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连接和自动车辆的智能后视距离驾驶员模型及稳定性分析( Intelligent back-looking distance driver model and stability analysis for connected and automated vehicles )
ZW Yi WQ Lu LH Xu X Qu B Ran
互联和自动化车辆（CAVs）技术在跟车过程中为驾驶员提供了更多的信息。与人驾驶车辆(HVs)只考虑前方信息不同，CAVs环境允许他们获取前方和后方信息，增强了车辆的感知能力。提出了一种考虑同质CAVs环境下跟车期望距离的智能后视距离驾驶员模型(IBDM)。该模型以智能驾驶员模型(IDM)为基础，集成了车辆后方信息作为控制项。利用线性稳定性理论分析了均匀交通流在小扰动下的稳定性条件。为了验证理论分析，在开边界条件下，对单车道进行了仿真，并与不考虑后车的IDM和考虑前后车信息的扩展IDM进行了比较。设计了6种不同干扰强度、干扰位置和初始排间距下的效果评价方案。结果表明，在控制CAVs跟车过程中，IBDM在保持弦稳定性方面优于IDM和扩展IDM,并且增加新项的比例可以提高弦稳定性。（HVs）,（CAVs）,.(IBDM),CAVs.(IDM),v,.,,IDM.
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