一种多智能体交通仿真数据存储与更新方法

    公开(公告)号:CN113392106B

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202110603441.0

    申请日:2021-05-31

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多智能体交通仿真数据存储与更新方法,包括:针对所有车辆建立对应的车辆智能体;构建仿真空间图,每个车辆智能体对应仿真空间图中的一个节点;确定节点之间的连接对应关系,完成仿真空间图的边定义;结合每个车辆智能体的车辆属性信息、车辆跟驰决策能力和车辆换道决策能力,采用深度优先算法对仿真空间图上每个节点对应的车辆智能体进行状态更新,再基于状态更新后的车辆智能体位置更新仿真空间图上每个节点连接边对应的节点,实现仿真空间图的数据更新,直至仿真时间结束。本发明避免了状态更新的过程中反复读取的过程,从而从数据结构的角度加速微观仿真状态存储和更新,提高微观仿真的运行效率。

    一种仿真环境下非机动车交通流群组识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113297669B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202110528622.1

    申请日:2021-05-14

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种仿真环境下非机动车交通流群组识别方法和装置,包括:根据即将进行右转的机动车确定直行非机动车道上可能发生机非交互的非机动车集合,获取非机动车集合中的非机动车速度、加速度和位置等数据,再结合所述数据计算非机动车群组划分指标;并根据右转机动车的微观数据计算得出群组划分阈值,结合非机动车群组划分指标对非机动车集合进行群组划分,从而识别了非机动车交通流中的非机动车群组。本发明提供的方法综合考虑了非机动车之间的距离间隙和时间间隙,对群组的划分更加合理,进而识别了非机动车交通流中的非机动车群组。

    一种环形交叉口微观交通仿真模型的标定方法

    公开(公告)号:CN113268855B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202110418191.3

    申请日:2021-04-19

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王昊 张倩 董长印

    Abstract: 本发明公开了一种环形交叉口微观交通仿真模型的标定方法,包括如下步骤:采集环形交叉口的基础数据,利用基础数据搭建微观交通仿真模型;对微观交通仿真模型进行整体路网参数标定;对微观交通仿真模型进行交织区局部参数标定;环形交叉口微观交通仿真模型验证。本发明在环形交叉口整体路网参数标定的基础上,对交织区局部也进行参数标定,使仿真模型中交织区的运行特性更加符合实际的运行特征,从而提高仿真模型的模拟精准度,使环形交叉口的整体交通流运行特征以及各个车辆的驾驶行为更贴合实际情况。

    基于交通仿真的多模式交通信息采集单元长度确定方法

    公开(公告)号:CN113420395B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202110570478.8

    申请日:2021-05-25

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于交通仿真的多模式交通信息采集单元长度确定方法,方法包括:获取目标交叉口进口道检测范围内的交通设施信息;确定所述交通信息采集单元的综合评价指标,包括仿真的准确性和高效性;根据行人与非机动车的分离情况,确定基于交通仿真的非机动车与行人交通信息采集单元;确定其基于交通仿真的机动车交通信息采集单元;本发明按照将交叉口进口道一个长的检测范围依据混行比例不同划分为一系列小的交通信息检测单元,相比于较大的交通信息检测范围,小的检测单元获取的交通信息更加精确,输入仿真软件后更能反映真实的交通状态,在采集单元划分集中筛选出最优的划分方案,达到最优化划分交通信息采集单元的目的。

    一种基于PPO和图卷积神经网络区域交叉口信号控制方法

    公开(公告)号:CN113299079B

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202110331958.9

    申请日:2021-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于PPO和图卷积神经网络区域交叉口信号控制方法,包括以下步骤:构建交叉口协调控制区域并确立强化学习的状态、动作、奖励信息和图卷积神经网络的特征矩阵;构建区域交叉口分层信号控制模型;构建回放经验池,处理和提取训练数据和测试数据;训练区域交叉口分层信号控制模型;对区域交叉口进行统筹联合控制。本发明对控制区域建立多层信号控制模型,下层模型基于PPO算法构建多智能体控制模型;上层模型基于图卷积神经网络对各个交叉口进行统筹协调控制。本发明通过构建两层控制结构,既减少了单点控制模型的运算负担,又实现了对控制区域的总体最优控制,提高了控制区域内的车辆运行效率。

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