当自车以高速接近前车时,式(2)中的非平衡项\frac{v \Delta v}{2\sqrt{ab}}模拟了自车接近前车时的动态行为。平衡项s_0 + vT与车速相关,控制着与前车的最小距离,这个距离并不影响车辆理想状态下的安全性,体现的是司机(或者系统)需要一定的反应时间才能开始制动,此项与IDM的智能刹车过程关系不大,所以我...
sumo idm默认参数 SUMO（Simulation of Urban MObility）是一种用于城市交通模拟的工具，而"IDM"指的是"Intelligent Driver Model"，是SUMO中的一种交通流模型。关于SUMO中IDM的默认参数，可以在SUMO的配置文件中找到。以下是一些IDM的默认参数以及它们的中文解释：1.期望速度（Desired Velocity）：-参数名：`v0`-...
当自车以高速接近前车时,式(2)中的非平衡项\frac{v\Deltav}{2\sqrt{ab}}模拟了自车接近前车时的动态行为。平衡项s_0+vT与车速相关,控制着与前车的最小距离,这个距离并不影响车辆理想状态下的安全性,体现的是司机(或者系统)需要一定的反应时间才能开始制动,此项与IDM的智能刹车过程关系不大,所以我们可以...
SUMO中的跟驰模型——IDM 按照我的习惯,先贴上参考文献 [1] M. Treiber, A. Kesting, and C. Thiemann, Traffic flow dynamics : data, models and simulation. Springer, 2013. (第11.3节) 接下来进入正文 优点:Intelligent Dr…阅读全文 赞同105 50 条评论 分享收藏 论文分享|SUMO...
在SUMO平台下，研究者对六种车辆跟驰模型（Krauss、IDM、Wiedemann、BKerner、PWagner和SmartSK）进行了详尽的对比分析。这些模型在车辆密度、平均速度以及道路占用率方面展现出各自独特的性能特点。在单车道场景中，Wiedemann和IDM模型因保持较大的车间距而使得仿真过程用时较长。相比之下，PWagner模型的道路占用率最低...
在SUMO平台下,研究者对六种车辆跟驰模型(Krauss、IDM、Wiedemann、BKerner、PWagner和SmartSK)进行了详尽的对比分析。这些模型在车辆密度、平均速度以及道路占用率方面展现出各自独特的性能特点。 在单车道场景中,Wiedemann和IDM模型因保持较大的车间距而使得仿真过程用时较长。相比之下,PWagner模型的道路占用率最低,但...
myTimeSinceStartup gets set to 0 when the vehicle's acceleration is not "strong" enough This can happen when simulating with small timesteps (vNext <= SUMO_const_haltingSpeed) and/or with a vehicle model that does not accelerate hard from startup (IDM) The result: startupDelay gets ...
该论文《SUMO平台下多种车辆跟驰模型的仿真对比分析》由崔居福、胡本旭等人撰写,并发表在重庆大学学报上。研究团队对比分析了SUMO平台下的多种车辆跟驰模型,包括Wiedemann、IDM、PWagner等,并从多个维度评估了它们的性能差异。 在城市道路场景中,论文加入了红绿灯因素,并结合SUMO自带的换道模型。通过分析车辆密度、道路...
<vType id="HV" accel="1.5" decel="1.5" sigma="0.5" length="5" maxSpeed="50" lcCooperative="0.5" tau="1.8" carFollowModel="IDM" laneChangeModel="LC2013" color="250,0,250" probability="0.9"/> <vTypeDistribution id="typedist1" vTypes="CAV HV"/> ...
动作空间:离散动作{0:车道保持;1:左换道},底层采用IDM跟车模型与SUMO默认换道模型。 状态空间:车辆B和车辆A的状态{x, y, speed}。 奖励函数: 奖励函数由时间奖励、目标车道奖励、期望速度奖励和安全奖励组成。 终止条件:{ 1:完成超车; 2:任务超时; ...