车载自组网已经在学术界和工业界受到广泛重视,新型应用和协议在实际工况条件下的测试需要很多人力和物力,并且不易控制,因此通常采用软件模拟方式进行实验验证.准确的移动模型是提高车载自组网模拟结果置信度的关键技术之一.文中从对交通特征的刻画粒度、移动模型的依赖与限制条件和移动模型的建立方法3个方面对已有的移动模型进行综合分析,提出若干面向宏观行为的统计特征量,并选取典型移动模型对其设计原理、微观特征和宏观特征等进行详细对比分析.微观方面,分析了各移动模型车辆的单次移动时间、单次移动距离、单次暂停时间和单次连接时间等特征量,结果发现不同模型在上述特征量的补累积分布下具有相似特征,而对应特征量的概率分布则具有一定差别.宏观方面,分析了各移动模型单个车辆的平均速度、总移动距离、总移动时间、平均邻居数量和平均加速度等特征量,结果表明不同模型在上述特征量的补累积分布下也体现出近似的相变行为,但各自的相变点不同,各模型对应特征量的概率分布具有明显的泊松分布特征,但均值差异较大.另外,也分析了各移动模型所有车辆的瞬时平均速度、瞬时移动距离、瞬时移动车辆数目、瞬时平均邻居节点数和瞬时平均加速度等特征量,结果

包含led交通灯代码和仿真电路图（proteus软件），详细内容请看文件。

sumo_reinforcement_learning:与斯坦福大学机器学习课程（CS 229）的最终项目相关的源代码； 在SUMO交通模拟环境中使用强化学习方法

Unity3D交通模拟系统，它使用真正的物理驱动的汽车来模拟玩家周围的交通，从而给人以逼真的交通模拟感，还可以在人行道和其他几种车辆上模拟行人。为游戏或真实模拟赋予场景生动的色彩！

A / B街 曾经被公交车阻塞，想知道为什么要有合法的路边停车位而不是专用的公交专用道？ A / B Street是一款游戏，旨在探索城市的微小变化如何影响驾驶员，骑自行车的人，过境用户和行人的活动。 多亏了 ，它可以在世界任何地方工作。 在 ， ， ， ，上播放或（每个星期日发行新版本） （每天进行新更改） 尝试2020年12月的惊喜： 显示，不告诉 发现问题： 进行一些更改： 测量效果： 文献资料 技术的 简报 2020年4月Rust集会：， 项目 路线图和贡献 请参阅以了解当前的工作，包括提供帮助的方法。 如果您想将其带到您的城市，或者您精通设计，交通模拟，数据可视化或公民/政府宣传，请通过与Dustin Carlino联系。 关注 进行每周更新，或偶尔获取近期进展的视频。 项目任务 如果您在玩A / B街时解决了一些交通问题，我的最终目标是使您的更改成为调整西雅图基础

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