专注高性能计算领域资讯
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SUMO
三个问题，帮你跳过八成的废话 2019年3月，一项关于自动驾驶仿真的研究登上《科学》子刊《科学·机器人学》。论文第一作者是南京航空航天大学博士生李伟，系统名为 AADS：研究团队用激光雷达和相机扫描真实街景，从采集到的轨迹数据中生成车辆与行人的交通流，再合成回真实背景，还能按不同视角和传感器模型重新渲染。说白了，就是把真实世界的交通流搬进仿真器，让自动驾驶算法在近乎真实的画面里完成从感知到规划的训 […]
智能交通信号控制号称”让配时方案跑出真实路网体感”，SUMO的仿真评估在干道协调、区域信控优化中，一个中等城市的核心区路网轻松几万条边、上万信控路口，叠加早高峰OD需求，每个配时方案都要经历 路网加载 → 逐步长推进 → 车辆冲突检测 → 信号灯状态机更新，工作站稍弱一点就直接卡成PPT。更头疼的是，OD需求、信控方案、路网红线全是交管和甲方的涉密数据，数据涉密不敢传云端A […]
2024年全国大学生交通运输科技大赛上，哈尔滨工业大学一支学生团队的作品《基于自主感知导航的空地协同搜救系统》拿了一等奖。这套系统由自主无人机和自主搜救车组成，无人机负责高空侦察，搜救车负责地面执行，两者之间需要实时交换感知数据、协同路径规划。评委会给出的评语里有一条很具体：空地协同的核心难点不在单平台智能，而在多平台之间的信息同步与决策一致性。 这句话放到车路协同领域，同样成立。一年后，哈工大交 […]
哈工大交通学院的杨达、周小霞等人曾在《哈尔滨工业大学学报》上发表过一项研究：他们在哈尔滨某个信号交叉口蹲点采集数据，观察电动自行车如何侵入机动车道，又如何影响整个交叉口的通行效率。研究团队没有简单套用现成的跟驰模型，而是在社会力模型（Social Force Model）的基础上动手改了一套异质交通流模型：给电动车和机动车分别加上了间隙力、跟驰力和排斥力三项修正。论文最后的结论很具体：当电动车排队 […]
分类标签：智慧交通、车路协同、智能交通系统、自动驾驶仿真 技术标签：V2X通信、交通流仿真、传感器融合、数字孪生、CARLA、SUMO、边缘计算、交通大模型、同步定位与地图构建、强化学习 一、交通运输部唯一全国重点实验室落户北航 2023年3月，交通运输部批复”车路一体智能交通全国重点实验室”建设。这是交通运输部所属的唯一全国重点实验室，由北京航空航天大学、交通运输部公路科 […]
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