7、智能城市中基于车队感知的交通灯重新定时

智能城市中基于车队感知的交通灯重新定时

1 引言

城市交通是维持经济活力和提升城市生活质量的关键。随着车辆数量和行驶里程的不断增加,城市交通面临着诸多问题,如拥堵加剧、交通延误和碳排放增加等。自适应交通信号控制(ATSC)系统虽能动态优化交通流量,但由于城市交通的动态性,在做出交通灯定时的连贯决策方面存在困难。

与此同时,自动驾驶车辆的普及率有望呈指数级增长,智能城市的居民将能够获取高质量、及时的交通信息,并很可能遵循交通引导。在智能交通系统(ITS)中,车队是指一组以相同速度行驶并共享共同群体动态的车辆。基于实时交通数据和交通趋势,城市车队编队和基于车队感知的交通信号重新定时成为可能,这将为连接城市空间、减少旅行时间和碳排放提供新的机会。

2 技术背景

2.1 智能城市

智能城市的概念在20世纪90年代初被提出,强调城市发展向技术、创新和全球化的转变。智能城市的定义虽多种多样,但都具有预期治理和管理风格以及公民广泛参与的特点。与当今城市相比,智能城市主要有以下三个方面的不同:
- 智能基础设施 :智能城市将配备并积极依赖智能设备,这些设备能够感知环境、发送和接收数据,并与其他网络元素联网。智能基础设施可提供实时交通数据,为及时的管理决策提供依据。
- 激励和吸引公民的策略 :智能城市将广泛采用各种策略和技术,以激励和吸引其联网公民,影响驾驶员的短期和长期行为。
- 车辆运输服务化 :车辆运输将成为智能城市提供的一种服务,自动驾驶车辆将成为共享资源。乘客将从起点被接送到目的地,车辆在完成运输

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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