交通流量对自动驾驶系统影响分析

实施数据采集与模拟

用于采集或模拟真实的交通流量数据，作为GAN模型训练的基础。

数据来源:

交通密度:

平均速度:

流量:

实施数据示例

时间戳	交通密度 (车辆/公里)	平均速度 (公里/小时)	流量 (车辆/小时)
2024-01-01 10:00:00	52	58	1100
2024-01-01 10:05:00	55	55	1150
2024-01-01 10:10:00	60	50	1200

GAN模型数据增强

利用GAN模型生成不同交通流量状态下的场景数据。

选择GAN模型:

场景描述:

GAN生成数据示例

场景ID	交通流量状态	数据
GAN_SCENARIO_001	高峰期拥堵	[详细的场景数据，例如车辆位置，速度等]
GAN_SCENARIO_002	夜间低流量	[详细的场景数据，例如车辆位置，速度等]

自动驾驶系统性能测试

在GAN生成的数据上测试自动驾驶系统的性能。

选择测试场景:

测试结果

指标	数值
平均速度 (公里/小时)	55
碰撞率 (%)	0.05
成功率 (%)	99.5

可解释性分析与控制策略优化

进行可解释性分析，量化交通流量与系统性能之间的关系，并提出控制策略优化建议。

控制策略优化建议

根据交通流量情况，调整自动驾驶系统的速度和跟车距离，以提高安全性和通行效率。