基于车间通信的Stop-and-go交通节能减排算法：效率与环保双重优化

在"论文研究-Stop-and-go交通场景中基于车间通信平滑速度波动的节能减排算法.pdf"这篇论文中，作者王东、熊洁、李晓鸿和肖竹探讨了如何解决在Stop-and-go交通场景中车辆频繁的加减速导致的环境污染问题。Stop-and-go交通是指由于交通流量不稳定或信号灯控制等原因，车辆行驶时经常出现停车和启动的现象，这不仅降低了道路通行效率，还增加了燃油消耗和尾气排放。 论文提出了一种基于车间通信的节能减排算法，旨在在保持车辆通行效率不变的前提下，通过收集和分析前车的速度信息来平滑车辆速度波动。该算法的核心是通过提取前10辆车的速度数据，计算速度的波动周期，并结合平均交通流量的估计，为驾驶员提供一个建议速度。这个建议有助于减少驾驶者不必要的急加速和急刹车，从而降低尾气排放和节省燃油。 算法设计巧妙，采用了真实的交通数据进行评估，仿真实验结果显示，该算法能有效减少26.9%的二氧化碳排放量，并节省24%-28%的车辆燃料消耗。这对于改善城市空气质量、减轻环境压力以及实现绿色出行具有重要意义。此外，论文还强调了其研究背景，即在当前众多努力减少Stop-and-go交通带来的环境影响的情况下，这种基于车间通信的策略具有创新性和实用价值。 这篇论文对Stop-and-go交通场景中的节能减排策略进行了深入研究，展示了如何利用先进的通信技术优化驾驶行为，既提升了行车安全性和舒适性，又对环保产生了积极的影响。通过实证分析，证明了该算法在提升交通效率和减少碳排放方面的显著效果，为未来智能交通系统的设计和优化提供了有价值的参考。