基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法技术
【技术实现步骤摘要】
基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法
本专利技术属于城市交通中的智能车辆模型研究，涉及一种基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法。
技术介绍
交通流理论是描述所研究的道路网络中交通车辆的运动规律，阐述交通现象形成的机理，为城市道路与公路的规划设计和营运管理提供理论指导。在智能交通系统(ITS)的研究中，建立合适的城市交通网络的交通流模型是交通控制中至关重要的研究内容。宏观交通流模型是将真实的动态交通忽略个别车辆的细节并进行相应的简化后的近似。Carlos(2011)提出一种变量限速架构下的单元可变长度模型(VLM)用于高速交通网络建模，通过将路段分割为两个尺寸可变的单元来有效描述交通情况和道路拥堵程度，用于包含拥堵路段的可变限速研究中。VLM模型对路段进行可变长度的分段研究，能够充分兼顾交通流的微观特性，关注少数车辆之间的交通状态传递，且对未饱和交通流、饱和乃至过饱和交通流均有良好的描述效果。车辆在道路网络中运行，其行驶速度除了受到交通流的影响外，还受到道路级别、坡度、平曲线率、车道数、车道宽、路段限速、匝道及互通区、交通组成及交通限速等...
【技术保护点】
一种基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、选取智能车辆各种行驶环境下，对智能车辆行驶车速和行程时间产生影响的道路关键变量，进行智能车辆城市道路行驶环境变量信息的测定；步骤二、对步骤一中选取和测定的道路属性及城市道路交通网络信息，进行量化处理；步骤三、设定智能车辆本体与行驶速度相关的性能参数及配置，以及在行驶过程中的实时行驶位置、行驶环境信息的检测；步骤四、建立用于智能车辆自主驾驶的城市交通道路网络GIS数据库，对城市道路网络中不同路段的道路信息和城市道路网络进行存储和管理；步骤五、分析影响行驶车速的道路属性的参数特点及其对行驶...
【技术特征摘要】
1.一种基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、选取智能车辆各种行驶环境下，对智能车辆行驶车速和行程时间产生影响的道路关键变量，进行智能车辆城市道路行驶环境变量信息的测定；步骤二、对步骤一中选取和测定的道路属性及城市交通道路网络信息，进行量化处理；步骤三、设定智能车辆本体与行驶速度相关的性能参数及配置，以及在行驶过程中的实时行驶位置、行驶环境信息的检测；步骤四、建立用于智能车辆自主驾驶的城市交通道路网络GIS数据库，对城市交通道路网络中不同路段的道路信息和城市交通道路网络进行存储和管理；步骤五、分析影响行驶车速的道路属性的参数特点及其对行驶车速的作用，采用广义线性回归方法，得到道路属性参数和运行速度之间的多元线性关系，获得各影响车速的道路属性要素的组合法则，建立道路属性-运行速度模型；步骤六、采用基于交通流密度-流量基本图的宏观交通流单元长度可变模型描述城市交通道路网络中交通实况和道路拥堵程度，对城市交通道路网络中的不同路段单元交通流建立符合路段特性的优化VLM模型；步骤七、求解所述的优化VLM模型的微分方程组的解函数，得到各路段中自由流路段和拥堵路段的车流密度，及拥堵长度随时间和车辆行驶速度的函数关系；根据交通流密度-流量基本图及优化VLM模型的微分方程组分析行驶速度的相关约束方程，从而建立不同路段单元中交通流的宏观行驶速度模型；步骤八、根据交通流密度-流量基本图及优化VLM模型的微分方程组，分析得到行驶速度的相关约束方程，满足此约束方程的行驶车速值，均是智能车辆在道路上可实现的行驶车速，并得到在当前行驶车速下的行程时间模型；步骤九、基于城市交通道路网络的道路属性信息GIS数据库、城市公路设计原则对速度影响的行驶速度回归模型和城市交通道路网络的宏观交通流的优化VLM模型，建立道路条件、交通实况和交通流影响下的城市交通道路网络的车辆交通性能评价矩阵，并根据评价模型目标函数，求得最优行驶速度和路段行程时间。2.如权利要求1所述的一种基于宏观城市交通流的智能车辆行驶速度及时间预测方法，其特征在于，步骤一中所述的道路关键变量包括：①城市交通道路网络中公路、道路线性设计的参数，包括起止节点、路段长度、曲率半径、斜坡长度、路段梯度、车道数、车道宽、路...
【专利技术属性】
技术研发人员：王美玲，张叶青，潘允辉，王新平，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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