28、交通仿真与目标识别算法的创新研究

交通仿真与目标识别算法的创新研究

1. 传统交通仿真平台的局限性与改进思路

传统交通仿真平台常将具体交通模型的逻辑以二进制代码形式嵌入系统，虽能提升执行速度，但会导致平台灵活性不足，难以轻松模拟类似行为的不同交通模型。为解决这一问题，有研究者提出将交通仿真平台代码与特定交通模型分离的思路，这样能让平台独立于模型，模拟宏观、中观、微观甚至元胞自动机等多种模型，还可简化二次开发。

为验证该思路的可行性，开发了高级仿真器（Advanced Emulator，AE）系统。AE 基于交通脚本语言，核心由语言编译器、运行时虚拟机和即时编译器三部分组成，通过 ANSI C 语言和类似编译语言 DynASM 完成。其工作流程如下：
1. 用户使用 AE 实现的专用语言运行特定交通模型，该语言为动态数据类型的解释型脚本语言，降低了用户编程难度。
2. 包含用户编写的特定交通模型逻辑的脚本文件输入编译器，将交通仿真模型转换为字节码。
3. 字节码输入虚拟机，逐一运行以完成交通仿真。
4. 引入动态编译器，将频繁运行的热点字节码转换为等效机器码，提高系统整体运行效率。

以下是 AE 交通仿真系统的流程图：

graph LR
    A[用户输入脚本文件] --> B[编译器]
    B --> C[字节码]
    C --> D[虚拟机]
    D --> E[交通仿真结果]
    F[动态编译器] --> D

2. 基于 JVM 的交通仿真计算机语言框架

实现上述仿真思路的关键在