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龙图腾网获悉南京感动科技有限公司申请的专利一种基于交通仿真的双向多车道高速公路车流动态控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120356341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510860916.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于交通仿真的双向多车道高速公路车流动态控制方法及系统是由阚有俊;曹阳;康惠;胡昕宇;李杰阳;卞加佳设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交通仿真的双向多车道高速公路车流动态控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于交通仿真的双向多车道高速公路车流动态控制方法及系统，首先采用交通仿真平台构建覆盖双向多车道的虚拟传感器网络对车流进行全要素感知并获得采集数据，接着采用双滑动窗口机制和IQR算法相结合的方式对采集数据中的异常值进行过滤获得过滤后数据；本发明实现了具有通过构建感知、决策、控制和测评的闭环优化体系对高速公路车流进行实时动态控制的功能，且通过融合动态交通仿真与实时数据驱动技术能对车流进行精准感知、智能决策和协同控制，同时通过时空耦合的交通状态预测模型能提升交通流演化趋势预判能力，提高了高速公路的整体通行能力，保障了道路使用者的生命财产安全，适合被广泛推广和使用。

本发明授权一种基于交通仿真的双向多车道高速公路车流动态控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交通仿真的双向多车道高速公路车流动态控制方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤A，采用交通仿真平台构建覆盖双向多车道的虚拟传感器网络对车流进行全要素感知并获得采集数据； 步骤B，采用双滑动窗口机制和IQR算法相结合的方式对采集数据中的异常值进行过滤获得过滤后数据； 步骤C，构建包含时空特征的多维向量对过滤后数据中的特征向量进行增强并获得增强后数据； 步骤D，基于增强后数据建立分层级生成控制框架与微观驾驶行为精细化控制对动态车流进行控制优化并获得控制优化结果，具体步骤如下， 步骤D1，建立分层级生成控制框架，具体是构建背景车流和聚焦车流对双向多车道高速公路车流进行精细化管理，具体步骤如下， 步骤D11，采用随机生成模式生成背景车流，其中背景车流具体是基于时变泊松过程建模，且生成速率动态调节过程如公式4所示， 其中，λt为t时的汽车生成速率，λ0为高峰时段基准值，β为拥堵敏感度，σ为平滑系数，ρt为时间t时的交通密度，ρcrit为临界交通密度，tanh为双曲正切函数； 步骤D12，采用定向生成模式生成聚焦车流，具体是采用优先级队列管理目标路线rtar的车辆生成并确保车流按预设车道序列有序汇入，具体步骤如下， 步骤D121，构建发车时序控制，具体是采用安全跟车时距模型，如公式5所示， 其中，tdepart为后车的安全出发时间，tprev为前车经过相同参考点的时间，为安全时距基线，Δv为后车与前车之间的相对速度差，amax为车辆能达到的最大加速度或减速度的大小； 步骤D122，构建初始车道分配算法，具体是建立车道选择代价函数，如公式6所示， 其中，Jl为车辆选择代价，ρlt为目标车道实时密度，δ为应急车道惩罚项，为常数偏移项，ω车道偏移权重，l为当前车道； 步骤D123，计算最优车道，如公式7所示， linit＝argminl∈LJl7 其中，linit为最优车道，L为可用车道集合； 步骤D124，建立速度初始化策略，具体是根据实时拥堵程度动态调整初始速度，如公式8所示， 其中，vfree在理想条件下的车辆最大速度，ρjam交通完全堵塞时的最大密度，η为形状指数，vadj为车型修正项； 步骤D2，建立微观驾驶行为精细化控制，具体是建立时空加权的车道使用成本函数并实现车流的动态均衡分配，所述微观驾驶行为精细化控制包含变道决策模型和自适应跟车模型； 步骤E，对控制优化结果进行全流程控制逻辑与闭环反馈并建立应急场景强化控制规则完成双向多车道高速公路车流动态控制作业。

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