CN113313946A - 一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备 - Google Patents

一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113313946A
CN113313946A CN202110603023.1A CN202110603023A CN113313946A CN 113313946 A CN113313946 A CN 113313946A CN 202110603023 A CN202110603023 A CN 202110603023A CN 113313946 A CN113313946 A CN 113313946A
Authority
CN
China
Prior art keywords
lane
highway
vehicle
vehicle type
expressway
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110603023.1A
Other languages
English (en)
Inventor
许宏科
林杉
曹嘉晨
岳啟林
刘栩滔
刘佳
罗密
陈丽容
张腾
王庆远
侯建华
宋晓轩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changan University
Original Assignee
Changan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changan University filed Critical Changan University
Priority to CN202110603023.1A priority Critical patent/CN113313946A/zh
Publication of CN113313946A publication Critical patent/CN113313946A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/052—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for determining speed or overspeed
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/015—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for distinguishing between two or more types of vehicles, e.g. between motor-cars and cycles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/065—Traffic control systems for road vehicles by counting the vehicles in a section of the road or in a parking area, i.e. comparing incoming count with outgoing count
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Control Of Driving Devices And Active Controlling Of Vehicle (AREA)

Abstract

本发明公开了一种多车道高速公路客货车协同控制方法，该方法包括：确定高速公路服务水平；当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫‑斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占有率；根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占有率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。本发明通过实时采集高速公路交通流数据，对多车道高速公路进行动态控制；并考虑了车辆的时空分布差异、速度差异和车道占有率因素，在车型再次分类的基础上，对多车道高速公路分时段分区段分车道客货协同控制，从而解决了大流量下客货干扰严重和车道分布不均衡问题。

Description

一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备
技术领域
本发明涉及多车道高速公路控制技术领域，特别涉及一种基于时空分布的多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备。
背景技术
随着货运需求的不断增加，高速公路货车承载比例逐年上升，货车向着大型化、重型化方向发展，造成客货车辆间的干扰与冲突更加严重。由于客货之间运行速度差异较大，导致车辆间的相互干扰作用更加严重，在大流量情况下当慢速货车在高速公路行驶时，后方车辆需减速跟随慢速货车行驶，造成“移动瓶颈”现象，严重降低了高速公路的通行效率。
多车道高速公路具有运行速度快，通行能力大等优势，但是这导致车辆换道频繁、运行规律复杂等问题，加之不同车型之间的时空分布差异，客货混行策略或全段的静态控制策略已不能保证高速公路在货车大流量环境下稳定、安全、高效运行。因此，对多车道高速公路进行客货协同控制显得格外重要。
目前，我国多车道高速公路多采用客货混行或者大小型车分离措施，并且这些策略都是静态的管理方法，不能很好的解决大流量下客货时空分布差异导致的客货干扰和车道利用率不高的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决大流量下客货干扰严重和车道分布不均衡问题的多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和计算机设备。
本发明实施例提供一种多车道高速公路客货车协同控制方法，包括：
获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占用率；
根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占用率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
在其中一个实施例中，所述车型包括：小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车。
在其中一个实施例中，所述根据各车型交通，确定高速公路服务水平，包括：
根据各车型交通量量，确定总的当量交通量；
根据总的当量交通量、高速公路车道数和单车道实际通行能力，确定高速公路服务水平。
在其中一个实施例中，所述总的当量交通量为：
Q＝Q1m×E1+Q2m×E2+Q3m×E3+Q4m×E4+Q5m×E5+Q6m×E6+Q7m×E7
式中：Q1m、Q2m、Q3m、Q4m、Q5m、Q6m、Q7m分别为小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车的交通量；E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7分别为小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车的车型折算系数，且取值分别为E1＝1.0、E2＝1.0、E3＝1.5、E4＝1.0、E5＝1.5、E6＝2.5、E7＝4.0。
在其中一个实施例中，所述高速公路服务水平为：
Figure BDA0003093238060000021
式中：Cp为高速公路单车道实际通行能力；Q为总的当量交通量；N为高速公路车道数；所述高速公路单车道实际通行能力为：
CP＝CB×fw×fHV×fp
式中：CB为高速公路单车道基本通行能力；fw为车道宽度和侧向净宽对通行能力的修正系数；fHV为大型车对通行能力的修正系数；fp为驾驶员条件对通行能力的修正系数。
在其中一个实施例中，当高速公路服务水平大于0.55时，高速公路服务水平处于一、二级服务水平以下。
在其中一个实施例中，所述柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，包括：
将两组样本混合并按升序排序；
分别计算样本秩的累计频数和累计频率；
计算累计频率之差，得到秩的差值序列并得到D统计量；
计算统计量的概率p值，将p值与显著性水平α进行比较，判断接受零假设还是拒绝零假设；
当p值小于显著性水平α时，拒绝零假设，即两种车型存在显著性差异；
当p值大于等于显著性水平α时，接受零假设，则将速度差异性较小的车型归为一类，得到车型再分类结果；
其中，显著性水平α取值0.05。
在其中一个实施例中，所述各车型的比例为：
Figure BDA0003093238060000031
其中，QtypeA为车型类别typeA所包含车型的当量交通量，A∈{1,2,3,4}；Q为总的当量交通量；
所述各车道占用率为：
Figure BDA0003093238060000032
其中，QL某一时段通过车道L的当量交通量，L∈{1,2,3,4}。
一种多车道高速公路客货车协同控制装置，包括：
数据采集模块，用于获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
高速公路服务水平确定模块，用于根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
车型再分类模块，用于当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
车型比例车道占用率确定模块，用于根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占用率；
协同控制模块，用于根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占用率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤
获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占有率；
根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占有率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
本发明实施例提供的上述多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和计算机设备，与现有技术相比，其有益效果如下：
本发明通过实时采集高速公路交通流数据，对多车道高速公路进行动态控制能够更好地减少安全隐患和提高高速公路的通行效率；并考虑了车辆的时空分布差异、速度差异和车道占有率因素，在车型再次分类的基础上，对多车道高速公路分时段分区段分车道客货协同控制，从而解决了大流量下客货干扰严重和车道分布不均衡问题。
附图说明
图1为一个实施例中提供的多车道高速公路客货车协同控制方法流程示意图；
图2为一个实施例中提供的多车道高速公路客货车协同控制的场景示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
一个实施例中，参见图1～2，提供的一种多车道高速公路客货车协同控制方法，该方法具体包括：
步骤一、实时采集多车道高速公路分区段分车型交通量、车速、车道分布数据
分时段分区段采集各个车道分车型流量及速度数据，交通量以小汽车为标准车型换算。将时段、区段、车辆类型、流量、速度及交通量定义如下：时段Ti(i＝1,2,3…,24)、区段Xj(j＝1,2,3…)、小型客车流量Q1m与小型客车速度V1n、中型客车流量Q2m与中型客车速度V2n、大型客车流量Q3m与小型客车速度V3n、小型货车流量Q4m与小型客车速度V4n、中型货车流量Q5m与中型货车速度V5n、大型货车流量Q6m与大型货车速度V6n、特大型货车流量Q7m与特大型货车速度V7n；其中m为统计时段次序数，n∈{0,1,…,Qki}，所述的k∈{1,2,…,7}。
步骤二、计算道路服务水平、不同车型比例，设定客货协同控制条件
(1)根据各车型交通量Q1m、Q2m、Q3m、Q4m、Q5m、Q6m、Q7m及车辆折算系数，计算在统计时段内总的当量交通量Q，计算公式如下：
Q＝Q1m×E1+Q2m×E2+Q3m×E3+Q4m×E4+Q5m×E5+Q6m×E6+Q7m×E7
式中：E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7分别为小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车的车型折算系数，按照《公路工程技术标准》(JTG B01-2014)取值分别为E1＝1.0、E2＝1.0、E3＝1.5、E4＝1.0、E5＝1.5、E6＝2.5、E7＝4.0。
(2)根据总的当量交通量Q、高速公路车道数N和单车道实际通行能力Cp计算高速公路服务水平v/C，计算公式如下：
Figure BDA0003093238060000061
式中：Cp为高速公路单车道实际通行能力；
CP＝CB×fw×fHV×fp
式中：CB为高速公路单车道基本通行能力；fw为车道宽度和侧向净宽对通行能力的修正系数；fHV为大型车对通行能力的修正系数；fp为驾驶员条件对通行能力的修正系数。
(3)根据高速公路服务水平v/C取值，判定客货协同控制的条件；若v/C处于一、二级服务水平，即v/C≤0.55，则保持原有控制形式；若v/C处于一、二级服务水平以下，即v/C＞0.55，则进入步骤三。
步骤三、基于速度差异性的车型再分类
选取速度为检验变量，对上述车型两两之间进行Kolmogorov-Smirnov Test(柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验)，以此来比较两两车型之间有无显著性差异。
Kolmogorov-Smirnov Test(柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验)能够利用样本数据推断两个独立总体之间是否存在显著性差异，是一种拟合优度的检验方法。其基本步骤为：将两组样本混合并按升序排序；分别计算样本秩的累计频数和累计频率；计算累计频率之差，得到秩的差值序列并得到D统计量；计算统计量的概率p值，将p值与显著性水平α(取0.05)进行比较，判断接受零假设还是拒绝零假设。由于零假设是两组独立样本来自的总体的分布无显著差异，因此当p值小于显著性水平时拒绝零假设，即认为两种车型存在显著性差异。
根据检验结果对速度差异性较小的车型归为一类，得到车型再分类结果type1、type2、type3、type4。
步骤四、计算不同车型比例及各车道占用率
根据车辆分类结果，计算各种车型的比例和各车道占用率，公式如下:
Figure BDA0003093238060000071
其中，QtypeA为车型类别typeA所包含车型的当量交通量，A∈{1,2,3,4}。
Figure BDA0003093238060000072
其中，QL某一时段通过车道L的当量交通量，L∈{1,2,3,4}。
步骤五、根据车型再分类结果及各种车型比例和各车道占用率情况，对多车道高速公路基本路段进行分车道分车型控制。
一个实施例中，提供的一种多车道高速公路客货车协同控制装置，该装置包括：
数据采集模块，用于获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
高速公路服务水平确定模块，用于根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
车型再分类模块，用于当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
车型比例车道占用率确定模块，用于根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占用率；
协同控制模块，用于根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占用率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
关于多车道高速公路客货车协同控制装置的具体限定可以参见上文中对于多车道高速公路客货车协同控制方法的限定，在此不再赘述。上述多车道高速公路客货车协同控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
一个实施例中，提供的一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占用率；
根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占用率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。还有，以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，包括：
获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占有率；
根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占有率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
2.如权利要求1所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，所述车型包括：小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车。
3.如权利要求1所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，所述根据各车型交通量，确定高速公路服务水平，包括：
根据各车型交通量，确定总的当量交通量；
根据总的当量交通量、高速公路车道数和单车道实际通行能力，确定高速公路服务水平。
4.如权利要求3所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，所述总的当量交通量为：
Q＝Q1m×E1+Q2m×E2+Q3m×E3+Q4m×E4+Q5m×E5+Q6m×E6+Q7m×E7
式中：Q1m、Q2m、Q3m、Q4m、Q5m、Q6m、Q7m分别为小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车的交通量；E1、E2、E3、E4、E5、E6、E7分别为小型客车、中型客车、大型客车、小型货车、中型货车、大型货车、特大型货车的车型折算系数，且取值分别为E1＝1.0、E2＝1.0、E3＝1.5、E4＝1.0、E5＝1.5、E6＝2.5、E7＝4.0。
5.如权利要求3所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，所述高速公路服务水平为：
Figure FDA0003093238050000021
式中：Cp为高速公路单车道实际通行能力；Q为总的当量交通量；N为高速公路车道数；所述高速公路单车道实际通行能力为：
CP＝CB×fw×fHV×fp
式中：CB为高速公路单车道基本通行能力；fw为车道宽度和侧向净宽对通行能力的修正系数；fHV大型车对通行能力的修正系数；fp为驾驶员条件对通行能力的修正系数。
6.如权利要求1所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，当高速公路服务水平大于0.55时，高速公路服务水平处于一、二级服务水平以下。
7.如权利要求1所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，所述柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，包括：
将两组样本混合并按升序排序；
分别计算样本秩的累计频数和累计频率；
计算累计频率之差，得到秩的差值序列并得到D统计量；
计算统计量的概率p值，将p值与显著性水平α进行比较，判断接受零假设还是拒绝零假设；
当p值小于显著性水平α时，拒绝零假设，即两种车型存在显著性差异；
当p值大于等于显著性水平α时，接受零假设，则将速度差异性较小的车型归为一类，得到车型再分类结果；
其中，显著性水平α取值0.05。
8.如权利要求1所述的多车道高速公路客货车协同控制方法，其特征在于，所述各车型的比例为：
Figure FDA0003093238050000031
其中，QtypeA为车型类别typeA所包含车型的当量交通量，A∈{1,2,3,4}；Q为总的当量交通量；
所述各车道占用率为：
Figure FDA0003093238050000032
其中，QL某一时段通过车道L的当量交通量，L∈{1,2,3,4}。
9.一种多车道高速公路客货车协同控制装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取多车道高速公路各车型交通量和速度；
高速公路服务水平确定模块，用于根据各车型交通量，确定高速公路服务水平；
车型再分类模块，用于当高速公路服务水平大于预设值时，选取速度为检验变量，对各车型两两之间进行柯尔莫可诺夫-斯米尔诺夫检验，获得车型的再分类结果；
车型比例车道占用率确定模块，用于根据车型的再分类结果，确定各车型的比例和各车道占有率；
协同控制模块，用于根据车型的再分类结果、各车型的比例、各车道占有率，对多车道高速公路进行分车道分车型控制。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～8中任一项所述的方法的步骤。
CN202110603023.1A 2021-05-31 2021-05-31 一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备 Pending CN113313946A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110603023.1A CN113313946A (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110603023.1A CN113313946A (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113313946A true CN113313946A (zh) 2021-08-27

Family

ID=77376583

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110603023.1A Pending CN113313946A (zh) 2021-05-31 2021-05-31 一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113313946A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114120654A (zh) * 2022-01-26 2022-03-01 南京原力智能科技有限公司 一种道路行驶车辆数对路网通行能力影响的通用计算方法
CN116092296A (zh) * 2023-03-06 2023-05-09 交通运输部科学研究院 交通状态评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN116416806A (zh) * 2023-06-12 2023-07-11 天津市政工程设计研究总院有限公司 一种智能网联自动驾驶货运专用道控制系统
CN118072521A (zh) * 2024-04-17 2024-05-24 大连理工大学 网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6388578B1 (en) * 1997-11-19 2002-05-14 David Fagan Speed limit indicator
CN104794919A (zh) * 2015-04-28 2015-07-22 辽宁省交通规划设计院 一种多车道高速公路车道资源实时优化配置方法
CN104916135A (zh) * 2015-06-19 2015-09-16 南京全司达交通科技有限公司 获取客货分离式高速公路货运车道通行能力的方法和系统
CN104952252A (zh) * 2015-06-19 2015-09-30 辽宁省交通规划设计院 获取主辅分离式多车道高速公路通行能力的方法和系统
CN110211386A (zh) * 2019-05-22 2019-09-06 东南大学 一种基于非参数检验的高速公路车型分类方法
CN110335462A (zh) * 2019-05-26 2019-10-15 天津市市政工程设计研究院 多车道高速公路混合交通流动态分离控制方法
CN110796859A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 长安大学 基于交通流的实时交通状态辨识及事故风险预警方法
CN111968384A (zh) * 2020-08-18 2020-11-20 上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司 高速公路货车车道可变控制系统及交通控制方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6388578B1 (en) * 1997-11-19 2002-05-14 David Fagan Speed limit indicator
CN104794919A (zh) * 2015-04-28 2015-07-22 辽宁省交通规划设计院 一种多车道高速公路车道资源实时优化配置方法
CN104916135A (zh) * 2015-06-19 2015-09-16 南京全司达交通科技有限公司 获取客货分离式高速公路货运车道通行能力的方法和系统
CN104952252A (zh) * 2015-06-19 2015-09-30 辽宁省交通规划设计院 获取主辅分离式多车道高速公路通行能力的方法和系统
CN110211386A (zh) * 2019-05-22 2019-09-06 东南大学 一种基于非参数检验的高速公路车型分类方法
CN110335462A (zh) * 2019-05-26 2019-10-15 天津市市政工程设计研究院 多车道高速公路混合交通流动态分离控制方法
CN110796859A (zh) * 2019-10-28 2020-02-14 长安大学 基于交通流的实时交通状态辨识及事故风险预警方法
CN111968384A (zh) * 2020-08-18 2020-11-20 上海市城市建设设计研究总院（集团）有限公司 高速公路货车车道可变控制系统及交通控制方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114120654A (zh) * 2022-01-26 2022-03-01 南京原力智能科技有限公司 一种道路行驶车辆数对路网通行能力影响的通用计算方法
CN116092296A (zh) * 2023-03-06 2023-05-09 交通运输部科学研究院 交通状态评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN116092296B (zh) * 2023-03-06 2023-08-18 交通运输部科学研究院 交通状态评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN116416806A (zh) * 2023-06-12 2023-07-11 天津市政工程设计研究总院有限公司 一种智能网联自动驾驶货运专用道控制系统
CN118072521A (zh) * 2024-04-17 2024-05-24 大连理工大学 网联下多车型车辆与道路资源协同控制方法、系统及设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113313946A (zh) 一种多车道高速公路客货车协同控制方法、装置和设备
Yang et al. A parallel FP-growth mining algorithm with load balancing constraints for traffic crash data
CN108537391B (zh) 一种基于出租车轨迹数据的出租车停靠站设置优化方法
CN112651570B (zh) 高速公路服务区交通量预测模型构建、预测方法及装置
Lee et al. The optimal eco-friendly platoon formation strategy for a heterogeneous fleet of vehicles
CN103632547A (zh) 移动瓶颈影响下路段行程时间预测系统及实现方法
CN115601958A (zh) 一种基于连续型元胞自动机的车联网交通流建模方法
CN116386316A (zh) 交通风险的预测方法和装置、电子设备及存储介质
CN113724497A (zh) 一种目标道路实时交通流量预测方法和装置
CN109145401B (zh) 一种计算机动车排放清单的方法、系统及终端设备
CN102915404B (zh) 一种适用于车辆自组网的基于模糊聚类算法的信息融合方法
CN110490476A (zh) 一种估算行驶路径的物流车辆规划方法
CN103226666B (zh) 复杂功能互通立体交叉系统功效评价方法
CN107169202A (zh) 一种行进车辆间安全保持距离的计算方法
CN111784265A (zh) 整车物流运输智能配载系统及方法
CN116245365A (zh) 一种车辆风险评估方法、装置、存储介质及电子设备
Chen et al. The impact of truck proportion on traffic safety using surrogate safety measures in China
CN110211386B (zh) 一种基于非参数检验的高速公路车型分类方法
CN115938155A (zh) 一种路侧停车位的智能检测方法
CN112509376B (zh) 一种隧道动态区块划分方法及系统
CN114529778A (zh) 数据增强方法、装置、设备和存储介质
CN103218511A (zh) 根据车型不同确定汽车荷载限制值的方法
CN108986455B (zh) 一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法
CN112163807A (zh) 一种省域在地公路货物运输量的统计方法
CN116029624B (zh) 一种融合货车轨迹和poi数据的货源地识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination