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一种智能网联混合交通流预测方法、装置及电子设备

2026-05-03 15:20:01 83次浏览

技术特征:

1.一种智能网联混合交通流预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的智能网联混合交通流预测方法,其特征在于,基于当前时刻各车辆的速度和位置,所述更新后人工驾驶跟车模型,以及预构建的混合交通流模型中的智能网联车辆模型,预测下一时刻各车辆的速度和位置包括:

3.根据权利要求2所述的智能网联混合交通流预测方法,其特征在于,所述基于当前时刻所述人工驾驶车辆的加速度、速度和位置,得到该人工驾驶车辆下一时刻的速度和位置包括:

4.根据权利要求1所述的智能网联混合交通流预测方法,其特征在于,所述人工驾驶跟车模型包括:

5.根据权利要求1所述的智能网联混合交通流预测方法,其特征在于,基于当前时刻该人工驾驶车辆的速度和/或跟车间距,通过正相关关系,确定该人工驾驶车辆感知误差正态分布的方差包括:

6.根据权利要求1所述的智能网联混合交通流预测方法,其特征在于,在预测下一时刻各车辆的速度和位置之后,还包括:

7.一种智能网联混合交通流预测装置,其特征在于,包括:

8.根据权利要求7所述的智能网联混合交通流预测装置,其特征在于,预测模块具体用于:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至6中任一项所述智能网联混合交通流预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至6中任一项所述智能网联混合交通流预测方法的步骤。


技术总结
本发明提供一种智能网联混合交通流预测方法、装置及电子设备,属于交通流预测技术领域。本发明能够通过混合交通流模型预测人工驾驶车辆和智能网联车辆各时刻的速度和位置。针对人工驾驶车辆,在人工驾驶跟车模型中设置加速度随机项,并以均值为零的正态分布表征驾驶员的感知误差。进一步的,感知误差正态分布的方差是实时变化的,是基于当前时刻车辆的速度和/或跟车间距确定的,呈正相关。即,车辆的速度和/或跟车间距越大,则感知误差正态分布的方差越大、表征的驾驶员感知误差越大。这样实时更新的人工驾驶跟车模型描述驾驶行为,更加符合人工驾驶感知误差变化的实际情况。基于实时更新的人工驾驶跟车模型,预测的混合交通流更加准确。

技术研发人员:张春波,王扬,马迎芳,李永涛,王云泽,刘博航,宋翠颖,刘焕峰,徐硕,兰翔
受保护的技术使用者:石家庄铁道大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/12
文档序号 : 【 40315022 】

技术研发人员:张春波,王扬,马迎芳,李永涛,王云泽,刘博航,宋翠颖,刘焕峰,徐硕,兰翔
技术所有人:石家庄铁道大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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张春波王扬马迎芳李永涛王云泽刘博航宋翠颖刘焕峰徐硕兰翔石家庄铁道大学
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