Modeling the Turning Speed and Car Following Behaviors of Autonomous Vehicles in a Virtual World

This article deals with mathematical models for controlling vehicles behavior in a virtual world, where two behaviors are considered: 1) curve turning and 2) car following situations, in this last is essential to provide a safety distance between the leader and the follower and at the same time keep the follower not delayed with respect to the leader, and in a curve turning the complexity is to provide a safety speed inside the curve and keep the car inside the lane. Using basic information as vehicles position, mathematical models can be developed for explaining the heading angle and the autonomous vehicles speed on curves, i.e. the controlled by the models. A model that predicts the autonomous vehicle speed on curves is developed considering previous data in other curves. Two models that control the acceleration/deceleration behavior of autonomous vehicles in a car following situation are proposed. In the first model, the parameters are calibrated with a proposed algorithm which enables accuracy in order to imitate the human behavior for accelerating and braking, and the second model provides a safety distance between the follower and the leader at sudden stops of the latter and employs the acceleration/deceleration top capabilities to follow the leader car similar to the human behavior.

ResumenEste artículo introduce modelos matemáticos para controlar el comportamiento de vehículos en un mundo virtual; estos comportamientos consideran dos situaciones: 1) en toma de curvas, donde la complejidad es resultado de mantener al vehículo a una velocidad segura durante la toma de la curva y dentro del carril y 2) de seguimiento vehicular, donde es esencial mantener una distancia segura entre los vehículos, así como evitar que el vehículo seguidor quede rezagado con respecto al líder. Usando información básica sobre la posición de los vehículos se desarrollan modelos matemáticos que explican el ángulo de dirección y la velocidad en curvas de vehículos autónomos. Se desarrolla un modelo para predecir la velocidad del vehículo autónomo en curvas considerando datos previos en otras curvas. Se proponen dos modelos para controlar el comportamiento para acelerar y desacelerar de los vehículos autónomos en situaciones de seguimiento de coche, el primer modelo se calibra con un algoritmo propuesto y asemeja el comportamiento humano para acelerar y frenar, el segundo proporciona una distancia segura para evitar colisiones cuando el líder frena repentinamente, además emplea la máxima capacidad para acelerar y desacelerar del vehículo autónomo y asemeja el comportamiento humano.