CN115114806A - 自主式交通系统架构自主演进仿真方法 - Google Patents

自主式交通系统架构自主演进仿真方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115114806A
CN115114806A CN202211036571.1A CN202211036571A CN115114806A CN 115114806 A CN115114806 A CN 115114806A CN 202211036571 A CN202211036571 A CN 202211036571A CN 115114806 A CN115114806 A CN 115114806A
Authority
CN
China
Prior art keywords
autonomous
system architecture
evolution
simulation
traffic system
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.)
Granted
Application number
CN202211036571.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115114806B (zh
Inventor
张晓春
梁晨
陈振武
张稷
钱宇清
刘星
杨良
冯相龙
李丹欣
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.)
Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
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 Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd filed Critical Shenzhen Urban Transport Planning Center Co Ltd
Priority to CN202211036571.1A priority Critical patent/CN115114806B/zh
Publication of CN115114806A publication Critical patent/CN115114806A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115114806B publication Critical patent/CN115114806B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/15Vehicle, aircraft or watercraft design
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提出自主式交通系统架构自主演进仿真方法,属于自主式交通系统架构仿真技术领域。包括:S1.根据先验知识,将系统架构演进条件、系统架构运行态势条件以及演进后的系统架构变化方法,对应关系,水平变量对应关系构建知识图谱;S2.对架构进行系统动力学仿真,获取当前仿真步的仿真结果;S3.将当前仿真步的仿真结果与知识库的演进条件进行对比得到触发结果;S4.根据触发结果,从知识库获取系统架构的对应关系,对存量进行调整,形成新的系统架构;S5.基于新的系统架构,进行架构查验,若查验成功,以新的系统架构继续仿真,若查验失败,则演进失败,给出失败原因,并以演进前交通系统结构继续仿真。解决架构仿真单一、无法实现动态架构获取的问题。

Description

自主式交通系统架构自主演进仿真方法
技术领域
本申请涉及自主演进仿真方法,尤其涉及自主式交通系统架构自主演进仿真方法,属于车路协同仿真技术领域。
背景技术
自主式交通系统(英文简称ATS:Autonomous Transportation System)是智能交通系统的下一代系统,在智能交通系统基础上,实现交通系统在无人工干预下自主运行、自主演进、自主迭代。自主式交通系统作为未来交通系统的主要发展模式,对其架构设计的研究是一个非常重要的研究方向,而如何对设计出来的交通系统架构进行评价,是该方向的一个重要难题。因此,需要建立一套从宏观角度对系统架构进行仿真的方法,实现自主式交通系统架构的仿真与推演,进而获知其宏观运行态势,从而方便研究人员对该架构进行分析。
针对上述问题研发人员提供了以下方案:
CN113901231A提出一种知识图谱的演进分析方法、装置及介质,该方法包括:获取知识图谱的历史版本数据;根据历史版本数据的版本时间,将历史版本数据按照版本时间存储到图数据库,得到知识图谱版本库;根据知识图谱版本库中各组相邻版本的差异关系,确定各组相邻版本的差异关系表;根据差异关系表,确定各组相邻版本的演进关系,并进一步确定各组相邻版本的演进关系表;根据各组相邻版本的演进关系表,汇总得到演进关系数据库;根据知识图谱版本库和演进关系数据库得到演进分析结果。但是该方法只能实现演进后静态架构获取,对于涵盖演进的自主式交通系统架构全过程仿真没有帮助,且无法进行系统架构演进态势仿真分析评估。
发明内容
在下文中给出了关于本发明的简要概述,以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解,这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分,也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念,以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
鉴于此,为解决现有技术中存在的架构仿真单一、无法实现动态架构演进连续仿真的技术问题,本发明提供自主式交通系统架构自主演进仿真方法。
方案一、自主式交通系统架构自主演进仿真方法,包括以下步骤:
S1.根据先验知识,将自主式交通系统架构演进条件、自主式交通系统架构运行态势条件以及演进后的系统架构变化方法,对应关系,水平变量对应关系构建知识图谱;
S2.对自主式交通系统架构进行系统动力学仿真,获取当前仿真步的仿真结果;
S3.将当前仿真步的仿真结果与知识库的演进条件进行对比得到触发结果,当触发结果为不符合演进条件时,以当前自主式交通系统架构执行S2继续仿真,当触发结果为符合演进条件时,执行S4进入演进;
S4.根据触发结果,从知识库获取自主式交通系统架构的对应关系,新增/删除自主式交通系统架构内的元素和连接,根据知识库的对应关系,对存量进行调整,形成新的自主式交通系统架构;
S5.基于新的自主式交通系统架构,进行架构查验,若查验成功,以新的自主式交通系统架构执行S2继续仿真,若查验失败,则演进失败,给出失败原因,并以演进前交通系统结构执行S2继续仿真。
优选的,S1具体是,知识图谱包括多套子图,每个子图由多个元素和连接组成,而元素-连接组设置一个演进触发条件,触发条件包括元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或通过量。
优选的,S3具体是,自主式交通系统架构的任意一个仿真步长与知识图谱的任意一个子图相符时,获取自主式交通系统架构元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或总通过量,与知识图谱存储的元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或总通过量的判断规则进行比对,如果比对成功,判断符合演进条件,则进入演进环节,如果比对不成功,判断不符合演进条件,以当前自主式交通系统架构继续仿真。
优选的,基于新的自主式交通系统架构,进行架构查验的方法,包括以下步骤:
S51.自主式交通系统架构不存在孤立元素/元素组,将自主式交通系统架构视为无向图,任意两个元素,通过有限次连接彼此相连;
S52.自主式交通系统架构有整体的需求或信息输入与输出组分;
S53.传递逻辑不得直接连接,有直接上下级关系的不同级别元素;
S54.传递逻辑缺少入或出的元素时,有合理解释;
S55.系统动力学整体的源如果是一个物理对象,物理对象大于0;系统动力学整体的源如果是一个流,有非0时间段;系统动力学整体的源如果是循环型结构,指定系统动力学起始位置。
方案二、一种电子设备,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案二所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法的步骤。
方案三、一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现方案二所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法。
本发明的有益效果如下:本发明对于现有的架构仿真,增加了运行中演进的技术,实现了完整的架构-运行-演进的分析流程,为后续对架构的研究,在以往的单一架构运行态势分析基础上,增加了演进分析的能力,实现自主演进的自主式交通系统架构运行仿真,为自主式交通系统架构自主演进提供了理论基础;本发明结合了现有的基于知识图谱的系统架构演进技术基础,将演进从静态的对比,转变为动态的仿真,真正实现了从架构运行起来到整体架构动起来的能力;拓展了系统动力学模型的应用范围。以往的系统动力学理论仅适用于单一架构单一仿真,而本发明给出了架构演进的联合仿真方法。解决现有技术中存在的架构仿真单一、无法实现动态架构获取的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为自主式交通系统架构自主演进仿真方法流程示意图;
图2为知识图谱结构示意图;
图3为参与交通的元素信息传递的系统仿真过程示意图;
图4为采用本发明自主演进后的参与交通的元素信息传递的系统仿真示意图。
具体实施方式
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1、参照图1-图4说明本实施方式,自主式交通系统架构自主演进仿真方法,包括以下步骤:
S1.根据先验知识,将系统架构演进条件、系统架构运行态势条件(水平变量)以及演进后的系统架构变化方法,对应关系,水平变量对应关系构建知识图谱;例如,当交通需求量增长至某定值,普通交通灯对应智能交通灯,存量直接变为0;
知识图谱包括多套子图,每个子图均由多个元素和连接组成,而元素-连接组设置一个演进触发条件,包括但不限于元素的水平变量、进出总量,连接的流量流速,通过量等,待自主式交通系统架构满足条件后触发,子图之间有代际关系,例如,子图A须指定下一代的子图B,以及元素、连接对应关系。
所述元素对应系统动力学仿真的源与汇,存量对应系统动力学仿真的各源汇当前时间步的水平变量,具体包括(参照图2):
知识图谱中包括功能域节点、功能节点、服务节点、物理对象节点和传递逻辑节点,每个节点均拥有代际标签,代际标签下有演进条件标签、逻辑标签、最低可选数量标签和演进结果标签四个标签;
代际标签:从上一代(默认为0),系统仅能逐代演进(如从0代到1代),不可跨代;代际用于限制跨代演进;
演进条件标签:物理对象节点、功能节点、功能域节点、服务节点均有信息留存量(水平变量)指标,传递逻辑有信息传递速度(流率变量)指标,演进条件基于相应指标,要求指标大于/小于/等于某个特定的数值才能触发;
逻辑标签:分为必要和可选两种逻辑,“必要”逻辑则是如果需要演进,必须满足指标;“可选”逻辑则是如果需要演进,则可以选择满足指标或满足其他可选指标;
最低可选数量标签:对于逻辑标签中的可选指标数量,需要最少满足其中的N个,作为演进的限制;N>0;
演进结果标签:物理对象转变成新的物理对象(ID),以及信息留存量变化关系(如减半);
例如,从半自主式交通系统架构(代0)到自主式交通系统架构(代1),(此处代际=1)需要满足:
1)逻辑标签:
必要逻辑:自动驾驶技术存量>1000信息量;
信息量:自主式交通系统内各物理对象之间需要进行信息传递,信息传递的数量称为信息量(一般以字节数为衡量,亦可以结合信息的复杂程度通过加权等算法计算形成的量化结果为衡量);
可选逻辑:需求存量>10000信息量,且交通指挥系统负荷>5000信息量;
2)最低可选数量=1。
则,当自动驾驶技术存量达标,且需求存量达到10000或交通指挥系统负荷>5000时,可以演进到全自主代。
如果演进,获取演进结果标签,此处交通指挥系统物理对象转变为自主式交通指挥系统,信息量减半,则信息量变为此时的1/2;
S2.对自主式交通系统架构进行系统动力学仿真,获取当前步长的仿真结果,构建自主式交通系统架构具体包括:
从自主式交通系统架构中,获取自主式交通系统架构的物理对象、所有物理对象的级别、物理对象间的逻辑关系和物理对象的相关数据;
基于物理对象、所有物理对象的级别和物理对象的相关数据,构建物理对象参数化模型;
基于物理对象间的逻辑关系生成流的基础数据,基于流的基础数据构建流模型;
使用流连接不同物理对象,构建拓扑网络,形成自主式交通系统架构模型,其中,自主式交通系统架构模型基于物理对象参数化模型和流模型推演实现运行;
物理对象的相关数据包括最低级别物理对象的水平变量初始值、不同物理对象之间的包含关系、不同级别的物理对象之间的水平变量换算关系,其中,具有包含关系的两个物理对象之间不可建立流连接;
物理对象的定义内容包括:物理对象ID、物理对象级别、流入该物理对象的流集合、该物理对象流出的流集合、高级交通物理对象列表、低级交通物理对象列表、水平变量、最大容量、最小水平变量及默认水平变量;
基于流的基础数据构建流模型包括:
获取传递实体的特征分布,基于传递实体的特征分布构建相应的实体模型,其中,传递实体为流的传递内容;
基于实体模型,通过多实体的组合,获得组合特征;
根据组合特征构建事件,其中,事件包括合并事件、拆分事件、出发事件、实体传递事件中一个或多个;
基于事件的发生情况确定流的状态,其中,所流的状态为运行、停止中的一个;
基于流的状态计算流的流量与流速;
流的定义包括:流ID、默认流速、来源物理对象、目标物理对象及流状态;
自主式交通系统架构模型包括至少一个服务系统,服务系统由多个物理对象及多个流组合而成,服务系统有整体的输入和输出。
拓扑网络包括:分等级物理对象集合、流集合及服务系统集合。
构建自主式交通系统架构模型需遵循的约束包括:避免出现孤立物理对象;流不得直接连接有上下级关系的不同级别物理对象;上层物理对象的仿真结果基于最底层物理对象、流集合仿真计算而来;流最多只能连接一对物理对象;若用于构建自主式交通系统架构模型的系统动力学整体的起始是物理对象,则必须有资源输入自主式交通系统架构模型;若用于构建自主式交通系统架构模型的系统动力学整体的起始是流,则有资源输入自主式交通系统架构模型的时间占比大于或等于预设值。
S3.将当前仿真步的仿真结果与知识库的演进条件进行对比得到触发结果,当触发结果为不符合演进条件时,以当前自主式交通系统架构执行S2继续仿真,当触发结果为符合演进条件时,执行S4进入演进;
自主式交通系统架构的任意一个仿真步长与知识图谱的任意一个子图相符时,获取自主式交通系统架构相应的元素的水平变量、进出总量,连接的流量流速、总通过量等信息,与知识图谱存储的元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或总通过量判断规则进行比对,如果比对成功,则进入演进环节。
S4.根据触发结果,从知识库获取自主式交通系统架构的对应关系,新增/删除自主式交通系统架构内的元素和连接,根据知识库的对应关系,对存量进行调整,形成新的自主式交通系统架构;例如原智能交通灯信息存量有10K,调整后为0;(参照图3-图4,车辆过交叉路口场景下,各参与交通的元素(如载运工具、感知设备等)信息传递的系统仿真过程。图3演进成图4的过程中,图3中“交通运行中心”作为交通系统架构内的元素,当“交通运营中心”的总通过量达到一定值后,触发了系统演进,交通运营中心被“智能交通中心”所取代,同时增加了“交通监测中心”,形成新的自主式交通系统架构,在这个演进过程中,“交通运营中心”的总通过量可设定为一个阈值形式,当“交通运营中心”的总通过量超过该阈值时,触发演进条件。)
根据被演进的部分的子图所指向的下一代的子图,获取演进部分元素-连接的下一代的架构,新增或删除相应的元素和连接,对于有对应关系的元素和连接,根据元素的存量对照关系将存量进行调整,根据连接的对照关系调整连接的总通过量、流速等指标,而后进入查验。
具体的,对知识库检索根据自主式交通系统架构,获取架构目前代际(初始为0,每次迭代记录),以及其物理对象,根据物理对象的ID在知识图谱中检索,相同“代际”的,且具有关联关系的全部节点,获取以上的“演化条件”、“逻辑”两个标签。
对比相应的物理对象、服务、功能、功能域的信息留存量(仿真中的水平变量)、传递逻辑有信息传递速度(流率变量)指标,对照知识库内的要求进行对比,符合知识图谱中的条件则进入演进。
S5.基于新的自主式交通系统架构,进行架构查验,若查验成功,以新的自主式交通系统架构执行S2继续仿真,若查验失败,则演进失败,给出失败原因,并以演进前自主式交通系统架构执行S2继续仿真。
基于新的自主式交通系统架构,进行架构查验,包括以下步骤:
S51.自主式交通系统架构不存在孤立元素/元素组,将自主式交通系统架构视为无向图,任意两个元素,通过有限次连接彼此相连;
S52.自主式交通系统架构有整体的需求或信息输入与输出组分;
S53.传递逻辑不得直接连接有上下级关系的不同级别元素;
S54.传递逻辑缺少入或出的元素时,有合理解释;
S55.系统动力学整体的源如果是一个物理对象,物理对象大于0;系统动力学整体的源如果是一个流,有非0时间段;系统动力学整体的源如果是循环型结构,指定系统动力学起始位置。
实施例2、本发明的计算机装置可以是包括有处理器以及存储器等装置,例如包含中央处理器的单片机等。并且,处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述的基于CREO软件的可修改由关系驱动的推荐数据的推荐方法的步骤。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card, SMC),安全数字(Secure Digital, SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
实施例3、计算机可读存储介质实施例
本发明的计算机可读存储介质可以是被计算机装置的处理器所读取的任何形式的存储介质,包括但不限于非易失性存储器、易失性存储器、铁电存储器等,计算机可读存储介质上存储有计算机程序,当计算机装置的处理器读取并执行存储器中所存储的计算机程序时,可以实现上述的基于CREO软件的可修改由关系驱动的建模数据的建模方法的步骤。
所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明,但是受益于上面的描述,本技术领域内的技术人员明白,在由此描述的本发明的范围内,可以设想其它实施例。此外,应当注意,本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的,而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此,在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围,对本发明所做的公开是说明性的,而非限制性的,本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims (6)

1.自主式交通系统架构自主演进仿真方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.根据先验知识,将自主式交通系统架构演进条件、自主式交通系统架构运行态势条件以及演进后的系统架构变化方法,对应关系,水平变量对应关系构建知识图谱;
S2.对自主式交通系统架构进行系统动力学仿真,获取当前仿真步的仿真结果;
S3.将当前仿真步的仿真结果与知识库的演进条件进行对比得到触发结果,当触发结果为不符合演进条件时,以当前自主式交通系统架构执行S2继续仿真,当触发结果为符合演进条件时,执行S4进入演进;
S4.根据触发结果,从知识库获取自主式交通系统架构的对应关系,新增/删除自主式交通系统架构内的元素和连接,根据知识库的对应关系,对存量进行调整,形成新的自主式交通系统架构;
S5.基于新的自主式交通系统架构,进行架构查验,若查验成功,以新的自主式交通系统架构执行S2继续仿真,若查验失败,则演进失败,给出失败原因,并以演进前交通系统结构执行S2继续仿真。
2.根据权利要求1所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法,其特征在于,S1具体是,知识图谱包括多套子图,每个子图由多个元素和连接组成,而元素-连接组设置一个演进触发条件,触发条件包括元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或通过量。
3.根据权利要求1所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法,其特征在于,S3具体是,自主式交通系统架构的任意一个仿真步长与知识图谱的任意一个子图相符时,获取自主式交通系统架构元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或总通过量,与知识图谱存储的元素的水平变量、进出总量、连接的流量流速或总通过量的判断规则进行比对,如果比对成功,判断符合演进条件,则进入演进环节,如果比对不成功,判断不符合演进条件,以当前自主式交通系统架构继续仿真。
4.根据权利要求3所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法,其特征在于,基于新的自主式交通系统架构,进行架构查验的方法,包括以下步骤:
S51.自主式交通系统架构不存在孤立元素/元素组,将自主式交通系统架构视为无向图,任意两个元素,通过有限次连接彼此相连;
S52.自主式交通系统架构有整体的需求或信息输入与输出组分;
S53.传递逻辑不得直接连接,有直接上下级关系的不同级别元素;
S54.传递逻辑缺少入或出的元素时,有合理解释;
S55.系统动力学整体的源如果是一个物理对象,物理对象大于0;系统动力学整体的源如果是一个流,有非0时间段;系统动力学整体的源如果是循环型结构,指定系统动力学起始位置。
5.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,所述的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-4任一项所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的自主式交通系统架构自主演进仿真方法。
CN202211036571.1A 2022-08-29 2022-08-29 自主式交通系统架构自主演进仿真方法 Active CN115114806B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211036571.1A CN115114806B (zh) 2022-08-29 2022-08-29 自主式交通系统架构自主演进仿真方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211036571.1A CN115114806B (zh) 2022-08-29 2022-08-29 自主式交通系统架构自主演进仿真方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115114806A true CN115114806A (zh) 2022-09-27
CN115114806B CN115114806B (zh) 2023-02-03

Family

ID=83335653

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211036571.1A Active CN115114806B (zh) 2022-08-29 2022-08-29 自主式交通系统架构自主演进仿真方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115114806B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102163259A (zh) * 2011-03-29 2011-08-24 交通运输部公路科学研究所 行人微观交通流仿真模型的系统评估方法
WO2021068602A1 (zh) * 2019-10-10 2021-04-15 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种多制式多业务轨道交通仿真模拟方法及系统
CN113536611A (zh) * 2021-09-16 2021-10-22 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 基于离散仿真的自主式交通系统架构正确性的检查方法
CN113553729A (zh) * 2021-09-18 2021-10-26 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 基于系统动力学的自主式交通系统模型构建方法及装置
CN113901231A (zh) * 2021-09-29 2022-01-07 中山大学 一种知识图谱的演进分析方法、装置及介质
CN114547247A (zh) * 2022-02-22 2022-05-27 中山大学 一种自主式交通系统的架构构建方法、装置及存储介质
WO2022116225A1 (zh) * 2020-12-02 2022-06-09 中国科学院深圳先进技术研究院 多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102163259A (zh) * 2011-03-29 2011-08-24 交通运输部公路科学研究所 行人微观交通流仿真模型的系统评估方法
WO2021068602A1 (zh) * 2019-10-10 2021-04-15 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种多制式多业务轨道交通仿真模拟方法及系统
WO2022116225A1 (zh) * 2020-12-02 2022-06-09 中国科学院深圳先进技术研究院 多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法
CN113536611A (zh) * 2021-09-16 2021-10-22 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 基于离散仿真的自主式交通系统架构正确性的检查方法
CN113553729A (zh) * 2021-09-18 2021-10-26 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 基于系统动力学的自主式交通系统模型构建方法及装置
CN113901231A (zh) * 2021-09-29 2022-01-07 中山大学 一种知识图谱的演进分析方法、装置及介质
CN114547247A (zh) * 2022-02-22 2022-05-27 中山大学 一种自主式交通系统的架构构建方法、装置及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIMING ZHANG 等: "Knowledge Graph-based Network Analysis on the Elements of Autonomous Transportation System", 《2021 IEEE 21ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFTWARE QUALITY, RELIABILITY AND SECURITY COMPANION (QRS-C)》 *
王海洋: "城市轨道交通ATS仿真系统交互开发平台关键技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *
魏伟 等: "面向自主式交通的智能交通系统用户需求研究", 《交通科技与经济》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115114806B (zh) 2023-02-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9984336B2 (en) Classification rule sets creation and application to decision making
US7107191B2 (en) Modular architecture for optimizing a configuration of a computer system
CN105718490A (zh) 一种用于更新分类模型的方法及装置
CN108764273A (zh) 一种数据处理的方法、装置、终端设备及存储介质
CN109948641A (zh) 异常群体识别方法及装置
CN112364584B (zh) 一种基于分布式的静态时序分析方法
US7571159B2 (en) System and method for building decision tree classifiers using bitmap techniques
WO2019223104A1 (zh) 确定事件影响因素的方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN116909534B (zh) 算子流的生成方法、算子流的生成装置及存储介质
CN116089504B (zh) 一种关系型表格数据生成方法和系统
CN108711074A (zh) 业务分类方法、装置、服务器及可读存储介质
CN115114806B (zh) 自主式交通系统架构自主演进仿真方法
binti Oseman et al. Data mining in churn analysis model for telecommunication industry
CN111737319B (zh) 用户集群的预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109086373B (zh) 一种构建公平的链接预测评估系统的方法
CN114971110A (zh) 一种根因组合确定的方法、相关装置、设备以及存储介质
CN110471962B (zh) 活跃数据报表的生成方法和系统
CN111897832A (zh) 模型部署方法、设备及可读存储介质
WO2023131302A1 (zh) 模型获取方法、系统、电子设备和存储介质
Dias et al. Fundamental Concepts about Distributional Data
CN117611271A (zh) 一种供应商资质能力评估标签体系构建方法及系统
CN113407727B (zh) 基于法律知识图谱的定性量纪推荐方法及相关设备
CN111177132B (zh) 关系型数据的标签清洗方法、装置、设备及存储介质
CN116680610A (zh) 一种数据分箱方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114416574A (zh) 一种测试数据的生成方法、装置、介质及设备

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant