买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利车联网环境下城市混合交通流基本图模型分析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：CN119763348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411921537.1，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权车联网环境下城市混合交通流基本图模型分析方法及系统是由杨小宝;姚佳琪;杨蔓丽;刘晓冰;姜锐;赵建东;严瑞东;郑士腾设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网环境下城市混合交通流基本图模型分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种车联网环境下城市混合交通流基本图模型分析方法及系统，属于城市交通管理和网联自动驾驶汽车应用技术领域，根据跟车车辆类型选择不同的跟驰模型，同时设置九种前后车辆类型不同的车头时距类型；基于马尔科夫链模型，计算城市混合交通流中每种跟车模式所对应的转移概率，推导单条车道下混合交通流的基本图模型，考虑网联自动驾驶车辆渗透率、公交车渗透率和网联自动驾驶车辆排队强度对道路通行能力的影响；考虑在随机车头时距的影响下，进行不同影响因素对混合交通流的流量稳定性的影响分析。本发明揭示了不同交通密度和车辆类型分布条件下的道路通行能力；在已有的基本图模型框架下，探讨了随机车头时距对交通流稳定性的影响。

本发明授权车联网环境下城市混合交通流基本图模型分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车联网环境下城市混合交通流基本图模型分析方法，其特征在于，包括： 根据跟车车辆类型选择不同的跟驰模型，同时设置九种前后车辆类型不同的车头时距类型；包括：根据前后车辆类型不同，将车头时距分为以下九种类型：hcc表示CAV跟随另一辆CAV行驶的车头时距；hch表示CAV跟随HV行驶的车头时距；hcb表示CAV跟随公交车行驶的车头时距；hhc表示HV跟随CAV行驶的车头时距；hhh表示HV跟随另一辆HV行驶的车头时距；hhb表示HV跟随公交车行驶的车头时距；hbc表示公交车跟随CAV行驶的车头时距；hbh表示公交车跟随HV行驶的车头时距；hbb表示公交车跟随另一辆公交车行驶的车头时距；不同跟车车辆类型对应的跟驰模型为：当跟车车辆为智能网联车辆，对应的跟驰模型为：sn＝l+hCvn；其中，sn为第n辆车辆车头与前车后保险杠的车间距离，l为第n辆车辆的车辆长度，vn为第n辆车辆的速度，hC为第n辆车辆与前车后保险杠时距；当跟车车辆为人为驾驶车辆，对应的跟驰模型为：sn＝l+s0+vnhH；其中，l和vn分别指第n辆HV车辆的车长和速度，s0指第n辆车辆与前车应保持的最小安全距离，hH指设定的恒定的第n辆车辆与前车后保险杠时距；当跟车车辆为公交车，对应的跟驰模型为：sn＝l'+s1+vnhB；其中，l'和vn分别指第n辆公交车辆的车长和速度，s1指第n辆车辆与前车应保持的最小安全距离，hB指设定的恒定的第n辆车辆与前车后保险杠时距； 基于马尔科夫链模型，计算城市混合交通流中每种跟车模式所对应的转移概率；包括：定义用来描述车头时距转移的离散马尔科夫链的状态空间为S＝{B，H，C}，其中B表示公交车，H表示HV，C表示CAV；定义用来描述车头时距转移的离散马尔科夫链的转移矩阵T的形式；根据混合交通流的特性，定义离散马尔科夫链的转移矩阵T中各项转移概率值； 基于转移概率，推导单条车道下混合交通流的基本图模型，考虑网联自动驾驶车辆渗透率、公交车渗透率和网联自动驾驶车辆排队强度对道路通行能力的影响；包括：在城市混合交通流下，设置hmnm,n∈S为九种不同类型车头时距的期望车头时距，计算混合交通流总的车头时距，进而得到单条车道密度；将道路运行状态分为自由流状态和拥堵流状态，计算单条车道的最大通行能力函数； 考虑在随机车头时距的影响下，进行不同影响因素对混合交通流的流量稳定性的影响分析；包括：令T表示交通流的运行时间，确定在固定时间T能通过的车辆数；计算当T→∞时混合交通流量的均值与方差值，假设每种车头时距hmn都有一个有限的均值μmn和方差确定总的车头时距h”的均值和方差，确定在固定时间T能通过的车辆数服从的渐进正态的均值和方差，确定单位时间内通过路段的车辆数服从的渐进正态的均值和方差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京交通大学，其通讯地址为：100044 北京市海淀区西直门外上园村3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。