交通出行场景构建方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了交通出行场景构建方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取真实的城市路网数据；获取真实的交通出行样本数据；根据获取到的交通出行样本数据确定出交通出行模型；根据城市路网数据以及交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景。应用本发明专利技术所述方案，能够构建出符合真实情况的交通出行场景。

【技术实现步骤摘要】
交通出行场景构建方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及计算机应用技术，特别涉及交通出行场景构建方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
现代城市发展速度越来越快，伴随而来的交通问题也越来越严重，人口及车辆数量不断攀升，但城市的空间和容量有限，不可能无上限的新建道路和交通设施，交通拥堵成为城市发展的重大问题。因此，必须考虑在不新建道路和交通设施的情况下，如何通过其它方式来减轻交通拥堵问题，即考虑新的和潜在的交通运输解决方案是必然的发展趋势。比如，引入无人驾驶车辆，但由于无人驾驶车辆是近年来新出现的技术，将其引入到交通出行场景中之后，对于交通状况的影响还是未知的，所以较佳地，需要基于模拟(构建)出的交通出行场景预先进行评估。现有技术中，通常都是根据人工设定的一些规则如道路情况以及车辆行驶规则等来模拟出交通出行场景，与真实的交通出行场景通常存在很大的偏差，从而影响了后续评估结果的准确性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了交通出行场景构建方法、装置、设备及存储介质，能够构建出符合真实情况的交通出行场景。具体技术方案如下：一种交通出行场景构建方法，包括：获取真实的城市路网数据；获取真实的交通出行样本数据；根据获取到的交通出行样本数据确定出交通出行模型；根据所述城市路网数据以及所述交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景。一种交通出行场景构建装置，包括：第一获取单元、第二获取单元以及模拟单元；所述第一获取单元，用于获取真实的城市路网数据，发送给所述模拟单元；所述第二获取单元，用于获取真实的交通出行样本数据，并根据获取到的交通出行样本数据确定出交通出行模型，发送给所述模拟单元；所述模拟单元，用于根据所述城市路网数据以及所述交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。基于上述介绍可以看出，采用本专利技术所述方案，可根据真实的城市路网数据以及根据真实的交通出行样本数据确定出的交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景，从而相比于现有技术，能够得到更为符合真实情况的交通出行场景。【附图说明】图1为本专利技术所述交通出行场景构建方法实施例的流程图。图2为本专利技术所述交通出行场景构建装置实施例的组成结构示意图。图3示出了适于用来实现本专利技术实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。【具体实施方式】为了使本专利技术的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本专利技术所述方案作进一步地详细说明。图1为本专利技术所述交通出行场景构建方法实施例的流程图，如图1所示，包括以下具体实现方式。在101中，获取真实的城市路网数据。本专利技术所述方案中，对于交通状况的模拟全部使用真实的城市路网数据，包括高速、主干道、出入口、小区内道路等，另外，还需要包括多种交通要素，如城市交通中包括的交通标志、交通灯、限行、限速等，与真实场景一致。如何获取真实的城市路网数据为现有技术。在102中，获取真实的交通出行样本数据。交通出行样本数据，通常是指车辆的交通出行样本数据。如何获取交通出行样本数据可根据实际需要而定，比如，可以从出租车公司获取出租车的交通出行样本数据，或者，通过百度地图获取出租车以及私家车等的交通出行样本数据。每条交通出行样本数据中可包括：出行时间、起点、终点、路径等。可预先将整个城市区域划分为M个子区域，M为大于一的正整数，具体取值可根据实际需要而定，如何划分各子区域同样可根据实际需要而定。相应地，可分别获取每个子区域对应的交通出行样本数据。比如，对于一个子区域a，可获取最近一天内、从该子区域出发去往其它子区域的交通出行样本数据，子区域a对应的交通出行样本数据中的起点需要位于子区域a内。这样，子区域a对应的一个交通出行样本数据可为：出租车b在**时间从**地(位于子区域a中)出发，于**时间到达**地(位于子区域c中)，路径为**。交通出行样本数据即为真实交通出行数据的抽样数据，交通出行样本数据与真实交通出行数据的比例不能相差太悬殊，否则该抽样将很难代表整体的特征，交通出行样本数据的具体数量可根据实际需要而定。在103中，根据获取到的交通出行样本数据确定出交通出行模型。可将每个子区域内发生的交通出行需求均视作一个泊松过程，可根据每个子区域对应的交通出行样本数据，分别确定出每个子区域在不同时间段内发生的交通出行事件的数目，将确定结果作为每个子区域在不同时间段内的交通出行需求评估结果。将不同子区域内发生的交通出行需求看作一个泊松过程，在时间区间[t，t+τ]内发生的交通出行事件的数目的概率分布为：可按照现有技术，通过每个子区域对应的不同时间段的交通出行样本数据，分别确定出每个子区域对应于不同时间段的参数λ，各时间段的具体时长τ可根据实际需要而定。比如，可根据子区域a对应的晚6:00～6:30这一时间段的交通出行样本数据，即出发时间位于6:00～6:30这一时间段的交通出行样本数据，确定出子区域a对应于晚6:00～6:30这一时间段的参数λ，进而可根据上述概率分布公式，确定出子区域a在晚6:00～6:30这一时间段内发生的交通出行事件的数目，并可将确定结果作为子区域a在晚6:00～6:30这一时间段内的交通出行需求评估结果。按照上述方式，可分别得到每个子区域在不同时间段内的交通出行需求评估结果。并且，针对每个交通出行需求评估结果，可进一步区分出其中去往不同子区域的出行需求数。比如，子区域a对应的晚6:00～6:30这一时间段的交通出行样本数据共有四个，其中两个去往子区域c，另外两个去往子区域d，两者的比例为1:1，那么则可认为子区域a在晚6:00～6:30这一时间段内去往子区域c和去往子区域d的出行需求数相同。另外，上述交通出行需求评估结果是根据抽样的交通出行样本数据确定出的，为使其更接近真实情况，还可根据获取到的关键路口的交通流量信息，对各交通出行需求评估结果进行修正。具体地，可通过设置在各关键路口的摄像头拍摄到的不同时间段的交通流量视频，分析出各关键路口的交通流量信息。比如，通过分析确定出在晚6:00～6:30这一时间段内从国贸桥下经过，从东向西行驶的车辆数为100，而根据获取到的交通出行样本数据，分析出在晚6:00～6:30这一时间段内从国贸桥下经过，从东向西行驶的车辆数为20，从而可知真实分析结果为样本分析结果的5倍；同样地，通过分析可确定出在晚6:00～6:30这一时间段内从学知桥下经过，从东向西行驶的车辆数为90，而根据获取到的交通出行样本数据，分析出在晚6:00～6:30这一时间段内从学知桥下经过，从东向西行驶的车辆数为15，从而可知真实分析结果为样本分析结果的6倍；…；在分别得到各关键路口对应的所述倍数之后，可将其求平均，根据计算出的均值对各子区域在晚6:00～6:30这一时间段内的交通出行需求评估结果进行修正，即用交通出行需求评估结果乘以计算出的均值，相应地，还可对各交通出行需求评估结果中去往不同子区域的出行需求数进行修正。当然，以上所述方式仅为举例说明，并不用于限制本专利技术的技术方案，除上述方式外，还可以采本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种交通出行场景构建方法，其特征在于，包括：获取真实的城市路网数据；获取真实的交通出行样本数据；根据获取到的交通出行样本数据确定出交通出行模型；根据所述城市路网数据以及所述交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景。

【技术特征摘要】
1.一种交通出行场景构建方法，其特征在于，包括：获取真实的城市路网数据；获取真实的交通出行样本数据；根据获取到的交通出行样本数据确定出交通出行模型；根据所述城市路网数据以及所述交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：将待评估车辆加入到所述交通出行场景中，评估出所述待评估车辆对交通状况的影响。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将待评估车辆加入到所述交通出行场景中，评估出所述待评估车辆对交通状况的影响包括：分别按照不同策略将所述待评估车辆加入到所述交通出行场景中，分别评估出不同策略下所述待评估车辆对交通状况的影响。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待评估车辆包括：无人驾驶车辆。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取真实的交通出行样本数据包括：将整个城市区域划分为M个子区域，M为大于一的正整数；分别获取每个子区域对应的交通出行样本数据；所述根据获取到的交通出行样本数据构建出交通出行模型包括：将每个子区域内发生的交通出行需求均视作一个泊松过程；根据每个子区域对应的交通出行样本数据，分别确定出每个子区域在不同时间段内发生的交通出行事件的数目，将确定结果作为每个子区域在不同时间段内的交通出行需求评估结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将确定结果作为每个子区域在不同时间段内的交通出行需求评估结果之后，进一步包括：根据获取到的关键路口的交通流量信息，分别对各交通出行需求评估结果进行修正；所述根据所述城市路网数据以及所述交通出行模型，模拟出所需的交通出行场景包括：根据所述城市路网数据以及修正后的各交通出行需求评估结果，模拟出所需的交通出行场景。7.一种交通出行场景构建装置，其特征在于，包括：第一获取单元、第二获取单元以及模拟单元；所述第一获取单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：茹强，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11