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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明涉及一种收费站弱约束驾驶行为微观仿真方法及系统，方法包括：S101，实时获取当前车辆在收费站分流区的轨迹数据，提取出每个时刻的车辆自身相关信息及路径信息；S102，输入神经网络模型中进行车辆路径选择训练，得到车辆路径预测模型；S103，利用车辆路径预测模型预测出当前车辆在下一个时刻的可行路径；S104，根据可行路径，按照预先设定的适用于收费站分流区的错车跟驰模型，计算得到当前时刻的车辆加速度；S105，在当前时刻的跟驰行为完成之后，判断可行路径的前方区域内是否存在其他车辆，若存在，则返回执行S101；若不存在，则继续执行S104。能够更加精准地仿真出车辆在分流区的真实轨迹，从而有效的提升收费站的运营效率。
主权项：1.一种收费站弱约束驾驶行为微观仿真方法及系统，其特征在于，包括：S101，实时获取当前车辆在收费站分流区的轨迹数据，提取出每个时刻的车辆自身相关信息及每个时刻前往各个可行收费通道的路径信息，所述收费站分流区包括多个收费通道；S102，将所述车辆自身相关信息和所述路径信息输入神经网络模型中进行车辆路径选择训练，得到车辆路径预测模型；S103，根据所述当前车辆在当前时刻的车辆自身相关信息和路径信息，利用所述车辆路径预测模型预测出所述当前车辆在下一个时刻的可行路径；S104，根据所述可行路径，按照预先设定的适用于所述收费站分流区的错车跟驰模型，计算得到当前时刻的车辆加速度，使得所述当前车辆根据所述车辆加速度进行跟驰行为，驶向所述可行路径对应的目标收费通道；S105，在当前时刻的所述跟驰行为完成之后，判断所述可行路径的前方区域内是否存在其他车辆，若存在，则返回执行S101；若不存在，则继续执行S104。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种收费站弱约束驾驶行为微观仿真方法及系统
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