ubuntu安装accel-ppp

时间: 2023-10-12 11:05:55 浏览: 40
在Ubuntu上安装accel-ppp有两种方式。一种是使用deb包进行安装,另一种是通过编译源码进行安装。 使用deb包安装accel-ppp的步骤如下: 1. 解压安装deb包:使用命令`dpkg -i accel-ppp-xxxxxx.deb`来解压和安装deb包。 编译安装accel-ppp的步骤如下: 1. 创建一个build目录并进入该目录:执行命令`mkdir build && cd build`。 2. 运行cmake命令进行编译配置:执行命令`cmake -DBUILD_DRIVER=FALSE -DKDIR=/usr/src/linux -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DLOG_PGSQL=FALSE -DSHAPER=FALSE -DRADIUS=FALSE -DNETSNMP=TRUE -DCPACK_TYPE=Ubuntu18 ..`来进行编译配置。 3. 执行make命令进行编译:执行命令`make`来进行编译。 4. 执行cpack命令生成deb包:执行命令`cpack -G DEB`来生成deb包。 希望这些步骤可以帮助您在Ubuntu上成功安装accel-ppp。
相关问题

ubuntu安装accle-ppp

要在Ubuntu上安装accel-ppp,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开终端。 2. 输入以下命令以更新软件包列表: ``` sudo apt update ``` 3. 安装accel-ppp软件包: ``` sudo apt install accel-ppp ``` 4. 输入您的密码并按Enter键确认安装。 5. 安装过程完成后,您可以使用以下命令来启动accel-ppp: ``` sudo accel-ppp -d ``` 这将在后台启动accel-ppp进程。 请注意,安装accel-ppp可能需要特定的依赖项和配置。如果您遇到任何问题,请参考官方文档或加入相关的社区讨论以获取更多帮助。

Failed to restart accel-pppd.service: Unit accel-pppd.service not found.

这个错误提示表明系统无法找到名为accel-pppd.service的服务单元,因此无法重新启动该服务。可能的原因是该服务未正确安装或已被删除。您可以尝试重新安装该服务或查看系统日志以获取更多信息。 如果您确定已正确安装了该服务,请尝试使用以下命令检查服务状态并尝试手动启动它: ```shell systemctl status accel-pppd.service systemctl start accel-pppd.service ```

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SUMO-idm跟驰模型是一种基于间距-速度控制的车辆跟驰模型,其代码实现如下: python class IDMVehicle(AVLaneVehicle): """ A vehicle using the IDM acceleration model. This vehicle implements the IDM car-following model. Additionally, it may use the MOBIL lane-changing model to change lanes. Parameters ---------- * see parents * idm_params : dict, optional Dictionary with parameters for the IDM model. The default value is {'a': 1.3, 'b': 2.0, 'v0': 30, 'T': 1.5, 's0': 2, 'delta': 4}. For a description of the parameters, please refer to the IDM model wikipedia page <https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_driver_model>_. Notes ----- The MOBIL model is only used if the lane_change_controller is set to a MobilLaneChanger instance. Examples -------- >>> from flow.controllers import IDMController, ContinuousRouter >>> from flow.core.params import VehicleParams, SumoParams >>> >>> sumo_params = SumoParams(sim_step=0.1, render=False) >>> vehicle_params = VehicleParams() >>> vehicle_params.add( ... "human", ... acceleration_controller=(IDMController, {}), ... routing_controller=(ContinuousRouter, {}), ... num_vehicles=20) >>> >>> # create a network and a scenario >>> from flow.networks import HighwayNetwork >>> from flow.scenarios import Scenario >>> from flow.core.params import NetParams >>> from flow.core.params import InitialConfig >>> from flow.scenarios import HighwayScenario >>> from flow.envs.ring.accel import IDMVehicle >>> >>> network = HighwayNetwork( ... name='highway', ... vehicles=vehicle_params, ... net_params=NetParams(), ... initial_config=InitialConfig( ... spacing="uniform", ... lanes_distribution=float("inf"), ... lanes_count=2 ... ) ... ) >>> scenario = HighwayScenario( ... name='highway', ... generator_class=HighwayGenerator, ... vehicles=vehicle_params, ... net_params=NetParams(), ... initial_config=InitialConfig( ... spacing="uniform", ... lanes_distribution=float("inf"), ... lanes_count=2 ... ) ... ) >>> >>> # create the environment >>> from flow.envs import HighwayPOEnv >>> env = HighwayPOEnv( ... env_params=EnvParams(), ... sim_params=sumo_params, ... scenario=scenario, ... simulator='traci' ... ) >>> >>> # run the simulation >>> obs = env.reset() >>> for i in range(100): ... action = [1, 0] ... obs, rewards, dones, info = env.step(action) ... if i % 10 == 0: ... env.render() >>> env.close() """ def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.idm_params = kwargs.get( "idm_params", {'a': 1.3, 'b': 2.0, 'v0': 30, 'T': 1.5, 's0': 2, 'delta': 4}) def get_accel(self, env): """See parent class.""" leader = self.get_leader(env) if leader is None: return self.idm_params["a"] v = env.k.vehicle.get_speed(self.id) v_leader = env.k.vehicle.get_speed(leader) dv = max(0, v_leader - v) s = env.k.vehicle.get_headway(self.id) s_star = self.idm_params["s0"] + max( 0, v * self.idm_params["T"] + v * dv / (2 * np.sqrt(self.idm_params["a"] * self.idm_params["b"]))) return self.idm_params["a"] * ( 1 - np.power(v / self.idm_params["v0"], self.idm_params["delta"]) - np.power(s_star / s, 2)) 其中,get_accel方法是计算车辆加速度的主要函数。在该函数中,根据跟驰模型的公式计算出车辆的期望车头间距s_star,然后根据该期望车头间距计算车辆的加速度。具体来说,该模型主要包含以下几个参数: - a:车辆加速度的最大值; - b:车辆减速度的最大值; - v0:车辆的期望速度; - T:期望的时间间隔,即车辆跟前车保持的时间间隔; - s0:车辆的最小车头间距; - delta:车辆速度对加速度的影响因子。 通过调整这些参数,可以对车辆的行为进行调整。

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