[發(fā)明專利]一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生的智能交通路徑規(guī)劃方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011418422.2
• 申請(qǐng)日: 2020-12-07
• 公開（公告）號(hào): CN112700639B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張彥;盧云龍;劉勝利;代玥玥;張科
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G08G1/01
• 分類號(hào): G08G1/01;G08G1/0968;H04W4/02;H04W4/40;H04W12/06;G06N20/00
• 代理公司: 北京正華智誠(chéng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11870
• 代理人: 李林合

1.一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生的智能交通路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：在車輛系統(tǒng)進(jìn)行車輛注冊(cè)，并驗(yàn)證車輛身份信息；

S2：根據(jù)驗(yàn)證通過(guò)車輛c_r的本地歷史數(shù)據(jù)D_i，參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)，訓(xùn)練本地模型m_i；

S3：利用路旁單元R_k的邊緣服務(wù)器聚合所有車輛c_r的本地模型m_i，得到聚合模型M_k；

所述步驟S3中，聚合模型M_k的計(jì)算公式為：

其中，N表示參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的車輛總數(shù)，D_i表示車輛的本地歷史數(shù)據(jù)，m_i表示參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)車輛的本地模型；

S4：重復(fù)步驟S2-S3，判斷聚合模型M_k是否收斂至預(yù)定精度θ_th或超過(guò)時(shí)間限制T_th，若是進(jìn)入步驟S5，否則返回步驟S2；

S5：更新車輛c_r的實(shí)時(shí)本地狀態(tài)S′_i至路旁單元R_k，并利用多個(gè)路旁單元R_k建立車聯(lián)網(wǎng)全局?jǐn)?shù)字孿生模型G(t)；

所述步驟S5包括以下子步驟：

S51：更新車輛c_r的實(shí)時(shí)本地狀態(tài)S′_i至路旁單元R_k；

S52：根據(jù)更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)本地狀態(tài)S′_i，利用路旁單元R_k的邊緣服務(wù)器建立車輛數(shù)字孿生模型DT_i和車輛數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)模型G_k；

S53：通過(guò)多個(gè)路旁單元R_k，利用車輛數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)模型G_k，建立車聯(lián)網(wǎng)全局?jǐn)?shù)字孿生模型G(t)；

所述步驟S51中，更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)本地狀態(tài)S′_i的表達(dá)式為S′_i＝{v′_i,loc′_i,t′_i,dir′_i}，其中，v′_i表示更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)速度，loc′_i表示更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)位置，t′_i表示更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)時(shí)間，dir′_i表示更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)行駛方向；

所述步驟S52中，車輛數(shù)字孿生模型DT_i的表達(dá)式為DT_i＝{M_k,D_i,S′_S}，車輛數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)模型G_k的表達(dá)式為G_k＝(V_k,E_k)，其中，S′_i表示更新后車輛c_r的實(shí)時(shí)本地狀態(tài)，M_k表示聚合模型，D_i表示驗(yàn)證通過(guò)車輛c_r的本地歷史數(shù)據(jù)，V_k＝{DT_i}，V_k表示第k個(gè)路旁單元服務(wù)范圍內(nèi)的所有車輛所構(gòu)成的孿生網(wǎng)絡(luò)的頂點(diǎn)，E_k＝{e_ij}，E_k表示第k個(gè)路旁單元根據(jù)車輛之間的關(guān)系形成孿生網(wǎng)絡(luò)的邊，e_ij表示當(dāng)兩輛車輛之間可以進(jìn)行通信時(shí)，則建立一條孿生網(wǎng)絡(luò)中的邊；

所述步驟S53中，車聯(lián)網(wǎng)全局?jǐn)?shù)字孿生模型G(t)的表達(dá)式為其中，K表示路旁單元的數(shù)量；

S6：利用路旁單元R_k，周期性更新車聯(lián)網(wǎng)全局?jǐn)?shù)字孿生模型G(t)；

S7：根據(jù)更新后的車聯(lián)網(wǎng)全局?jǐn)?shù)字孿生模型G(t)，利用車輛c_r向路旁單元R_k發(fā)起尋路請(qǐng)求req_r,i，并實(shí)時(shí)更新最佳路徑及本地預(yù)測(cè)模型，完成智能交通的最佳路徑規(guī)劃。