本申請(qǐng)涉及智慧交通，尤其涉及高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、在現(xiàn)代城市交通管理中，隨著城市化進(jìn)程的加快和機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的持續(xù)增長(zhǎng)，交通擁堵問(wèn)題日益嚴(yán)重，導(dǎo)致通行效率下降、能源消耗增加和環(huán)境污染加劇。為了解決這一問(wèn)題，智能交通系統(tǒng)逐漸發(fā)展，通過(guò)先進(jìn)的感知、通信和計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通流的高效監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)和調(diào)控。然而，現(xiàn)有的交通管理技術(shù)仍然存在諸多不足，難以滿(mǎn)足復(fù)雜、多變的城市交通需求，因此需要更精細(xì)化、智能化的優(yōu)化方法來(lái)提升整體交通運(yùn)行效率。
2、目前，城市交通管理主要依賴(lài)于固定式交通信號(hào)控制、交通誘導(dǎo)系統(tǒng)和視頻監(jiān)控等手段。這些傳統(tǒng)方法存在明顯局限性，例如固定式信號(hào)控制通常采用預(yù)設(shè)周期或基于歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的優(yōu)化方案，無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)交通流變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致在交通流突變時(shí)難以快速響應(yīng)。此外，交通誘導(dǎo)系統(tǒng)雖然可以提供路徑建議，但大多基于靜態(tài)地圖信息或簡(jiǎn)單的歷史流量分析，無(wú)法充分考慮突發(fā)事件(如事故、施工)對(duì)車(chē)流的影響，導(dǎo)致部分道路負(fù)荷過(guò)重，而其他道路利用率不足。視頻監(jiān)控技術(shù)雖然能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況，但數(shù)據(jù)處理能力有限，難以高效提取關(guān)鍵信息并快速形成優(yōu)化決策。
3、綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)中存在由于交通感知手段單一、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力不足、預(yù)測(cè)精度有限以及優(yōu)化調(diào)度缺乏全局協(xié)調(diào)，導(dǎo)致交通流狀態(tài)難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和快速響應(yīng)，優(yōu)化方案難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜路況，進(jìn)一步影響城市交通管理的智能化水平，導(dǎo)致道路通行效率降低、交通擁堵加劇和資源分配不均的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)的目的是提供高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在由于交通感知手段單一、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力不足、預(yù)測(cè)精度有限以及優(yōu)化調(diào)度缺乏全局協(xié)調(diào)，導(dǎo)致交通流狀態(tài)難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和快速響應(yīng)，優(yōu)化方案難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜路況，進(jìn)一步影響城市交通管理的智能化水平，導(dǎo)致道路通行效率降低、交通擁堵加劇和資源分配不均的技術(shù)問(wèn)題。
2、鑒于上述問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝烁呔雀兄?qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法及系統(tǒng)。
3、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝烁呔雀兄?qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，通過(guò)高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，包括：采用多傳感器融合采集道路傳感數(shù)據(jù)，得到多源感知數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通流建模，獲得交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果；對(duì)所述交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化決策，得到智能優(yōu)化決策；對(duì)所述智能優(yōu)化決策進(jìn)行路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制，得到路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果；利用所述路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到路網(wǎng)調(diào)度結(jié)果。
4、第二方面，本申請(qǐng)還提供了高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)，用于執(zhí)行如第一方面所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，包括：多源感知數(shù)據(jù)得到模塊，所述多源感知數(shù)據(jù)得到模塊用于采用多傳感器融合采集道路傳感數(shù)據(jù)，得到多源感知數(shù)據(jù)；交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果獲得模塊，所述交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果獲得模塊用于根據(jù)所述多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通流建模，獲得交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果；智能優(yōu)化決策得到模塊，所述智能優(yōu)化決策得到模塊用于對(duì)所述交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化決策，得到智能優(yōu)化決策；路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果得到模塊，所述路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果得到模塊用于對(duì)所述智能優(yōu)化決策進(jìn)行路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制，得到路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果；路網(wǎng)調(diào)度結(jié)果得到模塊，所述路網(wǎng)調(diào)度結(jié)果得到模塊用于利用所述路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到路網(wǎng)調(diào)度結(jié)果。
5、本申請(qǐng)中提供的技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)采用多傳感器融合采集道路傳感數(shù)據(jù)，得到多源感知數(shù)據(jù)；根據(jù)所述多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通流建模，獲得交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果；對(duì)所述交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化決策，得到智能優(yōu)化決策；對(duì)所述智能優(yōu)化決策進(jìn)行路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制，得到路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果；利用所述路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到路網(wǎng)調(diào)度結(jié)果，也就是說(shuō)，通過(guò)實(shí)現(xiàn)基于多傳感器融合、v2x技術(shù)、邊緣計(jì)算和智能優(yōu)化算法的全局協(xié)同調(diào)度，提高交通流預(yù)測(cè)精度，優(yōu)化實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度方案，提升城市交通管理智能化水平的技術(shù)目標(biāo)，達(dá)到減少交通擁堵、提高道路通行效率、優(yōu)化交通資源分配，并提升突發(fā)事件響應(yīng)能力的技術(shù)效果。
6、上述說(shuō)明僅是本申請(qǐng)技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請(qǐng)的技術(shù)手段，而可依照說(shuō)明書(shū)的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本申請(qǐng)的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本申請(qǐng)的具體實(shí)施方式。應(yīng)當(dāng)理解，本部分所描述的內(nèi)容并非旨在標(biāo)識(shí)本申請(qǐng)的實(shí)施例的關(guān)鍵或重要特征，也不用于限制本申請(qǐng)的范圍。本申請(qǐng)的其他特征將通過(guò)以下的說(shuō)明書(shū)而變得容易理解。
1.高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，采用多傳感器融合采集道路傳感數(shù)據(jù)，得到多源感知數(shù)據(jù)，包括：
3.如權(quán)利要求1所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，根據(jù)所述多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)交通流建模，獲得交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果，包括：
4.如權(quán)利要求3所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行交通流信息采集，構(gòu)建動(dòng)態(tài)交通流模型，包括：
5.如權(quán)利要求1所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，對(duì)所述交通狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化決策，得到智能優(yōu)化決策，包括：
6.如權(quán)利要求1所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，對(duì)所述智能優(yōu)化決策進(jìn)行路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制，得到路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果，包括：
7.如權(quán)利要求1所述的高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法，其特征在于，利用所述路網(wǎng)級(jí)協(xié)同控制結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到路網(wǎng)調(diào)度結(jié)果，包括：
8.高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，用于實(shí)施權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述高精度感知驅(qū)動(dòng)的智能路網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化方法的步驟，包括：