用于研究与教育的模块化车队与车辆协调仿真器

本工作提出了一种模块化、基于 Python 的仿真器，用于在保持实现开销低的同时，简化对复杂交通情景下新型车辆控制与协调算法的评估。它允许研究人员专注于开发控制与协调策略本身，而仿真器则负责复杂道路网络的设置、车辆配置、仿真执行以及结果视频可视化的生成。因此，它亦适合作为控制教育的工具，允许教师创建交互式练习，为学生提供直接的视觉反馈。凭借其模块化体系结构，仿真器保持易于自定义和扩展，降低了在车辆与交通控制研究中开展高级仿真研究的门槛。