Nghiên cứu giải pháp chống kẹt xe sử dụng nền tảng Veins trong kỹ thuật máy tính

Luận văn tốt nghiệp kỹ thuật nghiên cứu tốt nghiệp kỹ thuật máy tính nghiên cứu sử dụng nền tảng veins để xây dựng giải pháp chống kẹt xe, điều tra thực trạng, phân tích số liệu,

Chuyên ngành

Kỹ thuật máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Khóa luận tốt nghiệp

2023

72
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CÁM ƠN

1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu của đề tài

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước

2.2. Tình hình nghiên cứu quốc tế

2.3. Phân tích các phương pháp

3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

3.1. Sơ đồ hệ thống của đề tài nghiên cứu

3.2. Dùng bản đồ và mô phỏng đoạn đường

3.3. Giới thiệu sơ lược về trang web OpenStreetMap

3.4. Giới thiệu sơ lược công cụ JOSM

3.5. Giới thiệu sơ lược về Netedit

3.6. Các bước lấy tọa độ bản đồ của một khu vực bằng OSM và chỉnh sửa bằng JOSM

3.7. Dùng bản đồ mô phỏng đoạn đường

3.8. Mô phỏng phương tiện và thay đổi số lượng phương tiện bằng SUMO

3.9. Giới thiệu sơ lược nền tảng Veins

3.10. Giới thiệu sơ lược bộ mô phỏng SUMO

3.11. Các bước thực hiện mô phỏng trên SUMO

3.12. Trích xuất dữ liệu đầu ra từ mô phỏng SUMO

3.13. Định dạng FCDOutput

3.14. Định dạng Netstate (Netstate CUM)

3.15. Chuyển từ xml sang csv (XML2CSV)

3.16. Mô phỏng mật độ giao thông tại một nút giao ngã tư

3.17. Kịch bản tạo số lượng phương tiện ngẫu nhiên

3.18. Thứ tự thực thi của các lệnh bằng trên terminal

3.19. Tính toán số lượng mô phỏng thực thi

3.20. Mô phỏng mật độ giao thông trên cả đoạn đường theo hướng quy hoạch giao thông

3.21. Mở rộng và chỉnh sửa bản đồ

3.22. Thứ tự thực thi của các kịch bản

3.23. Kịch bản tạo số lượng phương tiện tăng theo chu kỳ

3.24. Mô phỏng trên SUMO

3.25. Kịch bản phân tích dữ liệu kết quả

3.26. Phương pháp Webster điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông

3.27. Kịch bản tính toán tín hiệu đèn giao thông

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ

4.1. Kết quả mô phỏng dựng bản đồ một đoạn đường

4.2. Kết quả mô phỏng mật độ giao thông tại một nút giao

4.3. Kết quả mô phỏng mật độ giao thông trên cả đoạn đường theo hướng quy hoạch giao thông

4.4. Tín hiệu giao thông mặc định

4.5. Tín hiệu giao thông sau điều chỉnh

4.6. Điểm khác biệt giữa thực tế và mô phỏng

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Ưu điểm và hạn chế

5.2. Hướng phát triển

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Giới thiệu về vấn đề kẹt xe

Tình trạng kẹt xe đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng tại các thành phố lớn ở Việt Nam. Nguyên nhân chính của tình trạng này là do sự gia tăng nhanh chóng của số lượng phương tiện giao thông trong khi hệ thống hạ tầng giao thông không được nâng cấp kịp thời. Theo nghiên cứu, việc điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông chưa được tối ưu, dẫn đến tình trạng ùn tắc thường xuyên xảy ra. Các giải pháp như khuyến khích sử dụng phương tiện công cộng và nâng cao ý thức của người tham gia giao thông đã được đề xuất nhưng chưa đủ hiệu quả. Do đó, việc áp dụng công nghệ mới như nền tảng Veins để mô phỏng và phân tích tình trạng giao thông là cần thiết.

1.1. Tình hình giao thông hiện nay

Tình hình giao thông tại các thành phố lớn đang ngày càng trở nên phức tạp. Sự gia tăng dân số và phương tiện giao thông đã tạo ra áp lực lớn lên hệ thống giao thông hiện tại. Nghiên cứu cho thấy rằng việc điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông có thể giảm thiểu tình trạng ùn tắc. Tuy nhiên, nhiều nút giao vẫn chưa được tối ưu hóa, dẫn đến tình trạng kẹt xe kéo dài. Việc áp dụng nền tảng Veins để mô phỏng mật độ giao thông có thể giúp dự đoán và điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông một cách hợp lý.

II. Nền tảng Veins và ứng dụng trong mô phỏng giao thông

Nền tảng Veins là một công cụ mạnh mẽ trong việc mô phỏng giao thông. Nó cho phép người dùng mô hình hóa các tình huống giao thông phức tạp và đánh giá hiệu quả của các giải pháp điều chỉnh. Veins hỗ trợ tích hợp với các công cụ như OMNeT++ và SUMO, giúp tạo ra các mô phỏng chính xác và trực quan. Việc sử dụng Veins trong nghiên cứu này nhằm mục đích phân tích mật độ giao thông và đưa ra các giải pháp điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông hợp lý.

2.1. Các tính năng nổi bật của Veins

Nền tảng Veins cung cấp nhiều tính năng hữu ích cho việc mô phỏng giao thông. Nó cho phép mô hình hóa các phương tiện và hạ tầng giao thông một cách chi tiết. Các công cụ hỗ trợ như OMNeT++ và SUMO giúp người dùng dễ dàng thiết lập và chạy các mô phỏng phức tạp. Nhờ vào khả năng mô phỏng linh hoạt, Veins có thể được áp dụng để phân tích các kịch bản giao thông khác nhau, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho tình trạng kẹt xe.

III. Phân tích dữ liệu giao thông và giải pháp điều chỉnh

Phân tích dữ liệu giao thông là một phần quan trọng trong việc tìm ra giải pháp cho tình trạng kẹt xe. Việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các mô phỏng trên nền tảng Veins cho phép đánh giá mật độ giao thông tại các nút giao. Từ đó, các giải pháp điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông có thể được đề xuất nhằm giảm thiểu tình trạng ùn tắc. Các kịch bản mô phỏng cho thấy rằng việc điều chỉnh thời gian tín hiệu đèn giao thông có thể cải thiện lưu lượng xe qua các nút giao.

3.1. Kết quả mô phỏng và đánh giá

Kết quả từ các mô phỏng cho thấy rằng việc điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông có thể giảm thiểu đáng kể tình trạng kẹt xe. Các kịch bản mô phỏng cho thấy rằng việc thay đổi thời gian đèn xanh có thể giúp tăng cường lưu lượng xe qua các nút giao. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng nền tảng Veins trong nghiên cứu giao thông là một giải pháp khả thi và hiệu quả.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc sử dụng nền tảng Veins để mô phỏng giao thông có thể giúp đưa ra các giải pháp hiệu quả cho tình trạng kẹt xe. Các kết quả từ mô phỏng cho thấy rằng việc điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông có thể cải thiện lưu lượng xe và giảm thiểu ùn tắc. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc mở rộng mô phỏng để bao quát nhiều khu vực hơn và áp dụng các công nghệ mới trong quản lý giao thông.

4.1. Đề xuất nghiên cứu tiếp theo

Để nâng cao hiệu quả của các giải pháp giao thông, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình mô phỏng phức tạp hơn. Việc tích hợp dữ liệu thực tế từ các hệ thống giao thông hiện tại vào nền tảng Veins có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô phỏng. Ngoài ra, việc nghiên cứu các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo trong quản lý giao thông cũng là một hướng đi tiềm năng.

21/02/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: MỞ DAU 1. Lý do chọn đề tài Tình trạng ùn tắc giao thông đã trở thành một vấn đề đang được quan tâm không chỉ ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới. Cơ quan quản lý giao thông ở những thành phố lớn và các kĩ sư xem việc giải quyết tình trạng ùn tắc là một bài toàn lớn đang cần được giải quyết từng ngày. Dưới áp lực bùng nỗ dân số va sự tập trung dân cư đông đúc ở các thành phố lớn, tình trạng ùn tắc giao thông ngày càng trở nên pho biến và nghiêm trọng.

Giải pháp nâng cấp hệ thống giao thông và cơ sở hạ tầng trong thời gian ngắn nhằm đáp ứng với nhu cầu đi lại ngày càng tăng của dân cư trong các thành phố lớn gần như khó đạt được. Tình trạng ùn tắc giao thông có thé ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe, cảnh quan và kinh tế xã hội. Nên đây là một van đề đang được cấp bách giải quyết. Nhiều giải pháp đã được đưa ra nhăm giảm thiểu ùn tắc như hạn chế phương tiện lớn ở một số đoạn đường gid cao điểm, khuyến khích người dân sử dụng phương tiện công cộng, v.

Một trong những phương pháp đang được thực hiện có thê sử dụng hệ thống giao thông có sẵn là điều khién tín hiệu đèn giao thông [1, 2, 4, 5, 6]. Nhận thấy phương pháp này rat tiềm năng và tiết kiệm chi phí nên nhóm đã nghiên cứu dé tài “NGHIÊN CỨU SỬ DUNG NEN TANG VEINS DE XÂY DỰNG GIẢI PHÁP CHONG KET XE”. Việc mô phỏng mật độ giao thông trên một khu vực va dự đoán mật độ giao thông thông qua tốc độ của phương tiện, có thể giúp đưa ra chiến lược điều khiến tín hiệu đèn giao thông hợp lý nhằm giải thiêu phần nào tình trang ùn tắc giao thông. Mục tiêu của đề tài - Nghiên cứu, khảo sát và mô phỏng đoạn đường thực tế cụ thé là đoạn đường từ cầu vượt Linh Xuân đến nút giao Đường số 25 thuộc đường Phạm Văn Đồng, Thành phố Thủ Đức, cho thấy thực trạng giao thông ở Việt Nam, sử dụng nền tảng Veins và các công cụ hỗ trợ như OMNeT++ và SUMO.

- Nghiên cứu va thực hiện mô phỏng nhằm đánh giá mật độ giao thông cũng như tình trạng kẹt xe trên đoạn đường cụ thể nêu trên cũng dựa trên nên tảng Veins và các công cụ hỗ trợ như OMNeT++ và SUMO. - — Nghiên cứu va mô phỏng cho việc đánh giá giải pháp điều khiến tín hiệu đèn giao thông hợp lý giải quyết tình trạng kẹt xe trên đoạn đường cụ thể đã nêu trên nền tảng Veins và các công cụ hỗ trợ như OMNeT++ và SUMO. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của đề tài Đề tài tập trung nghiên cứu vào sử dụng nền tảng “Veins” như một công cụ mô phỏng một đoạn đường cụ thể từ cầu vượt Linh Xuân đến nút giao Đường số 25 thuộc đường Phạm Văn Đồng, Thành phó Thủ Đức. Mô phỏng mật độ giao thông trên đoạn đường đó và dự đoán nguy cơ kẹt xe dựa trên tốc độ trung bình của phương tiện.

Từ đó làm tiền đề cho việc đưa ra phương pháp điều khiển đèn giao thông hợp lý có thể giảm thiêu tình trạng ùn tắc ở các nút giao trên đoạn đường cụ thể. Chương 2: TONG QUAN DE TÀI NGHIÊN CỨU 2. Tình hình nghiên cứu trong nước Với hiện trạng giao thông ở các thành phố lớn trên phạm vi cả nước, đã có rat nhiều nghiên cứu được thực hiện nhằm nỗ lực giảm thiểu phần nào tình trạng ùn tắc đang hằng ngày diễn ra. Nhiều công trình nghiên cứu đã được tiến hành dé tìm ra giải pháp giảm ùn tắc giao thông một cách hiệu quả.

Nhóm tác giả trong nghiên cứu [1] đã đề cập đến nhiều giải pháp dé giảm thiểu tình trang ùn tắc trong đó nhắc đến việc điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông ở các nút giao. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tại các nút giao do sự giới hạn của các làn đường và sự phân bố không đồng đều của phương tiện đã dẫn đến sự chật hẹp ở các tuyến đường, đồng thời hành vi lái xe của người điều khiển phương tiện cũng góp phần gây tắc nghẽn giao thông. Bài báo cũng chỉ ra rằng chương trình điều khiển tín hiệu đèn giao thông chưa được hợp lý và chưa tối ưu ở các nút giao. Sự phân chia thời gian đèn xanh vẫn chưa hợp lý theo từng lưu lượng giao thông cũng gay ra hiện tượng quá tải ở nút giao.

Rất cần thiết cho việc khảo sát mật độ giao thông trong giờ cao điểm dé từ đó nâng cấp chương trình điều khiển tín hiệu đèn, Giải pháp này có thê giảm thiêu tối đa 15% hiện trạng tắt nghẽn đặc biệt tại các nút giao lớn. Tiếp đến nhóm tác giả trong nghiên cứu [4] đã đưa ra một số phương pháp xem xét trong bài báo khoa học cho việc giải quyết ùn tắc tại các nút giao tại tỉnh Cần Thơ như điều khién thời gian tín hiệu đèn giao thông, rẽ trái hai giai đoạn và điều hướng giao thông theo chỉ dẫn. Nhóm tác giả đã phát triển một chương trình mô phỏng dé phân tích van dé tắc nghẽn thông qua ước lượng thời gian hành trình của phương tiện và độ dài của hàng đợi phương tiện. Cho rằng việc đưa ra lựa chọn chiến lược hợp lý từ những phương pháp kể trên có thé gop phần kiểm soát và điều khiển lưu lượng nhằm giảm sự tắc nghẽn tại nút giao mà chưa cần sự can thiệp lớn về dau tư phát triển thêm co sở hạ tang của chính phủ.

Tình hình nghiên cứu quốc tế Bài toàn giải quyết tình trạng tắc nghẽn giao thông cũng là vấn đề lớn đang được các nước trên thế giới quan tâm, không ngừng nghiên cứu đề tìm ra giải pháp. Đặc biệt là ở các nước đông dân số khi mà dân cư có xu hướng tập trung về các thành phó lớn, vào giờ cao điểm thường xuyên xảy ra hiện tượng ùn tắc tại hầu như các nút giao lớn nhỏ. Nhóm tác giả trong nghiên cứu [5] cũng đã chỉ ra giao thông tắc nghẽn lại trở thành vấn đề toàn cầu gây ra sự lãng phí nhiên liệu và tiền bạc. Nghiên cứu sử dụng phương pháp xử lý ảnh thông qua dữ liệu từ những camera an ninh đã lắp đặt sẵn trên các tuyến đường ở Brazil để phát hiện tình trạng tắc nghẽn giao thông.

Từ đó họ đưa ra những bằng chứng về hiện tượng tắc nghẽn xảy ra trong thời gian dài ở nhiều khu vực khác nhau. Nhóm tác giả cũng đồng thời xây dựng một cơ chế đơn giản nhằm giảm thiêu tình trạng tắc nghẽn trên trên một phạm vi khu vực xử lý nhỏ được gọi là “giao thức chống tắc nghẽn tại vị trí phát hiện”. Phương pháp định vi tín hiệu giao thông dùng để điều khiến luồng giao thông dé đảm bảo mật độ giao thông tại đó không vượt quá diém quyết định. Phương pháp này có thê ngăn tình trạng sụp đồ do tắc nghẽn và cải thiện khả năng chịu tải của hệ thống đường trong tình trạng ùn tắc.

Tiếp đến nhóm tác giả trong nghiên cứu [6] cũng đồng ý kiến cho rằng tình trạng tắc nghẽn đang ngày càng nghiêm trọng vì nhiều lý do liên quan đến hệ thông giao thông và cả người điều khiển phương tiện. Nhóm tác giả này cũng đưa một số phương pháp tiếp cận dé giảm thiểu tình trạng này. Một số phương pháp được nhắc đến trong bài báo như: điều khiển tín hiệu đèn giao thông, sử dụng thuật toán định tuyến đề điều hướng giao thông, phương pháp tìm ra các hướng rẽ gây tắc nghẽn cần hẹn chế tại nút giao và cuối cùng là điều tiết tắc nghẽn dựa trên tuyến đường. Nhưng có thê thấy hiện nay không chỉ riêng ở Việt Nam mà trên thế giới phương pháp có khả năng dễ tiếp cận và dễ hiện thực nhất là điều chỉnh tín hiệu đèn giao thông.

Việc tận dụng cơ sở hạ tầng giao thông có sẵn cũng như không phức tạp hóa hệ thống là lý do phương pháp này đang thu hút sự chú ý của nhiêu kĩ sư trong và ngoài nước. Phân tích các phương pháp Trong nghiên cứu khoa học của nhóm tác giả [4] đã đề xuất một số phương pháp và đánh giá độ hiệu quả của từng phương pháp nhằm kiểm soát tình trạng tắc nghẽn giao thông tại nút giao như điều khiến tín hiệu đèn giao thông, điều hướng cụ thé cho phương tiện và rẽ trái hai giai đoạn. Những dữ liệu đầu vào như khoảng cách đường, số lượng phương tiện và tốc độ sẽ được thu thập bằng camera kỹ thuật số tại nút giao. Nhóm tác giả đã dựa trên những dữ liệu đầu vào dé từ đó đưa ra chiến lựa điều khiển hợp lý bằng cách lựa chon một trong ba phương pháp trên dé đưa vào mô phỏng trên phần mềm ARENA.

Sau đó đều sẽ trả về kết quả bao gồm thời gian xe chạy, độ dài hàng đợi xe và lượng khí thải CO2. Trung bình của thời gian xe chạy và độ dài hàng đợi sẽ được dùng để đánh giá tình trạng tắc nghẽn ở nút giao. Tiếp đến với nghiên cứu khoa học nhóm tác giả [5] đã xây dựng cơ chế phát hiện trạng thái tắc nghẽn bằng cách đưa một giải thuật xử lý ảnh đơn giản hiện thực được trên camera an ninh dé phân tích hình ảnh thời gian thực. Nhưng phương pháp này vẫn tồn động một số nhược điểm như độ phân giải camera thấp và nhiễu từ môi trường sẽ ảnh hưởng đến kết quả, nên sẽ xử lý ở hai hướng khác nhau giữa ngày và đêm.

Sau đó họ đã đề xuất một giao thức chống tác nghẽn tại nơi xảy ra tắc nghẽn. Nhận thấy những phương pháp trên có thê phải tốn nhiều chi phi dé đầu tư và còn tồn tại một số nhược điềm nhất định. Nên trong Khóa Luận Tốt Nghiệp này, nhóm sẽ nghiên cứu và đưa ra giải pháp phòng tránh kẹt xe tại nút giao mô phỏng trên nền tảng Veins. Chưa cần đến xử lý ảnh hay tự xây dựng chương trình mô phỏng nhưng nhóm vẫn có thé xây dựng bản đồ một đoạn đường mong muốn, sau đó dự đoán nguy cơ xảy ra kẹt xe ở nút giao dựa vào tốc độ trung bình của phương tiện.

Cuối cùng là điều khiến tín hiệu đèn giao thông ở các nút giao dé tránh kẹt xe. Chương 3: CƠ SỞ LÝ THUYET 3.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Giải pháp chống kẹt xe bằng nền tảng Veins trong kỹ thuật máy tính là một tài liệu chuyên sâu về ứng dụng công nghệ thông tin để giải quyết vấn đề giao thông đô thị. Tài liệu này tập trung vào việc sử dụng nền tảng Veins, một công cụ mô phỏng mạng giao thông thông minh, để tối ưu hóa lưu lượng xe và giảm thiểu tình trạng kẹt xe. Các điểm nổi bật bao gồm phân tích chi tiết về cách thức hoạt động của Veins, lợi ích của việc áp dụng công nghệ này trong thực tế, và các kết quả thử nghiệm đầy hứa hẹn. Đây là một nguồn tham khảo quý giá cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư, và những người quan tâm đến giải pháp giao thông thông minh.

Để mở rộng kiến thức về chủ đề này, bạn có thể tham khảo thêm Luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện tử tối ưu lưu lượng giao thông dựa trên giao thức Virtual Traffic Light thông qua VANET, nghiên cứu về các giao thức điều khiển giao thông thông minh. Ngoài ra, Đồ án HCMUTE hệ thống đèn giao thông điều khiển bằng điện thoại thông minh cung cấp góc nhìn thực tế về việc ứng dụng công nghệ vào quản lý giao thông. Cuối cùng, Đồ án HCMUTE xây dựng mô hình giám sát giao thông là một tài liệu hữu ích để hiểu rõ hơn về các hệ thống giám sát và điều khiển giao thông hiện đại.