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龙图腾网获悉酷哇科技有限公司;上海酷移机器人有限公司申请的专利基于马尔可夫模型的仿真交通流生成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：CN116245026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310259651.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于马尔可夫模型的仿真交通流生成方法及系统是由廖文龙;黄粟;何弢;刘耀勇设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于马尔可夫模型的仿真交通流生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于马尔可夫模型的仿真交通流生成方法及系统，包括：在选定的地图信息中采集交通流信息；对所述交通流信息进行分类处理，将所述交通流信息中每个移动物体分成对应种类，并获取每个移动物体对应的数据；按照分类种类将每个移动物体对应的数据作为输入分别训练马尔可夫模型，得到每个种类对应的马尔可夫模型；根据所述每个种类对应的马尔可夫模型以及自定义的交通流参数，生成仿真环境交通流。本发明基于算法，自动化快速生成大量场景库，降低了人工成本。提升仿真测试结果的准确性。本发明采用配置的方式来定义新场景，可以根据具体的测试环境要求自定义交通流中各个物体的数量，无需重新采集交通流，提高仿真测试的效率。

本发明授权基于马尔可夫模型的仿真交通流生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于马尔可夫模型的仿真交通流生成方法，其特征在于，包括： 步骤S1：在选定的地图信息中采集交通流信息； 步骤S2：对所述交通流信息进行分类处理，将所述交通流信息中每个移动物体分成对应种类，并获取每个移动物体对应的数据； 步骤S3：按照分类种类将每个移动物体对应的数据作为输入分别训练马尔可夫模型，得到每个种类对应的马尔可夫模型； 所述步骤S3包括： 步骤S3.1：将物体数据输入至对应的模型中进行训练； 步骤S3.2：根据物体状态值St=Wt,Vt和交通灯状态值Lt=Rt,Gt建立t个时刻的物体状态合集，记为，其中Wt,和Vt分别表示行人的位置坐标和速度向量，Rt表示红灯，Gt表示绿灯；定义t时刻，行人的状态值； 步骤S3.3：根据所述物体状态合集计算当前时刻状态转移概率，进而得到所述物体对应的总体转移概率，计算公式如下： pSt,St1,St2,…,S0=pSt|St1×pSt1|St2×…×pS0 pSt|St1=NSt1,StNSt1为状态转移概率，表示已知当前时刻状态，可以获取下一刻的状态的概率； 其中，pSt,St1,St2,…,S0表示当前时刻状态概率，N表示每个状态出现次数；NSt1,St表示整个信息统计内St1，St同时出现的次数；NSt1表示整个信息统计内St1出现的次数； 步骤S4：根据所述每个种类对应的马尔可夫模型以及自定义的交通流参数，生成仿真环境交通流； 所述每个移动物体对应的数据包括采样时间、物体所处地图位置的网格化坐标和物体移动速度； 步骤S4包括： 步骤S4.1：选定地图和配置信息，所述配置信息包括物体数量； 步骤S4.2：初始化物体初始状态，所述初始化状态包括物体的位置坐标和速度向量； 步骤S4.3：通过物体种类所对应的马尔可夫模型生成所述物体对应的序列状态； 重复执行步骤S4.2至步骤S4.3，直至生成完和配置信息所匹配的物体数量。

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