道路交通状态估计方法、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN115641712A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211263249.2

    申请日:2022-10-15

    Abstract: 本发明实施例公开了一种道路交通状态估计方法、电子设备和存储介质。其中,方法包括:获取目标道路在设定时段的每次拥堵的网联车轨迹时空图;对每个轨迹时空图进行如下处理操作:从每条轨迹中提取车速小于设定阈值的首个轨迹点,作为目标轨迹点;将提取到的多个目标轨迹点作为散布在本次拥堵的理想波面附近的点,估计所述理想波面:根据所述理想波面,确定本次拥堵中相邻网联车之间的位置差;对所有轨迹时空图处理完毕后,将所有轨迹时空图对应的所有位置差作为多个第一样本,通过使观测到所述多个第一样本的概率最大化,确定每两辆相邻网联车之间间隔的车辆数;根据所述间隔的车辆数和所述网联车数量估计所述目标道路的交通状态。

    基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法

    公开(公告)号:CN118707849A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410738317.9

    申请日:2024-06-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习算法的多车道场景集成式节能驾驶策略优化方法,包括:以多车道直线高速公路为目标场景,利用不同算法分别控制主车和周围车辆的横纵向运动,建立运动学模型,并输入训练场景相关参数;从状态空间、动作空间和奖励函数三个方面,基于SAC算法设计轨迹规划与能量管理集成式节能驾驶策略;确定对协同优化性能影响最大的权重系数的合适取值,对设计策略的最优性和适应性进行检验。与现有技术相比,本发明中基于SAC算法的节能驾驶策略在与不同算法的最优性对比试验中展现了最优的性能,不仅比在线策略型深度强化学习算法更优,与同为离线型算法的DDPG和TD3相比,其综合性能也更强。

    基于异质因果推断的城市通勤主通道多匝道网联控制方法

    公开(公告)号:CN114037587B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202111215627.5

    申请日:2021-10-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于异质因果推断的城市通勤主通道多匝道网联控制方法。对于高速公路常发瓶颈路段,基于探测器探测的瓶颈交通占用率和上下游邻近进口匝道流量数据以及事故数据,构建不同交通状况下匝道输入流量对瓶颈交通状况的异质因果模型,将因果推断的结果作为匝道权重,反映相应匝道对瓶颈改善的重要性,并在瓶颈形成后以此为依据进行多匝道协同控制。匝道权重随因果推断的结果动态更新,确保控制策略与实时需求模式相匹配。本发明采用因果图框架识别控制变量和特征变量,并基于双重机器学习算法构建异质因果模型。

    交通流模型与数据融合驱动的交通状态估计方法及装置

    公开(公告)号:CN116153069B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202310091773.4

    申请日:2023-02-09

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种交通流模型与数据融合驱动的交通状态估计方法及装置,该方法包括:获取高速公路研究区域内观测点处的交通状态数据,并进行预处理;构建基于数据特征进行交通状态估计的深度神经网络模型;构建神经网络编码宏观交通流守恒模型,将深度神经网络模型与其级联,进行联合训练;基于训练完成的深度神经网络模型,完成交通状态估计。将数据优势和模型优势结合起来,将宏观交通流模型作为数据驱动模型的正则约束,优化其梯度下降过程,并最终执行细粒度速度估计。

    基于低渗透率网联车轨迹数据的交叉口信号配时方法

    公开(公告)号:CN114141013B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202111409995.3

    申请日:2021-11-25

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 韩雨 黄亚琴 刘攀

    Abstract: 本发明公开了基于低渗透率网联车轨迹数据的交叉口信号配时方法,包括:基于SUMO仿真平台构建一个有交叉口信号配时优化需求的低渗透率网联车路网;向构建的路网中输入数据,默认SUMO仿真平台定义的车流模型,设计低渗透率网联车路网场景,模拟路网车流情况;在模拟的路网车流情况中,对于每个信号周期,随机选取网联车轨迹数据作为样本数据,且选取的网联车轨迹数据占整个路网车流轨迹数据的3%‑5%;根据选取的网联车轨迹数据,在上一个信号周期结束时确定下一个信号周期的交通信号计划;根据下一个信号周期的交通信号计划修改SUMO仿真平台中路网的信号配时,直至仿真结束,实现预防交叉口溢出、缓解路网拥堵等问题。

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