[發(fā)明專(zhuān)利]用于確定經(jīng)常性和非經(jīng)常性道路擁堵以緩解擁堵的系統(tǒng)和方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211263957.6
• 申請(qǐng)日: 2022-10-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116524709A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-08-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: F·白;D·K·格林;P·E·克拉耶夫斯基;J-L·杜;M·D·杰瑪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 通用汽車(chē)環(huán)球科技運(yùn)作有限責(zé)任公司
• 主分類(lèi)號(hào): G08G1/01
• 分類(lèi)號(hào): G08G1/01
• 代理公司: 中國(guó)專(zhuān)利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 任霄;吳強(qiáng)

1.一種用于識(shí)別、分類(lèi)、緩解道路網(wǎng)絡(luò)擁堵和查找道路網(wǎng)絡(luò)擁堵根本原因的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

多個(gè)機(jī)動(dòng)車(chē)輛，所述機(jī)動(dòng)車(chē)輛位于道路網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)相關(guān)聯(lián)位置，所述機(jī)動(dòng)車(chē)輛中的每個(gè)具有用于產(chǎn)生輸入的至少一個(gè)傳感器，并且所述機(jī)動(dòng)車(chē)輛中的每個(gè)還具有遠(yuǎn)程信息處理控制單元（TCU），用于產(chǎn)生相關(guān)聯(lián)機(jī)動(dòng)車(chē)輛的位置的至少一個(gè)位置信號(hào)和與相關(guān)聯(lián)機(jī)動(dòng)車(chē)輛相關(guān)的事件的至少一個(gè)事件信號(hào)，所述至少一個(gè)位置信號(hào)和所述至少一個(gè)事件信號(hào)對(duì)應(yīng)于基于來(lái)自至少一個(gè)傳感器的輸入的高速車(chē)輛遙測(cè)數(shù)據(jù)（HSVT數(shù)據(jù)）；

顯示裝置；和

計(jì)算機(jī)，所述計(jì)算機(jī)與相關(guān)聯(lián)機(jī)動(dòng)車(chē)輛的顯示裝置和TCU通信，所述計(jì)算機(jī)包括：

至少一個(gè)處理器，所述處理器聯(lián)接到相關(guān)聯(lián)機(jī)動(dòng)車(chē)輛的TCU并從相關(guān)聯(lián)機(jī)動(dòng)車(chē)輛的TCU接收HSVT數(shù)據(jù)；和

非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，包括指令，使得至少一個(gè)處理器被編程為：

基于HSVT數(shù)據(jù)識(shí)別當(dāng)前時(shí)隙處的道路網(wǎng)絡(luò)擁堵情況；

基于一段時(shí)間內(nèi)的HSVT數(shù)據(jù)確定道路網(wǎng)絡(luò)擁堵為經(jīng)常性擁堵和非經(jīng)常性擁堵中的至少一種；

確定經(jīng)常性擁堵的來(lái)源和非經(jīng)常性擁堵的原因中的至少一個(gè)；和

產(chǎn)生與經(jīng)常性擁堵、經(jīng)常性擁堵的來(lái)源和位置、非經(jīng)常性擁堵以及非經(jīng)常性擁堵的原因和位置中的至少一項(xiàng)相關(guān)聯(lián)的通知信號(hào)，使得響應(yīng)于顯示裝置從至少一個(gè)處理器接收通知信號(hào)，所述顯示裝置基于HSVT數(shù)據(jù)顯示經(jīng)常性擁堵、經(jīng)常性擁堵的來(lái)源和位置、非經(jīng)常性擁堵以及非經(jīng)常性擁堵的原因和位置中的相關(guān)聯(lián)的一個(gè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)傳感器包括與TCU通信的GPS單元、熱電偶、濕度傳感器、制動(dòng)傳感器、安全氣囊傳感器、ADAS模塊、感知傳感器套件和運(yùn)動(dòng)傳感器中的至少一個(gè)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)處理器被編程為使用因果推理模型來(lái)確定在第一時(shí)隙處在第一位置中的因果因素與在第二時(shí)隙處在第二位置中的非經(jīng)常性擁堵之間的因果關(guān)系。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)處理器被編程為根據(jù)以下使用所述因果推理模型：

其中表示在時(shí)隙t處在位置p_i中的非經(jīng)常性擁堵；其中表示在處在位置p_i中的歷史擁堵；其中m_k表示元素在時(shí)隙t-k處的加權(quán)向量函數(shù)；其中Y表示歷史數(shù)據(jù)中的非經(jīng)常性擁堵向量；其中k表示當(dāng)前時(shí)隙t之前的第k個(gè)歷史時(shí)隙；其中表示在處在位置p_j中的歷史非經(jīng)常性擁堵；其中n_k與至少一個(gè)因果因素相關(guān)聯(lián)；其中X表示有利于非經(jīng)常性擁堵事件Y形成的因果因素；其中表示非經(jīng)常性擁堵事件向量Y和原因因素向量X之間的自相關(guān)函數(shù)，其通常被假設(shè)為正常（高斯）分布；其中O_k表示自相關(guān)函數(shù)元素的加權(quán)函數(shù)；其中k表示當(dāng)前時(shí)隙t之前的第k個(gè)歷史時(shí)隙；且其中表示隨機(jī)高斯噪聲。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)處理器還被編程為根據(jù)統(tǒng)計(jì)方程確定在第一時(shí)隙處在第一位置中的因果因素導(dǎo)致在第二時(shí)隙處在第二位置中的非經(jīng)常性擁堵：

其中表示因果關(guān)系確定函數(shù)，其用于確定非經(jīng)常性擁堵事件Y是由歸因事件X引起；其中表示加權(quán)向量n和加權(quán)向量o之間的函數(shù)運(yùn)算；其中n表示歸因事件向量的加權(quán)向量；其中o表示歸因事件向量和非經(jīng)常性擁堵事件之間的自相關(guān)函數(shù)的加權(quán)向量；其中表示加權(quán)向量m的函數(shù)運(yùn)算；且其中m表示非經(jīng)常性擁堵事件的加權(quán)向量。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個(gè)處理器還被編程為通過(guò)以下方式確定經(jīng)常性擁堵的來(lái)源：

使用源自歷史HSVT數(shù)據(jù)的起訖點(diǎn)矩陣（OD?Matrix）來(lái)確定道路鏈路的第一路線容量估計(jì)；

使用來(lái)自HSVT數(shù)據(jù)集合的直接測(cè)量結(jié)果來(lái)確定道路鏈路的第二路線容量估計(jì)；

比較所述第一和第二路線容量估計(jì)；和

基于所述第一和第二路線容量估計(jì)之間的比較來(lái)校準(zhǔn)所述至少一個(gè)處理器。