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视觉交通仿真研究:自动驾驶中的模型,评估和应用

通过各种仿真模型和现实交通数据进行虚拟交通是重构详细交通流的有前途的方法。虚拟流量可以使多种应用受益,包括但不限于视频游戏,虚拟现实,流量工程和自动驾驶。在本次调查中,我们对交通模拟和动画的最新技术进行了全面回顾。我们首先讨论应用于不同详细程度的三类交通模拟模型。然后,我们介绍各种数据驱动的动画技术,包括现有的数据收集方法以及模拟交通流的验证和评估。接下来,我们讨论交通模拟如何使自动驾驶汽车的培训和测试受益。最后,我们讨论了交通模拟和动画的当前状态,并提出了未来的研究方向。

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闲逸棋牌网站1引言

近年来,视觉流量吸引了许多研究社区的关注,包括但不限于计算机游戏,城市可视化,城市规划和自动驾驶。在虚拟现实,游戏和动画中,城市场景必不可少,这些场景不可避免地涉及到大量的车辆行驶。为了控制单个车辆的运动,一种简单的解决方案是使用关键帧方法。但是,在大型交通场景中使用关键帧方法模拟交通拥堵,频繁变道和行人与车辆的交互作用,不仅需要复杂的设计和动画师的反复调整,而且所产生的车辆运动也很少符合物理定律。因此,有效地模拟大规模流量已成为计算机图形学中越来越必要的主题。此外,由于道路网络可视化工具(如OpenStreetMap,ESRI和Google Maps)的普及,将实时交通流纳入虚拟道路网络已变得至关重要。然而,很难访问车辆的实际轨迹并将其实时地整合到虚拟应用程序中。这些趋势激发了对数据驱动的流量模拟[WSLL15]的研究努力。

除了上述在动画和可视化中的应用之外,交通模拟在交通研究中还具有广泛的应用。交通仿真软件包,例如VISSIM [PTV11],TSIS [TSI18]和PARAMICS [PAR18],是研究人员研究交通网络性能的有效工具。基于虚拟现实的驾驶培训计划通过产生现实的交通环境[VRd18,LWX * 18]帮助新驾驶员提高了驾驶技能。交通模拟还可以用作生成各种交通条件以训练和测试自动驾驶车辆的有效工具[SAMR18]。

此外,车辆交通量的增加和复杂道路网络导致了许多与交通有关的问题,例如交通拥堵,事件管理,信号控制和网络设计优化。使用基于分析模型的传统工具很难解决这些问题[SHVDWVW16]。因此,已经尝试使用先进的计算技术对交通的建模,模拟和可视化进行许多研究工作,以分析交通管理的交通状况[PBH12,WLY * 13,WYL * 14]或协助城市发展中的交通重建[ GDGAVU14]。

交通模拟的主要重点是回答以下问题:给定道路网络,行为模型和初始车辆状态,交通将如何演变?关于交通流的建模和仿真,有大量的数学描述,可以大致分为宏观模型[SWML10],微观模型[SJ12]和介观模型[SWL11]。尽管宏观方法将车辆的收集视为连续流动,但微观方法却在周围车辆的影响下为每个车辆的动力学建模。相比之下,介观模型结合了微观模型和宏观模型的优势,可以模拟不同细节级别的流量。另外,道路网络的生成和表示也是交通仿真中的一个基本问题。

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