自动驾驶汽车多变量建模趋势研究

自动驾驶汽车多变量建模趋势研究

为了更好地理解自动驾驶汽车，应用数学建模方法，研究了自动驾驶汽车多变量建模的趋势。

目前，关于自动驾驶汽车的多变量建模的方式有以下几种：①连续依赖变量模型：多元线性回归；②计数依赖变量模型：广义线性模型；③离散因变量模型：二进制和有序模型；④离散选择模型：多项式和嵌套模型；⑤面板数据和空间模型。

关于自动驾驶汽车的连续依赖变量模型，只有一个问题：自动驾驶汽车的驱动问题，与传统车辆相比，可以行驶的距离能否比传统的车辆要长。如果不如传统车辆，将会加剧温室气体的排放。

关于自动驾驶汽车的计数依赖变量模型，需要对安全问题、交通流量问题、停车投资问题、汽车的内在价值问题等进行考虑。

关于自动驾驶汽车的离散因变量模型，需要考考虑消费者对私家车和共享汽车的态度、车辆在变道时的动态特性等问题。

关于自动驾驶汽车的离散选择模型，需要考虑最佳交通场景、消费者对自动驾驶汽车的购买意愿和停车场景。

关于自动驾驶汽车的面板数据模型，需要考虑的是道路安全的问题、交通指标问题。而空间模型则要考虑交通对空间维度的影响。

因此，自动驾驶汽车多变量建模的未来研究趋势是：预测自动驾驶汽车的传播速度、预测自动驾驶汽车的CO2排放、解决停车场问题、估计交通流量、评估城市道路的安全水平。

Lígia Conceição et al.2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems(ITSC),Windsor Oceanico Hotel,Rio de Janeiro,Brazil,November 1-4,2016.

编译：野晨晨