一种面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113936483A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202111569706.6(22)申请日2021.12.21(71)申请人华录易云科技有限公司地址211500江苏省南京市江北新区惠达路6号北斗大厦三楼(72)发明人佘红艳马威王松浩王亮欧阳波涛荣少华王月红陈川丁立戈(74)专利代理机构北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11465代理人李冉(51)Int.Cl.G08G1/087(2006.01)G08G1/0968(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图1页(54)发明名称一种面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法(57)摘要本发明提供了一种基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，根据实时路径规划和交通信号进行迭代计算调度决策，每隔t时间段进行决策包括：根据当前路况、紧急车辆当前位置和目的地，计算当前交通状况下紧急车辆的最优行驶路径；构建动态有向图，并选取紧急车辆当前位置的top‑K关系邻居路口；利用多头图注意力网络，提取top‑K关系邻居路口的状态的重要性得分以及隐藏特征，对邻居对不同子空间中当前路口的整体影响进行建模，得到处理后的特征；计算当前状态下不同交通灯相位动作所能带来的最大长期奖励的交通灯相位动作。本发明可以实时动态地调整行驶路线，同时沿着动态更新的路径协调控制交通信号，以更好地处理动态交通流。CN113936483ACN113936483A权利要求书1/3页1.一种基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，根据实时路径规划和交通信号进行迭代计算做出调度决策，每隔t时间段进行一次决策，每次决策包括如下步骤：步骤一，根据当前路况、紧急车辆当前位置和目的地，计算不同路径的长期合力，得到当前交通状况下紧急车辆的最优行驶路径；步骤二，根据所述最优行驶路径，构建动态有向图，并选取紧急车辆当前位置的top‑K关系邻居路口；步骤三，利用多头图注意力网络，提取top‑K关系邻居路口的状态的重要性得分以及隐藏特征，对邻居对不同子空间中当前路口的整体影响进行建模，得到处理后的特征；步骤四，利用基于强化学习的相位评测网络将所述步骤三处理后的特征作为输入，计算当前状态下不同交通灯相位动作所能带来的长期奖励，选取最大长期奖励的交通灯相位动作进行调度。2.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述步骤一中计算不同路径的长期合力包括引力、即时斥力以及长期斥力的计算步骤：引力表示紧急车辆向目的地移动的趋势，紧急车辆即将到达当前路口，并将前往最终目的地路口，的候选邻居路口对紧急车辆的引力计算如下：，其中表示路口与之间的路网距离，表示路口与之间的路网距离，而表示相应道路上所允许的最大行驶速度；斥力表示候选路线的估计旅行时间，即时斥力包括在路段上的行驶时间和在路口等待的时间和，计算如下：，其中表示路段上的交通流量，为平均车辆长度，为一个路段上的车道数，表示车辆通过交叉路口时允许的最大速度；使用折扣因子λ迭代计算沿不同路线的长期斥力如下：，其中表示的邻居路口集合，当搜索深度达到最大搜索深度限制时，迭代计算停止。3.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述步骤二包括：基于特殊车辆的行驶路径将路网构建为有向图；根据紧急车辆的行驶路线动态调整不同路口之间的关系距离：对于紧急车辆路2CN113936483A权利要求书2/3页线中的边，从交叉点到的关系距离计算如下：其中是从路口到的路网距离，为关系因子；最后，根据动态关系距离获得路口的关系邻居。4.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述步骤三包括：将路口的维观测数据通过多层感知器转化为维的隐藏特征：，其中和是权重矩阵和偏差向量；嵌入当前交叉路口和邻居的隐藏特征表示，以获得一个邻居的不同类型的重要性得分：，其中是不同表示子空间的索引，是邻居在子空间中对当前路口的重要性得分；通过归一化同一子空间中不同邻居的重要性分数来检索邻居和当前路口之间的一般注意力分数：其中是温度因子，是交叉点的前个相关的关系邻居；通过将所有前个相关邻居的隐藏特征表示与其各自的一般注意力分数相结合，对邻居对不同子空间中当前路口的整体影响进行建模，得到处理后的特征：，其中为子空间个数，为该子空间中的权重矩阵，和为该步需要进行训练的权重矩阵和偏差向量，为折扣因子。5.根据权利要求1所述的基于面向紧急车辆快速通行的车路协同调度方法，其特征在于，所述top‑K关系邻居路口的状态包括：当前路灯相位、该路口每个驶入车道上的普通车辆数量、该路口每个驶出车道上的普通车辆数量以及相应的驶入和驶出车道上的紧急车辆数