公开(公告)号：CN117392836A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311237727.7

申请日：2023-09-25

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 李冰 ,  郝宝来 ,  殷炬元 ,  高健东 ,  何欣东 ,  李宏

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本发明涉及交通技术领域，尤其涉及一种基于熵理论的混合交通环境下信号交叉口运行评价方法。步骤如下：S1：根据混合交通特性，选取评价指标，构建混合交通环境下信号交叉口评价指标体系；S2：根据评价指标对交通运行产生的影响，将指标分为正向指标与负向指标。本发明提供的一种基于熵理论的混合交通环境下信号交叉口运行评价方法，通过以停车线为界，将交叉口划分为内部和外部，充分描述和分析信号交叉口存在的混合交通特性，已经存在混合形式，并从交通运行的安全性和效率角度出发，建立了更能反映实际交通运行状态的混合交通环境特征指标评价体系，有效提高了模型的准确性。

公开(公告)号：CN119229669B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411719359.4

申请日：2024-11-28

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 李冰 ,  李宏 ,  陆大志 ,  张灵 ,  殷炬元 ,  赵刚 ,  何欣东 ,  杨欣宇

IPC: G08G1/08 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的动态最大压交通信号控制方法，属于交通技术领域。该方法包括交通流量数据收集和实时交通状态观测；建立动态交通压力参数和上下游压力动态关联的动态最大压交通信号控制方法；建立基于强化学习的动态最大压交通信号控制模型；仿真环境与参数设定及训练和测试动态最大压交通信号控制模型；动态最大压交通信号配时优化策略。本发明结合数据驱动的方法和理论控制模型的优势，基于具有高度自适应特性的深度强化学习技术来优化最大压控制模型。本发明克服了最大压信号控制模型仅以单一压力参数作为压力权重和交叉口上下游压力关联的考虑不足，模型对复杂多变的交通状况适应性更强。

公开(公告)号：CN119596893A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411407529.5

申请日：2024-10-10

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 李冰 ,  魏世桓 ,  章宇 ,  殷炬元 ,  孙建昆 ,  刘强 ,  高健东 ,  杨欣宇

IPC: G05B23/02 ,  G08G1/01 ,  G08G1/07 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了信息熵的混合交通环境下交叉口信号控制方案评价方法，涉及交通技术领域。本发明通过量化交通控制策略中固有的复杂性和不确定性，信息熵促进了交叉口更有效的管理和更顺畅的交通流动。信息熵使得交通控制策略可以根据不同的交通环境进行定制化，确保它们最适合当地的条件，且通过对不同时间段和路段的熵值变化进行分析，该方法能够识别交通流中的瓶颈和不平衡，指导有针对性的改进。利用信息熵能够持续监测和调整交通管理策略，以响应不断变化的交通需求，支持可持续的交通模式。

公开(公告)号：CN119541190A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411407527.6

申请日：2024-10-10

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 李冰 ,  百文强 ,  赵华 ,  殷炬元 ,  常赓 ,  张云川 ,  王旭东 ,  冯悦 ,  杨欣宇

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/065 ,  G08G1/015

Abstract: 本发明公开了一种异质自行车队演化状态估计方法，涉及交通管理控制技术领域。本发明基于感知密度和伪车道理论，刻画异质自行车队演化状态，首先，深入分析异质自行车交通流在城市道路上的运行特征，将理论整合至交通流元胞传输模型架构，建立考虑异质自行车交通流特性的感知密度和伪车道元胞传输模型；然后，通过模型验证，对所建立模型与经典Robertson离散模型和CTM模型进行科学对比评价。本发明模型能够充分描述异质交通流条件下混合自行车车队的演化规律，对混合自行车环境下的车道规划与信号配时优化具有重要指导意义。

公开(公告)号：CN117409597A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311249808.9

申请日：2023-09-26

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 李冰 ,  王旭东 ,  殷炬元 ,  王正辉 ,  何欣东 ,  李傑龙

IPC: G08G1/085 ,  G08G1/015 ,  G08G1/08 ,  G08G1/065

Abstract: 本发明涉及交通管理控制技术领域，尤其涉及一种机动车和非机动车协同优化的最大压交通信号控制方法。步骤如下：S1：对上游交叉口的车流流量流向进行分析，建立上游交叉口出口道交通流到达率模型；S2：基于Robertson提出的几何分布模型，推导出车辆行驶时间的概率分布函数；S3：根据上游交叉口的车辆到达率和Robertson车队离散模型，分别建立下游交叉口机动车和非机动车的到达率模型。本发明提供的一种机动车和非机动车协同优化的最大压交通信号控制方法，根据上游交叉口的车辆到达率和Robertson车队离散模型，建立了下游交叉口的车辆到达率模型；对不同饱和度下的机动车和非机动车的不同到达情况进行了综合分析，建立了综合考虑机动车和非机动车的车均延误模型。

公开(公告)号：CN119229669A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411719359.4

申请日：2024-11-28

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 李冰 ,  李宏 ,  陆大志 ,  张灵 ,  殷炬元 ,  赵刚 ,  何欣东 ,  杨欣宇

IPC: G08G1/08 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的动态最大压交通信号控制方法，属于交通技术领域。该方法包括交通流量数据收集和实时交通状态观测；建立动态交通压力参数和上下游压力动态关联的动态最大压交通信号控制方法；建立基于强化学习的动态最大压交通信号控制模型；仿真环境与参数设定及训练和测试动态最大压交通信号控制模型；动态最大压交通信号配时优化策略。本发明结合数据驱动的方法和理论控制模型的优势，基于具有高度自适应特性的深度强化学习技术来优化最大压控制模型。本发明克服了最大压信号控制模型仅以单一压力参数作为压力权重和交叉口上下游压力关联的考虑不足，模型对复杂多变的交通状况适应性更强。