外文翻譯---基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)智能引導(dǎo)及控制系統(tǒng)(參考版)
2025-05-17 10:09本頁(yè)面
【正文】 我們的優(yōu)化運(yùn)算法則的目的是一輛汽車(chē)從始發(fā)地到目的地的旅行時(shí)間的最小化。清晰地，從 始發(fā)地到目的地的最小車(chē)程是一個(gè)靜態(tài)的問(wèn)題，也超出我們的討論范圍。從一位個(gè)別的司機(jī)或乘客來(lái)看，該目標(biāo)是以最小的代價(jià)安全地到達(dá)目的地。 在接收到來(lái)自四個(gè)方向的信息之后，十字路口單位就會(huì)分析這些信息并且定出交通燈信號(hào)控制方案，或者發(fā)送導(dǎo)航信息到車(chē)輛中。 基于這個(gè)來(lái)自車(chē)輛的信息 (x， y， v)，路邊 單位就能計(jì)算出在它附近的車(chē)輛的預(yù)期速度。13]，如果一個(gè)車(chē)輛單位接收來(lái)自超過(guò)三個(gè)結(jié)點(diǎn)的信息，就能計(jì)算出它的位置 (x,y)和速度 v。當(dāng)一輛汽車(chē)進(jìn)入路邊單位的廣播范圍，同時(shí)接收到廣播的信息，車(chē)輛單位就會(huì)進(jìn)入活躍狀態(tài)。該信息包括路邊單位的身份認(rèn)證和它到十字路口的相對(duì)位置 (xB,yB)。那十字路口單位，路傍單位和車(chē)輛單位是 圖 3 的 A， B 和 C。 (路邊單位是在交通燈上沿著馬路兩旁每 50~200 米安裝一個(gè)，因?yàn)槠錈o(wú)線覆蓋距離為 50~200 米 )。 圖 3 十字路口單位 (A)，路邊單位 (B)和車(chē)輛單位 (C)，以及他們所在公路網(wǎng)絡(luò)的十字路口 十字路口單位的主要功能是接收并分析來(lái)自其他單位的信息來(lái)控制交通燈。我們的算法的主要任務(wù)是優(yōu)化這些叁數(shù)。 3)一些是可以用優(yōu)化算法設(shè)定 ,例如那十字路口的交通燈信號(hào)和車(chē)輛選擇的下一個(gè)道路。 在這些參數(shù)中， 1)一些是固定的 ,例如馬路數(shù)和連接長(zhǎng)度 。 一條連接可以用 4 個(gè)參數(shù)來(lái)描述，那是，連接長(zhǎng)度，馬路數(shù)目 (包括 每一個(gè)轉(zhuǎn)角方向 )，平均速度 , 車(chē)輛數(shù)目。 圖 在 Fukuyama 車(chē)站的交通網(wǎng)絡(luò)圖 (引證于 [11]) 在這本論文中，我們考慮的交通系統(tǒng)包含 3 中類(lèi)型的基本元件 ,那就是 ,十字路口 (N), 道路連接 (L)和車(chē)輛 (V)。 正如現(xiàn)實(shí)中交通網(wǎng)絡(luò) 的例子 ,圖 2，舉例說(shuō)明了 Fukuyama 城市的道路網(wǎng)絡(luò)[11]。然后，認(rèn)識(shí)一些參數(shù)用于描述網(wǎng)絡(luò)的交通信息。 ITS 的目標(biāo)是通過(guò)控制十字路口的交通信號(hào)燈，使用 VMS 提供的準(zhǔn)確交通信息，或是在電子地圖中選擇最佳行車(chē)路線來(lái)優(yōu)化運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的交通狀況。 . 城市交通網(wǎng)絡(luò) 一些不同的設(shè)備安裝在那城市的交通網(wǎng)絡(luò)中去執(zhí)行他們的特定功能。 在這個(gè)提出的系統(tǒng)中， WSN 模型廣泛地分配到車(chē)輛，路傍和十字路口上，來(lái)收集 ,傳遞及分析交通信息。在程序常駐及運(yùn)行的地方， MCU整合了處理機(jī)和存儲(chǔ)器。射頻編碼 ,調(diào)制后發(fā)送信號(hào)。 2．系統(tǒng)結(jié)構(gòu) . WSN 模型 圖 1 本論文的一個(gè)用于 WSN 結(jié)點(diǎn)的模型結(jié)構(gòu) WSN 模型是我們交通控制系統(tǒng)的一個(gè)基本的元件。在第 4 節(jié)中，列出摹擬結(jié)果和一些值得討論的問(wèn)題。 本論文的其余部分以下列各項(xiàng)來(lái)組織：第 2 節(jié)描述這個(gè)以 WSN 為基礎(chǔ)的交通控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。在 [10]中 ,我們?yōu)橐粋€(gè)有效的孤立十字路口的交通控制提出了一個(gè)以WSN 為基礎(chǔ)的系統(tǒng)。很清楚地，如果我們能實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地檢測(cè)并測(cè)量交通狀態(tài)，一個(gè)有效率的流量控制將會(huì)更容易地被人了解。導(dǎo)航子系統(tǒng)使用宇宙站信號(hào)，如全球定位，來(lái)定位特定的車(chē)輛 ,和藉由電子地圖的幫忙 , 選擇那最佳的行車(chē)路線。 控制子系統(tǒng)控制十字路口交通訊號(hào)燈。該算法用于優(yōu)化整個(gè)交通網(wǎng)絡(luò)的車(chē)龍長(zhǎng)度。在 [4]中，摘要關(guān)于一些固定時(shí)間策略和流量回復(fù)策略方面的隔離策略和協(xié)調(diào)策略的工具 。3]. 分析和策略子系統(tǒng)根 據(jù)偵測(cè)子系統(tǒng)的測(cè)量值來(lái)優(yōu)化交通系統(tǒng)。 偵測(cè)子系統(tǒng)使用確定的傳感器 , 運(yùn)用歸納的回路 [1] 或超聲納感應(yīng)器 [2]的方法測(cè)量交通網(wǎng)絡(luò)流量信息，例如是載體位置，速度，交通系統(tǒng)中的車(chē)輛數(shù)等等。他們是偵測(cè)子系統(tǒng)，分析和策略子系統(tǒng)和運(yùn)行子系統(tǒng)。而這些研究員都認(rèn)為這個(gè)智能運(yùn)輸系統(tǒng)（ ITS）能解決當(dāng)前的問(wèn)題。 1．介紹 交通運(yùn)輸在我們現(xiàn)代的社會(huì)扮演著重要角色。與隨機(jī)選擇算法相比 , 我們的算法摹擬出來(lái)的結(jié)果顯示交通網(wǎng)絡(luò)的公路平均速度和效率有了明顯地改善。由于 WSN 技術(shù)的支持 , 交通網(wǎng)絡(luò)信息能實(shí)時(shí)正確地測(cè)量出來(lái)。 2) parking management will be smarter。 and the destination is N8. Then, there are two routes with the approximate length: The total travel time of α (TTT(α ))can be calculated as follow: TTT(β ) can be calculated similarly. After that, the path with the minimum TTT is selected. From above algorithm, we can see that TTT is related to link length, d, v and LAV(τ + t2). Link length is fixed。13], if a vehicle unit receives messages from more than three nodes, it can calculate its location (x, y) and velocity v. After that, the vehicle unit sends the information (x, y, v) to the roadside unit nearby. Based on the (x, y, v) from the vehicles, the roadside unit can calculate the mean speed of the vehicles in its scope. The roadside then transfers the calculated information to the intersection unit. After receiving the messages from the four directions, the intersection unit analyzes the information and makes the decision to control the signal light, or to send navigate information to the vehicle. 3. Optimization Algorithm for Traffic Network Optimization Target From the point view of the whole transportation work, the objective of the proposed ITS is to improve the use efficiency of the work, maximize the mean speed of the whole road work, and reduce the traffic congestions and accidents. From the view of an individual driver or passenger, the objective is to arrive at the destination safely with a minimum cost. The cost may be route length, fuel used, payment for taxi, or time spent. Clearly, the minimum length from the origination to the destination is a static problem, and is out of our discussion. In this paper, we only consider the minimumtraveltime algorithm. That is, the purpose of our optimization algorithm is to minimize the travel time that a vehicle drives from the origination to the destination. Minimum Travel Time Optimization Algorithm The t
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