智能交通灯的调度算法研究

由于交通信号是保证道路十字路口安全驾驶的重要交通工具。各个交通流存在队列延迟破坏并降低了交通顺畅性,提出了一种智能的交通灯调度算法。该算法分析通行十字路口的各交通流的实时交通特征,同时又对各个交通灯的时相进行调度。通过减少信号十字路口的通行车辆的等待时间改善了交通顺畅,并且提升每秒穿过十字路口的车辆数。该算法的性能并与其它算法进行不同模拟场景的对比实验。实验表明,该算法可缩短队列延时,明显提高了交通灯信号调度方案的交通流畅性,而且提高了每个信号十字路口的通行量。

面向车载容迟网络的连通性建模与仿真研究

针对车载容迟网络连通性建模进行了研究。假设车辆驶入道路的过程服从泊松分布,以及车辆在道路上的行驶速度服从正态分布。对基于泊松过程的车间时距分布进行推导,并以此导出行驶车辆在道路上的连通概率。为了验证所提假设和连通模型的正确性及有效性,以欧洲城市卢森堡在7:30 am～8:30 am时间段内的交通数据为实验场景,在城市交通仿真平台(simulation of urban mobility,SUMO)对车辆速度的概率分布、车辆到达率、道路中的平均车辆数及网络连通概率进行了理论计算和仿真实验分析。实验结果表明理论模型的计算值和仿真结果是一致的,所提出的假设和连通模型具有合理性和正确性。