23、智能交通与医疗物联网技术融合探索

智能交通与医疗物联网技术融合探索

一、SUMO与MATLAB协同设计

1.1 协同设计流程

为了实现SUMO和MATLAB之间的信息共享，制定了协同设计流程。从TraCI4Matlab®提供的、定制以符合DQL算法的函数集出发，进行软件通信和数据交换方面的协同设计。TraCI4Matlab工具包允许任何MATLAB应用程序与SUMO交通模拟器进行通信。TraCI应用层协议基于客户端 - 服务器模式，构建在TCP/IP堆栈之上，MATLAB开发的应用程序充当客户端，可访问和修改作为服务器的SUMO提供的模拟环境。

1.2 数据映射与图构建

协同设计负责将所有URN信息自动映射到正确编码的MATLAB对象。通过利用SUMO的xml文件，可以得到一个MATLAB图，其中URN路口（如十字路口、交通环岛、道路出入口等）是图的节点，道路是图的边。

1.3 API开发

开发了一组应用程序可编程接口（APIs），用于获取、修改或添加模拟环境中车辆的信息。例如，可以使用这些例程查询车辆当前的行驶位置，或获取有关道路车辆密度、空间约束（如道路宽度、长度和拓扑结构）、障碍物等数据。对于DQL算法，只需选择一个新的SUMO xml描述文件，协同设计就能适应新的操作场景。设计的APIs可用于计算局部奖励，而神经网络权重的优化则通过MATLAB强化学习工具箱®和MATLAB深度学习工具箱®实现。

二、交通模拟实验

2.1 实验设置

为了验证所提出策略的性能，基于真实交通数据构建了一个数值场景进行模拟实验。使用了一个由十辆自动驾驶车辆组成的车队，将它们放置在地图西南部的