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利用NGSIM数据处理程序（跟驰车辆）对NGSIM数据集进行处理得到的数据。处理过程是以目标车辆和前车为切入点，获取目标车辆跟随某一辆前车在连续时间戳下跟驰行驶的相关信息，信息包括目标车的横纵坐标（位置信息）、速度信息、加减速度信息、车道编号、前车ID、后车ID、与前车保持的车头间距和车头时距。目标车辆和前车的相关信息经过处理后存放在同一的文件夹中，文件夹是以目标车辆ID和其对应的前车ID组成，方便信息获取。 NGSIM数据集获取地址：https://download.csdn.net/download/weixin_50632459/40639518 NGSIM数据处理程序（跟驰车辆）获取地址：https://download.csdn.net/download/weixin_50632459/40632963

线性跟驰模型的matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 背景 卡尔曼滤波器可用于估计系统状态。 在无人驾驶汽车的情况下，用例例如是无人驾驶汽车跟踪另一辆行驶中的汽车的状态。 该移动车辆的“状态”可以用px，py，vx，vy（X和Y方向上的位置和速度）表示。 这些状态变量可能无法直接观察到，因此需要通过从自动驾驶汽车上的传感器获取的LIDAR和RADAR测量值进行估算。 卡尔曼滤波器的直觉（来自Udacity的演讲） 卡尔曼方程式包含许多变量，因此这里是一个高级概述，以使您对卡尔曼滤波器的工作有一些直观认识。 预测假设我们知道对象的当前位置和速度，并将其保存在x变量中。 现在一秒钟过去了。 我们可以预测一秒钟后物体的位置，因为我们在一秒钟之前就知道了物体的位置和速度。 我们只是假设物体保持相同的速度运动。 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 但是也许物体没有保持完全相同的速度。 也许物体改变了方向，加速或减速。 因此，当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 过程噪声是指预测步骤中的不确

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为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理，使用相关性分析方法找出影响期望间距的关键因素，从而提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型（improved desired distance model，IDDM）。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型的参数进行了标定，之后对标定的模型进行评价。研究结果表明，前后两车的速度以及相对速度主要影响跟驰过程中驾驶员采用的期望间距；IDDM与传统Gipps模型相比，其加速度、速度与位置的仿真精度分别提高了0.24 m/s2、0.72 m/s、0.53 m，可以为车辆跟驰行为分析提供参考。

（1）车辆类别 SUMO 中的车辆会被指定一个抽象的车辆类别（vclass 属性）， SUMO 中的抽象车辆类别有 bus、taxi 等（具体可查看使用手册），SUMO 中的车辆类别是抽象的，也就是说它们仅仅是一个名字。 （2）车辆可视化 我们可以为每个车辆类型设置一个特定的形状（guiShape属性）， 以使不同的车辆呈现出不同的外观。 SUMO 中的车辆形状有 pedestrian、bicycle 等（具体可查看使用手册）。此外还可以通过 guiWidth 设置车辆的宽度，通过 guiOffset 设置车辆与前车之间的 距离。 （3）跟驰模型

三、线性跟驰模型的稳定性 非自由行驶的车队，在受到刺激后会向后传递运动状态。但当刺激很小时，这种传递很快就会消失；当刺激很大时，这种传递会有扩大化的趋势，甚至会造成追尾，以至打破了车辆的正常运行。只有当刺激是某一数值时，这种状态变化才能稳定地传递下去。 定义：C=λT，称为反映车头间距变化的特征参数。（认为车头间距的变化与反应时间和反应强度大小有关） 研究表明，当C=1/2时，车头间距是摆动的，但其变化也是衰减的，车队是稳定的。当C>1/2时，车头间距是摆动的，而且向后的传递是增大变动幅度的，最终将导致发生追尾事故。因此，C=1/2是车队稳定与不稳定的判断界限。

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