《IEEE Transactions on ITS》发表研究院李林恒老师的论文《Dynamic Driving Risk Potential Field Model Under the Connected and Automated Vehicles Environment and Its Application in Car-Following Modeling》

近日，《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》（IEEE T-ITS）期刊发表了我院李林恒老师的论文《Dynamic Driving Risk Potential Field Model Under the Connected and Automated Vehicles Environment and Its Application in Car-Following Modeling》。IEEE T-ITS是美国电气和电子工程师协会（IEEE）智能交通分会的旗舰期刊，该期刊被SCI和SSCI同时收录检索，近年来一直有着很高的影响因子。IEEE T-ITS重点发表智能交通系统的高水平学术论文，是交通信息工程及控制学科公认的国际顶级期刊。

论文首先提出了一种智能网联环境下的动态驾驶风险势场模型，该模型充分考虑了车辆加速度和转向角的动态影响，其中模型参数的统计分析表明，加速度和转向角将直接影响驾驶风险势场的分布。基于上述分析，论文建立了基于驾驶风险潜在场的跟驰模型（DRPFM），弥补了传统环境下对加速度考虑缺失的不足。仿真结果表明，论文所提出的DRPFM模型能够很好地描述车辆跟驰行为，在频繁振荡阶段，由于考虑了实时采集的潜在加速度数据，其性能优于最优速度模型和智能驾驶员模型两个经典的车辆跟驰模型。此外，该DRPFM模型还可用于推导车辆换道的安全条件，能够合理地解释实际中驾驶员类型与换道安全条件之间的影响因素。