CN110942633A - 面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法，系统包括：后台控制服务中心、无线传输单元、信息检测单元和信息发布单元；在管控区域按行车方向确定多个可变限速节点；在每个所述可变限速节点均安装所述信息检测单元和所述信息发布单元；各个所述信息检测单元和所述信息发布单元均通过所述无线传输单元，与所述后台控制服务中心连接。本发明提供的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法具有以下优点：采用本发明优化后的各限速节点的车辆限速值，更能提高车辆行驶的稳定性、舒适性和安全性。

Description

面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法

技术领域

本发明属于限速控制技术领域，具体涉及一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法。

背景技术

随着高速公路建设里程和汽车保有量的迅猛增加，道路交通安全问题日趋严峻，其中突发性恶劣环境下的行车安全问题尤为突出，给人民的生命和财产安全带来严重损害。恶劣天气下高速公路的行车安全已成为国内外研究的热点，尤其是恶劣气候如团雾下行车安全研究，特殊路段如桥隧群密集路段的行车安全研究，以及恶劣环节下的特殊路段的行车安全研究。据统计，我国每年因团雾天气引发的重大交通事故约占30％，是其他灾害天气的2.5倍，且造成的事故死亡人数占交通事故伤亡人数总数的29.5％；在高速公路交通事故中，出现死伤3人以上的事故约有1/3与大雾天气有关，尤其与团/浓雾相关。

经研究，雾天大量的交通事故主要是由于环境的能见度降低，使驾驶员的行车视距变短，从而导致与其车辆当前较高的行驶速度不匹配而引发的。为此，如何对道路交通进行限速控制，是解决恶劣环境下行车安全问题的关键。现有的针对低能见度行车安全的限速控制方法，当应用于高速公路的特殊路段如桥隧群区短连接路段时，存在适用性不足以及控制效果不理想的问题。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法，可有效解决上述问题。

本发明采用的技术方案如下：

本发明提供一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统，包括：后台控制服务中心、无线传输单元、信息检测单元和信息发布单元；

在管控区域按行车方向确定多个可变限速节点；在每个所述可变限速节点均安装所述信息检测单元和所述信息发布单元；各个所述信息检测单元和所述信息发布单元均通过所述无线传输单元，与所述后台控制服务中心连接。

优选的，所述信息检测单元包括基于视频的环境能见度检测仪。

优选的，所述信息发布单元包括可变情报板和电子限速标。

本发明还提供一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统的控制方法，包括以下步骤：

步骤1，确定安全行车视距与车辆限速值之间的对应关系；再根据安全行车视距和环境能见度之间的关系，得到环境能见度和车辆限速值之间的对应关系；

步骤2，在管控区域内选定布设多个可变限速节点；沿车辆运行方向，对各个可变限速节点依次进行编号，分别记为：可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n；其中，n为管控区域内可变限速节点的总数量；

步骤3，在进行面向桥隧群区短连接段的联动可变限速实时控制时，每个可变限速节点的信息检测单元实时检测环境实时能见度，并将检测到的环境实时能见度通过无线传输单元发送给后台控制服务中心；

步骤4，所述后台控制服务中心接收到每个所述可变限速节点上传的环境实时能见度，再根据步骤1确定的环境能见度和车辆限速值之间的对应关系，得到每个所述可变限速节点对应的车辆实时限速值；

所述后台控制服务中心预存储每个所述可变限速节点的道路设计限速值；

然后，所述后台控制服务中心比较所述可变限速节点的车辆实时限速值与道路设计限速值，如果车辆实时限速值大于等于道路设计限速值，则以道路设计限速值作为初步优化后的限速值；如果车辆实时限速值小于道路设计限速值，则以车辆实时限速值作为初步优化后的限速值，由此得到每个可变限速节点的初步优化后的限速值，分别记为：初步优化后的限速值V₁,初步优化后的限速值V₂,…,初步优化后的限速值V_n；其中，初步优化后的限速值V₁，为可变限速节点P₁对应的初步优化后的限速值；初步优化后的限速值V₂，为可变限速节点P₂对应的初步优化后的限速值；依此类推，初步优化后的限速值V_n，为可变限速节点P_n对应的初步优化后的限速值；

步骤5，在V₁,V₂,...,V_n中，将初步优化后的最小限速值记为V_k，其中，k∈1,2,...n；因此，V_k对应的可变限速节点为P_k；

步骤6，预设定滑动窗体距离阈值L、减小趋势相邻节点距离阈值D_s、减小速度梯度Δv₀，增加趋势相邻节点距离阈值D_w和增加速度梯度Δv₁；

步骤7，对于可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n，采用以下方式定位到第1个滑动窗；

以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向前定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的首节点，以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向后定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的尾节点；

步骤8，对于定位到的第1个滑动窗，将第1个滑动窗的首节点到可变限速节点P_k的范围定义为第1A个滑动窗；将可变限速节点P_k到第1个滑动窗的尾节点的范围定义为第1B个滑动窗；

步骤9，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化；对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

具体的，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9.1，假设第1A个滑动窗共包括n1个可变限速节点，则第1A个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，其对应的初步优化后的限速值为V_k-n1+1；

步骤9.2，令i＝1；

步骤9.3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9.4，比较可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i与可变限速节点P_k-i+1的二次优化后的限速值V_z,k-i+1；

如果V_k-i-V_z,k-i+1≥0，则执行步骤9.5；

如果V_k-i-V_z,k-i+1＜0，则执行步骤9.6；

步骤9.5，采用以下关系式对可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i进行进一步优化，得到可变限速节点P_k-i的二次优化后的限速值V_z,k-i；

然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.6，以可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9.6.1，令j＝1；

步骤9.6.2，比较V_k-i与可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j；如果V_k-i-V_z,k-i+j＜0，则将V_k-i的值赋值给V_z,k-i+j，使可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j进一步进行优化，然后执行步骤9.6.3；如果V_k-i-V_z,k-i+j≥0，则执行步骤9.6.4；

步骤9.6.3，判断j是否等于i；如果等于，则执行步骤9.6.4；如果不等于，则令j＝j+1，返回执行步骤9.6.2；

步骤9.6.4，对可变限速节点P_k-i的反推优化过程结束，然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.7，至此完成对第1A个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9-1，假设第1B个滑动窗共包括n2个可变限速节点，则第1B个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，其对应的初步优化后的限速值为V_k+n2-1；

步骤9-2，令u＝1；

步骤9-3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9-4，比较可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u与可变限速节点P_k+u-1的二次优化后的限速值V_z,k+u-1；

如果V_k+u-V_z,k+u-1≥0，则执行步骤9-5；

如果V_k+u-V_z,k+u-1＜0，则执行步骤9-6；

步骤9-5，采用以下关系式对可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u进行进一步优化，得到可变限速节点P_k+u的二次优化后的限速值V_z,k+u；

然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-6，以可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9-6-1，令w＝1；

步骤9-6-2，比较P_k+u与可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w；如果V_k+u-V_z,k+u-w＜0，则将V_k+u的值赋值给V_z,k+u-w，使可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w进一步进行优化，然后执行步骤9-6-3；如果V_k+u-V_z,k+u-w≥0，则执行步骤9-6-4；

步骤9-6-3，判断w是否等于u；如果等于，则执行步骤9-6-4；如果不等于，则令w＝w+1，返回执行步骤9-6-2；

步骤9-6-4，对可变限速节点P_k+u的反推优化过程结束，然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-7，至此完成对第1B个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤10，对于位于第1个滑动窗前方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2个滑动窗的首节点和第2个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤10.1，采用以下方法确定第2个滑动窗的尾节点：

步骤10.1.1，令r＝1；

步骤10.1.2，第1个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，因此，第1个滑动窗的首节点前面第r个可变限速节点为P_k-n1+1-r；

判断可变限速节点P_k-n1+1与可变限速节点为P_k-n1+1-r的距离，是否大于等于减小趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_s；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k-n1+1-r为第2个滑动窗的尾节点；然后，执行步骤10.1.4；

如果小于，则执行步骤10.1.3；

步骤10.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k-n1+1-r的限速值V_k-n1+1-r进行二次优化：

若-Δv₀≤V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r≤Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_k-n1+1-r；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r＞Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r+Δv₀；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r＜(-Δv₀)，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r-Δv₀；

然后，令r＝r+1；返回执行步骤10.1.2；

步骤10.1.4，第2个滑动窗的尾节点确定后，向前定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2个滑动窗的首节点，从而确定第2个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2k，对于第2个滑动窗的首节点到V_2k的各个节点，为第2A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2k到第2个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2个滑动窗前方的第3个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗前方的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤11，对于位于第1个滑动窗后方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2’个滑动窗的首节点和第2’个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤11.1，采用以下方法确定第1个滑动窗后面的第2’个滑动窗的首节点：

步骤11.1.1，令c＝1；

步骤11.1.2，第1个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，因此，第1个滑动窗的尾节点后面第c个可变限速节点为P_k+n2-1+c；

判断可变限速节点P_k+n2-1与可变限速节点为P_k+n2-1+c的距离，是否大于等于增加趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_w；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k+n2-1+c为第2’个滑动窗的首节点；然后，执行步骤11.1.4；

如果小于，则执行步骤11.1.3；

步骤11.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k+n2-1+c的限速值V_k+n2-1+c进行二次优化：

若-Δv₁≤V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c≤Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_k+n2-1+c；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c＞Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c+Δv₁；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c＜(-Δv₁)，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c-Δv₁；

然后，令c＝c+1；返回执行步骤11.1.2；

步骤11.1.4，第2’个滑动窗的首节点确定后，向后定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2’个滑动窗的尾节点，从而确定第2’个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2’个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2'k，对于第2’个滑动窗的首节点到V_2'k的各个节点，为第2’A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2’A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2'k到第2’个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2’B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2’个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2’个滑动窗后方的第3’个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗后方的所有可变限速节点的限速值的优化。

本发明提供的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法具有以下优点：

采用本发明优化后的各限速节点的车辆限速值，更能提高车辆行驶的稳定性、舒适性和安全性。

附图说明

图1为本发明提供的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统，包括：后台控制服务中心、无线传输单元、信息检测单元和信息发布单元；

在管控区域按行车方向确定多个可变限速节点；在每个所述可变限速节点均安装所述信息检测单元和所述信息发布单元；各个所述信息检测单元和所述信息发布单元均通过所述无线传输单元，与所述后台控制服务中心连接。

实际应用中，信息检测单元包括基于视频的环境能见度检测仪。信息发布单元包括可变情报板和电子限速标。

本发明还提供一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统的控制方法，由控制系统对高速公路管控区域的限速值进行联动控制，包括以下步骤：

步骤1，确定安全行车视距与车辆限速值之间的对应关系；再根据安全行车视距和环境能见度之间的关系，得到环境能见度和车辆限速值之间的对应关系；

作为一种具体实现方式，可通过以下方法确定：

高速公路安全行车视距是保障道路交通畅通和行车安全的最基本要求，而安全行车视距包含反应距离、制动距离、安全停车距离，即：

D_s＝L₁+L₂+L₃

式中：D_s为驾驶员所需要的最小安全行车视距；L₁为驾驶员从发现前导车或前方障碍物到采取制动等相关操作期间车辆行驶的距离；L₂为车辆减速行驶至与前车速度相近或完全停止期间车辆所行驶的距离；L₃为车辆静止时所需要保持的停车距离。

通过选定合适的参数状态信息，经转化后可确定车辆运行速度与安全视距关系为：

从而可以得到限速值与安全行车视距的关系为：

表1安全行车视距与限速值关系

行车视距与环境能见度密切相关，经分析，在低能见度下可默认为二者等价，所以车辆限速值与环境能见度的关系为：

表2环境能见度与限速值关系

能见度/m	<30	(30,50]	(50,70]	(70,90]	(90,120]
						限速值	10	20	30	40	50
能见度/m	(120,150]	(150,200]	(200,500]	(500,1000]	>1000
						限速值	60	70	80	100	设计限速值

基于此，通过利用基于视频的检测设备实时获取检测区域的环境信息，经无线传输模块将信息传递给后台控制服务器，对信息进行处理得到当前环境检测信息的能见度，并确定该能见度下对应的限速值。

步骤2，在管控区域内选定布设多个可变限速节点；沿车辆运行方向，对各个可变限速节点依次进行编号，分别记为：可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n；其中，n为管控区域内可变限速节点的总数量；

步骤3，在进行面向桥隧群区短连接段的联动可变限速实时控制时，每个可变限速节点的信息检测单元实时检测环境实时能见度，并将检测到的环境实时能见度通过无线传输单元发送给后台控制服务中心；

步骤4，所述后台控制服务中心接收到每个所述可变限速节点上传的环境实时能见度，再根据步骤1确定的环境能见度和车辆限速值之间的对应关系，得到每个所述可变限速节点对应的车辆实时限速值；

所述后台控制服务中心预存储每个所述可变限速节点的道路设计限速值；

然后，所述后台控制服务中心比较所述可变限速节点的车辆实时限速值与道路设计限速值，如果车辆实时限速值大于等于道路设计限速值，则以道路设计限速值作为初步优化后的限速值；如果车辆实时限速值小于道路设计限速值，则以车辆实时限速值作为初步优化后的限速值，由此得到每个可变限速节点的初步优化后的限速值，分别记为：初步优化后的限速值V₁,初步优化后的限速值V₂,…,初步优化后的限速值V_n；其中，初步优化后的限速值V₁，为可变限速节点P₁对应的初步优化后的限速值；初步优化后的限速值V₂，为可变限速节点P₂对应的初步优化后的限速值；依此类推，初步优化后的限速值V_n，为可变限速节点P_n对应的初步优化后的限速值；

步骤5，在V₁,V₂,...,V_n中，将初步优化后的最小限速值记为V_k，其中，k∈1,2,...n；因此，V_k对应的可变限速节点为P_k；

步骤6，预设定滑动窗体距离阈值L、减小趋势相邻节点距离阈值D_s、减小速度梯度Δv₀，增加趋势相邻节点距离阈值D_w和增加速度梯度Δv₁；

其中，滑动窗体距离阈值是依据实际道路结构、地形、气候等影响因素确定。

步骤7，对于可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n，采用以下方式定位到第1个滑动窗；

以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向前定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的首节点，以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向后定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的尾节点；

步骤8，对于定位到的第1个滑动窗，将第1个滑动窗的首节点到可变限速节点P_k的范围定义为第1A个滑动窗；将可变限速节点P_k到第1个滑动窗的尾节点的范围定义为第1B个滑动窗；

步骤9，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化；

对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

需要强调的是，本发明中，减小趋势节点优化算法是指：通过对第1A个滑动窗内的各个可变限速节点进行限速值优化，最终使各个可变限速节点按行车方向呈现减小趋势，例如，对于5个可变限速节点，优化后限速值依次为：100、80、60、60、40，也就是说，对于任意两个相邻的可变限速节点，按行车方向，后面节点的限速值小于等于前面节点的限速值。

同样的，增加趋势节点优化算法是指：通过对第1B个滑动窗内的各个可变限速节点进行限速值优化，最终使各个可变限速节点按行车方向呈现增加趋势，例如，对于5个可变限速节点，优化后限速值依次为：40、60、70、80、100，也就是说，对于任意两个相邻的可变限速节点，按行车方向，后面节点的限速值大于等于前面节点的限速值。

大致原理为：在第1个滑动窗中，初步优化后的限速值最小的可变限速节点P_k，此处的环境能见度最弱，因此，综合考虑行车安全以及行车稳定舒适性，当车辆逐渐靠近P_k位置时，行车速度需要减速，因此，限速值呈现减小趋势；而当车辆逐渐远离P_k位置时，行车速度需要增速，因此，限速值呈现增加趋势。

具体的，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9.1，假设第1A个滑动窗共包括n1个可变限速节点，则第1A个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，其对应的初步优化后的限速值为V_k-n1+1；

步骤9.2，令i＝1；

步骤9.3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9.4，比较可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i与可变限速节点P_k-i+1的二次优化后的限速值V_z,k-i+1；

如果V_k-i-V_z,k-i+1≥0，则执行步骤9.5；

如果V_k-i-V_z,k-i+1＜0，则执行步骤9.6；

步骤9.5，采用以下关系式对可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i进行进一步优化，得到可变限速节点P_k-i的二次优化后的限速值V_z,k-i；

然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.6，以可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9.6.1，令j＝1；

步骤9.6.2，比较V_k-i与可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j；如果V_k-i-V_z,k-i+j＜0，则将V_k-i的值赋值给V_z,k-i+j，使可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j进一步进行优化，然后执行步骤9.6.3；如果V_k-i-V_z,k-i+j≥0，则执行步骤9.6.4；

步骤9.6.3，判断j是否等于i；如果等于，则执行步骤9.6.4；如果不等于，则令j＝j+1，返回执行步骤9.6.2；

步骤9.6.4，对可变限速节点P_k-i的反推优化过程结束，然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.7，至此完成对第1A个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

为方便对上面步骤进行理解，举例如下：

假设第1A个滑动窗共包括7个可变限速节点，分别为：P₅₁、P₅₂、P₅₃、P₅₄、P₅₅、P₅₆、P₅₇。减小速度梯度Δv₀为10Km/h。

7个可变限速节点初步优化后的限速值见下表：

V<sub>51</sub>	V<sub>52</sub>	V<sub>53</sub>	V<sub>54</sub>	V<sub>55</sub>	V<sub>56</sub>	V<sub>57</sub>
							90	70	80	70	70	50	40

1)首先对V₅₆的限速值50Km/h进行优化，方法为：比较V₅₆和V₅₇，由于50Km/h大于40Km/h，并且，差值10Km/h等于Δv₀，因此，V₅₆的限速值50Km/h不变，此时，V_z,56＝50Km/h；

2)对V₅₅的限速值70Km/h进行优化，方法为：比较V₅₅和V_z,56，由于70Km/h大于50Km/h，并且，差值20Km/h大于Δv₀，因此，将V_z,56+Δv₀的值赋值给V₅₅，得到V_z,55，即：V_z,55＝50+10＝60Km/h；

3)对V₅₄的限速值70Km/h进行优化，方法为：比较V₅₄和V_z,55，由于70Km/h等于70Km/h，并且，差值0Km/h小于Δv₀，因此，V₅₄的限速值70Km/h不变，此时，V_z,54＝70Km/h；

4)对V₅₃的限速值80Km/h进行优化，方法为：比较V₅₃和V_z,54，由于80Km/h大于70Km/h，并且，差值10Km/h等于Δv₀，因此，V₅₃的限速值80Km/h不变，此时，V_z,53＝80Km/h；

由此得到以下表：

V<sub>z,53</sub>	V<sub>z,54</sub>	V<sub>z,55</sub>	V<sub>z,56</sub>	V<sub>z,57</sub>
					80	70	60	50	40

5)对V₅₂的限速值70Km/h进行优化，方法为：比较V₅₂和V_z,53，由于70Km/h小于80Km/h，按步骤9.6的方法进行反推优化过程，即：

由于V₅₂＜V_z,53，则使V_z,53等于70；

由于V₅₂＝V_z,54，因此，对V_z,54不调整，反推优化过程结束。

此时得到以下表：

V<sub>z,52</sub>	V<sub>z,53</sub>	V<sub>z,54</sub>	V<sub>z,55</sub>	V<sub>z,56</sub>	V<sub>z,57</sub>
						70	70	70	60	50	40

6)对V₅₁的限速值90Km/h进行优化，方法为：比较V₅₁和V_z,52，由于90Km/h大于70Km/h，并且，差值20Km/h大于Δv₀，因此，V_z,52+Δv₀的值赋值给V₅₁，得到V_z,51，此时，V_z,51＝V_z,51+Δv₀＝80Km/h；

此时得到以下表：

V<sub>z,51</sub>	V<sub>z,52</sub>	V<sub>z,53</sub>	V<sub>z,54</sub>	V<sub>z,55</sub>	V<sub>z,56</sub>	V<sub>z,57</sub>
							80	70	70	70	60	50	40

因此，比较7个可变限速节点优化前后的限速值，如下表：

由上表可以看出，经过本发明优化后，按行车方向，车辆限速值稳定减小。

对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9-1，假设第1B个滑动窗共包括n2个可变限速节点，则第1B个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，其对应的初步优化后的限速值为V_k+n2-1；

步骤9-2，令u＝1；

步骤9-3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9-4，比较可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u与可变限速节点P_k+u-1的二次优化后的限速值V_z,k+u-1；

如果V_k+u-V_z,k+u-1≥0，则执行步骤9-5；

如果V_k+u-V_z,k+u-1＜0，则执行步骤9-6；

步骤9-5，采用以下关系式对可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u进行进一步优化，得到可变限速节点P_k+u的二次优化后的限速值V_z,k+u；

然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-6，以可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9-6-1，令w＝1；

步骤9-6-2，比较P_k+u与可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w；如果V_k+u-V_z,k+u-w＜0，则将V_k+u的值赋值给V_z,k+u-w，使可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w进一步进行优化，然后执行步骤9-6-3；如果V_k+u-V_z,k+u-w≥0，则执行步骤9-6-4；

步骤9-6-3，判断w是否等于u；如果等于，则执行步骤9-6-4；如果不等于，则令w＝w+1，返回执行步骤9-6-2；

步骤9-6-4，对可变限速节点P_k+u的反推优化过程结束，然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-7，至此完成对第1B个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤10，对于位于第1个滑动窗前方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2个滑动窗的首节点和第2个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤10.1，采用以下方法确定第2个滑动窗的尾节点：

步骤10.1.1，令r＝1；

步骤10.1.2，第1个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，因此，第1个滑动窗的首节点前面第r个可变限速节点为P_k-n1+1-r；

判断可变限速节点P_k-n1+1与可变限速节点为P_k-n1+1-r的距离，是否大于等于减小趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_s；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k-n1+1-r为第2个滑动窗的尾节点；然后，执行步骤10.1.4；

如果小于，则执行步骤10.1.3；

步骤10.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k-n1+1-r的限速值V_k-n1+1-r进行二次优化：

若-Δv₀≤V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r≤Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_k-n1+1-r；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r＞Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r+Δv₀；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r＜(-Δv₀)，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r-Δv₀；

然后，令r＝r+1；返回执行步骤10.1.2；

通过以上确定，一方面，可以保证第2个滑动窗和第1个滑动窗之间具有一定的距离，另一方面，对于第2个滑动窗和第1个滑动窗之间间隔的节点，同样进行了限速值优化，实现限速值的稳定减小。

步骤10.1.4，第2个滑动窗的尾节点确定后，向前定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2个滑动窗的首节点，从而确定第2个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2k，对于第2个滑动窗的首节点到V_2k的各个节点，为第2A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2k到第2个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2个滑动窗前方的第3个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗前方的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤11，对于位于第1个滑动窗后方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2’个滑动窗的首节点和第2’个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤11.1，采用以下方法确定第1个滑动窗后面的第2’个滑动窗的首节点：

步骤11.1.1，令c＝1；

步骤11.1.2，第1个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，因此，第1个滑动窗的尾节点后面第c个可变限速节点为P_k+n2-1+c；

判断可变限速节点P_k+n2-1与可变限速节点为P_k+n2-1+c的距离，是否大于等于增加趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_w；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k+n2-1+c为第2’个滑动窗的首节点；然后，执行步骤11.1.4；

如果小于，则执行步骤11.1.3；

步骤11.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k+n2-1+c的限速值V_k+n2-1+c进行二次优化：

若-Δv₁≤V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c≤Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_k+n2-1+c；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c＞Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c+Δv₁；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c＜(-Δv₁)，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c-Δv₁；

然后，令c＝c+1；返回执行步骤11.1.2；

步骤11.1.4，第2’个滑动窗的首节点确定后，向后定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2’个滑动窗的尾节点，从而确定第2’个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2’个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2'k，对于第2’个滑动窗的首节点到V_2'k的各个节点，为第2’A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2’A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2'k到第2’个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2’B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2’个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2’个滑动窗后方的第3’个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗后方的所有可变限速节点的限速值的优化。

本发明提供的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法，具有以下特点：

首先，各节点可变限速标及配套设备的设置满足高速公路设计规范要求，同时依据实际的隧道群区短连接段及其上下游路段的情况因地制宜的布设限速标等相关设备。依据各限速节点布设的位置和彼此之间的位置关系，对基于最小限速值的逐级限速优化方法中相邻间距阈值、速度梯度值等参变量进行确定。

其次，制定与各节点限速值相匹配的可变情报板发布信息，构建相应的模式规则库，实现对各限速节点依据其限速值自动进行发布信息的匹配功能。后台控制服务器对各限速节点均采用可变间隔时段进行信息指令的更新计算，且信息指令的发布采用同步式信息发布更新。

最后，在保障车辆运行安全性和运行效率的原则下，无恶劣天气影响时管控区域采用其道路默认的限速控制策略，此时系统处于部分功能运行状态；而当恶劣天气导致环境能见度严重减小影响时，管控区域采用系统实时的可变限速控制策略，此时系统处于全功能运行状态，其限速更新迭代频率随着环境能见度的严重程度进行调整。

本发明提供的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法，具有以下优点：

(1)对于面向桥隧群区短连接段的多个可变限速节点，首先确定每个可变限速节点的满足环境能见度要求的车辆限速值，然后，以此车辆限速值为基础，定位到最小车辆限速值的可变限速节点；再以该可变限速节点为中心，划定第1个滑动窗口；对于第1个滑动窗口，采用减小趋势节点优化算法对中心节点前的各限速节点进行限速值优化；采用增加趋势节点优化算法对中心节点后的各限速节点进行限速值优化，对于本滑动窗口，形成车辆限速值稳定变化，并且满足环境能见度要求的限度值；

然后，在第1个滑动窗口的前方和后方，各划定其他滑动窗口；要求相邻滑动窗口具有一定的距离要求；对于每个其他滑动窗口，均定位到滑动窗口内限速值最小的节点，然后，采用减小趋势节点优化算法对窗口内限速节点前的各限速节点进行限速值优化；采用增加趋势节点优化算法对窗口内限速节点后的各限速节点进行限速值优化，对于每个滑动窗口，形成车辆限速值稳定变化，并且满足环境能见度要求的限度值；

从整体上看，由于相邻滑动窗口具有一定的距离，因此，一方面，每个滑动窗口内形成的车辆限速值稳定变化，并且满足环境能见度要求的限度值；另一方面，相邻滑动窗口之间的限速节点也进行优化，实现相邻滑动窗口之间的车辆限速值稳定变化，从而得到既满足环境能见度要求，又能够整体上实现车辆限速值稳定变化的限速值，因此，本发明实现可变限速节点间联动控制，即：可变限速节点间限速值相互影响和相互制约，既保证行车安全，又保证了车辆行驶的稳定性和舒适性。

采用仿真分析方法，对本发明提供的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制方法进行仿真实验，可以证明，与传统的基于环境能见度确定的车辆限速值相比，采用本发明优化后的各限速节点的车辆限速值，更能提高车辆行驶的稳定性、舒适性和安全性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统，其特征在于，包括：后台控制服务中心、无线传输单元、信息检测单元和信息发布单元；

在管控区域按行车方向确定多个可变限速节点；在每个所述可变限速节点均安装所述信息检测单元和所述信息发布单元；各个所述信息检测单元和所述信息发布单元均通过所述无线传输单元，与所述后台控制服务中心连接。

2.根据权利要求1所述的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统，其特征在于，所述信息检测单元包括基于视频的环境能见度检测仪。

3.根据权利要求1所述的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统，其特征在于，所述信息发布单元包括可变情报板和电子限速标。

4.一种权利要求1-3任一项所述的面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，确定安全行车视距与车辆限速值之间的对应关系；再根据安全行车视距和环境能见度之间的关系，得到环境能见度和车辆限速值之间的对应关系；

步骤2，在管控区域内选定布设多个可变限速节点；沿车辆运行方向，对各个可变限速节点依次进行编号，分别记为：可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n；其中，n为管控区域内可变限速节点的总数量；

步骤3，在进行面向桥隧群区短连接段的联动可变限速实时控制时，每个可变限速节点的信息检测单元实时检测环境实时能见度，并将检测到的环境实时能见度通过无线传输单元发送给后台控制服务中心；

步骤4，所述后台控制服务中心接收到每个所述可变限速节点上传的环境实时能见度，再根据步骤1确定的环境能见度和车辆限速值之间的对应关系，得到每个所述可变限速节点对应的车辆实时限速值；

所述后台控制服务中心预存储每个所述可变限速节点的道路设计限速值；

然后，所述后台控制服务中心比较所述可变限速节点的车辆实时限速值与道路设计限速值，如果车辆实时限速值大于等于道路设计限速值，则以道路设计限速值作为初步优化后的限速值；如果车辆实时限速值小于道路设计限速值，则以车辆实时限速值作为初步优化后的限速值，由此得到每个可变限速节点的初步优化后的限速值，分别记为：初步优化后的限速值V₁,初步优化后的限速值V₂,…,初步优化后的限速值V_n；其中，初步优化后的限速值V₁，为可变限速节点P₁对应的初步优化后的限速值；初步优化后的限速值V₂，为可变限速节点P₂对应的初步优化后的限速值；依此类推，初步优化后的限速值V_n，为可变限速节点P_n对应的初步优化后的限速值；

步骤5，在V₁,V₂,...,V_n中，将初步优化后的最小限速值记为V_k，其中，k∈1,2,...n；因此，V_k对应的可变限速节点为P_k；

步骤6，预设定滑动窗体距离阈值L、减小趋势相邻节点距离阈值D_s、减小速度梯度Δv₀，增加趋势相邻节点距离阈值D_w和增加速度梯度Δv₁；

步骤7，对于可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n，采用以下方式定位到第1个滑动窗；

以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向前定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的首节点，以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向后定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的尾节点；

步骤8，对于定位到的第1个滑动窗，将第1个滑动窗的首节点到可变限速节点P_k的范围定义为第1A个滑动窗；将可变限速节点P_k到第1个滑动窗的尾节点的范围定义为第1B个滑动窗；

步骤9，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化；对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

具体的，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9.1，假设第1A个滑动窗共包括n1个可变限速节点，则第1A个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，其对应的初步优化后的限速值为V_k-n1+1；

步骤9.2，令i＝1；

步骤9.3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9.4，比较可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i与可变限速节点P_k-i+1的二次优化后的限速值V_z,k-i+1；

如果V_k-i-V_z,k-i+1≥0，则执行步骤9.5；

如果V_k-i-V_z,k-i+1＜0，则执行步骤9.6；

步骤9.5，采用以下关系式对可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i进行进一步优化，得到可变限速节点P_k-i的二次优化后的限速值V_z,k-i；

然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.6，以可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9.6.1，令j＝1；

步骤9.6.2，比较V_k-i与可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j；如果V_k-i-V_z,k-i+j＜0，则将V_k-i的值赋值给V_z,k-i+j，使可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j进一步进行优化，然后执行步骤9.6.3；如果V_k-i-V_z,k-i+j≥0，则执行步骤9.6.4；

步骤9.6.3，判断j是否等于i；如果等于，则执行步骤9.6.4；如果不等于，则令j＝j+1，返回执行步骤9.6.2；

步骤9.6.4，对可变限速节点P_k-i的反推优化过程结束，然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.7，至此完成对第1A个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9-1，假设第1B个滑动窗共包括n2个可变限速节点，则第1B个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，其对应的初步优化后的限速值为V_k+n2-1；

步骤9-2，令u＝1；

步骤9-3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9-4，比较可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u与可变限速节点P_k+u-1的二次优化后的限速值V_z,k+u-1；

如果V_k+u-V_z,k+u-1≥0，则执行步骤9-5；

如果V_k+u-V_z,k+u-1＜0，则执行步骤9-6；

步骤9-5，采用以下关系式对可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u进行进一步优化，得到可变限速节点P_k+u的二次优化后的限速值V_z,k+u；

然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-6，以可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9-6-1，令w＝1；

步骤9-6-2，比较P_k+u与可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w；如果V_k+u-V_z,k+u-w＜0，则将V_k+u的值赋值给V_z,k+u-w，使可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w进一步进行优化，然后执行步骤9-6-3；如果V_k+u-V_z,k+u-w≥0，则执行步骤9-6-4；

步骤9-6-3，判断w是否等于u；如果等于，则执行步骤9-6-4；如果不等于，则令w＝w+1，返回执行步骤9-6-2；

步骤9-6-4，对可变限速节点P_k+u的反推优化过程结束，然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-7，至此完成对第1B个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤10，对于位于第1个滑动窗前方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2个滑动窗的首节点和第2个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤10.1，采用以下方法确定第2个滑动窗的尾节点：

步骤10.1.1，令r＝1；

步骤10.1.2，第1个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，因此，第1个滑动窗的首节点前面第r个可变限速节点为P_k-n1+1-r；

判断可变限速节点P_k-n1+1与可变限速节点为P_k-n1+1-r的距离，是否大于等于减小趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_s；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k-n1+1-r为第2个滑动窗的尾节点；然后，执行步骤10.1.4；

如果小于，则执行步骤10.1.3；

步骤10.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k-n1+1-r的限速值V_k-n1+1-r进行二次优化：

若-Δv₀≤V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r≤Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_k-n1+1-r；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r＞Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r+Δv₀；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r＜(-Δv₀)，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r-Δv₀；

然后，令r＝r+1；返回执行步骤10.1.2；

步骤10.1.4，第2个滑动窗的尾节点确定后，向前定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2个滑动窗的首节点，从而确定第2个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2k，对于第2个滑动窗的首节点到V_2k的各个节点，为第2A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2k到第2个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2个滑动窗前方的第3个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗前方的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤11，对于位于第1个滑动窗后方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2’个滑动窗的首节点和第2’个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤11.1，采用以下方法确定第1个滑动窗后面的第2’个滑动窗的首节点：

步骤11.1.1，令c＝1；

步骤11.1.2，第1个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，因此，第1个滑动窗的尾节点后面第c个可变限速节点为P_k+n2-1+c；

判断可变限速节点P_k+n2-1与可变限速节点为P_k+n2-1+c的距离，是否大于等于增加趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_w；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k+n2-1+c为第2’个滑动窗的首节点；然后，执行步骤11.1.4；

如果小于，则执行步骤11.1.3；

步骤11.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k+n2-1+c的限速值V_k+n2-1+c进行二次优化：

若-Δv₁≤V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c≤Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_k+n2-1+c；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c＞Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c+Δv₁；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c＜(-Δv₁)，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c-Δv₁；

然后，令c＝c+1；返回执行步骤11.1.2；

步骤11.1.4，第2’个滑动窗的首节点确定后，向后定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2’个滑动窗的尾节点，从而确定第2’个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2’个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2'k，对于第2’个滑动窗的首节点到V_2'k的各个节点，为第2’A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2’A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2'k到第2’个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2’B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2’个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2’个滑动窗后方的第3’个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗后方的所有可变限速节点的限速值的优化。

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