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车联网环境下实时信息驱动的自适应交通管理研究
| 论文题名： | 车联网环境下实时信息驱动的自适应交通管理研究 |
| 关键词： | 交通管理;车联网;车道分配;自适应交通信号灯;实时信息驱动 |
| 摘要： | 随着经济的发展和人民生活水平的不断提高，机动车保有量呈爆炸式增长，在方便了人们出行的同时也带来了许多问题，比如交通拥堵、环境污染等。另外，人们对驾驶安全性以及舒适度也提出了新的要求，单纯依靠增加道路资源已不能满足日益增长的出行需求。十字交叉口往往是道路通行能力的瓶颈，传统交叉口管理方式采用定时交通信号灯对交叉口进行管理，这种方法不能很好的适应交通流的随机性和不确定性，因此，交叉口管理也成了现代交通管理研究的一个研究热点。 基于上述情况，本文首先提出了一个最小舒适安全制动距离来保证车辆在跟车行驶过程中能够舒适、安全的制动。在车联网环境下，通过安装在车辆上的传感器收集有关车辆行驶的信息，并通过V2X（VehicletoEverything）间的通信将收集到的有关车辆行驶的信息进行转发，路口控制单元可以根据车辆的实际行驶状态动态计算车辆的跟车距离。随后提出对交叉口处的车辆进行管理，通过对路口处车辆合理分配车道，减少车辆在多方向车道上不必要的等待时间。最后提出自适应交通信号灯，采用实时信息驱动的方法，根据车辆的实际行驶状况来动态调整各相位的周期时长。 最后，本文在SUMO（SimulationofUrbanMObility）交通仿真平台下，设置了一个复杂路口场景对本文所提出的方法进行了评估，并与现有的经典方法和国际上的研究结果进行了对比。实验结果表明，本文所提出的方法可以有效降低车辆在交叉口的平均等待时间和等待时间长的车辆的等待时间，另外还统计了车辆的等待时间分布来证明本文所提出的方法的有效性。 |
| 作者： | 李桂端 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 柴争义 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津工业大学 |
| 学位年度： | 2020 |
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