基于稳态特征的非车道约束异构交通的领袖-跟随者识别方法论
统计方法学
2025-11-14 v1
摘要
发展中国家如印度的道路交通特征为异构车辆组成的混合交通， operating under weak lane discipline (HWLD)，包括motorized 和 non-motorized 模式，尺寸和maneuverability 各异。这导致复杂的驾驶员相互作用，使可靠识别车辆跟随 (VF) 行为和领袖-跟随者 (LF) 配对变得困难。传统基于纵向和横向距离固定阈值的识别方法常将非跟随实例误分类为有效 LF 配对，降低模型性能。本研究提出了一种细化和自适应的方法，用于 HWLD 交通中的 LF 识别。它采用基于基本密度-速度图推导的车辆类型和速度特定的可取间隙阈值，以消除误阳性配对。此外，采用墨西哥帽小波变换 (MWT) 分析 LV 和 SV 速度轮廓，以验证 LV-SV 交互用于 LF 配对识别。该三阶段过滤包括：(i) 速度-间隙一致性，(ii) 基于相对速度符号变化和间隙范围的接近/发散检测，以及 (iii) 使用 MWT 进行小波基速度相关性以确认 LV 对 SV 的影响。该框架有效过滤与超车、尾跟和不一致间隙动力学相关的 LF 配对，仅保留具有一致 VF 行为的配对，提高模型准确性。跨越13种 LF 组合的分析显示，VF 动力学取决于 SV 和 LV 类型。对称配对（如 CAR-CAR、AUTO-CAR）表现出更高的可预测性和更低的误差，而包含重型车辆或两轮车的非对称配对显示出更大的变异性。该框架为交通建模和行为分析提供了稳健的基础。
引用
@article{arxiv.2511.09946,
title = {Leader-Follower Identification Methodology for Non-Lane Disciplined Heterogeneous Traffic Using Steady State Features},
author = {Susan Eldhose and Bhargava Rama Chilukuri and Chandrasekharan Rajendran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.09946},
year = {2025}
}