中国公路工程咨询集团有限公司;中咨数据有限公司;中咨泰克交通工程集团有限公司赵晓峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国公路工程咨询集团有限公司;中咨数据有限公司;中咨泰克交通工程集团有限公司申请的专利一种基于大数据的智能交通数字孪生处理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:CN116863704B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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:202310990250.3,技术领域涉及:G08G1/01;该发明授权一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法及系统是由赵晓峰;张新来;谭小刚;张伟设计研发完成,并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法及系统在说明书摘要公布了:本发明属于智能交通技术领域,公开了一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法及系统,包括:获取车辆的动态感知信息及所处的具体位置;提取车辆所处位置路段的历史交通数据,获取所需路段的基础地理信息数据,进行位置匹配和数据关联;进行数据融合,获得多源、异构、多时态的融合数据;在虚拟环境中实现基于融合数据的实时仿真;将数字孪生数据、仿真计算结果和决策信息融合呈现,并搭建信号控制系统,对现实空间的交通设施进行实时控制。本发明通过采用数字孪生处理方式,将采集到的信息对应到虚拟环境中,实现虚实结合,进一步提高基于复杂数据预测交通状态的综合性和准确性,能够更好的对道路交通状态预测和拥堵路段进行优化控制。
本发明授权一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于大数据的智能交通数字孪生处理方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: S1,基于多源感知设备和快速通信对车辆信息、监测信息和天气信息进行实时获取,确定车辆的动态感知信息及所处的具体位置; S2,接入城市交通管理系统,提取车辆所处位置路段的历史交通数据,包括道路长度、车辆数量、车辆体积、道路承受的压力以及每辆车辆之间的距离,获得历史时间段的交通拥堵系数; S3,获取所需路段的基础地理信息数据,通过北斗交通信息服务平台将基础地理信息数据、交通实时大数据与交通运输网络数据进行位置匹配和数据关联; S4,将获取的车辆的动态感知信息、车辆所处位置历史时间段的交通拥堵系数以及交通实时大数据、交通运输网络数据进行数据融合,获得多源、异构、多时态的融合数据; S5,根据数字孪生技术构建数字孪生交通分层模型,在虚拟环境中利用数字孪生交通分层模型实现基于融合数据的实时仿真,并得到实验结果对其进行分析与实时决策反馈; S6,将数字孪生数据、仿真计算结果和决策信息融合呈现,并搭建信号控制系统,对现实空间的交通设施进行实时控制; 步骤S2中,历史时间段的交通拥堵系数利用下式计算得出: ; 式中,为交通拥堵系数,为长度影响因子,为前后路口间的道路长度,为平均道路长度,为每辆车辆之间的距离,为标准车辆间距,为车数量影响系数,为车辆出行影响因子,为道路上的车辆数量,为标准车辆数量,为车辆体积影响系数,为道路上的车辆体积,为车辆平均体积,为压力影响系数,为所处道路承受的压力,为道路平均承受压力; 步骤S3中,将基础地理信息数据、交通实时大数据与交通运输网络数据进行位置匹配和数据关联,具体包括以下步骤: 1获取并整理基础地理信息数据与交通实时大数据; 2以基础地理信息数据为框架基础,为交通运输网络数据中所有点位信息采用属性匹配方式自动化匹配空间位置坐标; 3使用路网匹配算法进行路线拟合,将交通实时大数据拟合生成交通运输网络线路图,并与基础地理信息数据进行位置匹配; 4位置匹配后进行几何校正和数据优化,通过数据匹配融合获得与空间位置信息进行关联的交通运输网络数据; 步骤S5中,数字孪生交通分层模型包括: 交通数据融合模型,将不同交通传感器感知的数据进行融合,形成统一的交通流数据; 交通态势分析模型,根据历史数据和实时感知交通数据,对交通进行分析和预测; 信号控制模型,根据实时交通流数据,以及对交通流的预测,对交叉口信号配时进行优化; 交通规划模型,以交通规划的四阶段法为基础,结合交通出行移动互联网大数据,对路网交通量进行预测; 公交优先模型,以公交线为基础,对公交出行进行预测; 停车诱导模型,根据区域停车位占用状态和停车需求预测,提供区域停车优化诱导信息; 智能道路模型,根据智能道路实时感知数据,形成道路高清动态地图,辅助网联车辆安全行驶; 交通流仿真模型,结合车辆动力学特征对实时运行的交通流进行仿真模拟; 事故分析模型,结合事故发生的主要因素,对交通事故进行分析,对道路安全性进行评价; 步骤S6中,对现实空间的交通设施进行实时控制中,通过包括手机APP、车联网的网络通信方式直接发送提示信息和控制参数给司机和智能网联车,实现对交通流的诱导管控。
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