car-following model -matlab

资 源 简 介

car-following model -matlab

详 情 说 明

交通流跟驰模型是研究车辆在单车道行驶时前后车互动规律的经典方法，其中最优速度模型（OVM）因其简洁性和物理可解释性被广泛使用。

模型核心原理 OVM的核心假设是每辆车会根据与前车的距离动态调整目标速度。当前后车距增大时，后车司机会倾向于加速；车距减小时则会减速，这种响应存在典型的人类反应延迟特性。MATLAB实现时会重点模拟三个要素：灵敏度系数（反映驾驶员激进程度）、安全车头间距阈值、以及神经反应延迟时间参数。

仿真设计特点 程序通常采用差分方程进行离散化处理，通过欧拉法或龙格-库塔法求解微分方程。在多车跟踪场景中，需处理首车边界条件（可设定为匀速或变速引导车）和末车跟驰逻辑。延迟反馈通过引入历史时间步的速度差数据实现，这能更真实地模拟人类驾驶员对前车状态变化的滞后响应。

参数影响分析 调节灵敏度参数会改变车队稳定性——过高会导致"幽灵堵车"现象（传播型震荡），过低则使车队响应迟钝。车头间距参数直接影响 equilibrium speed-density 曲线形态，这对研究交通相变（自由流到拥堵的临界点）有重要意义。初学者可通过修改这些参数观察车队波动的产生与传播规律，理解微观驾驶行为与宏观交通现象的关联。

应用延伸 该基础模型可扩展为混合交通流仿真（加入换道逻辑）、网联车辆协同驾驶（V2V通信消除延迟）、或能源消耗评估（加速度与燃油效率关系）。程序输出通常包含车队时空轨迹图和速度-密度相图两类可视化结果。