一种面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法技术

本发明专利技术提供了一种基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，根据实时路径规划和交通信号进行迭代计算调度决策，每隔t时间段进行决策包括：根据当前路况、紧急车辆当前位置和目的地，计算当前交通状况下紧急车辆的最优行驶路径；构建动态有向图，并选取紧急车辆当前位置的top

【技术实现步骤摘要】
一种面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法


[0001]本专利技术涉及车路协同系统
，具体涉及一种通过联合调度交通信号灯和车辆行驶路径来帮助紧急车辆在拥堵的交通状况下快速到达目的地的方法。

技术介绍

[0002]随着城市人口和车辆保有量的增加，城市面临着日益严重的交通拥堵问题。严重的交通拥堵不仅会造成额外的空气污染和能源/时间浪费，而且在发生意外事故时，还可能阻碍救护车、消防车和警车等紧急车辆的到达，从而对关键服务产生不利影响，甚至影响人的生命安全。因此，设计一种有效的调度方法来帮助紧急车辆更快到达目的地具有重要意义。
[0003]为了解决这个问题，一种技术路线是采用以车辆为中心的方法，其目的是使用路线优化技术，如A*算法、Dijkstra算法和进化算法，以调度车辆按照最佳路线行驶。然而，以车辆为中心的方法只是被动地避开拥堵的道路，而未能主动改善交通状况以缩短紧急车辆的行驶时间。另一条技术路线是采用以道路为中心的方法，旨在积极改善交通状况，通过控制交通信号灯来赋予紧急车辆在交叉路口的优先通行权。例如，经典的GreenWave方法允许紧急车辆路线中的所有交通灯变为绿色，以便紧急车辆可以连续通过交叉路口。然而，这些方法很少考虑整体交通状况，以及调度策略对普通车辆通行的影响。如果不考虑整体交通状况，一味地为到达路口的紧急车辆开绿灯，可能阻碍其他方向的车流，对整体交通状况造成更严重的负面影响，进而对紧急车辆的通行也造成负面影响。还有各种面向普通车辆的交通信号控制方法，这些方法可以与环境实时交互并应对动态交通流。然而，他们只专注于改善整体交通状况，而忽略了紧急车辆的优先级。
[0004]近年来，车路协同系统相关技术取得了巨大进步，其中传感器基础设施（如摄像头、GPS）实时监控交通状况和车辆位置，通信基础设施使车辆和道路基础设施能够交换实时信息，它为设计一种车路协同调度方法提供了一个新的机会，不仅可以帮助优化紧急车辆的行驶路线，而且能同时控制沿途的交通信号。沿着这条技术路线，最近的一些研究结合了以车辆为中心和以道路为中心的方法，但他们只是提前规划紧急车辆的路线，然后沿着预设路线优化交通信号，无法应对动态变化的交通环境。
[0005]因此，如何提供一种能够应对动态变化的交通环境，面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

[0006]有鉴于此，本专利技术提供了面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，可以在特殊车辆行驶过程中实时动态地调整行驶路线，同时沿着动态更新的路径协调控制交通信号，以更好地处理动态交通流。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，根据实时路径规划和交通
信号进行迭代计算做出调度决策，每隔t时间段进行一次决策，每次决策包括如下步骤：步骤一，根据当前路况、紧急车辆当前位置和目的地，计算不同路径的长期合力，得到当前交通状况下紧急车辆的最优行驶路径；步骤二，根据所述最优行驶路径，构建动态有向图，并选取紧急车辆当前位置的top
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K关系邻居路口；步骤三，利用多头图注意力网络，提取top
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K关系邻居路口的状态的重要性得分以及隐藏特征，对邻居对不同子空间中当前路口的整体影响进行建模，得到处理后的特征；步骤四，利用基于强化学习的相位评测网络将所述步骤三处理后的特征作为输入，计算当前状态下不同交通灯相位动作所能带来的长期奖励，选取最大长期奖励的交通灯相位动作进行调度。
[0008]优选的，所述步骤一中计算不同路径的长期合力包括引力、即时斥力以及长期斥力的计算步骤：引力表示紧急车辆向目的地移动的趋势，紧急车辆即将到达当前路口，并将前往最终目的地路口，的候选邻居路口对紧急车辆的引力计算如下：，其中表示路口与之间的路网距离，表示路口与之间的路网距离，而表示相应道路上所允许的最大行驶速度；斥力表示候选路线的估计旅行时间，即时斥力包括在路段上的行驶时间和在路口等待的时间和，计算如下：和，计算如下：，其中表示路段上的交通流量，为平均车辆长度，为一个路段上的车道数，表示车辆通过交叉路口时允许的最大速度；使用折扣因子λ迭代计算沿不同路线的长期斥力如下：，其中表示的邻居路口集合，当搜索深度达到最大搜索深度限制时，迭代计算停止。
[0009]优选的，所述步骤二包括：基于特殊车辆的行驶路径将路网构建为有向图；根据紧急车辆的行驶路线动态调整不同路口之间的关系距离：对于紧急车辆路线中的边，从交叉点到的关系距离计算如下：其中是从路口到的路网距离，为关系因子；
最后，根据动态关系距离获得路口的关系邻居。
[0010]优选的，所述步骤三包括：将路口的维观测数据通过多层感知器转化为维的隐藏特征：，其中和是权重矩阵和偏差向量；嵌入当前交叉路口和邻居的隐藏特征表示，以获得一个邻居的不同类型的重要性得分：，其中是不同表示子空间的索引，是邻居在子空间中对当前路口的重要性得分；通过归一化同一子空间中不同邻居的重要性分数来检索邻居和当前路口之间的一般注意力分数：其中是温度因子，是交叉点的前个相关的关系邻居；通过将所有前个相关邻居的隐藏特征表示与其各自的一般注意力分数相结合，对邻居对不同子空间中当前路口的整体影响进行建模，得到处理后的特征：，其中为子空间个数，为该子空间中的权重矩阵，和为该步需要进行训练的权重矩阵和偏差向量，为折扣因子。
[0011]优选的，所述top
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K关系邻居路口的状态包括：当前路灯相位、该路口每个驶入车道上的普通车辆数量、该路口每个驶出车道上的普通车辆数量以及相应的驶入和驶出车道上的紧急车辆数量和。
[0012]优选的，所述步骤四利用贝尔曼方程来估计一个动作的长期折扣累积奖励，所述动作为当前路口不同的红绿灯控制相位，包括：交通信号控制动作的长期影响定义如下：，其中是基于在路口处的观察采取动作的即时奖励；基于处理后的实时观测信息，利用深度强化学习将给定状态
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动作对的预期奖励估计为：
其中和是要训练的参数，是可选相位的数目，代表所有可训练参数；算法将选择具有最大长期奖励的相位动作，具体通过最小化损失函数来优化控制策略，如下所示：其中是时间步长，是路口的数量，是目标的值，定义为：，其中是路口在时刻获得的即时收益，是基于路口在时刻的观测采取动作的长期收益估计，为长期折扣因子。
[0013]优选的，利用普通车辆和紧急车辆在交通流量中的占比来分配奖励函数中的权重，将奖励定义为：，其中，为路口的压力，即入车道和驶出车道之间的普通车辆密度差，当驶入驶出道路长度相同时，即为车辆数差值；是路口的驶入车道上的紧急车辆的数目，而是路网中特殊车辆的占比。
[0014]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：本专利技术用于帮助紧急车辆在拥堵的交通状况下快速到达目的地。通过考虑城市交通状况、交通信号灯信息，以及特殊车辆的出发地和目的地，实时动态地调整行驶路线，同时根据动态更新的路径协调控制沿途交本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，根据实时路径规划和交通信号进行迭代计算做出调度决策，每隔t时间段进行一次决策，每次决策包括如下步骤：步骤一，根据当前路况、紧急车辆当前位置和目的地，计算不同路径的长期合力，得到当前交通状况下紧急车辆的最优行驶路径；步骤二，根据所述最优行驶路径，构建动态有向图，并选取紧急车辆当前位置的top
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K关系邻居路口；步骤三，利用多头图注意力网络，提取top
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K关系邻居路口的状态的重要性得分以及隐藏特征，对邻居对不同子空间中当前路口的整体影响进行建模，得到处理后的特征；步骤四，利用基于强化学习的相位评测网络将所述步骤三处理后的特征作为输入，计算当前状态下不同交通灯相位动作所能带来的长期奖励，选取最大长期奖励的交通灯相位动作进行调度。2.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述步骤一中计算不同路径的长期合力包括引力、即时斥力以及长期斥力的计算步骤：引力表示紧急车辆向目的地移动的趋势，紧急车辆即将到达当前路口，并将前往最终目的地路口，的候选邻居路口对紧急车辆的引力计算如下：，其中表示路口与之间的路网距离，表示路口与之间的路网距离，而表示相应道路上所允许的最大行驶速度；斥力表示候选路线的估计旅行时间，即时斥力包括在路段上的行驶时间和在路口等待的时间和，计算如下：和，计算如下：，其中表示路段上的交通流量，为平均车辆长度，为一个路段上的车道数，表示车辆通过交叉路口时允许的最大速度；使用折扣因子λ迭代计算沿不同路线的长期斥力如下：，其中表示的邻居路口集合，当搜索深度达到最大搜索深度限制时，迭代计算停止。3.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述步骤二包括：基于特殊车辆的行驶路径将路网构建为有向图；根据紧急车辆的行驶路线动态调整不同路口之间的关系距离：对于紧急车辆路
线中的边，从交叉点到的关系距离计算如下：其中是从路口到的路网距离，为关系因子；最后，根据动态关系距离获得路口的关系邻居。4.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述步骤三...

【专利技术属性】
技术研发人员：佘红艳，马威，王松浩，王亮，欧阳波涛，荣少华，王月红，陈川，丁立戈，
申请(专利权)人：华录易云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：