城市交通的智能交通系统外文翻译资料

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城市交通的智能交通系统

Bruno Castro da Silva, Robert Junges, Denise de Oliveira, and Ana L.C. Bazzan

摘要：本文主要论述了城市智能交通系统的概况，城市智能交通系统是一种基于元胞自动机的微观交通仿真，论述采用了自下而上的哲学思想和代理技术。我们给出系统的概述和它的模块细节（数据，仿真，驱动程序和信息可视化）。

正文：

１介绍和目的

　　越来越多的城市流动挑战者参与优化和信息技术的交通工程师、城市规划专家和研究人员。城市流动性既能产生信息又能增加它的需求。为了生产信息被传播，快速仿真模型是必要的。我们使用纳格尔方法——一种基于元胞自动机的交通系统微观模型

仿真模型的开发动机包括三个方面。首先，虽然有几个类似的工具存在，这些都是建立在以解决孤立的问题的正常目标。再者，一般而言，同一个人不能拥有一个源代码同时对商业和学术工具进行访问。最后，我们认为这是一个非常丰富的领域，可以实验一些基于代理的技术，特别是建模和仿真的驱动程序（代理）。

因此，在巴西资助机构对于自由软件给予的鼓励下，我们已经发展起来城市流动智能交通系统。该项目的目标之一是创建一个能够集成不同功能的城市流动性信息系统，类似于简单的交通控制（主要基于交通灯的控制），交通管理和实时网络或数据电话等信息的提供。其思想是在自由软件许可证下发布系统。该系统已用于研究路径选择方案以及控制交通屏幕截图和其他出版物的演示。

针对这些目标，可以让司机驱动智能代理和每一个司机成为每个驱动程序的模型在模拟系统的一个模块。这种方法与目前的模型是相反的，这是纯粹的反应，（信息和动机数据）的对比度忽略了司机的精神状态。使用面向对象的范例程序的内核模拟器，想法是任何人都可以在必要时聚合更多的代码。一个基于XML的数据库，用于FINE的网络对象，和一个可视化模块的一部分。

２微观仿真模型

　　基本上，交通运动模型有两种方法：宏观与微观。前者主要是关于车辆运动，注重总体水平。只考虑平均车辆密度而不是个人的交通参与。在微观模型的模拟中，每个对象可以被描述为详细的所需的，从而允许一个更现实的建模驱动程序的行为。在微观的方法中旅行或路线的选择可以考虑，因为这些选择变得越来越复杂，这将成为模拟交通的一个关键问题。同时，独立的交通灯可以通过几种方法模仿，如最近提出的经典的离线协调（谈判、沟通，博弈理论，强化学习，群体智能等）。事实上，我们一直在解决这一模型与模拟研究不同方面的问题：路径选择，交通灯的协调和控制。

为了达到必要的简单性和性能，我们使用纳格尔模型。简单来说，每路分为细胞固定长度，这允许表示一个数组中的车辆占据离散位置的道路。每辆车都以一种速度行驶，根据目前的电池数量而不需再打另一辆车。车辆的行为表示规则，代表了特殊形式的汽车行为。这个简单既有效的微观交通模型，通过这样有效率的方式实施，对实时交通和交通控制是十分有利的。给每辆车一个非负整数的速度控制能够足够好的实现实时仿真（V，限于Vmax），以下四个规则在CA的方式适用于所有的车辆：运动（每辆车的进步V细胞在每一个时间步长）；加速度（每辆车的速度提高了1单位，达到Vmax或间隙在车辆前面的空细胞数）；互动（如果前车太近，V是降低一个单位；随机（车辆减速概率P为了模拟汽车运动的不确定性动力学）。虽然这些规则似乎过于简单化，研究的文献报道表明，元胞自动机模型能够再现宏观交通流动特征包括现实的换道行为。

３模拟机的概念

模拟智能交通系统同时可以使用离线信息（由不同的供应商保持），和在线信息（如交通缓慢）。对于存储在网络里的材料信息。除了CA的方法，你也可以通过一个特殊的可选模块规定其他司机的决策程序。如果用户不去规定特定的类驱动程序，那么模拟是通第2节中描述的标准驱动模型进行的。一个可视化模块检索数据源于微观模拟和显示的图形表示的交通仿真。该系统有四大模块：数据模块，仿真内核，司机自定义模块和可视化模块。

1. １数据模型

模块创建、更新和存储（XML数据）的静态和动态对象进行仿真，例如其交点的坐标。主要属性在下面进行描述：

　　bull;常规设置：拓扑的名字，交通系统取向（右手，左手），细胞大小、传感器测量、频率减速概率等；

　　bull;网络：网络名称及其设置；

　　bull;节点：交叉点的笛卡儿坐标；

　　bull;街段，车道：街道名，节名，无论是优惠，限定节点，车道长度、最大速度和车道宽度；

　　bull;转向概率：允许车辆的动作及其概率；

　　bull;信号计划：运用运动在某个特定的交通数级，周期时间和偏移；

　　bull;接收器和来源：根据给定的值对车辆进行拆卸和插入节点；

３.２仿真模型

这个模块是用C 在微观模型前开发。它也解决了一个问题：在第2节中描述的基本的微观模型，即不同的交通水平代表的城市场景。

模拟发生在离散的步骤，并实施由驱动程序决定运动一系列的更新。随后在网络中进行车辆位置的同时更新。在一个节点或交通运输灯的每个更新可以修改当前的行为。仿真输出可以根据用户需求进行格式化。最常见的格式是“手机地图”和“占领地图”。前者指示车道的哪一部分被车辆占用，提供最详细的输出。另一方面，“占领地图”是一个高层次的输出，具体为在网络具体数据的占有率（密度）。

３.３驾驶员建模模块

　　建模驱动程序的行为可以以不同的方式获得，这取决于模拟的目的。在大多数情况下，目标是模拟的集体或宏观行为。这种行为促生了个别的、简单的算法，如内格尔–元模型，可以用来描述没有松动的重要交通但不能模拟实际车辆运行情况数据。然而，其他行为可以实施，通常是出于不同的组成部分：关于运动和规划的决定。前者负责车辆的短时间运动，而规划决策是一个更复杂的决策相关，往哪个方向转，怎么面对困境。

1. ４可视化模块

这是允许图形化的可视化模块，，无论是在宏观或微观层面的模拟结果方面。在宏观层面，只考虑数据的可视化，再反应网络的整体行为，这为捕捉到发生在某个特定的场景的图片提供了一个有用的工具。就像看到的那样，通过互联网提供这种信息是非常有用的。微观层面提供了一个界面，通过它可以看到，无论是在二维和三维的方式的个别车辆运动。为了获得一个更真实详细的可视化，这些模块的开发使用OpenGL，启用的功能如步行通过导航和注重细节的接口。

在微观层面数据的可视化是交通运输工程师和城市规划专家研究信息系统的核心。在这个层面上，整个系统可以用来执行假设模拟。

４结语

智能交通系统可以处理交通运输情景模拟的多个方面，如司机的驾驶行为，交通灯协调，交通堵塞预测。其中，该系统提供了一个有用的工具来模拟交通情况，以及支持城市规划的任务。我们计划扩展起来考虑其他种类的信息，如通过互联网或移动电话提供有关天气预报和信息。

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