• 扩展智能驾驶员模型 (EIDM)
扩展智能驾驶员模型 (EIDM)

概述#

扩展智能驾驶员模型 (EIDM) [1] 基于 Treiber 和 Kesting 提出的智能驾驶员模型 (IDM) 的许多已知扩展。 此外，它还包含计算以减少不同驾驶情况下的急动度（变道、起步加速等）。 通过更改参数（主要设为 0），可以单独“关闭”每个扩展。 该模型旨在正确复制单车辆和驾驶员的亚微观加速曲线。

注意事项#

  • 该模型旨在以亚秒级时间步长（0.05-0.5s）运行。在步长较长时，模型会产生意外的紧急制动和碰撞。
  • EIDM 使用的安全间隙比 IDM 更小（例如变道时）。
  • EIDM 可能会暂时超过车道限速（包括 speedFactor）。
  • 该模型基于改进型智能驾驶员模型 (Improved Intelligent Driver Model)，目前无法通过参数更改为其他基础模型（例如 IDM）。
  • 该模型仍在开发中，未来的版本可能包括： - 空间预测 - 在动作点时间增加反应时间 - 取决于车辆动力学和阻力的加速度阈值 - 基于情境的驾驶

Caution

当使用估计变量进行模拟时，会使用 randNorm() 函数。 由于 log() 函数的计算和舍入，结果会因编译器/处理器/操作系统而异。有关更多信息和解决方法，请参见 [2]。

Caution

该模型未使用 --step-method.ballistic 选项进行测试。作者建议减小步长以提高位置更新的真实性。

Caution

该模型与 actionSteps 功能不兼容。

参考文献#

  1. "Extending the Intelligent Driver Model in SUMO and Verifying the Drive Off Trajectories with Aerial Measurements"; Dominik Salles, Stefan Kaufmann, Hans-Christian Reuss. SUMO User Conference 2020.
  2. Platform-dependent behavior: "Github-issue #8921"
  3. "SUMO Conference presentation"