Resumen

En las últimas décadas, se han desarrollado muchos modelos mejorados de seguimiento de vehículos basados en el modelo de diferencia de velocidad total (FVD). Pero estos modelos no tienen en cuenta la aceleración del vehículo que va delante. Algunos de ellos tienen en cuenta el comportamiento individual de anticipación de los conductores, pero o bien no determinan cuantitativamente los tipos de conducción o bien dividen artificialmente los tipos de conducción en lugar de derivarlos de los datos reales del tráfico. En este artículo, los estilos de conducción de los conductores se clasifican en primer lugar a partir de los datos reales del tráfico mediante minería de datos y algoritmos de agrupación. En segundo lugar, se desarrolla un nuevo modelo de seguimiento de vehículos basado en el modelo FVD, teniendo en cuenta los efectos de anticipación individuales y la aceleración del vehículo precedente. El efecto de las características de la conducción y de la aceleración del vehículo precedente en el comportamiento del seguimiento se analiza mediante simulación numérica. Los resultados muestran que la consideración de la aceleración del vehículo precedente en el modelo mejora la estabilidad del flujo de tráfico y que diferentes características de conducción tienen diferente influencia en la estabilidad del flujo de tráfico.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:datos de tráfico real, aceleración, vehículo, modelo, flujo de tráfico, diferentes características de conducción, diferencia de velocidad total, comportamiento de anticipación individual, efectos de anticipación individual, coche
• Keywords:actual traffic data, acceleration, vehicle, model, traffic flow, different driving characteristics, full velocity difference, individual anticipation behavior, individual anticipation effects, car