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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于CAV控制单元的车辆CACC跟驰模型优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117037470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310874683.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于CAV控制单元的车辆CACC跟驰模型优化方法是由李志斌;吴启范;刘攀;徐铖铖设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CAV控制单元的车辆CACC跟驰模型优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对基于智能网联车CAV控制单元的车辆协同自适应巡航控制CACC跟驰模型优化方法，包括：从NGSIM数据库中提取车辆行驶轨迹数据；进行运动波特征分析，利用真实的轨迹数据分析交通运动波对交通流的影响，分析协同控制策略对消散交通运动波的机理；提出智能网联车辆控制与主动交通协同控制策略，构建基于策略的交通系统控制模型，以实现最优的协同控制。本发明应对智能网联车辆技术迅速发展的挑战，探讨关键的混合交通流管理技术，优化了快速道路动态交通管理与控制，提升了智能网联环境下的交通管控水平。

本发明授权一种基于CAV控制单元的车辆CACC跟驰模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CAV控制单元的车辆CACC跟驰模型优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、从NGSIM数据库中获取车辆行驶轨迹数据，通过所述车辆行驶轨迹数据得到路段车辆时空轨迹分布图； S2、基于运动波的消散方式，通过接入交通管控策略的控制消散，建立针对运动波的仿真跟驰模型； S3、在混合流环境中，智能网联车辆CAV与前车进行交互，同时CAV车辆与智能网联中心双向交互，构建智能网联车辆在实际交通状态下跟驰特性相一致的车辆协同自适应巡航控制CACC跟驰模型，描述混合流中车辆的跟驰过程； 所述前车包括：HV传统车辆和CAV智能网联车辆；所述CAV车辆与智能网联中心双向交互，包括从中心获取信息，并将自身数据和状态信息传递给所述智能网联中心；所述CACC跟驰模型考虑驾驶人的行为和反应特点，包括：反应时间、驾驶风格，实时观测和分析驾驶人的行为，灵活调整CACC车辆的跟驰策略，以适应混合流环境；所述CACC跟驰模型与智能网联车辆在实际交通状态下跟驰特性一致，将CACC控制系统简化为相应的智能网联车辆跟驰模型，结合智能网联自适应巡航特定行为条件下的跟车行为构建，以描述混合流中车辆的跟驰过程，CACC跟驰模型调整为如下形式： 当所述前车为CAV车辆时： Δxn＝xn‑1t‑xnt‑tgvnt‑l‑s0     4其中，Δxn为车辆n的车头间距；vnt为车辆n在t时刻的速度；xnt为车辆n在t时刻的位置；l为车身长度；为vnt的导数形式；s0为最小安全距离；tg为期望车头时距；kp，kd和ke为控制参数； 当所述前车为HV车辆时，采用较保守的策略，公式如下： 其中，vlead是前车HV车辆的速度；α是速度调整系数；dstar是CACC车辆与前车期望的车间距；d是实际的车间距；ε是一个微小正数，用于避免除零错误；b是速度差调整系数；v是CACC车辆的速度；γ是加速度差调整系数；alead是前车的加速度；CHV是一个HV车辆影响因子，用于降低CACC车辆对HV车辆的速度调整； 当CAV车流渗透率为ρ时，得到整体交通流中的车头时距为： hρQ＝ρ2hav‑av+2ρ*1‑ρhav‑hv+1‑ρ1‑ρhhv‑hv  6其中，hav‑av为CAV车流跟驰期望车头间距；gav‑hv为CAV车辆与HV车辆的跟驰期望车头间距；hhv‑hv为HV车流跟驰期望车头间距； S4、通过SUMO平台进行交通仿真实验，并调用TraCI接口进行车辆的接入控制； S5、基于混合交通流受运动波影响干扰特性，分析并设计面向运动波消除的自适应启动控制，智能网联车辆行为控制，可变限速控制以及协同控制策略； S6、通过SUMO平台，调用SUMO中的TraCI接口，对混合流车辆跟驰模型搭建仿真实验。

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