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Farò il conteggio dei veicoli e la logica del traffico adattiva in sumo
Costruisco tecnologia intelligente e creo presentazioni sorprendenti
Ciao, sono Sara! Sono un ingegnere di sistemi embedded e un'esperta di PowerPoint.
Ingegneria: sviluppo progetti di IoT, AI e firmware usando C/C++ e Python. Sono specializzata in Arduino, ESP32, Ras...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Hai difficoltà a implementare logiche di traffico complesse in SUMO?
Benvenuto! Sono Sara, un Ingegnere di Sistemi Embedded (M.Sc.) specializzata in Sistemi di Trasporto Intelligenti (ITS). Colma il divario tra algoritmi teorici del traffico e simulazioni funzionanti di SUMO (Simulation of Urban MObility).
Sono specializzata nell'uso di Python e TraCI per bypassare i semafori a tempo fisso e implementare Controllo Adattivo in Tempo Reale basato su dati di conteggio veicoli e densità in tempo reale.
I miei servizi includono:
- Creazione di mappe SUMO: Conversione dei dati OpenStreetMap (OSM) in reti SUMO funzionanti (.net.xml) con percorsi personalizzati.
- Co-simulazione TraCI: Scrittura di script Python per controllare dinamicamente i semafori in base ai dati di simulazione in tempo reale.
- Implementazione di logiche adattive: Codifica di algoritmi (Machine Learning/RL) che regolano la durata dei semafori in base ai tempi di attesa o alla lunghezza delle code.
- Estrazione dati: Generazione di grafici per il throughput dei veicoli, i tempi di attesa e le emissioni.
Perché scegliere questo servizio?
- Esperto di algoritmi: Non mi limito a far girare la simulazione; codifico la logica (C++/Python).
- Analisi visiva: Fornisco codice pulito e visualizzazione dei dati per il tuo report o tesi.
- Qualità da livello Master: Standard professionali garantiti.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire la mappa?
Puoi semplicemente fornirmi la posizione di Google Maps o le coordinate dell'incrocio che vuoi simulare. Lo importerò in SUMO usando OpenStreetMap.
Puoi implementare agenti di Reinforcement Learning (RL)?
Sì, posso usare librerie Python (come PyTorch o TensorFlow) collegate tramite TraCI per addestrare un agente a controllare i semafori. Questo rientra nel pacchetto Premium a causa della complessità.
Quali risultati ottengo?
Riceverai l'intera cartella del progetto (file di configurazione, script Python, file di rete) così potrai eseguire la simulazione sul tuo computer.
