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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制方法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：CN117612385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311602769.6，技术领域涉及：G08G1/052；该发明授权网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制方法是由邸允冉;张卫华;朱文佳;丁恒;余烨;李志斌;汪春;吴丛设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制方法，是在设有专用车道的快速路瓶颈区域附近采集主线各路段的专用车道数和普通车道数及车辆信息，并根据交通需求预测各路段各车道的交通密度，从而以各车道限速值为控制变量，以快速路系统车辆总运行时间最小为控制目标，构建专用车道设置下瓶颈上游区域各车道可变限速方案。本发明有助于减少专用车道设置下由于网联车群体换道导致的交通效率下降和频繁换道引起的安全风险，从而能最大限度的保证专用车道设置条件下道路通行能力。

本发明授权网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制方法在权利要求书中公布了：1.一种网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制方法，其特征在于，在快速路主线上设置有若干个网联车专用车道和普通车道，其中，网联车专用车道位于所述快速路主线的内侧车道，且网联车专用车道只允许网联车通行，普通车道允许网联车和人工驾驶车通行； 将快速路主线上最外侧的普通车道数减少处的道路定为交通瓶颈，以车辆行驶方向为正方向，将交通瓶颈的上游主线车道按照行驶方向等分为I-1个路段，交通瓶颈位于第I个路段；每个路段的长度为L，令任意一个路段编号为i，i＝1,2,...,I，将每条路段上的任意一条车道编号为j，车道由内侧向外侧依次编号为1,2,...,J，J表示车道总数，且第I个路段的车道数量小于J；将第i路段的第j车道称为单元i,j；令Λi,j表示单元i,j的车道类型，若Λi,j＝0，表示单元i,j为普通车道，若Λi,j＝1，表示单元i,j为网联车专用车道；其特征在于，所述可变限速控制方法包括以下步骤： 步骤1预测第t+1个控制周期下单元i,j的交通密度ki,jt+1； 步骤1.1利用式1计算第t个控制周期下单元i,j的交通密度ki,jt； 式1中，ni,jt为第t个控制周期下单元i,j内的车辆数； 步骤1.2初始化第t+1个控制周期下所有单元的限速值，利用式2计算第t+1个控制周期下单元i,j向下游车道的发送能力Si,jt+1； Si,jt+1＝min{ui,jt+1ki,jt,Ci,jpi,jt}2 式2中，ui,jt+1为第t+1个控制周期下单元i,j的随机初始化的限速值，pi,jt为第t个控制周期下单元i,j的网联车渗透率，Ci,jpi,jt为第t个控制周期下单元i,j在网联车渗透率为pi,jt时的通行能力，并由式3获得； 式3中，vm为路段的自由流速度，为第t个控制周期下单元i,j在网联车渗透率为pi,jt时的临界密度； 步骤1.3预测第t+1个控制周期下单元i,j内的人工驾驶车辆选择进入到下游单元i+1,h的概率 当j≠h时，通过式4得到第t+1个控制周期下单元i,j内人工驾驶车辆选择进入到下游单元i+1,h的概率 式4中，Ts为相邻控制周期的间隔；为人工驾驶车辆决定并执行变道所需的时间； ki,ht为第t个控制周期下单元i,h的交通密度；kjam为车道堵塞密度；Λi+1,h表示单 元i+1,h的车道类型； 当j＝h时，通过式5得到第t+1个控制周期下单元i,j内人工驾驶车辆选择进入到下游单元i+1,h的概率 式5中，为第t+1个控制周期下单元i,j内的人工驾驶车辆选择进入到下游单元i+1,g的概率； 步骤1.4预测第t+1个控制周期下单元i,j内的网联车选择进入到下游单元i+1,h的概率 当j≠h时，通过式6得到第t+1个控制周期下单元i,j内网联车选择进入到下游单元i+1,h的概率 式6中，为网联车决定并执行变道所需的时间； 当j＝h时，通过式7得到第t+1个控制周期下单元i,j内网联车选择进入到下游单元i+1,h的概率 式7中，为第t+1个控制周期下单元i,j内的网联车选择进入到下游单元i+1,g的概率； 步骤1.5利用式8得到第t+1个控制周期下期望从单元i,j选择进入到下游单元i+1,h的流量 步骤1.6利用式9计算第t+1个控制周期下单元i+1,h的接收能力Ri+1,ht+1； Ri+1,ht+1＝min{ωi+1,hpi+1,htkjam-ki+1,ht,Ci+1,hpi+1,ht}9 式9中，pi+1,ht为第t个控制周期下单元i+1,h的网联车渗透率；Ci+1,hpi+1,ht为单元i+1,h在网联车渗透率为pi+1,ht时的通行能力；ωi+1,hpi+1,ht为第t个控制周期下单元i+1,h的交通波速度，通过式10得到： 式10中，为第t个控制周期下单元i+1,h的实际限速值；为单元i+1,h在网联车渗透率为pi+1,ht时的临界密度； 步骤1.7利用式11计算第t+1个控制周期下从单元i,j进入到下游单元i+1,h的流量 式11中，表示第t+1个控制周期下期望从单元i,g选择进入到下游单元i+1,h的流量； 步骤1.8计算第t+1个控制周期下单元i,j的交通密度ki,jt+1； 当i＝1时，通过式12得到第t+1个控制周期下单元i,j的交通密度ki,jt+1； 式12中，di,jt+1为第t+1个控制周期下单元i,j上游车道的交通需求；表示第t+1个控制周期下从单元i,j进入到下游单元i+1,h的流量； 当i＞1时，通过式13得到第t+1个控制周期下单元i,j的密度ki,jt+1； 式13中，表示第t+1个控制周期下从单元i-1,h进入到下游单元i,j的流量； 步骤2构建所述网联车专用车道设置下交通瓶颈上游车道的可变限速控制模型； 步骤2.1利用式14构建以第t+1个控制周期下总体车辆行程时间最小为控制目标的目标函数zt+1； 步骤2.2利用式15至式17构建可变限速模型的约束条件： umin≤ui,jt+1≤umax15 |ui,jt+1-ui+1,jt+1|≤Δumax17 式15至式17中，umax和umin分别表示最大限速和最低限速，Δumax表示最大速度差；为第t个控制周期下单元i,j的实际限速值；ui+1,jt+1为第t+1个控制周期下单元i+1,j的随机初始化的限速值； 步骤3利用遗传算法对所述车道可变限速模型进行求解，得到交通瓶颈上游车道在第t+1个控制周期下所有路段的所有车道的最佳限速值表示交通瓶颈上游车道在第t+1个控制周期下单元i,j的最佳限速值； 步骤4将最佳限速值在第t+1个控制周期下的间隔Ts内，分别显示在各个路段对应的车道上，并作为第t+1个控制周期下各车道的实际限速值将t+1赋值给t后，转到步骤1。

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