基于车联网的道口交通流控制仿真研究

发布时间：2017-09-24 21:36

  本文关键词：基于车联网的道口交通流控制仿真研究

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【摘要】：在经济与汽车工业发展的带动下,我国汽车保有量逐年迅猛增长,使交通问题日益严重。道路交叉口是事故与拥堵的多发地,运用车联网技术能有效提高道路交通安全性、缓解拥堵问题。然而道口交通流复杂难以精确建模,已有模型过于理论化,且没有考虑多道口间交通流相互作用,并未对应急交通流控制方法进行设计。本文基于道口交通流控制方法与多种仿真工具研究的基础上,针对道口拥塞问题进行了基于车联网道口交通流控制仿真研究。主要贡献如下：1.提出了一个集应急交通流控制,不需精确建模、根据实时反馈自主学习的多道口交通流协同控制方法。通过对多道口交通流进行两层模糊逻辑控制,并建立Q-学习模型对其进一步优化,实现了多道口协同控制,提高了道口的通行能力。并在此基础上,提出了相应的道口应急控制方法,为紧急车辆建立绿色通道。2.构建了车联网路由协议分析实验平台,供用户自主选择移动模型与分析对象,有效解决常规分析中移动模型不准确与操作的繁琐性,提高了效率。构建了道口交通流控制研究平台,在交通流量模拟器与网络仿真模拟器融合型交互上,供用户对不同道口交通流控制方法进行研究。3.从道路网络、出行需求、路径、微观交通流与车辆行为等方面进行建模,更准确的模拟真实环境中车辆移动情况,为车联网仿真研究结果的真实可靠性提供保障。经仿真实验与结果分析,运用所构建的车联网路由协议分析实验平台能大大提高用户协议分析效率,AODV协议可用于此道口交通流控制中。基于构建的道口交通流控制研究平台,运用所提出的道口交通流控制方法,道口通行能力提高,拥塞状况有明显的改善,紧急车辆平均等待时间显著减少。
【关键词】：车联网 人工智能 模糊控制 Q－学习 协同仿真
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 内容摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-11
• 插图与附表清单11-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 课题背景及意义14-16
• 1.2 国内外发展现状16-20
• 1.2.1 车联网发展现状16-17
• 1.2.2 车联网在智能交通中的应用现状17-20
• 1.3 论文主要研究内容及目标20-21
• 1.4 论文结构21-22
• 第二章 交通流仿真基础理论与关键技术22-32
• 2.1 交通流控制基本理论22-26
• 2.1.1 交通流控制的基本参数22-23
• 2.1.2 信号灯控制方式分类23-25
• 2.1.3 紧急车辆优先调度控制系统分类25-26
• 2.2 车联网路由协议26-29
• 2.2.1 基于移动无线自组织网络路由协议26-27
• 2.2.2 基于簇的路由协议27
• 2.2.3 基于位置的路由协议27-28
• 2.2.4 基于地域群播的路由协议28-29
• 2.2.5 基于广播的路由协议29
• 2.3 车联网仿真工具29-32
• 2.3.1 交通流量模拟器30
• 2.3.2 网络仿真模拟器30-31
• 2.3.3 交通流量模拟器与网络模拟器的融合方式31-32
• 第三章 道口交通流控制方法研究32-38
• 3.1 基于简单调度的道口控制32-33
• 3.2 基于模糊逻辑的道口控制33-35
• 3.3 基于强化学习的道口控制35-38
• 第四章 道口交通流控制系统设计38-63
• 4.1 道口交通流控制基本要素的确定38-46
• 4.1.1 相位的确定38-40
• 4.1.2 黄灯时间的确定40-42
• 4.1.3 道口交通流建模42-46
• 4.2 基于两层模糊逻辑的道口交通流控制设计46-57
• 4.2.1 第一层模糊控制46-52
• 4.2.2 第二层模糊控制52-57
• 4.3 基于Q-学习的道口交通流优化控制设计57-60
• 4.3.1 Q-学习中的基本要素定义57-60
• 4.3.2 基于Q-学习道口交通流优化控制算法60
• 4.4 应急交通流控制系统设计60-63
• 第五章 仿真建模与结果分析63-91
• 5.1 仿真建模63-73
• 5.1.1 道路网络建模63-64
• 5.1.2 出行需求建模64-68
• 5.1.3 路径建模68-69
• 5.1.4 微观交通流建模69-71
• 5.1.5 车辆行为建模71-73
• 5.2 仿真平台构建73-82
• 5.2.1 车联网通信协议分析平台构建74-76
• 5.2.2 道口交通流控制研究平台构建76-82
• 5.3 仿真实验及结果分析82-91
• 5.3.1 路由协议分析比较82-86
• 5.3.2 车联网道口交通流控制机制分析86-91
• 第六章 结论与展望91-93
• 参考文献93-100
• 在学期间所获得的科研成果100-101
• 后记101

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本文编号：913602