【技术实现步骤摘要】
一种车头时距预测方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及智能交通
,尤其涉及一种车头时距预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着我国经济的飞速发展以及城镇化水平的不断推进,城市汽车的保有量不断增加,城市的交通压力不断增大,北京、上海、广州、深圳等城市的汽车保有量已经超过300万辆,交通拥堵、交通事故等问题日益突出。为了有效的缓解交通压力,提升人们的生活质量,全国各地的政府部门都在大力倡导发展智能交通,建立智能交通系统,从而促进城市的健康发展,智能交通系统是否合理,交通管理手段是否与时俱进,已经成为了衡量一个城市交通发展的标杆。交通仿真模型作为智能交通系统中一个重要的模块,可用于交通系统规划及控制方案的详细评估,更好地理解并掌握交通系统局部和细节,对于功能较完善的交通系统尤为适用。根据仿真模型对交通系统描述的粗细程度,可将交通仿真模型分为宏观、微观和中观三种类型。由于微观交通仿真模型能够非常细致地描述系统实体和它们之间的相互作用,因此,其已成为交通仿真的主流模型。车头时距是微观交通仿真模型的一个重要 ...
【技术保护点】
1.一种车头时距预测方法,其特征在于,包括:/n获取目标车辆对应的目标特征,其中,所述目标车辆对应的目标特征包括影响所述目标车辆的车头时距的车辆特征和交通参数特征,影响所述目标车辆的车头时距的车辆特征包括所述目标车辆的车辆特征,以及相关车辆的车辆特征,所述相关车辆为所述目标车辆周围的车辆中影响所述目标车辆的车头时距的车辆;/n根据所述目标车辆对应的目标特征,预测所述目标车辆的车头时距。/n
【技术特征摘要】
1.一种车头时距预测方法,其特征在于,包括:
获取目标车辆对应的目标特征,其中,所述目标车辆对应的目标特征包括影响所述目标车辆的车头时距的车辆特征和交通参数特征,影响所述目标车辆的车头时距的车辆特征包括所述目标车辆的车辆特征,以及相关车辆的车辆特征,所述相关车辆为所述目标车辆周围的车辆中影响所述目标车辆的车头时距的车辆;
根据所述目标车辆对应的目标特征,预测所述目标车辆的车头时距。
2.根据权利要求1所述的车头时距预测方法,其特征在于,所述相关车辆包括以下车辆中的一个或多个:
所述目标车辆所在车道上、所述目标车辆之前的相邻车辆,所述目标车辆所在车道的左侧车道上、与所述目标车辆相邻的车辆,所述目标车辆所在车道的左侧车道上、所述目标车辆之前的车辆,所述目标车辆所在车道的右侧车道上、与所述目标车辆相邻的车辆,所述目标车辆所在车道的右侧车道上、所述目标车辆之前的车辆。
3.根据权利要求1所述的车头时距预测方法,其特征在于,所述目标车辆的车辆特征包括以下特征中的一种或多种的组合:所述目标车辆的车辆类型、所述目标车辆在其所在的车辆队列中的位置、所述目标车辆的历史车速、所述目标车辆的历史车辆启动时间;
所述相关车辆的车辆特征包括以下特征中的一种或多种的组合:所述相关车辆的车辆类型、所述相关车辆在其所在的车辆队列中的位置、所述相关车辆的车头时距、所述相关车辆的历史车速、所述相关车辆的历史车辆启动时间。
4.根据权利1所述的车头时距预测方法,其特征在于,影响所述目标车辆的车头时距的交通参数特征包括以下特征中的一种或多种的组合:
所述目标车辆所在车道的转弯半径、所述目标车辆所在车道的宽度、所述目标车辆所在车道的功能、所述目标车辆的预测时段。
5.根据权利要求1所述的车头时距预测方法,其特征在于,所述根据所述目标车辆对应的目标特征,预测所述目标车辆的车头时距,包括:
利用所述目标车辆对应的目标特征,以及预先建立的车头时距预测模型,预测所述目标车辆的车头时距;
其中,所述车头时距预测模型采用多个标注有真实车头时距的训练样本训练得到,每个训练样本为一车辆对应的目标特征,一车辆对应的目标特征包括影响该车辆的车头时距的车辆特征和交通参数特征。
6.根据权利要求5所述的车头时距预测方法,其特征在于,所述利用所述目标车辆对应的目标特征,以及预先建立的...
【专利技术属性】
技术研发人员:吕志伟,张文,谭昶,范磊,高杰,郑超,
申请(专利权)人:科大讯飞股份有限公司,讯飞智元信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:安徽;34
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