左转车道

专用左转车道的设计，讲真，在城市路口优化上还挺关键的。路口拓宽的时候怎么安排左转车道？这篇文章得比较细。专用左转车道的内外侧，其实流量表现不一样，尤其在双左转车道的时候，外侧更容易被干扰。文里建议分开、分开设计，挺有道理的。你要是用VISSIM或者Synchro这类软件建模，这个思路还蛮好落地的。对饱和流量和车道宽度的关系，作者用了回归模型，得出了一个二次关系的公式。嗯，听起来复杂，其实就是多测了点数据，建了个靠谱的模型——你可以直接套用，不用再算一遍。还有一个宽度修正系数，适合那种不是标准 3.5 米车道的场景。另外一个亮点是通行能力的建模，不光考虑左转车比例，还拉上了车道长度和直行车干扰。

提供基于MATLAB的车道线检测代码，包含课题设计、源码、框架和示例，适合新手和入门级用户，可作为课程设计参考。

这个项目是我个人的实践成果，经过答辩评审获得96分，所有代码都经过调试测试，确保可以顺利运行。适合初学者和进阶者学习使用。下载对象主要是计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师和从业者，可用于期末课程设计、课程作业和毕业设计。项目具有高度的学习和参考价值，基础能力较强的人可以基于此进行修改和调整，以实现不同的功能。欢迎下载和交流，共同进步！

Matlab研究室上传的视频都有配套完整的可运行代码，经过测试，适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m和其他相关m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引调整。详细操作步骤包括：将所有文件放置于Matlab当前工作目录，打开main.m文件，点击运行即可获取运行结果。若需要仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。提供完整代码、期刊复现、Matlab程序定制和科研合作服务。

这个设计耗时两周完成，能够稳定运行，非常适合初学者和小白进行课程设计、大作业或毕业设计等使用。同时也支持二次开发，具有较高的学习参考价值。

利用元胞自动机(CA)构建NaSch模型，模拟分析单车道交通流场景下，流量、密度和速度三者之间的动态关系。

车道线是道路交通的重要标志，在车辆驾驶和智能导航中扮演关键角色。探测车道线是基本且必要的模块。 卷积法通过计算颜色通道强度，利用高斯滤波器二阶导数卷积感兴趣区域，获得车道标线强度变化响应。高像素值区域被识别为车道标线，形成车道线图像。

MATLAB创建汽车模型代码迷你自动驾驶MAD是一个1:24比例的自动驾驶汽车实验室项目。该项目用于德国海尔布隆大学的教学和研究，曾在海尔布隆的Bundesgartenschau BUGA 2019上展出。存储库提供了基于模型工程的模板文件，涵盖了C++14/ROS或MATLAB/Simulink/Stateflow中的自动驾驶汽车软件功能。MAD在Linux上的ROS或ROS2平台运行，可以在MATLAB/Simulink/Stateflow中进行虚拟仿真。如需课程材料或教程，请联系frank.traenkle(at)hs-heilbronn.de。

以提供的视频数据为基础，深入分析车道占用对城市交通能力的影响。利用排队论、多元回归和元胞自动机建模，首先确定事故横断面的最大通行能力，并分析其变化趋势。结合视频2的实例，详细探讨了不同车道占用对实际通行能力的差异影响，通过多元回归和元胞自动机模型描述了排队长度与其他指标的关联。经过模型验证，应用于实际场景，预计车辆排队长度在5.5~7.5分钟后将达到上游路口。

贡献者梅丽莎·陈（Melissa Chen）、高乐中（Lezhong Gao）、凯文·夸奇（Kevin Quach）、韦拜·斯里瓦斯塔瓦（Vaibhav Srivastava）使用区域增长聚类算法对3D点进行聚类，以过滤出具有宽度和深度的聚类。在360度全景图上，利用深度神经网络的预测框对聚类点进行投影，并选择最可能的框进行跟踪。