题目：不确定分析方法在车辆跟随中的应用研究

中文摘要： 国内大中城市日益严重的交通状况对动态车流的研究提出了更高要求。车辆减速策略和安全跟驰车距对车辆控制和交通管理至关重要，一直是国内外的研究热点。目前交通流理论主要应用概率统计方法、流体模拟理论和跟驰理论来建立车辆的宏观或微观经验方程，目的是确定车辆的安全视距以及预测车辆的流量、速度和密度等参数。但是，对目前智能交通系统下的车辆及交通智能控制而言，这些研究远远不够，特别是对车辆跟随和避撞问题，需要更合理的局部车流模型来支持其控制算法。对于安全车距的研究主要采用确定性的分析模型，但是，在车辆跟弛过程中，驾驶员的感觉、理解、判断、决定等一系列心理、生理活动等均存在一定程度的不确定性。因此，传统的车辆跟驰模型建立很难精确描述驾驶员的行为。本文的主要研究工作为： 1．随着车辆智能控制系统的研究开发，局部车流动态特性的研究变得十分迫切。文中分析了现有的传统车流跟驰理论存在的不足。提出采用模糊模型来建立局部车流跟随模型，并针对以往未能解决的隐性知识问题，使用实验得到的输入－输出数据对来设计模糊规则，应用权重来解决规则冲突问题并简化规则库。采用模糊系统建立了一个局部的动态车流激励－响应模型，并通过仿真实例来验证了模糊模型较之传统跟驰模型的优势。 2．采用不确定性系统研究方法——区间分析方法，来描述驾驶员的不确定行为特征及车辆制动系统参数的不确定性。在只需获得车辆制动系统及驾驶员相关参数（如车辆的制动减速度及驾驶员的反应时间等）的变化范围的情况下，计算两种典型行驶工况下的行车安全距离并进行了分析。应用区间分析方法，能够体现车辆跟弛过程中驾驶员的感觉、理解、判断和决定等一系列心理和生理活动的不确定性，并且可以较好地预测驾驶员及车辆制动系统的不确定参数对车辆安全距离的影响。