考虑CAV渗透率的路网宏观基本图分析数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
下载链接:
https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64edc9a0bb16e07753c35cc7&type=1
下载链接
链接失效反馈官方服务:
资源简介:
考虑CAV渗透率的路网宏观基本图分析数据是SUMO仿真得到的,通过建立网格仿真路网,使用课题二提供的CAV与MV微观跟驰参数构建跟驰模型,通过仿真得到网联环境下的路网交通数据,通过虚拟线圈提取宏观交通数据,分别得到CAV渗透率为0、0.2、0.4、0.6、0.8和1时的路网宏观仿真数据,包括路网输入流量、路网内累积车辆数、路网平均流量和路网平均密度数据。
The data for road network macroscopic fundamental diagram (MFD) analysis considering Connected and Automated Vehicles (CAV) penetration rates is generated via SUMO traffic simulations. Firstly, a grid-shaped simulated road network is established, and the car-following model is constructed using the microscopic car-following parameters of CAVs and MV provided in Project 2. Then, traffic data of the road network under connected vehicle environment is collected through simulations, and macroscopic traffic metrics are extracted via virtual loop detectors. Finally, macroscopic simulation datasets of the road network are obtained at CAV penetration rates of 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 and 1 respectively, including the road network's input traffic flow, cumulative number of vehicles within the network, average network traffic flow and average network traffic density.
提供机构:
中山大学
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
该数据集通过SUMO仿真生成,用于分析不同CAV(网联自动驾驶车辆)渗透率下的路网宏观基本图特性。它覆盖了CAV渗透率从0到1的六个级别(0、0.2、0.4、0.6、0.8、1),提供了路网输入流量、累积车辆数、平均流量和平均密度等宏观交通数据。数据集基于网格仿真路网和微观跟驰模型构建,适用于公路运输领域的交通流研究,支持车路协同系统的优化分析。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



