CN116486599A - 用于减轻道路网络拥堵的系统和过程 - Google Patents

用于减轻道路网络拥堵的系统和过程 Download PDF

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Abstract

提供一种用于检测、表征和减轻道路网络拥堵的系统的计算机。该系统包括多个机动车辆。每个机动车辆包括远程信息处理控制单元(TCU)，用于产生用于相关机动车辆的位置的一个或多个位置信号和用于与相关机动车辆相关的事件的一个或多个事件信号。计算机包括一个或多个处理器，用于从相关机动车辆的TCU接收位置信号和/或事件信号。所述计算机还包括非暂时性计算机可读存储介质(CRM)，其包括指令，使得所述处理器被编程为识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置。所述处理器还被编程为跟踪所述道路网络拥堵且预测下一时间步长的道路网络拥堵。

Description

用于减轻道路网络拥堵的系统和过程
技术领域
本公开涉及道路网络拥堵，并且更具体地涉及使用浮动车辆数据来识别、跟踪和预测道路网络拥堵以减轻道路网络拥堵的计算机。
背景技术
汽车制造商和市政当局正在不断地调研减轻与城市化趋势相关联的道路拥堵的系统。这些趋势可能导致生产率的相应损失、能量浪费和车辆排放的增加。市政当局目前实施稀疏部署的监视系统，例如交通摄像机和嵌入路面中的感应回路检测器。然而，这些监视系统可能是昂贵的、难以维护的、在跟踪高度动态的道路状况方面无效的、覆盖率有限和/或易于丢失数据。其他系统实现智能电话和相关联的智能电话应用，例如WAZE或GoogleMap，用于检测道路几何状况并估算车辆行为，包括速度。然而，这些智能电话可能不准确地检测智能电话的在车道级别的位置。另外，一些智能电话应用可能不能够检测道路事件，例如，车辆碰撞。
因此，虽然用于减轻道路拥堵的现有系统可能实现它们的预期目的，仍然需要一种有助于解决这些问题的直接使用车辆数据的新的和改进的系统。
发明内容
根据本公开的多个方面，提供了一种用于减轻道路网络拥堵的系统。该系统包括多个机动车辆，每个机动车辆具有远程信息处理控制单元(TCU)。TCU生成用于相关联的机动车辆的位置的一个或多个位置信号以及用于与相关联的机动车辆相关的事件的一个或多个事件信号。该系统还包括显示装置和计算机，该计算机与相关机动车辆的TCU和显示装置通信。计算机包括一个或多个处理器，其从相关机动车辆的TCU接收位置信号和/或事件信号。计算机还包括非暂时性计算机可读存储介质(CRM)，其包括指令，使得处理器被编程为基于位置信号和/或事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置。所述处理器还被编程为基于所述位置信号和/或所述事件信号来跟踪所述道路网络拥堵。所述处理器还被编程为基于所述位置信号和/或所述事件信号预测下一时间步长的道路网络拥堵。所述处理器还被编程为产生与所述道路网络拥堵相关联的通知信号，使得所述显示装置响应于所述显示装置从所述处理器接收到所述通知信号而显示所述道路网络拥堵。
在一个方面，处理器被编程为通过基于位置信号和/或事件信号识别相关联的机动车辆的道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别道路网络拥堵的位置。所述处理器还被编程为通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵确定拥堵区域聚合来识别所述道路网络拥堵的所述位置。
在另一方面，所述处理器还被编程为通过将彼此连接的拥堵的交叉口和拥堵的边缘聚合到第一子图中来确定所述拥堵道路聚合。所述处理器还被编程为将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中。所述处理器还被编程为合并所述第一子图和所述第二子图，删除一个或多个不拥堵的边缘，删除一个或多个不拥堵的交叉口，确定拥堵类型，以及确定拥堵水平。
在另一方面，所述处理器被编程为基于时空离散马尔可夫过程在时间和空间域中跟踪和预测所述道路网络拥堵的传播。
在另一方面，处理器被编程为根据下式来使用所述偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；其中是边界条件下的拥堵状态；其中F和/>是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
根据本公开的多个方面，提供了一种用于包括多个机动车辆的系统的计算机。每个机动车辆包括远程信息处理控制单元(TCU)，用于产生相关机动车辆的位置的一个或多个位置信号以及与相关机动车辆相关的事件的一个或多个事件信号。计算机包括一个或多个处理器，用于从相关机动车辆的TCU接收位置信号和/或事件信号。计算机还包括非暂时性计算机可读存储介质(CRM)，其包括指令，使得处理器被编程为基于位置信号和/或事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置。所述处理器还被编程为基于所述位置信号和/或所述事件信号来跟踪所述道路网络拥堵。所述处理器还被编程为基于所述位置信号和/或所述事件信号预测下一时间步长的道路网络拥堵。所述处理器还被编程为产生与道路网络拥堵相关联的通知信号，使得显示装置响应于显示装置从处理器接收到通知信号而显示道路网络拥堵。
在一个方面，处理器被编程为通过基于位置信号和/或事件信号识别道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别道路网络拥堵的位置。所述处理器还被编程为通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵状况确定拥堵区域聚合来识别所述道路网络拥堵的所述位置。
在另一方面，处理器还被编程为通过基于在所述相关道路边缘上行驶的所述机动车辆的多个速度确定概率密度函数pdf(v)来识别所述道路边缘拥堵状况。
在另一方面，所述处理器还被编程为通过基于所述概率密度函数pdf(v)选择预定统计度量h(pdf(v))作为所述相关联的道路边缘的拥堵水平的指示符来识别所述道路边缘拥堵状况。
在另一方面，所述处理器还被编程为通过确定所述相关道路边缘的参考非拥堵速度值g(v)来识别所述道路边缘拥堵状况。
在另一方面，所述处理器还被编程为通过在所述预定统计度量h(pdf(v))和所述参考非拥堵速度值g(v)之间进行统计回归测试R作为估算拥堵值来识别所述道路边缘拥堵状况。
在另一方面，处理器被编程为基于控制延迟、所述相关联的道路交叉口的平均进场行驶时间、相关联的机动车辆越过进场到所述相关联的道路交叉口的行驶时间、所述进场的自由流行驶时间、在沿着所述进场的时间间隔内捕获的所有车辆的计数、以及在所述道路交叉口处的所有进场的集合来识别所述道路交叉口拥堵状况。
在另一方面，所述处理器还被编程为通过将彼此连接的拥堵的交叉口和拥堵的边缘聚合到第一子图中来确定所述拥堵道路聚合。所述处理器还被编程为将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中。所述处理器还被编程为合并所述第一子图和所述第二子图并且删除一个或多个不拥堵的边缘以及一个或多个不拥堵的交叉口。处理器还被编程为确定拥堵类型和拥堵水平。
在另一方面，所述处理器被编程为基于时空离散马尔可夫过程在时间和空间域中跟踪和预测所述道路网络拥堵的传播。
在另一方面，处理器被编程为根据下式使用偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；其中是边界条件下的拥堵状态；其中F和/>是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
根据本发明的多个方面，提供一种用于操作系统的计算机以减轻道路网络拥堵的过程。该系统包括显示装置和多个机动车辆，并且每个机动车辆包括远程信息处理控制单元(TCU)。该计算机包括一个或多个处理器以及包括指令的非暂时性计算机可读存储介质(CRM)。该过程包括：使用相关机动车辆的TCU来产生用于相关机动车辆的位置的一个或多个位置信号和用于与相关机动车辆相关的事件的一个或多个事件信号。所述过程还包括：使用所述处理器基于所述位置信号和/或所述事件信号识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置。所述过程还包括：使用所述处理器基于所述位置信号和/或所述事件信号来跟踪所述道路网络拥堵。所述过程还包括：使用所述处理器基于所述位置信号和/或所述事件信号预测下一时间步长的道路网络拥堵。所述过程还包括：使用所述处理器产生与所述道路网络拥堵相关联的通知信号。所述过程还包括：响应于所述显示装置从所述处理器接收到所述通知信号而使用所述显示装置来显示所述道路网络拥堵。
在一个方面，该过程还包括：使用处理器基于位置信号和/或事件信号识别相关联的机动车辆的道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况。所述过程还包括：通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵确定拥堵区域聚合，使用所述处理器来识别所述道路网络拥堵的所述位置。
在另一方面，所述过程还包括：使用所述处理器将彼此连接的拥堵的交叉口和拥堵的边缘聚合到第一子图中。所述过程还包括：使用处理器将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中。所述过程还包括：使用所述处理器合并所述第一子图及所述第二子图。所述过程还包括：使用处理器删除一个或多个不拥堵的边缘以及一个或多个不拥堵的交叉口。所述过程还包括：使用处理器来确定拥堵类型和拥堵水平。
在另一方面，所述过程还包括：使用处理器基于时空离散马尔可夫过程来跟踪和预测在时间和空间域中道路网络拥堵的传播。
在另一方面，所述过程还包括：利用处理器根据下式使用偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；其中是边界条件下的拥堵状态；其中F和/>是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
本发明还可包括下列方案。
1. 一种用于检测、表征和减轻道路网络拥堵的系统，所述系统包括：
多个机动车辆，每个机动车辆具有远程信息处理控制单元(TCU)，所述TCU用于产生用于相关联的机动车辆的位置的至少一个位置信号以及用于与相关联的机动车辆相关的事件的至少一个事件信号；
显示装置；以及
计算机，所述计算机与所述显示装置和相关联的机动车辆的TCU通信，并且所述计算机包括：
至少一个处理器，所述至少一个处理器从所述相关联的机动车辆的所述TCU接收所述位置信号和所述事件信号中的至少一个；以及
非暂时性计算机可读存储介质，所述非暂时性计算机可读存储介质包括指令，使得所述至少一个处理器被编程为：
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来跟踪所述道路网络拥堵；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号预测下一时间步长的道路网络拥堵；以及
产生与用于所述时间步长中的至少一个的所述道路网络拥堵相关联的通知信号，使得所述显示装置响应于所述显示装置从所述至少一个处理器接收到所述通知信号而显示所述道路网络拥堵。
2. 根据方案1所述的系统，其中，所述至少一个处理器被编程为通过基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号识别所述相关联的机动车辆的道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别所述道路网络拥堵的位置，并且所述至少一个处理器还被编程为通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵状况确定拥堵区域聚合来识别所述道路网络拥堵的位置。
3. 根据方案2所述的系统，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过以下操作来确定拥堵道路聚合：
将彼此连接的拥堵交叉口和拥堵边缘聚合到第一子图中；
将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中；
合并所述第一子图和所述第二子图；
删除至少一个不拥堵的边缘和至少一个不拥堵的交叉口；
确定拥堵类型；以及
确定拥堵水平。
4. 根据方案3所述的系统，其中，所述至少一个处理器被编程为基于时空离散马尔可夫过程在时间和空间域中跟踪和预测所述道路网络拥堵的传播。
5. 根据方案4所述的系统，其中，所述至少一个处理器被编程为根据下式来使用所述偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；
其中是边界条件下的拥堵状态；
其中F和是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
6. 一种用于检测、表征和减轻道路网络拥堵的系统的计算机，所述系统包括多个机动车辆，其中所述机动车辆中的每个具有远程信息处理控制单元(TCU)，所述远程信息处理控制单元用于生成用于相关联的机动车辆的位置的至少一个位置信号和用于与相关联的机动车辆相关的事件的至少一个事件信号，所述计算机包括：
至少一个处理器，其从所述相关联的机动车辆的所述TCU接收所述位置信号和所述事件信号中的至少一个；以及
非暂时性计算机可读存储介质，其包括指令，使得所述至少一个处理器被编程为：
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来跟踪所述道路网络拥堵；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来预测下一时间步长的道路网络拥堵；以及
产生与用于所述时间步长中的至少一个的所述道路网络拥堵相关联的通知信号，使得显示装置响应于所述显示装置从所述至少一个处理器接收到所述通知信号而显示所述道路网络拥堵。
7. 根据方案6所述的计算机，其中，所述至少一个处理器被编程为通过基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号识别道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别所述道路网络拥堵的位置，并且所述至少一个处理器还被编程为通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵状况确定拥堵区域聚合来识别所述道路网络拥堵的位置。
8. 根据方案7所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过基于在所述相关道路边缘上行驶的所述机动车辆的多个速度确定概率密度函数pdf(v)来识别所述道路边缘拥堵状况。
9. 根据方案8所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过基于所述概率密度函数pdf(v)选择预定统计度量h(pdf(v))作为所述相关联的道路边缘的拥堵水平的指示符来识别所述道路边缘拥堵状况。
10. 根据方案9所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过确定所述相关道路边缘的参考非拥堵速度值g(v)来识别所述道路边缘拥堵状况。
11. 根据方案10所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过在所述预定统计度量h(pdf(v))和所述参考非拥堵速度值g(v)之间进行统计回归测试R作为估算拥堵值来识别所述道路边缘拥堵状况。
12. 根据方案11所述的计算机，其中，所述至少一个处理器被编程为基于控制延迟、所述相关联的道路交叉口的平均进场行驶时间、相关联的机动车辆越过进场到所述相关联的道路交叉口的行驶时间、所述进场的自由流行驶时间、在沿着所述进场的时间间隔内捕获的所有车辆的计数、以及在所述道路交叉口处的所有进场的集合来识别所述道路交叉口拥堵状况。
13. 根据方案12所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过以下操作来确定拥堵道路聚合：
将彼此连接的拥堵交叉口和拥堵边缘聚合到第一子图中；
将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中；
合并所述第一子图和所述第二子图；
删除至少一个不拥堵的边缘和至少一个不拥堵的交叉口；
确定拥堵类型；以及
确定拥堵水平。
14. 根据方案13所述的计算机，其中，所述至少一个处理器被编程为基于时空离散马尔可夫过程在时间和空间域中跟踪和预测所述道路网络拥堵的传播。
15. 根据方案14所述的计算机，其中，所述至少一个处理器被编程为根据下式使用偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；
其中是边界条件下的拥堵状态；
其中F和是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
16. 一种操作用于检测、表征和减轻道路网络拥堵的系统的计算机的过程，其中所述系统包括显示装置和多个机动车辆，并且所述机动车辆中的每个具有远程信息处理控制单元(TCU)，所述计算机包括至少一个处理器和包括指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述过程包括：
使用所述相关联的机动车辆的所述TCU生成用于所述相关联的机动车辆的位置的至少一个位置信号和用于与所述相关联的机动车辆相关的事件的至少一个事件信号；
使用所述至少一个处理器基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置；
使用所述至少一个处理器基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来跟踪多个时间步长的道路网络拥堵；
使用所述至少一个处理器基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来预测下一时间步长的道路网络拥堵；
使用所述至少一个处理器产生与用于所述时间步长中的至少一个的所述道路网络拥堵相关联的通知信号；以及
响应于所述显示装置从所述至少一个处理器接收到所述通知信号，使用所述显示装置显示所述道路网络拥堵。
17. 根据方案16所述的方法，还包括：
使用所述至少一个处理器基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来识别所述相关联的机动车辆的道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况；以及
通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵确定拥堵区域聚合，使用所述至少一个处理器来识别所述道路网络拥堵的所述位置。
18. 根据方案17所述的方法，还包括：
使用所述至少一个处理器将彼此连接的拥堵的交叉口和拥堵的边缘聚合到第一子图中；
使用所述至少一个处理器将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中；
使用所述至少一个处理器来合并所述第一子图和所述第二子图；
使用所述至少一个处理器来删除至少一个不拥堵的边缘和至少一个不拥堵的交叉口；
使用所述至少一个处理器来确定拥堵类型；以及
使用所述至少一个处理器来确定拥堵水平。
19. 根据方案18所述的方法，还包括：
使用所述至少一个处理器基于时空离散马尔可夫过程在时间和空间域中跟踪和预测所述道路网络拥堵的传播。
20. 根据方案19所述的方法，还包括：
利用所述至少一个处理器根据下式使用所述偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；
其中是边界条件下的拥堵状态；
其中F和是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
进一步的应用领域从本文提供的描述将变得显而易见。应当理解，描述和具体示例仅旨在用于说明的目的，而不旨在限制本公开的范围。
附图说明
本文描述的附图仅用于说明目的，而不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是具有多个道路边缘和多个道路交叉口的道路网络的示意图，带有系统的一个示例，所述系统包括沿着相关的道路边缘行驶以及行驶通过相关的道路交叉口的多个机动车辆。
图2是图1的系统的示意图，示出了包括机动车辆和计算机的系统，所述机动车辆具有相关远程信息处理控制单元(TCU)，所述计算机与TCU通信以减轻道路网络拥堵。
图3是图1的道路网络的示意性模型，其示出道路网络拥堵在时间域和空间域两者中的传播。
图4是用于操作图1的系统的过程的一个非限制性示例的流程图。
具体实施方式
以下描述本质上仅是示例性的，并且不旨在限制本公开、应用或使用。尽管附图代表示例，但是附图不一定按比例绘制，并且某些特征可能被夸大以更好地示出和解释说明性示例的特定方面。这些方面中的任何一个或多个可以单独使用或彼此组合使用。此外，本文所述的示例性说明不旨在是穷举的或以其他方式限制或约束于附图中所示和以下详细描述中所公开的精确形式和配置。通过参考如下附图详细描述示例性说明。
参考图1，系统100的一个非限制性示例使用在城市范围收集的实时车辆遥测数据来主动地识别拥堵的一个或多个位置、跟踪拥堵的传播并预测拥堵的演变，使得市政当局可以管理交通和/或机动车辆可以考虑到拥堵而采取替代路线。
在该非限制性示例中，系统100包括沿着相关道路边缘104行驶以及行驶通过相关道路交叉口106的多个机动车辆102。如下文详细描述的，系统100可以确定彼此连接的拥堵的交叉口和拥堵的边缘形成具有道路拥堵的第一子图108，并且系统100还可以确定彼此连接的两个拥堵的边缘形成具有道路拥堵的第二子图110。
参考图2，每个机动车辆102包括远程信息处理控制单元112(TCU)，其用于利用远程信息处理服务来产生用于相关联的机动车辆102的位置的一个或多个位置信号以及用于与相关联的机动车辆相关的事件的一个或多个事件信号。在该非限制性示例中，TCU 112是微控制器(单个电子芯片上的完整计算机)、微处理器或现场可编程门阵列(FPGA)。TCU 112经由V2X或P2P标准在移动网络上将关联的机动车辆102无线连接到云服务或其他车辆。TCU112通过机动车辆102中的数据和控制总线(CAN)与各种子系统连接和通信，并收集遥测数据。该数据包括诸如位置、速度、发动机数据和连接质量的元素。它还可以通过WIFI和蓝牙提供车内连接，并在相关市场上启用电子呼叫功能。TCU 112与机动车辆102的适当部件通信以收集遥测数据。这些部件的非限制性示例可以包括GPS单元114，其保持跟踪机动车辆102的纬度和经度值，使得TCU 112可以基于纬度和经度值生成位置信号。这些部件的另一个非限制性示例可以包括用于检测碰撞的加速度计116，使得TCU可以基于与碰撞值相关联的碰撞来生成事件信号。这些部件的其他非限制性示例可以包括人机接口118(HMI)、一个或多个摄像机120、RADAR单元122、LIDAR单元124和一个或多个移动通信单元126，以及用于移动通信(GSM、GPRS、Wi-Fi、WiMax、LTE或5G)的外部接口，其将跟踪值提供给集中式计算机128或数据库服务器，如下文所述。机动车辆102还包括一定量的存储器130，用于在无移动区域的情况下保存GPS值，或者智能地存储关于车辆传感器数据的信息。虽然在该非限制性示例中，TCU是作为车辆系统的一部分的集成控制单元，但是可以设想，TCU可以是诸如智能电话的移动通信装置中的等同部件。
如下面详细描述的，系统100可以包括具有利用与其他机动车辆102的TCU 112通信的机动车辆的TCU 112的点对点(P2P)或边缘计算的本地道路模型。边缘计算是分布式计算范例，其使计算和数据存储更接近数据源，以改善响应时间并节省带宽。系统100还可以包括具有利用远程计算机128或服务器的全局道路模型的云计算。计算机128包括一个或多个处理器134以及包括指令的非暂时性计算机可读存储介质132(“CRM”)，使得处理器130被编程为从一个或多个机动车辆102的TCU 112接收位置信号和/或事件信号。处理器134还被编程为基于位置信号和/或事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置。处理器134被编程为通过识别道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别道路网络拥堵的位置。处理器134还被编程为通过基于道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况确定拥堵区域聚合来识别道路网络拥堵的位置。
处理器134还被编程为通过基于在相关道路边缘104上行驶的机动车辆102的多个速度确定概率密度函数pdf(v)来识别道路边缘拥堵状况。处理器134还被编程为通过基于概率密度函数pdf(v)选择预定统计度量h(pdf(v))作为在时间(t，t +1)的相关道路边缘104的拥堵水平的指示符来识别道路边缘拥堵状况。处理器134还被编程为通过确定相关道路边缘的参考非拥堵速度值g(v)来识别道路边缘拥堵状况。处理器134还被编程为通过根据下式在预定统计度量h(pdf(v))和参考非拥堵速度值g(v)之间进行统计回归测试R(例如Logistic或Lasso回归)作为估算拥堵值Cong(i，t)来识别道路边缘拥堵状况：
方程1
对于本领域技术人员来说，应该理解，方程1的任何变体或其它方法都可以用于实现相同的目的。
处理器134被编程为根据下式基于相关联的道路交叉口k的控制延迟dk和平均进场行驶时间来识别道路交叉口拥堵状况：
方程2
方程3
其中表示相关联的机动车辆越过进场j到相关联的道路交叉口的行驶时间；其中/>表示用于进场j的自由流行驶时间；其中，n表示沿着进场j在时间间隔t内捕获的所有车辆的计数；并且其中J是道路交叉口处的所有进场的集合。对于本领域技术人员来说，应该理解，方程2和方程3的任何变体或其它方法都可以用于实现相同的目的。
处理器134还被编程为通过将彼此连接的拥堵的交叉口和拥堵的边缘聚合到第一子图中来确定拥堵道路聚合。处理器134还被编程为将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中。处理器134还被编程为合并第一子图和第二子图。处理器134还被编程为删除一个或多个不拥堵的边缘以及一个或多个不拥堵的交叉口。处理器134还被编程为根据下式确定拥堵类型和拥堵水平/>：
方程4
方程5
其中表示拥堵子图的数量；其中，/>表示拥堵子图的大小；其中CE表示拥堵边缘；其中OE表示全部边缘；其中CV表示拥堵顶点；并且其中OV表示全部顶点。对于本领域技术人员来说，应该理解，方程4和方程5的任何变体或其它方法都可以用于实现相同的目的。
处理器134被编程为基于位置信号和/或事件信号跟踪在多个时间步长的道路网络拥堵。处理器134被编程为预测在下一时间步长的道路网络拥堵。更具体地说，处理器134被编程为基于三维时空离散马尔可夫过程(TS-DMP)在时间和空间域中跟踪和预测道路网络拥堵的传播。处理器134使用TS-DMP以在时间域和空间域两者中对拥堵传播进行建模。
参考图3，在一个非限制性示例中，TS-DMP可具有三个状态转换。具体地，TS-DMP可具有自转换，其中区域A在诸如碰撞的事件之后变得拥堵。TS-DMP还可具有空间传播，其中区域A的拥堵传播到上游区域B。TS-DMP还可具有时间传播，其中区域A在时间步长t的拥堵在时间步长t +1下可能相同或相似。
处理器134被编程为根据下式使用偏微分方程(PDE)：
方程6
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；其中是边界条件下的拥堵状态；并且其中F和/>是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。对于本领域技术人员来说，应该理解，方程6的任何变体或其它方法都可以用于实现相同的目的。
在一个非限制性示例中，对于3区域区和2边界区域区，PDE根据下式捕捉TS-DMP：
方程7
其中是PDE扩散矩阵函数F中的元素，/>是边界区域的PDE扩散矩阵函数HB中的元素。对于本领域技术人员来说，应该理解，方程7仅仅是偏微分方程如何用于特定设置中的拥堵预测的示例。
处理器134被编程为在至少一个时间步长期间产生与道路网络拥堵相关联的通知信号。系统还包括与处理器134通信的显示装置136，使得显示装置136响应于显示装置136从处理器134接收到通知信号而显示道路网络拥堵。在一个非限制性示例中，显示装置可以是机动车辆中的显示屏，用于向车辆乘员通知道路拥堵，使得乘员能够沿着没有道路拥堵的替代路线驾驶机动车辆。在另一非限制性示例中，显示装置可以是自主车辆中的显示屏，用于向车辆乘员通知道路拥堵并且指示自主车辆将沿着没有道路拥堵的替代路线行驶。在又一非限制性示例中，显示装置可以是由市政当局使用的台式计算机的监视器，用于分析道路拥堵并修改交通控制基础设施以更好地管理城市交通。在又一示例中，显示装置可以是在诸如智能电话的移动通信装置上的屏。
现在参考图4，提供了用于操作图1的系统100的过程200的一个非限制性示例。过程200开始于框202，其中相关联的机动车辆102的TCU 112生成用于相关联的机动车辆102的位置的一个或多个位置信号以及用于与相关联的机动车辆102相关的事件的一个或多个事件信号。
在框204，过程200还包括：使用处理器134(图2)基于位置信号和/或事件信号识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置。更具体地，过程200包括：使用处理器134根据以上方程1-3识别相关联的机动车辆102的道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况。过程200还包括：通过基于道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵确定拥堵区域聚合，使用处理器134来识别道路网络拥堵的位置。
更具体地说，过程200包括：使用处理器134将彼此连接的拥堵的交叉口106和拥堵的边缘104聚合到第一子图108中。过程200还包括：使用处理器134将彼此连接的两个拥堵边缘104聚合到第二子图110中。过程200还包括：使用处理器134合并第一子图108和第二子图110。过程200还包括：使用处理器134删除一个或多个不拥堵的边缘104以及一个或多个不拥堵的交叉口106。过程200还包括：使用处理器134根据上面的方程4和5确定拥堵类型和拥堵水平。
在框206，过程200还包括：基于位置信号和/或事件信号，使用处理器134跟踪在多个时间步长的道路网络拥堵。过程200还包括：基于时空离散马尔可夫过程，使用处理器134来跟踪和预测时间和空间域中的道路网络拥堵的传播。过程200包括：利用处理器134根据以上方程6和7使用偏微分方程(PDE)。
在框208，过程200还包括：基于位置信号和/或事件信号，使用处理器134预测在下一时间步长的道路网络拥堵。
在框210，过程200还包括：使用处理器134产生与用于时间步长中的至少一个的道路网络拥堵相关联的通知信号。
在框212，过程200还包括：响应于显示装置136从处理器134接收到通知信号，使用显示装置136显示道路网络拥堵。
计算机和计算装置通常包括计算机可执行指令，其中指令可以由诸如以上列出的那些计算装置的一个或多个计算装置执行。计算机可执行指令可以从使用各种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解释，所述编程语言和/或技术单独地或以组合地包括但不限于：JAVA、C + +、MATLAB、SIMUEDGE、STATEFLOW、VISUAL BASIC、JAVA SCRIPT、PERL、HTML、TENSOFFLOW、PYTHON、PYTORCH、KERAS等。这些应用中的一些可以在虚拟机上编译和执行，虚拟机例如JAVA虚拟机、DALVIK虚拟机等。通常，处理器(例如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令并且执行这些指令，从而执行一个或多个过程，包括本文描述的过程中的一个或多个。这样的指令和其它数据可以使用各种计算机可读介质来存储和传输。计算装置中的文件通常是存储在诸如存储介质、随机存取存储器等的计算机可读介质上的数据集合。
CRM(也称为处理器可读介质) 参与提供可以由计算机(例如，由计算机的处理器)读取的数据(例如，指令)。这种介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质可以包括例如光盘或磁盘和其它永久存储器。易失性介质可以包括例如动态随机存取存储器(DRAM)，其通常构成主存储器。这样的指令可以通过一个或多个传输介质传输，所述传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括包含耦合到ECU的处理器的系统总线的电线。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性盘、硬盘、磁带、任何其他磁介质、CD ROM、DVD、任何其他光学介质、打孔卡、纸带、具有孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH EEPROM、任何其他存储器芯片或卡带、或者计算机可以从其读取的任何其他介质。
在一些示例中，系统元件可以被实现为一个或多个计算装置上的计算机可读指令(例如，软件)，存储在与其相关联的计算机可读介质(例如，盘、存储器等)上。计算机程序产品可以包括存储在计算机可读介质上的用于执行本文描述的功能的这种指令。
关于本文所述的介质、过程、系统、方法、启发法等，应当理解，尽管这些过程等的步骤已被描述为根据特定的有序顺序发生，但是这些过程可以用以不同于本文所述顺序的顺序执行的所述步骤来实践。还应当理解，某些步骤可以同时执行，可以添加其他步骤，或者可以省略本文描述的某些步骤。换句话说，本文中对过程的描述是出于说明某些实施方式的目的而提供，且决不应解释为限制权利要求书。
因此，应当理解，上述描述旨在是说明性的而非限制性的。在阅读以上描述之后，本领域技术人员将显而易见到除了所提供的示例之外的许多实施方式和应用。本发明的范围不应参照以上描述来确定，而应参照所附权利要求书以及这些权利要求书所赋予的等效物的全部范围来确定。应当预期和旨在的是，在本文讨论的领域中将出现未来的发展，并且所公开的系统和方法将被结合到这些未来的实施方式中。总之，应当理解，本发明能够进行修改和变化，并且仅由所附权利要求限定。
权利要求中使用的所有术语都旨在被赋予其如本领域技术人员所理解的普通和普通含义，除非在本文做出相反的明确指示。特别地，单数冠词如“一/一个”、“该”、“所述”等的使用应被解读为指代一个或多个所指示的元件，除非权利要求相反地指代了明确限制。

Claims (10)

1.一种用于检测、表征和减轻道路网络拥堵的系统，所述系统包括：
多个机动车辆，每个机动车辆具有远程信息处理控制单元(TCU)，所述TCU用于产生用于相关联的机动车辆的位置的至少一个位置信号以及用于与相关联的机动车辆相关的事件的至少一个事件信号；
显示装置；以及
计算机，所述计算机与所述显示装置和相关联的机动车辆的TCU通信，并且所述计算机包括：
至少一个处理器，所述至少一个处理器从所述相关联的机动车辆的所述TCU接收所述位置信号和所述事件信号中的至少一个；以及
非暂时性计算机可读存储介质，所述非暂时性计算机可读存储介质包括指令，使得所述至少一个处理器被编程为：
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来跟踪所述道路网络拥堵；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号预测下一时间步长的道路网络拥堵；以及
产生与用于所述时间步长中的至少一个的所述道路网络拥堵相关联的通知信号，使得所述显示装置响应于所述显示装置从所述至少一个处理器接收到所述通知信号而显示所述道路网络拥堵。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理器被编程为通过基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号识别所述相关联的机动车辆的道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别所述道路网络拥堵的位置，并且所述至少一个处理器还被编程为通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵状况确定拥堵区域聚合来识别所述道路网络拥堵的位置。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过以下操作来确定拥堵道路聚合：
将彼此连接的拥堵交叉口和拥堵边缘聚合到第一子图中；
将彼此连接的两个拥堵边缘聚合到第二子图中；
合并所述第一子图和所述第二子图；
删除至少一个不拥堵的边缘和至少一个不拥堵的交叉口；
确定拥堵类型；以及
确定拥堵水平。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述至少一个处理器被编程为基于时空离散马尔可夫过程在时间和空间域中跟踪和预测所述道路网络拥堵的传播。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述至少一个处理器被编程为根据下式来使用所述偏微分方程(PDE)：
其中，x(t)为时间步长t的时空区域拥堵状态；
其中是边界条件下的拥堵状态；
其中F和是与相邻地理影响相关联的PDE扩散矩阵。
6.一种用于检测、表征和减轻道路网络拥堵的系统的计算机，所述系统包括多个机动车辆，其中所述机动车辆中的每个具有远程信息处理控制单元(TCU)，所述远程信息处理控制单元用于生成用于相关联的机动车辆的位置的至少一个位置信号和用于与相关联的机动车辆相关的事件的至少一个事件信号，所述计算机包括：
至少一个处理器，其从所述相关联的机动车辆的所述TCU接收所述位置信号和所述事件信号中的至少一个；以及
非暂时性计算机可读存储介质，其包括指令，使得所述至少一个处理器被编程为：
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来识别当前时间步长的道路网络拥堵的位置；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来跟踪所述道路网络拥堵；
基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号来预测下一时间步长的道路网络拥堵；以及
产生与用于所述时间步长中的至少一个的所述道路网络拥堵相关联的通知信号，使得显示装置响应于所述显示装置从所述至少一个处理器接收到所述通知信号而显示所述道路网络拥堵。
7.根据权利要求6所述的计算机，其中，所述至少一个处理器被编程为通过基于所述至少一个位置信号和所述至少一个事件信号识别道路边缘拥堵状况和道路交叉口拥堵状况来识别所述道路网络拥堵的位置，并且所述至少一个处理器还被编程为通过基于所述道路边缘拥堵状况和所述道路交叉口拥堵状况确定拥堵区域聚合来识别所述道路网络拥堵的位置。
8.根据权利要求7所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过基于在所述相关道路边缘上行驶的所述机动车辆的多个速度确定概率密度函数pdf(v)来识别所述道路边缘拥堵状况。
9.根据权利要求8所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过基于所述概率密度函数pdf(v)选择预定统计度量h(pdf(v))作为所述相关联的道路边缘的拥堵水平的指示符来识别所述道路边缘拥堵状况。
10.根据权利要求9所述的计算机，其中，所述至少一个处理器还被编程为通过确定所述相关道路边缘的参考非拥堵速度值g(v)来识别所述道路边缘拥堵状况。
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