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基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述
| 题名： | 基于轨迹数据的车辆跟驰行为分析与建模综述 |
| 作者： | 田钧方;朱陈强;贾宁;马寿峰 |
| 作者单位： | 天津大学管理与经济学部 |
| 关键词： | 城市交通;交通流理论;交通流现象;跟驰行为;交通流模型 |
| 摘要： | 随着轨迹收集技术与数据分析技术的迅速发展，越来越多的车辆行驶轨迹被采集并用于交通流研究。车辆轨迹数据主要包括车辆运行的位置与时间等信息，利用这些信息可以推算出车辆的速度、加速度及其与前车之间的空间和时间距离等驾驶行为参量。通过研究轨迹数据可以揭示车辆自身的运行规律，车辆之间的相互作用规律，道路环境对车辆的作用规律，以及由此产生的宏观、微观交通流现象，因此，轨迹数据研究受到日益重视。本文简要回顾了与轨迹数据收集相关的历史，介绍了自然场景下采集的NextGenerationSIMulation(NGSIM)数据及实验场景下采集的车队轨迹数据，并梳理了近几年基于车辆跟驰轨迹的理论研究。首先，分析以交通振荡、交通回滞为代表的交通流关键实测现象研究工作；整理跟驰行为分析方面的研究成果，包括不对称跟驰行为、稳定跟驰行为的存在性、跟驰行为的记忆效应、任务难度、随机性、异质性。之后，介绍基于跟驰行为分析成果而构建的仿真模型。最后，从3个方面评述现有基于轨迹数据的研究，并提出未来展望：交通流关键实测现象方面，应收集更多不同条件下的数据，并尝试构建更加普适性的理论或模型解释交通流现象；跟驰行为分析方面，可结合数据挖掘技术或生理、心理理论，量化驾驶员跟驰特性与生理、心理特征，并将两者结合深入分析跟驰行为的机理；仿真建模方面，可更多考虑驾驶员生理和心理变量，使模型更具人性化特征，并关注模型的评价方法，注重模型对实际交通流的解释能力。 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版日期： | 202105 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 148-159 |
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