城市环路车流波传播状态模糊车辆跟驰模型，袁月明，关伟，应用模糊推理建立车流波传播状态车辆跟驰模型，首先对视频采集技术采集的实际环路车流波数据进行统计分析得出车流波传播状态下车

线性跟驰模型的matlab代码Tagme机器学习竞赛 内容 该软件包包含以下MATLAB函数： standardizeImage.m：将图像重新缩放为标准尺寸。 computeFeatures.m：计算密集的SIFT关键点和描述符。 QuantizeDescriptors.m：将视觉描述符量化为视觉单词。 computeHistogram.m：计算视觉单词的空间直方图（从要素开始）。 removeSpatialInformation：将空间直方图简化为简单的直方图。 computeHistogramFromImage.m：计算视觉单词的直方图（从图像开始）。 computeHistogramsFromImageList.m：将computeHistogramFromImage应用于图像列表。 trainLinearSVM.m：了解线性支持向量机。 displayRankedImagelist.m：可视化图像的已排序列表的子集。 getImageSet.m：扫描目录以查找图像。 main.m：要运行的主脚本。 这将根据需要调用其他脚本。 createOutput.m：加载测试数据和保存

线性跟驰模型的matlab代码专案 汽车的速度模型预测控制[Matlab / Simulink]： 该项目涉及自动驾驶汽车的速度调节，其思想是相对于道路的不同角度保持速度恒定。 使用的模型如下： 其中v是汽车的速度， θ是道路的角度， F是施加在汽车上的力。 传感器测量角度θ和速度v ，系统输入的是力F。 使用的架构是卡尔曼滤波器，用于将传感器的测量结果与此数学模型集成在一起，从而估算系统状态。 为了控制系统，设计了模型预测控制算法，并采用了增量公式，以实现对高速度参考的完美跟踪。 癫痫发作的预测[Matlab / Simulink]： 这是我的MsC论文项目，我开发了一种新的机器学习和识别算法，能够通过EEG记录提前（至少15分钟）预测癫痫发作。 该算法识别EEG信号的AR模型并训练支持向量机，以便从癫痫发作之外的信号中识别出癫痫发作前的信号。 此外，执行主成分分析以减少大量特征。 罗马的“ Policlinico Gemelli”提供的录音数据库对结果进行了测试，结果确实令人鼓舞。 卡尔曼滤波器[C ++]： 我设计了一个c ++代码，该代码实现了在“速度模型预测控制”项目期间设计

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近年来车联网技术飞速发展，其中 V2V(vehicle-to-vehicle) 车 - 车互联通信技术是一 项非常重要且具有重要推广价值的技术。大量文献研究表明： V2V 技术可以让车 - 车之 间相互 “ 对话 ” 分享车辆位置和运动状态信息，扩展司机 “ 视距 ” 范围， V2V 技术在预防碰 撞事故、提升道路通行效率和降低排放方面具有巨大优势。

线性跟驰模型的matlab代码ADAS_Functions_MATLAB 适用于ADAS功能的Matlab代码 汽车挂车系统的混合A *算法 路径优化不包括在内，并将进一步添加。 和讨论了类似的汽车拖挂车路径规划算法 区别在于，挂接点不仅可以设置在后轴的中点，而且可以设置在车身的后点，这对于拉拖车的汽车来说更为普遍。 垂直停车 平行停车 参考： 汽车拖车系统的路径跟踪 此处，使用精确输入/输出线性化技术的操作方法来计算方向盘角度。 直线路径追踪 圆路径追踪 参考： 逆转通用的一拖系统：渐近曲率稳定和路径跟踪 基于模型预测控制的汽车路径跟踪 将两个不同的状态空间方程式应用于路径跟踪。 与转向角相比，转向角比率作为控制信号可以使系统更加稳定。 可以在下图中找到。 转向角作为控制信号 转向角速度控制信号 参考： 基于非线性模型预测控制的汽车挂车系统路径跟踪 在这里，非线性模型预测控制用于计算方向盘角度。 直线路径追踪 参考： 执照 麻省理工学院 作者

目的： 1、 了解交通流微观跟驰模型的基本原理。 2、 理解掌握线性跟驰模型的建模机理、局部稳定性和渐进稳定性分析及其仿真方法 3、 了解线性跟驰模型的特点、掌握稳态流分析的基本原理。 内容： 1、 讲解交通流微观跟驰模型的表示形式。 2、 安排学生编写线性跟驰模型的仿真软件，并分析其稳定性以及运行特性。

基于OV模型的典型交通流跟驰模型MATLAB程序,可通过调节灵敏度、车头间距等参数改变仿真条件,可为学习最有速度模型的初学者提供一定的帮助

为了克服经典最优速度（OV）模型仅依据车间距单一因素调整跟驰车最优速度的局限性，在考虑前导车与跟驰车最优速度差信息对交通流稳定性影响的基础上，提出了一种改进的最优速度差（OVD）模型，并通过小振幅摄动法对模型进行了稳定性分析，推导了模型的稳定性条件。最后对改进OVD模型进行了数值仿真。通过线性稳定性分析，发现考虑前后车辆最优速度差后，自由流稳定的临界驾驶员反应灵敏度系数明显减小，稳定区域显著增加。仿真结果表明，与OV跟驰模型相比，在相同初始扰动条件下，改进OVD模型能够明显增强交通流的稳定性。

详细的叙述了交通流理论的跟驰模型，有论证，有模型行的分析和改进，很实用的哦 跟驰理论——研究在限制超车的单车道上,行驶车队中前 车速度的变化引起的后车反应 研究条件——限制超车、单车道 研究前提—前车行驶状态变化 研究对象——后车的行驶状态 研究目的——单车道交通流特性 跟驰状态的判定 跟驰状态临界值的判定是车辆跟驰研究中的一个关键, 现有的研究中,对跟驰状态的判定存在多种观点 国外的研究中,美国《道路通行能力手册》()规定 当车头时距小于等于时,车辆处于跟驰状态; 在研究货车对通行能力的影响时,采用了作为判 定车辆跟驰状态的标准 》认为跟驰行为发生在两车车头间距 为 或 的范围内; 的研究则认为车头间距小于等于时,车辆 处于跟驰状态。 在跟驰理论中,目前常用的判定跟驰状态的方法有两种。 种是基于期望速度的判定方法,它是通过判断前车速度 是否小于后随车的期望车速来判定车辆是否处于跟驰状态; 另一种是基于相对速度绝对值的判定方法,它是利用前后 车速度差的绝对值随车头时距变化规律定量地判定车辆行驶 的状态 这两种方法都存在一定的缺陷。因此,又有学者提出利用 前后车速度的相关系数随车头时距变化的规律来确定车辆跟 驰状态临界值。这一方法考虑的信息更为全面,与现实结合 更为紧密,能有效解决现有方法的不足。 单车道车辆跟驰理论认为,车头问距在100~125m以内时车 辆间存在相互影响。 车辆跟驰特性 跟驰状态下车辆的行驶具有以下特性: 制约性 延迟性 传递性 制约性、延迟性及传递性构成了车辆跟驰行驶的基本特 征,同时也是车辆跟驰模型建立的理论基础。 制约性 紧随要求:在后车跟随前车运行的车队中,出于对旅行 时间的考虑,后车驾驶员总不愿意落后很多,而是紧随前车 前进。 车速条件:后车的车速不能长时间大于前车的车速,而 只有在前车速度附近摆动,否则会发生追尾碰撞。 间距条件:车与车之间必须保持一个安全距离,即前车 制动时,两车之间有足够的距离,从而有足够的时间供后车 驾驶员做出反应,采取制动措施。 紧随要求、车速条件和间距条件构成了一对汽车跟驰行 驶的制约性,即前车的车速制约着后车的车速和车头间距。 延迟性 从跟驰车队的制约性可知,前车改变运行状态后,后车也 要改变。但前后车辆运行状态的改变不是同步,而是后车运 行状态滞后于前车。 驾驶员对于前车运行状态的改变要有一个反应的过程,这 个过程包括4个阶段,即: 〉感觉阶段:前车运行状态的改变被察觉; 认识阶段:对这一变化加以认识; 判断阶段:对本车将要采取的措施做出判断; 执行阶段:由大脑到手脚的操作动作。 这4个阶段所需要的时间称为反应时间。假设反应时间为 T,前车在t时刻的动作,后车要经过(tT)时刻才能做出相 应的动作,这就是延迟性。 传递性 〉由制约性可知,第一辆车的运行状态制约着第二辆车的运 行状态,第二辆车又制约着第三辆车,…,第η辆车制约 着第n+1辆。一旦第一辆车改变运行状态,它的效应将会 一辆接一辆的向后传递,直至车队的最后一辆,这就是传 递性。 这种运行状态改变的传递又具有延迟性。这种具有延迟性 的向后传递的信息不实平滑连续的,而是像脉冲一样间断 连续的。 三、线性跟驰模型 1、线性跟驰模型的建立 跟驰模型实际上是关于反应一刺激的关系式,方程为: 反应=灵敏度×刺激 冫驾驶员接受的刺激是指其前面引导车的加速或减速行为以 及随之产生的两车之间的速度差或车间距离的变化; 驾驶员对刺激的反应是指根据前车所做的加速或减速运动 而对后车进行的相应操纵及其效果。