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公开(公告)号：CN103106789B
公开(公告)日：2015-03-18
申请号：CN201310008666.7
申请日：2013-01-10
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种交通诱导系统与信号控制系统的协同方法，主要包括静态道路数据存储模块、动态交通流数据实时存储模块、计算模块以及决策模块。本发明通过交通诱导系统与信号控制系统的协同方法，缓解了过去一直存在于交通诱导系统与信号控制系统之间由于优化目标差异而产生的矛盾，提出在城市交通系统发生拥堵的时候，交通诱导系统开启系统最优，以缓解交通阻塞，从而改善城市交通运行效率。
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公开(公告)号：CN103606268A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310611535.8
申请日：2013-11-27
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种雪天快速道路拥堵上游可变限速控制方法，在快速道路上等距设置多个交通流检测器，基于实时自动检测获取的快速道路各路段交通流数据，判断快速道路各路段拥堵情况，利用拥堵波的传播特性计算选择快速道路雪天时拥堵路段上游的最优限速值，通过路侧可变限速信息提示板实时显示当前限速值，实现了在雪天条件下动态控制快速道路行车速度。本发明对减少雪天拥堵路段上游出现拥堵时追尾事故的发生和提高快速道路不良天气下的行车安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN102542823B
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201110425477.0
申请日：2011-12-16
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/09
摘要： 基于交通流运行状态的快速道路可变限速控制方法，根据道路交通流状态的实时变化，自动调整快速道路的限速值，通过可变情报板将限速信息发布给驾驶员，从而减少交通事故概率，提高道路交通安全。本发明利用交通流检测设备获取实时交通流运行特征参数，根据各类交通状态，自动调整道路限速值，克服了现有道路限速值只能固定不变的缺陷与不足。根据交通流运行状态的动态限速方法在快速道路交通管理与控制方面具有实际的工程运用价值。
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公开(公告)号：CN103150930A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310041720.8
申请日：2013-02-01
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/16
摘要： 本发明公开了一种针对快速道路常发性拥堵路段的追尾事故实时预测方法。首先需要在快速道路上(一般为瓶颈区上游路段)设置交通流检测器，采集各道路断面的实时交通流数据。对追尾事故发生时车辆跟驰行驶轨迹进行分析，建立快速道路常发性拥堵路段追尾事故风险实时预测Logistic模型，并根据事故发生前5分钟交通流数据对模型参数进行标定。本发明克服了以往无法对快速道路常发性拥堵路段追尾事故进行有效实时预测的缺陷，可以根据快速道路上交通流检测器采集的交通数据对追尾事故风险进行实时评估，进而可以采用动态交通控制预防追尾事故发生，在我国具有重要的时间应用价值和广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN103106789A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310008666.7
申请日：2013-01-10
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种交通诱导系统与信号控制系统的协同方法，主要包括静态道路数据存储模块、动态交通流数据实时存储模块、计算模块以及决策模块。本发明通过交通诱导系统与信号控制系统的协同方法，缓解了过去一直存在于交通诱导系统与信号控制系统之间由于优化目标差异而产生的矛盾，提出在城市交通系统发生拥堵的时候，交通诱导系统开启系统最优，以缓解交通阻塞，从而改善城市交通运行效率。
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公开(公告)号：CN102542823A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110425477.0
申请日：2011-12-16
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/09
摘要： 基于交通流运行状态的快速道路可变限速控制方法，根据道路交通流状态的实时变化，自动调整快速道路的限速值，通过可变情报板将限速信息发布给驾驶员，从而减少交通事故概率，提高道路交通安全。本发明利用交通流检测设备获取实时交通流运行特征参数，根据各类交通状态，自动调整道路限速值，克服了现有道路限速值只能固定不变的缺陷与不足。根据交通流运行状态的动态限速方法在快速道路交通管理与控制方面具有实际的工程运用价值。
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公开(公告)号：CN118351686A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410446354.2
申请日：2024-04-15
申请人： 东南大学
IPC分类号： G08G1/01
摘要： 本发明公开了一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法，包括：S1、车辆信息采集；S2、交通震荡波追踪识别；S3、控制策略执行之范围划定；S4、控制策略执行之震荡预测；S5、控制策略执行之策略优选；S6、控制策略执行之车群协同；S7、控制策略执行之震荡缓解；S8、吸波车辆群通过震荡波发生路段后，恢复自由流速度进行自由行驶，控制策略返回第一步持续监测新的震荡波的出现。本发明通过最优化选择的网联自动驾驶车组合在多车道公路上完成纵向合并形成吸波车辆群，以能有效缓解震荡波传播的吸波速度控制引导上游车辆行驶，缓解各车道交通震荡波由下游向上游的传播，解决了多车道公路拥堵频发与车辆碰撞问题。
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公开(公告)号：CN116665452B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202310735508.5
申请日：2023-06-20
申请人： 东南大学
摘要： 本发明涉及一种基于交通流运行状态的快速道路智能道钉主动控制方法、系统及存储介质，实时采集交通流数据；将采集的动态原始数据放入系统内置数据处理算法中预处理；将预处理后的数据提取交通流运行特征参数；根据天气、光线等能见度信息对前方道路的拥堵阈值进行修正并判断道路拥堵状态；根据前方道路拥堵状态调整后方道路限速值；将希望设置的限速值通过智能道钉对应的灯光颜色发布；本发明合理利用智能道钉，根据前方道路上交通流不同运行状态改变后方道路的智能道钉颜色，从而完成限速信息的发布，实现对道路交通的智能管控。
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公开(公告)号：CN116893681A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310859118.9
申请日：2023-07-13
申请人： 东南大学
发明人： 李志斌
摘要： 本发明公开了一种基于场景风格迁移与SAC网络协同的单车控制方法，包括步骤：S1，利用SUMO工具搭建仿真平台；S2，构建单车纵向控制模型，采用SAC网络从仿真平台获得交通状态，然后采取行动控制车辆的行为，动作执行后智能体接收仿真平台反馈的奖励值更新智能体参数；S3，定义策略网络，输出加速度的数值；定义值函数网络，输出层表示状态值的估计；S4，通过搭建的车辆控制实验平台调用SUMO来模拟不同天气条件，并构建衡量模型；S5，在单车纵向控制模型基础上搭建迁移学习框架；S6，利用迁移学习将训练收敛的单车纵向控制模型移植到不同天气条件下进行训练。本发明能有效抑制交通走停波，确保交通安全，减少燃油消耗。
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