基于SUMO设计交通算法产品系统

城市信号交叉口是交通拥堵的主要瓶颈，传统车辆通过交叉口时频繁启停导致通行效率低下、能耗增加。本项目针对智能网联汽车场景，设计基于GLOSA的车速引导策略，通过提前获取信号灯状态信息，优化车辆速度曲线，实现绿灯期间不停车通过，提升通行效率并降低能耗。

1. 车辆纵向动力学建模：模拟加速度、速度、位置等参数动态变化
2. 信号交叉口场景建模：支持信号灯周期、相位、绿灯起始时间配置
3. GLOSA车速引导算法：计算最优速度建议，确保绿灯通过且避免急加减速
4. 多维度评价指标：通行效率（行程时间、停车次数）、能耗（油耗、CO2）、舒适性、安全性
5. SUMO联合仿真：支持低/中/高三种流量场景对比分析
6. 可视化图表生成：自动生成性能对比图表和数据分析报告

基于Python开发，采用模块化架构设计。核心模块包括：vehicle_dynamics实现车辆运动学模型，intersection_model构建交叉口场景，glosa_controller实现车速引导算法，evaluation_metrics计算评价指标，visualization生成可视化图表。通过SUMO进行真实交通流仿真验证，对比有/无GLOSA系统的性能差异，证明算法在不同流量条件下均可显著提升通行效率并降低能耗。