跟驰模型

车辆跟驰(Car Following, CF)行为是最基本的微观驾驶行为，描述了在限制超车的单行道上来自行驶车队中相邻两车之间的相互作用。跟驰模型是运用动力学的方法来研究前导车(Leading Vehicle， LV)运动状360百科态变化所引起跟驰车(Fo洋红llowing Ve虽信hicle， FV)的相应行为，通过分析各车辆逐一跟驰的方式来理解单车道交通流特性，从而在驾驶人微观行为与交通宏观现象之换间架起一座桥梁。雷社场门元副例回顾跟驰理论60年的发展历程，跟驰行为模型依据建模思想不同可以分为交通工程角度和统计物理角度。交通工程角度的跟衣州白九许评驰模型包括刺激-反应类木背气杆香假胞入、安全距离类、心理-生理类及人工智能类模型;统计物理角度的跟驰模型包括优化速度、智能驾驶、和元胞自动机模型。经过60年的发展，跟驰模型在微观交通仿真、通行能力分析、自巡航控制、交通安全评价等领域都有着广泛的应用价值，车辆跟驰理论也已经成为道路交通流理论的核心内容之一。

• 中文名称 跟驰模型
• 外文名称 Car Following
• 缩写  CF
• 中国现状 起步较晚

交通工程角度

　　从交通工程角度对跟驰行为进行建模，侧重于微观驾驶行为的表达与微观数据的标定。在分析各种外界因素对驾驶人跟驰行为影响的基础上，设计合理的模型结构以表现出这些影响因素，来自使得模型能够在微观上符合实际观测数据。由于这类360百科模型主要的应用方向为交通仿没帝板到肉离后九胞女真与交通安全，因而实测数据分析和模型参数标定就显击案矛获写总艺验走得别得尤为重要。根据建模思想的不同，本文中将交通工程角度的跟驰模型分为刺激-反应类模型、安全距离类模型、心理-生理类模型和人工智能类模型。刺激-反应类模型和安全距离类模型将人-车系统作为统一体，采用精确的运动学或动径力学公式描述车辆运行轨裂值计斤迹，在交通仿真和智能车制且蒸士衣动就纪随辆等领域有着广泛的应用价值。心理-生理类模型和人工智能类模型则更多地考虑对驾驶人心理反应特性的描述黑唱办探七宗玉与建模，模型中更多位王罪夫红地体现了跟驰行为中人的因素。

统计物理角度

　　按照统计存力物理学的观点，车辆被作为自驱动远离平衡的相互作用粒子。物理学家通过在跟驰模型中引入能够描述实际交通流基本特性的一些本质因素，建立起微观跟驰模型。对于模型的理论分析和计算机仿真不仅能够对模型进行深入的理解，还能帮助更好地理解观察到的实际交通流的复杂现象(相变、亚稳态、迟滞现象、时走时停等)。

中国现状

　　中国在跟驰行为建模方面的研究起步较晚，相关重要的来自研究成果多仅限于统计物理角度的理论模型，较少涉及到跟驰行为数据的采集与分析。中国360百科交通状况、驾驶行为特性等都与农害振父失曾跟章国外有着较大的差异，因此都每少否异座剧，开展跟驰行为基础数据研究就显得尤为迫切。通过建立较为先进完善的跟驰轨迹、驾驶人反应特性数据库，为建立适合中国交通流特性的跟驰模型奠定基础。