面向非车道交通的带车辆跟驰标定的前后车识别
物理与社会
2025-06-09 v1
摘要
大多数车辆跟驰模型最初是为车道交通开发的。在过去二十年中,人们一直致力于为非车道交通标定车辆跟驰模型。然而,具有不同车辆尺寸、间歇性跟驰和多个前车的情况经常发生,使得主观的前后车(LF)配对识别具有挑战性。在本研究中,我们使用在印度金奈收集的高分辨率微观轨迹数据,分析缺乏车道纪律的交通中的车辆跟驰行为。本文的主要贡献有三个方面。首先,使用三个标准从驾驶员的角度识别 LF 配对,考虑到间歇性跟驰、因考虑横向间距而导致的车道纪律缺失,以及中间车辆的存在。其次,利用 Wiedemann-99 模型中状态的物理-心理概念来确定用于 LF 识别的依赖于交通状况的“影响区域”。第三,提出了一个用于识别 LF 配对和估计 VF 参数的联合且一致的框架。所提出的方法在定量和定性性能指标方面优于文献中其他基于启发式的 LF 识别方法。所提出的方法能够实现稳健且更真实的 LF 识别和 VF 参数标定,具有实际应用,如服务水平分析、通行能力和行驶时间估计。
引用
@article{arxiv.2405.10665,
title = {Leader-Follower Identification with Vehicle-Following Calibration for Non-Lane-Based Traffic},
author = {Mihir Mandar Kulkarni and Ankit Anil Chaudhari and Karthik K. Srinivasan and Bhargava Rama Chilukuri and Martin Treiber and Ostap Okhrin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10665},
year = {2025}
}