原创代码附下载链接。可联系获取代码定制、讲解请勿翻卖参考文献孙立.车联网环境下城市道路交叉口调头开口位置与信号控制方案优化[D].大连理工大学,2025文章目录程序介绍方法对比运行结果MATLAB源代码更多方向程序介绍面向城市干线多交叉口信号协调控制场景构建了一套基于网联车辆环境的全感应协调控制仿真框架。固定协调控制采用基于历史交通需求的预设绿波方案传统全感应协调控制根据本周期排队状态和上游放行信息进行绿灯时间调整FAC-CV 方法则进一步利用网联车辆提供的实时排队、到达时间和车队传播信息对绿灯时间和交叉口间相位差进行动态修正。缩写说明FAC-CV表示Fully-Actuated Coordinated Control under Connected Vehicle environment即车联网环境下全感应协调控制其中FA-CV表示车联网环境下全感应控制CV表示Connected Vehicle即网联车辆。方法对比编号方法英文简称控制逻辑是否使用CV信息是否动态修正相位差1固定协调控制Fixed Coordination采用固定主线绿灯、固定支路绿灯和固定绿波相位差否否2传统全感应协调Conventional Actuated Coordination根据本周期排队长度计算绿灯时间但相位差仍基本固定否否3FAC-CV全感应协调控制FAC-CV利用网联车辆估计排队、预测到达车辆并动态调整绿灯和相位差是是运行结果程序运行后会生成以下图像协调延误对比排队长度对比渗透率敏感性相位差修正时距图命令行会输出固定协调、传统全感应协调和 FAC-CV 的平均延误与平均排队长度。MATLAB源代码部分代码%% FAC-CV干线多交叉口全感应协调控制例程平衡对照组版本% 调头车流影响下的干线多交叉口全感应协调控制演示。% 缩写说明% FAC-CV Fully-Actuated Coordinated Control under Connected Vehicle environment% 即车联网环境下全感应协调控制CV Connected Vehicle即网联车辆。%% 作者:matlabfilterV同号除前期达成一致外付费咨询% 2026-06-25 / Ver3clear;clc;close all;rng(0);%% 输出目录scriptDirfileparts(mfilename(fullpath));ifisempty(scriptDir)scriptDirpwd;end%% 场景参数numCycle75;% 仿真周期数numIntersection3;% 干线交叉口数量cycleLength110;% 信号周期长度slinkDistance[420,380];% 相邻交叉口间距mdesiredSpeed14.5;% 期望绿波速度m/s约52.2 km/htravelTimelinkDistance/desiredSpeed;% 网联车辆渗透率敏感性分析cvRates0.20:0.20:1.00;methodName{固定协调控制,传统全感应协调,FAC-CV};%% 80%网联车辆渗透率下的三种方法对比result80cell(1,3);formethod1:3result80{method}simulateArterial(method,0.80,numCycle,numIntersection,...cycleLength,travelTime);end%% FAC-CV渗透率敏感性分析sensitivityDelayzeros(numel(cvRates),1);sensitivityQueuezeros(numel(cvRates),1);forr1:numel(cvRates)tmpsimulateArterial(3,cvRates(r),numCycle,numIntersection,cycleLength,travelTime);sensitivityDelay(r)tmp.avgDelay;sensitivityQueue(r)tmp.avgQueue;end%% 打印结果fprintf(FAC-CV干线多交叉口全感应协调控制仿真结果。\n);fprintf(说明本版本已增强固定协调控制和传统全感应协调使其作为更合理的对照组。\n\n);formethod1:3fprintf(%s | 平均延误 %.2f 秒/车 | 平均剩余排队 %.2f 辆\n,...methodName{method},result80{method}.avgDelay,result80{method}.avgQueue);endbaseDelayresult80{1}.avgDelay;actuatedDelayresult80{2}.avgDelay;faccvDelayresult80{3}.avgDelay;fprintf(\nFAC-CV相对固定协调控制延误降低%.2f%%\n,...100*(baseDelay-faccvDelay)/max(baseDelay,eps));fprintf(FAC-CV相对传统全感应协调延误降低%.2f%%\n,...100*(actuatedDelay-faccvDelay)/max(actuatedDelay,eps));%% 结果可视化figure(Color,w);bar([result80{1}.avgDelay,result80{2}.avgDelay,result80{3}.avgDelay]);set(gca,XTickLabel,methodName,FontName,Microsoft YaHei);grid on;box on;ylabel(平均延误 (秒/车));title(协调控制延误对比);saveas(gcf,协调延误对比.png);完整代码和函数https://download.csdn.net/download/callmeup/93028527更多方向基于网联车辆实时感知的单交叉口全感应自适应信号控制仿真系统——FA-CV方法与传统控制策略的性能对比研究https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/162304025?spm1011.2415.3001.5331多MEC协同的分层联邦学习在车路协同感知中的收敛性与通信代价分析基于车车协同参数卸载的联邦拆分混合学习时延优化系统仿真:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/162243648?spm1011.2415.3001.5331如需帮助或有车联网、干线绿波协调、交通信号控制相关的代码定制需求可从个人主页左侧联系我
【MATLAB例程|车联网6】考虑调头车流扰动与网联车辆实时感知信息的干线多交叉口 FAC-CV 全感应协调控制仿真与性能对比分析
原创代码附下载链接。可联系获取代码定制、讲解请勿翻卖参考文献孙立.车联网环境下城市道路交叉口调头开口位置与信号控制方案优化[D].大连理工大学,2025文章目录程序介绍方法对比运行结果MATLAB源代码更多方向程序介绍面向城市干线多交叉口信号协调控制场景构建了一套基于网联车辆环境的全感应协调控制仿真框架。固定协调控制采用基于历史交通需求的预设绿波方案传统全感应协调控制根据本周期排队状态和上游放行信息进行绿灯时间调整FAC-CV 方法则进一步利用网联车辆提供的实时排队、到达时间和车队传播信息对绿灯时间和交叉口间相位差进行动态修正。缩写说明FAC-CV表示Fully-Actuated Coordinated Control under Connected Vehicle environment即车联网环境下全感应协调控制其中FA-CV表示车联网环境下全感应控制CV表示Connected Vehicle即网联车辆。方法对比编号方法英文简称控制逻辑是否使用CV信息是否动态修正相位差1固定协调控制Fixed Coordination采用固定主线绿灯、固定支路绿灯和固定绿波相位差否否2传统全感应协调Conventional Actuated Coordination根据本周期排队长度计算绿灯时间但相位差仍基本固定否否3FAC-CV全感应协调控制FAC-CV利用网联车辆估计排队、预测到达车辆并动态调整绿灯和相位差是是运行结果程序运行后会生成以下图像协调延误对比排队长度对比渗透率敏感性相位差修正时距图命令行会输出固定协调、传统全感应协调和 FAC-CV 的平均延误与平均排队长度。MATLAB源代码部分代码%% FAC-CV干线多交叉口全感应协调控制例程平衡对照组版本% 调头车流影响下的干线多交叉口全感应协调控制演示。% 缩写说明% FAC-CV Fully-Actuated Coordinated Control under Connected Vehicle environment% 即车联网环境下全感应协调控制CV Connected Vehicle即网联车辆。%% 作者:matlabfilterV同号除前期达成一致外付费咨询% 2026-06-25 / Ver3clear;clc;close all;rng(0);%% 输出目录scriptDirfileparts(mfilename(fullpath));ifisempty(scriptDir)scriptDirpwd;end%% 场景参数numCycle75;% 仿真周期数numIntersection3;% 干线交叉口数量cycleLength110;% 信号周期长度slinkDistance[420,380];% 相邻交叉口间距mdesiredSpeed14.5;% 期望绿波速度m/s约52.2 km/htravelTimelinkDistance/desiredSpeed;% 网联车辆渗透率敏感性分析cvRates0.20:0.20:1.00;methodName{固定协调控制,传统全感应协调,FAC-CV};%% 80%网联车辆渗透率下的三种方法对比result80cell(1,3);formethod1:3result80{method}simulateArterial(method,0.80,numCycle,numIntersection,...cycleLength,travelTime);end%% FAC-CV渗透率敏感性分析sensitivityDelayzeros(numel(cvRates),1);sensitivityQueuezeros(numel(cvRates),1);forr1:numel(cvRates)tmpsimulateArterial(3,cvRates(r),numCycle,numIntersection,cycleLength,travelTime);sensitivityDelay(r)tmp.avgDelay;sensitivityQueue(r)tmp.avgQueue;end%% 打印结果fprintf(FAC-CV干线多交叉口全感应协调控制仿真结果。\n);fprintf(说明本版本已增强固定协调控制和传统全感应协调使其作为更合理的对照组。\n\n);formethod1:3fprintf(%s | 平均延误 %.2f 秒/车 | 平均剩余排队 %.2f 辆\n,...methodName{method},result80{method}.avgDelay,result80{method}.avgQueue);endbaseDelayresult80{1}.avgDelay;actuatedDelayresult80{2}.avgDelay;faccvDelayresult80{3}.avgDelay;fprintf(\nFAC-CV相对固定协调控制延误降低%.2f%%\n,...100*(baseDelay-faccvDelay)/max(baseDelay,eps));fprintf(FAC-CV相对传统全感应协调延误降低%.2f%%\n,...100*(actuatedDelay-faccvDelay)/max(actuatedDelay,eps));%% 结果可视化figure(Color,w);bar([result80{1}.avgDelay,result80{2}.avgDelay,result80{3}.avgDelay]);set(gca,XTickLabel,methodName,FontName,Microsoft YaHei);grid on;box on;ylabel(平均延误 (秒/车));title(协调控制延误对比);saveas(gcf,协调延误对比.png);完整代码和函数https://download.csdn.net/download/callmeup/93028527更多方向基于网联车辆实时感知的单交叉口全感应自适应信号控制仿真系统——FA-CV方法与传统控制策略的性能对比研究https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/162304025?spm1011.2415.3001.5331多MEC协同的分层联邦学习在车路协同感知中的收敛性与通信代价分析基于车车协同参数卸载的联邦拆分混合学习时延优化系统仿真:https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/162243648?spm1011.2415.3001.5331如需帮助或有车联网、干线绿波协调、交通信号控制相关的代码定制需求可从个人主页左侧联系我
