Модель микроскопического потока трафика

Модели микроскопического потока трафика представляют собой класс научных моделей динамики транспортного средства .

Напротив, для макроскопических моделей микроскопические модели потока трафика имитируют единицы для одного транспортного средства, поэтому динамические переменные моделей представляют микроскопические свойства, такие как положение и скорость отдельных транспортных средств.

Автомобильные модели

Также известные как модели с временем имеют общее. , все модели , посвященные автомобилю, $x_{\alpha }$ и скорости $v_{\alpha }$Полем Предполагается, что входные стимулы водителей ограничены их собственной скоростью $v_{\alpha }$, чистое расстояние (расстояние от бампер-бампер) $s_{\alpha }=x_{\alpha -1}-x_{\alpha }-\ell _{\alpha -1}$ к ведущему автомобилю $\alpha -1$ (где $\ell _{\alpha -1}$ обозначает длину автомобиля) и скорость $v_{\alpha -1}$ ведущего автомобиля. Уравнение движения каждого транспортного средства характеризуется функцией ускорения, которая зависит от этих входных стимулов:

${\ddot {x}}_{\alpha }(t)={\dot {v}}_{\alpha }(t)=F(v_{\alpha }(t),s_{\alpha }(t),v_{\alpha -1}(t),s_{\alpha -1}(t))$

В целом, поведение вождения единого автомобиля водителя $\alpha$ может не только зависеть от непосредственного лидера $\alpha -1$ но на $n_{a}$ транспортные средства впереди. Уравнение движения в этой более обобщенной форме гласит:

${\dot {v}}_{\alpha }(t)=f(x_{\alpha }(t),v_{\alpha }(t),x_{\alpha -1}(t),v_{\alpha -1}(t),\ldots ,x_{\alpha -n_{a}}(t),v_{\alpha -n_{a}}(t))$

Примеры моделей, посвященных автомобилю,

• Оптимальная модель скорости (OVM)
• Модель разности скорости (VDIFF)
• Модель Видемана (1974)
• Модель Гиппса (Gipps, 1981)
• Интеллектуальная модель драйвера (IDM, 1999)
• Модель упреждающего вождения на основе DNN (DDS, 2021)

Сотовые модели автомата

Модели Cellular Automaton (CA) используют целочисленные переменные для описания динамических свойств системы. Дорога разделена на участки определенной длины $\Delta x$ и время дискретизировано на шаги $\Delta t$Полем Каждая дорога может быть занята либо транспортным средством, либо пустой, а динамика определяется обновленными правилами формы:

$v_{\alpha }^{t+1}=f(s_{\alpha }^{t},v_{\alpha }^{t},v_{\alpha -1}^{t},\ldots )$

$x_{\alpha }^{t+1}=x_{\alpha }^{t}+v_{\alpha }^{t+1}\Delta t$

(время симуляции $t$ измеряется в единицах $\Delta t$ и позиции автомобиля $x_{\alpha }$ в подразделениях $\Delta x$).

Шкала времени обычно дается временем реакции человеческого водителя, $\Delta t=1{\text{s}}$Полем С $\Delta t$ Исправлена, длина участков дорожного движения определяет гранулярность модели. В полном остановке средняя длина дороги, занятая одним транспортным средством, составляет приблизительно 7,5 метра. Параметр $\Delta x$ К этому значению приводит к модели, где один автомобиль всегда занимает ровно одну часть дороги, а скорость 5 соответствует $5\Delta x/\Delta t=135{\text{km/h}}$, который затем настроен на максимальную скорость, в которой водитель хочет водить. Однако в такой модели наименьшим возможным ускорением было бы $\Delta x/(\Delta t)^{2}=7.5{\text{m}}/{\text{s}}^{2}$ что нереально. Поэтому многие современные модели CA используют более тонкую пространственную дискретизацию, например, $\Delta x=1.5{\text{m}}$, приводя к максимально возможному ускорению $1.5{\text{m}}/{\text{s}}^{2}$.

Хотя модели сотовых автоматов не имеют точки зрения моделей, посвященных автомобильным, они по-прежнему имеют возможность воспроизводить широкий спектр явлений движения. Из-за простоты моделей они численно очень эффективны и могут использоваться для имитации больших дорожных сетей в режиме реального времени или даже быстрее.

Примеры моделей сотового автомата

• Правило 184
• Biham -Middleton -Levine Model
• Нагель - модель Шрекенберга (Nasch, 1992)

Смотрите также

• Микросимуляция