車両追従モデル構築に利用する簡易模擬データの提案

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概要

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我々はファジィニューラルネットワークを用いて,実測データを学習するだけで,車両追従が再現できるモデルを提案した.しかし,その車両追従モデルは実測データに依存するため,交通シミュレーションへ応用するには,どのぐらい,そしてどのような実測データを用意する必要があるのかが問題となる.実際の運転においては,車両の最大速度や加減速範囲が道路状況や交通信号などの交通状況に制限される.一方,先行車速度の追従車への伝播遅れ時間は運転個性によって違う.さらに,実交通では交通信号などの交通状況の影響で,「停止・加速・減速・停止」のような速度変化が多い.本研究では,以上のような特性に注目し,速度変動がサイン波状である簡易模擬データを提案した.そして,実測データの代わりに簡易模擬データによって,車両追従モデルを構築する可能性を検討する.
2007-10-15

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