基于群智感知的城市道路规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于群智感知的城市道路规划方法，属于群智感知技术领域。本发明专利技术采用群智感知技术对路面的交通状态进行实时监测，实时获取路段的拥堵程度，避免了固定检测器的安装和维护，减少了监测成本，同时大大增强了监测的灵活性。本发明专利技术将间接邻接路段、指定距离范围内且与目标路段存在可达路径的路段加入检测，可以大幅降低路面规划的成本，优先保证对现有路段的利用。同时，本发明专利技术对道路的规划处理结果进行图形输出，使相应决策更加直观有效，更好的完成辅助道路规划决策的任务，降低应用的使用门槛。

【技术实现步骤摘要】
基于群智感知的城市道路规划方法
本专利技术属于群智感知
，具体涉及一种基于群智感知的城市道路规划方法。
技术介绍
随着机动车数量剧增，城市道路日益拥堵便是迫在眉睫需要解决的一个问题。为了解决拥堵问题，除了从限号通行，更换交通方式外，还有一个有效的策略就是合理规划城市道路。城市道路规划能够用极少的资源大程度解决交通拥堵问题，比起派出警务等工作人员进行协管，往往只需要增设一个信号灯或新建一条支路便可长期解决该路段的拥堵问题。但是目前我国在城市道路智能化方面并没有较为成熟的技术，一个城市的道路设计将直接影响这个城市的通行状况，好的道路规划也许能够用一条岔路分担主路负担，或是新建一座立交、拓宽一个路段，就可以很大程度改善该路段的拥堵情况。
技术实现思路
本专利技术提供了一种于群智感知的城市道路规划方法，可用于提高城市道路规划的智能化处理，以及准确度。本专利技术的基于群智感知的城市道路规划方法，包括：步骤1：设置及训练道路拥堵程度预测模型，所述预测模型的训练数据包括不同道路的拥堵程度标签、各条道路上行驶的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于群智感知的城市道路规划方法，其特征在于，包括：/n步骤1：设置及训练道路拥堵程度预测模型，所述预测模型的训练数据包括不同道路的拥堵程度标签、各条道路上行驶的车辆上的移动设备的加速度数据，预测模型的输出为路段的道路拥堵程度值；/n对训练数据进行预处理：对训练数据中的移动设备的加速度数据进行坐标旋转处理，得到车辆的加速度数据；/n基于预处理后的训练数据对预测模型进行学习训练，得到训练好的预测模型，即路段拥堵预测模型；/n步骤2：服务器基于路段拥堵预测模型进行道路规划处理，包括：目标路段的路面拓宽、目标路段的立交桥建立和/或以及目标区域的新建道路：/n其中，目标路段的路面拓宽包括：/n获...

【技术特征摘要】
1.一种基于群智感知的城市道路规划方法，其特征在于，包括：
步骤1：设置及训练道路拥堵程度预测模型，所述预测模型的训练数据包括不同道路的拥堵程度标签、各条道路上行驶的车辆上的移动设备的加速度数据，预测模型的输出为路段的道路拥堵程度值；
对训练数据进行预处理：对训练数据中的移动设备的加速度数据进行坐标旋转处理，得到车辆的加速度数据；
基于预处理后的训练数据对预测模型进行学习训练，得到训练好的预测模型，即路段拥堵预测模型；
步骤2：服务器基于路段拥堵预测模型进行道路规划处理，包括：目标路段的路面拓宽、目标路段的立交桥建立和/或以及目标区域的新建道路：
其中，目标路段的路面拓宽包括：
获取目标路段上的车辆加速度数据：目标路段上的车辆的移动设备向服务器上传实时采集的加速度数据，服务器对该加速度数据进行坐标旋转处理，得到目标路段上的车辆加速度数据；
服务器将目标路段上的车辆加速度数据输入路段拥堵预测模型，得到目标路段的道路拥堵程度值；并将道路拥堵程度值达到拓宽阈值的目标路段作为路面拓宽的目标路段；
服务器将目标路段的邻接路段作为第一检测路段，并获取第一检测路段的车辆加速度数据：第一检测路段上的车辆的移动设备上传实时采集的加速度数据，服务器对该加速度数据进行坐标旋转处理，得到第一检测路段上的车辆加速度数据；服务器将各第一检测路段上的车辆加速度数据输入路段拥堵预测模型，得到各第一检测路段的道路拥堵程度值，将所有第一检测路段的道路拥堵程度值的均值作为目标路段的立交桥建立度量值，并将立交桥建立度量值达到立交桥建立阈值的目标路段作为待建立立交桥的目标路段；
目标区域的新建道路包括：
以目标区域内的所有道路的端点得到目标区域节点集，基于目标区域内的已有路段和目标区域节点集得到目标区域的路网拓扑图，并将一段时期内的平均道路拥堵程度值作为路段权系数，路段权系数与路段长度的乘积作为各条路段所对应的边的权值，得到第一带权有向路网拓扑图；对所述第一带权有向路网拓扑图中的未存在边的节点对，将地理位置可达的节点对作为候选路段...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢建川，张恒源，孔渝峰，张栋，卢胜，陈洋，赵润淇，邹泽锋，杨松桦，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51