摘要
本发明涉及智能交通与车辆控制技术领域,具体为一种混合交通流中车辆队列协同控制的方法,通过深度学习对人驾车辆跟驰行为进行识别和分析,提高了对人驾车辆行驶意图的预测准确性;通过对自动驾驶车辆跟驰控制器参数的识别,使智能网联车辆能够调整自身跟驰策略,实现与其他车辆的有效协同,提升整体交通系统性能,缓解交通拥堵;最后构建混合队列协同管控理论,并通过演示系统进行验证,为即将建设的智能网联公路提供了切实可行的应用示范,在提高跟驰行为预测准确性、增强混合队列的协同性、适应性和灵活性、降低计算复杂度、提升交通流效率以及促进智能交通系统的发展等方面都具有显著的有益效果。
技术关键词
车辆队列协同控制
混合交通流
LSTM模型
加速度
车辆行驶意图
深度学习识别
数据
智能网联车辆
模式识别
参数
车辆控制技术
智能交通系统
PID控制器
肘部法则
演示系统
协方差矩阵