面向电动车的相位感知 AI 跟车模型：基于真实数据的开发与验证
机器人学
2025-10-28 v1 人工智能
系统与控制
系统与控制
摘要
内燃机 (ICE) 车辆和电动车 (EV) 具有不同的车辆动力学特性。EV 提供快速加速，电动机在更宽的速度范围内都能输出峰值功率，同时通过再生制动实现快速减速。虽然现有的微观模型能够有效捕捉 ICE 车辆的驾驶行为，但缺乏能够准确描述 EV 独特跟车动力学的建模框架。鉴于 EV 在交通中的比例日益增加，构建此类模型至关重要，但创建既易用又准确的解析模型仍具有挑战。为此，本文开发并验证了专为 EV 设计的相位感知 AI (PAAI) 跟车模型。该模型在传统基于物理的框架基础上加入 AI 成分，识别并适应不同驾驶阶段，如快速加速和再生制动。基于装有自适应巡航控制 (ACC) 的车辆真实轨迹数据，我们开展了全面的仿真验证。数值结果表明，PAAI 模型在预测精度上显著优于传统跟车模型，为在交通仿真中准确表征 EV 行为提供了有效工具。
引用
@article{arxiv.2510.21735,
title = {A phase-aware AI car-following model for electric vehicles with adaptive cruise control: Development and validation using real-world data},
author = {Yuhui Liu and Shian Wang and Ansel Panicker and Kate Embry and Ayana Asanova and Tianyi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.21735},
year = {2025}
}