[發明專利]交通狀態的模擬方法及裝置

有效

• 申請號: 201810101820.8
• 申請日: 2018-02-01
• 公開（公告）號: CN108287973B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 劉向東;趙榮貴;彭飛
• 申請（專利權）人: 邁銳數據（北京）有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 徐麗

1.一種交通狀態的模擬方法，其特征在于，包括：

獲取至少一組交通數據，其中，每組交通數據中包括每個路口的每個相位所對應的不同車道在多個過車周期中所經過車輛的車輛通行數據；

對每組所述交通數據進行處理，得到目標交通數據，其中，所述目標交通數據用于表征在每個路口的每個相位所對應的不同車道上行駛的車輛在一個過車周期中的平均過車數據；

基于所述目標交通數據對所述每個路口的車輛行駛狀態進行模擬；

其中，對每組所述交通數據進行處理，得到目標交通數據，包括：

對每組所述交通數據中所包含的多條子數據進行處理，得到所述目標交通數據，其中，每條子數據包括對應路口的對應相位的每個車道在一個過車周期中所經過車輛的第一輛車至第N輛車的通行時間，所述通行時間為車輛從綠燈啟亮開始至車輛通過停車線的時間；

其中，對每組所述交通數據中所包含的多條子數據進行處理，得到所述目標交通數據，包括：

基于每條子數據中所包含的通行時間，確定每條所述子數據中所包含的第一輛車至第N輛車是否為離散車輛，得到每條所述子數據中第一輛車至第N輛車的離散情況；

基于所述離散情況確定目標離散車輛，所述目標離散車輛為所述多條子數據所對應的第一輛車至第N輛車中首個離散率大于預設離散率的車輛；

統計所述多條子數據中非離散車輛的平均過車數據，并基于所述平均過車數據確定所述目標交通數據，所述非離散車輛為每條所述子數據所包含的第一輛車至第N輛車中在所述目標離散車輛之前經過對應車道的車輛；

其中，統計所述多條子數據中非離散車輛的平均過車數據，包括：

基于每條所述子數據中第x輛車的過車時間，計算第x組非離散車輛的平均過車時間，其中，x依次取1至y，y為所述第一輛車至第N輛車中非離散車輛的數量；

將所述第x組非離散車輛的平均過車時間作為所述非離散車輛的平均過車數據。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于每條子數據中所包含的通行時間確定每條子數據中所包含的第一輛車至第N輛車是否為離散車輛包括：

基于第i條子數據所包含的第一輛車至第N輛車的通行時間，計算所述第i條子數據所包含的第一輛車至第N輛車中第m輛車和第n輛車之間的車頭時距，其中，m依次取1至N-1，n依次取2至N，所述第n輛車為所述第m輛車之后經過同一車道的下一輛車，i依次取1至K，K為所述多條子數據的數量；

當所述車頭時距小于預設時段時，則確定所述第n輛車為非離散車輛；當所述車頭時距大于或者等于預設時段時，則確定所述第n輛車為離散車輛。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述離散情況確定目標離散車輛包括：

基于每條所述子數據的離散情況統計所述多條子數據所對應的第一輛車至第N輛車中每輛車的離散次數，并基于所述離散次數確定首個離散率大于預設離散率的車輛為所述目標離散車輛。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，統計所述多條子數據中非離散車輛的平均過車數據包括：

基于每條所述子數據中第x輛車的過車時間，計算第x組非離散車輛的平均過車時間，其中，x依次取1至y，y為所述第一輛車至第N輛車中非離散車輛的數量；

將所述第x組非離散車輛的平均過車時間作為所述非離散車輛的平均過車數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取至少一組交通數據包括：

獲取交通數據集合，其中，所述交通數據集合中包括各個路口的各個相位所對應的不同車道在不同過車周期的車輛通行數據；

按照分類參數對所述交通數據集合進行分類，得到所述至少一組交通數據，其中，所述分類參數包括以下至少之一：路口，相位，車道和過車周期。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，獲取交通數據集合包括：

獲取原始交通數據集合；

對所述原始交通數據集合中的錯誤數據進行校正，校正得到所述交通數據集合，其中，所述錯誤數據表示車輛未在過車周期內經過對應的路口。