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Simulación V2X basada en Plexe-SUMO

Actualmente, el Internet de los vehículos y la colaboración vehículo-carretera (V2V, V2I, V2P... denominados colectivamente V2X) son uno de los temas centrales en el campo de la conducción autónoma y el transporte inteligente. En pocas palabras, V2X proporciona a los vehículos la perspectiva de Dios, permitiéndoles obtener información más amplia y precisa para optimizar las decisiones de conducción.

Las colas son un tema candente en varios escenarios de transporte inteligente. Con V2X, las colas pueden reducir la distancia segura entre vehículos. Una distancia de seguridad más pequeña puede aumentar el rendimiento de la carretera y reducir la resistencia al viento y el consumo de energía de los pelotones de camiones en las carreteras.

Para las instituciones de investigación generales, es difícil probar el rendimiento de los algoritmos de transporte inteligentes en vehículos y carreteras reales debido a diversas limitaciones. En este caso, las pruebas de simulación pueden verificar la efectividad del algoritmo hasta cierto punto.

La simulación V2X involucra dos aspectos: escenarios de tráfico y comunicación de red.

Sumo puede simular escenas de tráfico y el software de simulación de comunicación de red incluye OMNeT, NS3, etc.

Vehicle (vehículo en simulación de red) = SUMO OMNeT

Como puede verse por el nombre, Vein es un software de simulación para Internet de vehículos.

Plexe (extensión rayada de venas) = ​​Plexe-SUMO Plexe-vein

Plexe es un elemento que añade líneas a una textura.

Al realizar la simulación V2X, si la autenticidad de la comunicación de la red no es alta y no hay necesidad de simular el retraso y la pérdida de paquetes en la red real, solo puede usar Plexe-SUMO, que simplifica la programación. Mucho más.

Plexe-SUMO añade elementos relacionados con las formaciones de tropas sobre la base de SUMO, facilitando la construcción de escenarios de formación de tropas. Además, Plexe-SUMO proporciona una API de Python, que se puede llamar como un módulo en Python, lo que facilita la programación.

Este artículo presenta primero el método de instalación de la API de Python Plexe-SUMO, luego analiza el programa de demostración oficial de Plexe-SUMO e intenta construir nuestro propio escenario de simulación sobre esta base. Las demostraciones oficiales incluyen

Este artículo se centra en el análisis de los dos programas Brakedemo.py y joindemo.py

En un escenario de flota, el control de velocidad del vehículo generalmente utiliza CACC (control de crucero adaptativo cooperativo, Control de crucero adaptativo cooperativo), aquí cooperación significa que los vehículos pueden cooperar y disfrutar de la información. En el programa Brakedemo.py, el pelotón implementa un frenado coordinado y no se producirá ninguna colisión incluso si la distancia entre el pelotón y el automóvil es muy corta.

Los pasos y precauciones son los siguientes:

Este programa implementa el proceso de incorporación de bicicletas a la flota desde el medio.

Los pasos y precauciones son los siguientes:

La demostración anterior cubre muchos módulos de escena básicos, como formación, división de cola, agregar un nuevo líder, cambio de carril, frenado, etc. Basándonos en estos módulos, podemos construir diferentes escenarios de simulación y probar nuestras propias redes de automóviles y estrategias de coordinación vehículo-carretera.

Aquí, consideramos un escenario en el que un convoy pasa por una intersección de tráfico. Los semáforos pueden señalar a los vehículos dentro de un rango determinado, incluido el estado actual del semáforo y el tiempo restante. El líder del pelotón utiliza esta información para tomar decisiones sobre qué vehículos del pelotón pueden pasar y qué vehículos deben frenar temprano para evitar pasarse un semáforo en rojo.

Para implementar el escenario V2X anterior, se pueden realizar modificaciones simples sobre la base de Brakedemo.py. Cabe señalar que la red de sumo y los archivos de configuración aquí ya no son la autopista anterior y deben serlo. Ser diseñado y agregado por usted mismo. Semáforos y otros elementos.

En términos de color del vehículo, para distinguir a los líderes y seguidores, hice algunas modificaciones al color del vehículo en utils. En lugar de usar aleatorio, configuré el líder en rojo y los seguidores en amarillo.

Cuando el líder del pelotón ingresa al alcance del semáforo de 100 m, puede obtener información del semáforo, comprender el estado actual y el tiempo restante, y luego realizar operaciones posteriores de división del pelotón para dividirlo en dos pelotones. El pelotón de delante condujo normalmente a través de la intersección, mientras que el pelotón detrás de ellos frenó y se detuvo en la intersección bajo el liderazgo del nuevo líder, esperando que pasara la siguiente luz verde.

Los pasos y precauciones son los siguientes: