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基于车联网的交通管控机制设计与验证

发布时间:2018-08-07 08:01
【摘要】:近年来,汽车工业飞速发展,汽车保有量不断提高。但与此同时,其引发的道路交通拥堵问题也影响着越来越多的人。为了缓解道路交通拥堵、提高车辆出行效率,提出了一套基于车联网的交通管控机制。首先,结合固定时长轮转法和车流量响应控制法两种现有的主流交通灯控制法的思想,提出半实时的交通灯控制方法。该方法中,交通灯控制器根据预测出的车流量信息,得到本路口的最优交通灯相位策略,将本路口所有车辆的等待时间最小化。其次,为了提高个体用户的出行效率,提出启发式的动态路径规划算法,该算法在Dijkstra算法的基础上,采用启发式的方法计算路段的权重,以此规划最优路径,使得车辆可以尽可能避开拥堵路段。为了验证提出的交通管控机制的性能,通过交通流量模拟器SUMO和网络模拟器NS3进行模拟实验。模拟实验结果表明,提出的基于车联网的交通管控机制能够有效地降低车辆的等待时间、缓解交通拥堵情况,从而改善整个道路网络的交通状况。
[Abstract]:In recent years, the automobile industry has developed rapidly and the car ownership is increasing. At the same time, the road traffic congestion has also been affected by more and more people. In order to alleviate traffic congestion and improve the vehicle travel efficiency, a set of traffic control and control mechanism based on the vehicle network is proposed. First, the fixed long rotation method and the traffic flow are combined. A semi real time traffic light control method is proposed for two existing main traffic light control methods of the quantity response control method. In this method, the traffic light controller obtains the optimal traffic light phase strategy of this intersection according to the predicted traffic flow information, and minimizes the waiting time of all vehicles in this intersection. Secondly, in order to improve the individual user. A heuristic dynamic path planning algorithm is proposed. Based on the Dijkstra algorithm, the algorithm uses a heuristic method to calculate the weight of the road section, so as to plan the optimal path, so that the vehicle can avoid the congestion section as much as possible. In order to verify the performance of the proposed traffic control mechanism, the traffic flow simulator SUMO and the traffic flow simulator are used to verify the performance of the traffic control mechanism. The simulation experiment of the network simulator NS3 shows that the proposed traffic control mechanism based on the vehicle network can effectively reduce the waiting time of the vehicle, alleviate the traffic congestion, and improve the traffic condition of the whole road network.
【作者单位】: 华东师范大学计算机科学与软件工程学院;
【分类号】:TN929.5;TP391.44;U495

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本文编号:2169394

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