2、分布式ATIS中的车辆拥堵检测与信息传播

分布式ATIS中的车辆拥堵检测与信息传播

1. 分布式ATIS的构建模块

分布式ATIS的实现依赖于两个主要构建模块:车辆拥堵检测与预测算法,以及高效的信息传播方案。下面将详细介绍这两个模块。

2. 拥堵检测与预测
2.1 拥堵定义

拥堵被定义为持续至少S个时间单位,且行驶时间或延误超过正常轻流量或自由流行驶条件下所花费时间T 的状态。基于此定义,可以计算出拥堵阈值T 和拥堵或非拥堵状态在路段上持续的最小时间跨度S。

具体来说,若存在T ,当车辆通过路段R所需时间超过T ,且随后进入该路段(在时间跨度S内)的大多数车辆(如80%)通过该路段仍需超过T 的时间,则该路段处于拥堵状态;若只有一小部分后续车辆通过时间超过T ,则该路段正离开拥堵状态。同理,若车辆通过路段时间少于T ,且后续大多数车辆通过时间也少于T ,则该路段非拥堵;若只有一小部分后续车辆通过时间低于T*,则该路段正转变为拥堵状态。

2.2 相关集合与命题

基于上述定义,可以非正式地定义以下几类在时间跨度S内进入路段R的车辆对集合:
- HCT ₁:包含所有通过时间均高于T ₁的车辆对(高拥堵)。
- N₁T ₁:标识只有先进入R的车辆通过时间高于T ₁的车辆对(离开拥堵)。
- NCT ₂:包含所有通过时间均低于T ₂的车辆对(低拥堵)。
- N₂T ₂:标识只有第一辆车通过R的时间少于T ₂的车辆对。

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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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