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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于CPS的单交叉口信号配时与车辆速度协同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：CN118629223B 。

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：202410573488.0，技术领域涉及：G08G1/052；该发明授权基于CPS的单交叉口信号配时与车辆速度协同控制方法是由林景栋;贺昌鹏;廖孝勇;张洪杨;游锐;唐博文设计研发完成，并于2024-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CPS的单交叉口信号配时与车辆速度协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，涉及一种基于CPS的单交叉口信号配时与车辆速度协同控制方法，包括：构建网联环境下双向六车道十字交叉口交通控制场景；针对场景要素进行建模，确定优化控制的约束；设计交叉口信号配时与车辆速度协同控制目标函数，以降低车辆在交叉口处通行时间和燃油消耗；基于步骤S3的交叉口信号配时与车辆速度协同控制目标函数，设计一种基于模型预测控制的分层控制方法，完成交通信号灯和车辆速度的优化。本发明充分利用交叉口信号配时与车辆速度协同控制的优势，为城市交通管理提供了一种新型的交叉口智能控制技术，在提高交叉口通行效率，缓解交通拥堵，降低车辆旅行延迟，减少燃油的消耗以及污染物的排放等方面具有显著优势。

本发明授权基于CPS的单交叉口信号配时与车辆速度协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CPS的单交叉口信号配时与车辆速度协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.构建网联环境下双向六车道十字交叉口交通控制场景； 其中，交叉口信号灯控制机本质上为边缘云节点，具备通信能力且能够执行计算任务；场景内所有车辆均为CAV，CAV通过DSRC、5G通信技术实时共享车辆自身行驶状态，并且能够获取信号灯的状态以及边缘云的决策结果；车辆在进入控制区域前已经完成换道和超车； S2.针对场景要素进行建模，确定优化控制的约束； 针对场景要素，分别对车辆运动学模型、车辆动力学模型、车辆能耗模型、信号灯模型、信号灯与车辆关系模型进行建模，并确定安全约束； S3.设计交叉口信号配时与车辆速度协同控制目标函数，以降低车辆在交叉口处通行时间和燃油消耗； S4.基于步骤S3的交叉口信号配时与车辆速度协同控制目标函数，设计一种基于模型预测控制的分层控制方法，该方法分别在上层和下层以滚动优化的方式进行，完成交通信号灯和车辆速度的优化； 在层次结构中，上层的子系统级智能汽车信息物理系统控制变量为信号灯相位序列θ*ks＝[θ*ks|ks,θ*ks+1|ks,…,θ*ks+Tsc-1|ks]以及控制区内车辆的位置序列控制输入为控制区车辆的状态信息，即车辆位置si,jks和车辆速度vi,jks，其中j∈J,i∈Nj，j为车道编号，J为车道编号的集合；i为车辆编号，Nj为车道j的车辆数；边缘云在每个子系统级时刻ks获取车辆状态信息，并结合当前信号灯相位，通过模型预测控制以滚动时域的形式，以预测时域步长数Ts、控制时域步长数Tsc求解信号交叉口的信号优化问题，Tsc≤Ts，得到并实施ks时刻后第一个ΔTs时间步长的信号灯控制序列，同时产生当前控制区域内车辆的关键位置序列，以供车辆协同完成系统控制目标；同样，在下一个ks+1时刻，重复执行上述优化步骤，不断得到新的信号灯序列并应用； 在层次结构中，下层的节点级智能汽车信息物理系统控制变量为车辆的功率序列用来控制车辆的加速度和速度；控制输入为上层子系统级智能汽车信息物理系统求解得到的车辆位置序列其中j∈J,i∈Nj，即节点级遵循子系统尺度的位置引导，但仅应用子系统级求解得到的前Nh个车辆位置序列进行速度规划，因此节点级尺度模型预测控制的预测时域为NhΔTs；运行过程中，车载计算平台以时间间隔ΔTf为周期，在每个节点级时刻kf获取最新的车辆位置序列和信号相位，结合车辆自身状态，以预测时域步数Tf＝NhΔTsΔTf、控制时域步数Tfc求解车辆速度优化问题，Tfc≤Tf，以减少燃油的消耗，但仅实施第一个ΔTf时间步长的速度控制序列，之后进行类似的滚动优化过程。

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