R语言cartools包说明文档（版本 0.1.0）

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acceldown “acceldown”函数估计瓶颈下游车辆的相对位置。
accelpass “accelpass”功能估计两辆车的相对位置，其中一辆车经过另一辆车。
animate_rr filename_points_covered_by_landmarks使用“rr”中的数据“LF”绘制环路周围的路径。
bmfree “bmfree”函数返回时间“t”、速度“u”和位置“x”值的“tux”矩阵。
bmfree2 “bmfree2”函数返回时间“t”、速度“u”（fps）和位置“x”（英尺）的“tux”矩阵。
brkcross0 “brkcross0”估计车辆通过瓶颈位置“x”=0的时间、速度和位置。
brkdelay “brkdelay”是“brktrials2”的包装函数。
brkdelay3 “brkdelay3”是“brktrials3”的包装函数。
brksummary 函数“brksummary”是“accelpass”和“passplot”的包装器。
brktrials2 “brktrials2”为瓶颈处的引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹
brktrials3 “brktrials3”为瓶颈处的引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹
brktrials3setup “brktrials3setup”为瓶颈处的引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹
capacityplot 函数“capacityplot”创建一个“（k，Q*）”图，表示维持容量“Q*）的成功率
cfanim “cfanim”使用随机速度模型来描述驾驶员保持速度“u”的能力。
crossconflict 函数“crossconflict”是一个显示两辆车变道时驾驶员冲突的图形。
decelmerge “减速合并”功能估计两辆车的相对位置，其中一辆经过另一辆。
dfmanager “dfmanager”是“brktrials2”的包装函数
f1 在时间“t”时，引导车辆和跟随车辆之间的间隔“h”。引导和跟随车辆分别使用“gbm”和恒速模型。
f2 在时间“t”时，前方和后方车辆之间的间隔“h”。引导车和跟随车分别采用恒速模式。
findt1 “findt1”返回以下车辆在时间“t1”的减速时间“t1”、位置“xf1”和速度“uf1”。
findt1ab 当驾驶员开始减速时，“findt1ab”返回下列车辆的时间“tf1”、位置“xf1”和速度“uf1”。
findt2 “findt2”返回时间“t2”和“xf2”，当下列车辆驾驶员识别到领先车辆已减速时。
findt2ab “t2”是下列驾驶员视线和引导车辆“x”轨迹的交点。分别在交叉点引导车辆位置“xl2”和速度“ul2”。
findt5 下列车辆到达瓶颈或位置“x”时的时间“t5”=0。
findt5ab 下列车辆到达瓶颈或位置“x”时的时间“t5”=0。
formqueue “formqueue”函数用于解释瓶颈上游的排队。
freeflowpass “freeflowpass”功能估计两辆车的相对位置，其中一辆车经过另一辆车。
gbm 使用几何布朗运动模型估计时间“t”的速度“u”。
gbmtheta 几何布朗运动模型的θ估计。
gbmx 给出几何布朗运动模型和时间t，估计距离x。
h0 时间“t”=0时的间隔“h0”。
h1 间隔时间“h1”在时间“t1”，即下列车辆开始减速的时间。
h2 空间间隔“h2”在时间“t2”，即下列车辆驾驶员看到前面车辆减速的时间。
h3 时间“t3”时的间隔“h3”，即领先车辆减速至故障速度“u0”的时间。
hsafe 引导车辆和跟随车辆之间的安全行车间隔“h”。引导车辆的速度“u”以fps为单位测量。
L “L”是一个矩阵，包含有关主导车辆的信息。瓶颈位于“x=0”。
lane “车道”是一个矢量，用于指定车道驾驶员在“brktrials”功能中行驶。
lanedf “lanedf”返回“lane”中车辆“veh”的向量。
leff ‘leff’是车辆的有效长度。
lfmatrix 函数“lfmatrix”显示“cflist”，分别列出领先和跟车的“L”和“Fw”信息。
logisticmodel 函数“logisticmodel”使用二项式公式和数据“QUKtdayX”的logit链接函数估计logistic回归模型的参数。
merge “合并”为一对引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹。
merge3 “merge3”为“brktrial3”的一对引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹。
mergedemo “mergedemo”为一对引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹。
nopass “nopass”为瓶颈下游的引导和跟随车辆生成“t”、“u”和“x”
passplot 函数“passplot”打印来自“brksummary”、“freeflowpass”、“decelmerge”数据帧的数据。
plotcrossover 交叉口交通数据的“ggplot2”图。
plotdesire3 “plotdesire3”创建“t-x”欲望线轨迹。
plotfollow 为“车辆i=2”生成时间距离“t-x”轨迹。
plotfollow3 “plotfollow3”向现有图形添加新轨迹。
plotlead 为领先车辆生成时间距离“t-x”轨迹，“车辆=1”。
plotmerge3 “plotmerge3”创建“t-x”安全行车间隔轨迹。
plotoptimize “plotoptimize”为“nveh”驱动程序生成“t-x”轨迹
plottux “plottux”为环路上的引导和跟随车辆生成“t-u”和“t-x”轨迹，
plotupstream “plotupstream”为瓶颈处的引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹
QUKtdayX I-93数据集
rrheadway “rrheadway”是一个用于估计环路交通流“q”的函数。
rrheadwayu “rryu”是一个函数，用于在“x=0”处查找环路上的速度“u”。
rrtrials “rrtrials”为环路上的引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹
run “run”函数是“trial”和“plotfollow3”函数的包装器。
safecrossover 函数“safecrossover”是一个图形，显示两辆车换车道时的驾驶员冲突。
schematic 函数“schematic”定义了简单瓶颈的关键特性
speedboxplot 函数“speedboxplot”绘制数据帧“QUKtdayX”中的数据
speedplot 交通数据的散点图。
speedts “speedtsplot”使用的“speedts”速度数据
speedtsplot 函数“speedtsplot”绘制“speedts”数据框中的数据。
t0 “t0”是开始分析的时间。
t1 “t1”是指下列车辆意识到领先车辆正在减速的时间。
t2 “t2”是指下列车辆意识到领先车辆正在减速的时间。
t3 “t3”是指引导车辆完成减速的时间。
theta 领先车辆的指数减速率θ。
trajectoryab “trajectoryab”拟合二阶速度模型，并生成“vehicle=i”的“t-x”轨迹，其中“i=3,4，…，nveh”。
trajectoryab3 “trajectoryab3”拟合二阶速度模型，并生成“vehicle=i”的“t-x”轨迹，其中“i=3,4，…，nveh”。
trial 函数“trial”生成交通性能信息，分别存储在“L”和“Fw”列表中，用于引导和跟随车辆/“L”和“Fw”包含绘制两辆车辆的时间-距离“t-x”轨迹所需的信息。
tuxvfix3 “tuxvfix3”修复了矩阵“tuxv”中车辆“veh”的“hsafe”违规。
uab 使用二阶速度函数估计距离“u”。
ubreakdown “ubreakdown”函数生成一个故障速度向量“ubk”，假设为对数正态分布。
uf0 在时间“t0”时，下列“f”车速“uf0”。
uf1 以下“f”车速在时间“t1”时为“uf1”。
uf2 以下“f”车速在时间“t2”时为“uf2”。
uf3 在时间“t0”时，下列“f”车速“uf3”。
uk_sdk 速度波动模型。
ul0 在时间“t0”时，前导“l”车速“ul0”。
ul1 以下“l”车速在时间“t1”时为“ul1”。
ul2 以下“l”车速在时间“t2”时为“ul2”。
ul3 以下“l”车速在时间“t3”时为“ul3”。
usdBBridge 来自Iacus的“usdBBridge”函数。
usdzipper “usdzipper”功能用于对单个车辆进行交通故障敏感性分析。
vehdf “vehdf”选择“df”矩阵中有关车辆“veh”的信息，以便使用“brktrials2”功能进行分析。
vehfix “vehfix”使用“brktrials2”中的速度“ufix”、位置“xfix”和“yfix”向量修复了“hsafe”冲突
vehid “vehid”从“tuxv”矩阵中选择有关车辆“veh”的信息，以便使用“brktrials3”功能进行分析。
vehtfix “vehtfix”修复了车辆“veh”的“hsafe”违规行为。
xab 使用二阶速度函数估计距离“x”。
xabmerge “xabmerge”为一对引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹。
xabmerge3 “xabmerge3”为一对引导和跟随车辆生成“t-x”轨迹。
xabparam 估计一阶加速度模型'a+b*t'的参数'a'和'b'。
xf0 在时间“t0”时，前导“f”车辆位置“xf0”。
xf1 在时间“t1”时，车辆位置“xf1”的“f”导联。
xf2 导联“f”在时间“t2”处的车辆位置“xf2”。
xf3 在时间“t3”时，车辆位置“xf3”的“f”导联。
xfollow 使用恒定速度模型估计行驶的“x”距离。
xl0 在时间“t0”时，前导“l”车辆位置“xl0”。
xl1 在时间“t1”时，前导“l”车辆位置“xl1”。
xl2 在时间“t2”时，车辆位置“xl2”的“l”导联。
xl3 在时间“t3”时，车辆位置“xl3”的“l”导联。
xstart “xstart”是为“brktrials”函数指定开始位置“x”的向量。
zipper “拉链”功能可用于模拟单车道汽车跟驰中的三辆车或双车道公路上的三辆车合并时的相互作用。