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百度Apollo車路協(xié)同自動(dòng)駕駛典型實(shí)踐場(chǎng)景和技術(shù)優(yōu)勢(shì)

2022-12-25 17:54:52·  來源:汽車測(cè)試網(wǎng)  
 
應(yīng)用效果:

基于北京亦莊各個(gè)路口的實(shí)際交通流數(shù)據(jù),分別采用自適應(yīng)控制方法,以及基于GNN的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè) 與補(bǔ)全方法(原理見圖6.48),對(duì)區(qū)域信號(hào)燈進(jìn)行優(yōu)化控制性能比較,如表6.4所示,全天延誤表示0點(diǎn)至24點(diǎn)內(nèi)的平均延誤;早高峰延誤表示早7時(shí)至9時(shí)內(nèi)的平均延誤;平峰延誤表示10時(shí)至16時(shí) 內(nèi)的平均延誤。結(jié)果表明,基于GNN的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與補(bǔ)全方法,在不同時(shí)段內(nèi)均可有效提升交通通 行效率,降低車均延誤。

表 6.4 基于GNN預(yù)測(cè)的區(qū)域信號(hào)控制與自適應(yīng)區(qū)域信號(hào)控制對(duì)比(亦莊)

圖片

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圖 6.48 基于GNN流量預(yù)測(cè)的區(qū)域信號(hào)控制示意圖 

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