The Driver Time Memory Car-Following Model Simulating in Apollo Platform with GRU and Real Road Traffic Data
المؤلفون المشاركون
Hei, Xinhong
Fei, Rong
Li, Shasha
Xu, Qingzheng
Liu, Fang
Hu, Bo
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Car following is the most common phenomenon in single-lane traffic.
The accuracy of acceleration prediction can be effectively improved by the driver’s memory in car-following behaviour.
In addition, the Apollo autonomous driving platform launched by Baidu Inc.
provides fast test vehicle following vehicle models.
Therefore, this paper proposes a car-following model (CFDT) with driver time memory based on real-world traffic data.
The CFDT model is firstly constructed by embedded gantry control unit storage capacity (GRU assisted) network.
Secondly, the NGSIM dataset will be used to obtain the tracking data of small vehicles with similar driving behaviours from the common real road vehicle driving tracks for data preprocessing according to the response time of drivers.
Then, the model is calibrated to obtain the driver’s driving memory and the optimal parameters of the model and structure.
Finally, the Apollo simulation platform with high-speed automatic driving technology is used for 3D visualization interface verification.
Comparative experiments on vehicle tracking characteristics show that the CFDT model is effective and robust, which improves the simulation accuracy.
Meanwhile, the model is tested and validated using the Apollo simulation platform to ensure accuracy and utility of the model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fei, Rong& Li, Shasha& Hei, Xinhong& Xu, Qingzheng& Liu, Fang& Hu, Bo. 2020. The Driver Time Memory Car-Following Model Simulating in Apollo Platform with GRU and Real Road Traffic Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195375
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fei, Rong…[et al.]. The Driver Time Memory Car-Following Model Simulating in Apollo Platform with GRU and Real Road Traffic Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195375
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fei, Rong& Li, Shasha& Hei, Xinhong& Xu, Qingzheng& Liu, Fang& Hu, Bo. The Driver Time Memory Car-Following Model Simulating in Apollo Platform with GRU and Real Road Traffic Data. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195375
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195375
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر