022

出　　处：《公路》2024年第12期325-331,共7页Highway

基　　金：国家重点研发计划项目,项目编号3G4230123417;吉林省科技发展计划项目,项目编号20230203127SF。

摘　　要：高密度交通流中车辆之间的相互作用频繁、安全风险不确定,现有势场模型难以全面捕捉这种复杂的动态关系。在分析高密度交通流特性的基础上,借助Ising模型模拟车辆间的相互作用,通过引入交通流条件因子量化交通流整体状态对自动驾驶车辆行车安全的影响,改进现有的安全场模型,并基于NGSIM数据集验证了模型的有效性。研究结果表明,改进的安全态势评估模型在高密度交通流场景下具有较好的准确性和适用性,能够客观反映高密度交通流中的行车安全风险状态,为进一步的自动驾驶车辆决策控制提供理论支撑。

关 键 词：交通流状态 自动驾驶 态势评估 安全场 

分 类 号：U4191.12[交通运输工程—道路与铁道工程]