Resumen

El desarrollo de la tecnología de vehículos conectados y autónomos (CAV) ha recibido cada vez más atención en los últimos años. Aunque el comportamiento de seguimiento de coches en tráfico mixto con CAV y vehículos conducidos por humanos (HDV) es un componente central de la simulación de tráfico microscópico, sistemas de tráfico inteligentes, etc., el estudio actual del comportamiento de seguimiento de coches en tráfico mixto tiene algunas limitaciones. Además, los datos reales no avalan su aplicabilidad al entorno de tráfico chino. Para abordar esta carencia, este artículo diseña y organiza un experimento de seguimiento de coches en tráfico mixto en Pekín, extrae los datos de la trayectoria de los CAV y HDV basándose en el reconocimiento de vídeo, y reconstruye los datos de la trayectoria extraídos utilizando la teoría lagrangiana y la teoría del filtro de Kalman para garantizar la precisión de los datos. Basándose en este conjunto de datos, este artículo desarrolla un modelo ampliado de seguimiento de vehículos. El modelo tiene en cuenta la cooperación entre conductores reformulando la teoría de las perspectivas (PT). El error porcentual cuadrático medio (RMSPE) se selecciona para calibrar y validar los parámetros del modelo propuesto, y los resultados muestran que existe una heterogeneidad significativa entre los CAV y los HDV en el tráfico mixto, y el modelo propuesto captura bien esta heterogeneidad. El modelo presentado en este artículo proporciona apoyo teórico para la simulación microscópica del tráfico mixto.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:tráfico mixto, modelo, simulación microscópica del tráfico, cavs, hdvs, automóvil, datos de trayectoria, entorno de tráfico chino, teoría del filtro de kalman, sistemas inteligentes de tráfico
• Keywords:mixed traffic, model, microscopic traffic simulation, cavs, hdvs, car, trajectory data, chinese traffic environment, kalman filter theory, intelligent traffic systems