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交通流生成与场景复现

📚 共计 30 章节

交通流基础

三参数定义与关系，基本图理论

流量密度速度

Newell模型、IDM模型原理与Python实现

NewellIDMPython

MOBIL模型、LC2013模型原理与Python实现

宏观交通流模型

LWR模型、CTM模型原理与Python实现

交通仿真框架

SUMO与Python联合仿真，TraCI接口使用

道路、车辆、信号灯、障碍物抽象与数据结构

抽象数据结构

随机交通流生成

泊松分布车辆到达，车头时距分布

泊松车头时距

异构交通流

轿车、卡车、公交车混合生成与参数配置

特殊车辆生成

紧急车辆生成逻辑与优先通行策略

救护车消防车

交通信号控制

固定配时、感应控制、自适应控制(MaxBand)

OpenStreetMap解析，路网拓扑构建与简化

车道级场景

车道数变化、封闭、合流区与分流区生成

事故场景生成

位置、类型(追尾/侧碰)、持续时间与影响范围

施工区场景

施工区长度、车道封闭、限速标志模拟

天气影响场景

雨雪雾对速度、加速度、跟驰行为建模

数据驱动场景生成

基于NGSIM、HighD真实轨迹提取与复现

GAN在交通流生成

TrafficGAN原理与实现

VAE在交通流生成

TrafficVAE原理与实现

扩散模型在交通流生成

DiffTraffic原理与实现

扩散DiffTraffic

场景复现评价指标

MAE、RMSE、MaxAE、DTW轨迹相似度

轨迹平滑与插值

卡尔曼滤波、三次样条插值在轨迹复现

卡尔曼样条

多智能体强化学习

基于MADDPG的对抗性场景生成

场景复杂度度量

基于熵、图论、拓扑的复杂度指标

场景库构建

分类、标注、存储与检索(SQLite/MongoDB)

参数空间场景变体生成(速度/密度/几何)

数字孪生场景

基于CARLA、AirSim的场景生成与复现

边缘场景生成

长尾分布罕见关键场景(鬼探头/行人横穿)

边缘鬼探头

基于TTC、DRAC、PET的危险程度评估

可视化与交互

Matplotlib、Plotly、PyVista动态可视化

综合项目实战

全流程Pipeline：采集→提取→生成→评估→可视化