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道路交通标志的检测与识别技术研究。分类器采用SVM

道路交通matlab代码交通管制 多个机器人尽可能快地直穿过十字路口，而不会离开道路，也不会彼此碰撞 运行模拟 该仿真是使用MATLAB完成的。 为了运行模拟： 打开Matlab 转到包含代码的目录 开放式协调 运行脚本（“编辑器”选项卡下的绿色播放符号） 该脚本将打开一个图形，绘制环境，并随着机器人的移动对其进行动画处理（模拟周期为0.1秒，但每帧为0.2秒）。 可以在代码中轻松修改仿真参数。 额外功能： 控制视觉显示（缩放能力）：更改REGION_RADIUS 控制模拟时间：更改SIM_TIME 控制仿真间隔：更改SIM_INTERVAL 打印每辆汽车经过交叉路口时更新的平均延迟时间：写入文件：data_delay.txt 方案说明 描述：半径为1 m的多个完整圆形机器人，具有无限范围的360度视野传感器，接近四向交叉点。 道路宽度为7 m，速度限制为20 m / s。 在每个时间步dt = 0.2 s时，机器人在四个方向之一上从相交处进入半径为200 m的区域的概率为p = 0.04。 假设：机器人具有无限的加速度。 机器人始终以直路行驶：（南北可以通过交叉点，东西可以通过交叉点

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针对道路交通事故频数预测常见方法――对数一线性模型中弹性系数假定为常数，简化了探索性变量之间相互关系的局限性，提出了基于超越对数函数的道路交通事故频数预测方法．该方法采用动态弹性系数，选择路段长度和年平均车流量两个探索性变量以预测道路交通事故频数，通过运用加拿大安大略省道路交通事故数据对其有效性进行了实例验证，并与对数一线性模型进行了对比．研究结果表明：超越对数函数模型具有更好的拟合优度，其动态弹性系数更接近真实情况．