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公开(公告)号：CN117711182B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311765230.2
申请日：2023-12-21
Applicant: 交通运输部公路科学研究所 , 北京工业大学 , 天津智能交通运行监测中心
Abstract: 本发明实施例公开了一种交叉口环境智能网联车辆轨迹协同优化方法，包括：获取城市道路交叉口的交通环境模型，并在所述环境模型中添加智能网联车辆专用车道；基于强化学习算法要素，部署所述环境模型中的智能网联车辆驾驶策略模型；运行所述交通环境模型和驾驶策略模型，并通过智能网联车辆的专用车道奖励和编队奖励对所述驾驶策略模型进行优化；其中，所述专用车道奖励用于奖励智能网联车辆选择专用车道；所述编队奖励用于奖励智能网联车辆以适当的车头时距编队行驶，且编队车辆越多奖励越大；优化后的驾驶策略模型能够在真实的车路环境中进行轨迹协同优化。本实施例通过车道布局和匹配的驾驶策略模型，实现轨迹协同优化。
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公开(公告)号：CN116070779A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310200668.X
申请日：2023-03-06
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/30
Abstract: 本发明是关于一种机电设备运行状态预测方法、装置及存储介质，方法包括：按照公路路段对公路机电系统网络进行划分，得到划分后的公路机电系统；用图对所述划分后的公路机电系统进行描述，建立机电设备的拓扑网络结构；根据所述机电设备的拓扑网络结构，以每个机电设备的运行状态作为其状态量，建立所述公路机电系统的混杂自动机模型；根据所述公路机电系统的混杂自动机模型，对所述公路机电系统的每个机电设备的运行状态进行预测。通过该技术方案，提高公路网中机电设备运行状态预测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114550415B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210107481.0
申请日：2022-01-28
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于车路协同的大型车辆车道级精准管控方法及系统。该方案包括利用设置在每个车道上的视频摄像机的获取驾驶员表情图像，获得驾驶员正常状态数据;根据边缘计算设备识别出全部的大型车辆;利用设置在每个车道上的视频摄像机的获取驾驶员表情图像，获得驾驶员异常状态数据;通过边缘计算设备向当前行驶车辆发出警示命令;获取大型车辆行驶状态，若在小型车辆车道超过预设时间，发出提示命令，使大型车辆调整行驶状态;自动获取车辆车牌照信息，通过网络向对应车牌车辆进行信息发送。该方案通过在线的传感器获取驾驶员、车辆信息，并通过在线的驾驶员与车辆异常识别实现基于路边设备的边缘计算，完成对于大型车辆的在线调度。
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公开(公告)号：CN113034903A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110245942.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明是关于一种基于多源信息融合的交通状态估计方法和装置，方法包括：将高速路网按照出入口匝道位置、ETC门架位置和车道数变化位置划分成若干个元胞；基于划分的元胞，以交通流密度为交通状态变量，建立高速路网的交通流模型，并确定高速路网中各个类型的交通传感器对应的输出矩阵；根据由高速路网系统矩阵和每个类型的交通传感器对应的输出矩阵组成的高速路网系统的可观测性或可检测性构建至少一个状态观测器；基于每个状态观测器计算高速路网对应的车辆密度估计值；对所有车辆密度估计值进行加权求和的融合计算，得到最终车辆密度估计值；根据最终车辆密度估计值估计高速路网的交通状态。通过该技术方案，可以提升交通状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN111260923A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010067819.5
申请日：2020-01-20
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
IPC: G08G1/01 , G08G1/052 , G08G1/065 , G08G1/08 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法及系统，检测主路汇合点下游的车辆数Q1；若Q1小于主路汇合点下游达到拥堵阈值的车辆数Q，则获取主路上游最外侧首辆车辆到达汇合点的最短时间T1；检测辅路排队车辆数Q2；若Q2≤Q-Q1，则估计辅路上Q2辆车进入主路的时间T2；若T1＞T2，则绿灯开启时间为T2；否则，绿灯开启时间为T1；若Q2＞Q-Q1，则估计辅路上Q-Q1辆车进入主路的时间T3；若T1＞T3，则绿灯开启时间为T3；否则，绿灯开启时间为T1。本发明的控制方法及系统提高了异构交通场景下城市快速路入口匝道主路与辅路的汇合区域的通行效率和城市快速路网络的运行效率，优化资源配置，缓解城市交通并保障安全驾驶。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116052455B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310342059.8
申请日：2023-04-03
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明实施例公开了一种智能网联环境下车道变窄路段风险预警控制方法和系统。其中，方法包括：获取高速公路上车道数量减小后的平稳区车速V平稳；当车辆驶入所述平稳区上游一定区域时，实时确定每一时刻对应的第二驾驶员反应区、第二减速区和第二过渡区；当车辆位置与一时刻对应的第二驾驶员反应区的起始位置重合时，提醒驾驶员减速；当车辆位置与另一时刻对应的第二减速区的起始位置重合时，检测车辆在所述另一时刻的减速度是否为0；如果是，再次提醒驾驶员减速；当车辆位置与又一时刻对应的第二过渡区的起始位置重合时，检测车辆在所述又一时刻的速度是否达到V平稳，如果否，直接控制车辆进行减速。本实施例实现车辆的精准减速控制。
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公开(公告)号：CN115909759B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310030835.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
IPC: G08G1/017 , G08G1/09 , G08G1/0962 , H04W4/44 , H04W4/80
Abstract: 本发明涉及交通管控技术领域，更具体地，涉及一种基于ETC的大型车辆车道级精准管控方法、系统及设备。该方案包括设置第一断面，通过ETC门架进行大型货车车牌信息采集;根据所述大型货车车牌信息利用5.8G标识单元和车载OBU进行通讯，并上传至边缘计算单元;在获取所述第一断面设置位置后，在下一个ETC门架设置为第二断面，并将车牌信息、车型和车道信息传输至边缘计算单元;根据所述信息发布机制将文字信息发布在可变情报板上，提示大货车司机。该方案通过车道摄像机检测、ETC门架读卡信息和路侧边缘计算，利用ETC短程通信网络将提示性信息发布至车载终端设备，利用道路自有光纤网络将提示性信息发布至路侧可变情报板。
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公开(公告)号：CN114863679B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210449081.8
申请日：2022-04-26
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的混合交通流车辆识别方法，包括：基于视频检测器和微波检测器分别获取每个路段的驶入车辆数和驶出车辆数，对视频检测器和微波检测器获取的数据进行融合得到该路段内的所有车辆数；基于上下游网联自动驾驶车辆检测器获取并计算该路段内的自动驾驶车辆数M1，基于边缘计算单元实时接收到的自动驾驶车辆的车辆信息，计算该路段内的自动驾驶车辆数M2；基于自动驾驶车辆之间的实时车辆信息传递，计算该路段内的自动驾驶车辆数M3；对M1、M2和M3进行融合，得到该路段内的所有自动驾驶车辆数；基于上述所有车辆数和自动驾驶车辆数，计算当前路段网联自动驾驶车辆的混入率；基于此，本发明可精准的计算出自动驾驶车辆的混入率。
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公开(公告)号：CN113053106B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110245959.1
申请日：2021-03-05
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
Abstract: 本发明是关于一种基于多传感器信息融合的交通状态估计方法和装置，方法包括：将高速路网按照出入口匝道位置、ETC门架位置和车道数变化位置划分成若干个元胞；基于划分的元胞，以交通流密度为交通状态变量，建立高速路网的交通流模型，并确定各个类型交通传感器对应的输出矩阵；根据由高速路网系统矩阵和输出矩阵组成的高速路网系统的可观测性或可检测性构建至少一个卡尔曼滤波器；计算每个卡尔曼滤波器的预估计值；结合交通传感器的测量值对各卡尔曼滤波器的预估计值进行修正，获得新的预估计值；对所有卡尔曼滤波器的新的预估计值进行加权求和的融合计算，得到最终预估计值，以估计高速路网的交通状态。通过该方案，可以提升交通状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN113920699B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202111422415.4
申请日：2021-11-26
Applicant: 交通运输部公路科学研究所
Abstract: 本申请实施例提供了一种车辆风险预警方法、路侧控制单元及风险预警控制系统。该方法包括：实时获取当前车辆的车辆数据以及与当前车辆位于同一车道上且相邻的至少一个相邻车辆的车辆数据，其中，当前车辆的驾驶类型为自动驾驶，相邻车辆的驾驶类型为自动驾驶或人工驾驶；根据获取的车辆数据计算当前车辆与每个相邻车辆之间的风险斥力；根据计算得到的风险斥力、当前车辆与至少一个相邻车辆的驾驶类型以及预设的风险预警策略对当前自动驾驶车辆以及至少一个相邻车辆进行控制以实现车辆风险预警，其中，预设的风险预警策略包括风险斥力大小、车辆的驾驶类型以及车速控制指令之间的映射关系。本申请实施例可以提高路段内的交通流的安全性和稳定性。
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