[发明专利]一种基于车路协同的智能交通诱导方法

权利要求书

1.一种基于车路协同的智能交通诱导方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采用浮动车数据和固定检测器检测城市路网中拥堵路区内各个路段与交叉口时空数据，依据电子地图的相关数据，获得道路网络时空交通数据；

步骤2，采用基于MFD的城市路网诱导子区划分方法对城市路网进行划分；

步骤3，采用基于MFD的城市路网交通诱导与边界控制协同策略获得协同诱导信息；

步骤4，采用多终端协同诱导信息时空发布策略发布协同诱导信息。

2.根据权利要求1所述的基于车路协同的智能交通诱导方法，其特征在于，步骤2的具体步骤为：

步骤2.1，将城市路网中的每条路段表示成四维的信息向量，包含路段的空间位置信息和自身属性信息；

步骤2.2，应用meanshift算法对路段进行初始聚类，将城市路网划分成数量较多的规模较小的子区域；

步骤2.3，计算城市路网运行车辆数和路段长度信息；

步骤2.4，根据步骤2.3获得的城市路网运行车辆数和路段长度信息计算每一个小区域城市路网的平均密度；

步骤2.5，将每一个小区域城市路网作为一个独立的簇，以城市路网平均密度作为每一个簇的参数值，应用层次聚类算法对其进行二次聚类合并，得到最终的城市路网诱导子区动态划分结果。

3.根据权利要求2所述的基于车路协同的智能交通诱导方法，其特征在于，步骤2.3中计算城市路网运行车辆数和路段长度信息的步骤为：

令城市路网运行车辆数为N，路网内浮动车数量为N_probe，一定时间间隔内路段某一断面观测到的全部车辆数为N’，相同时间间隔内路段某一断面观测到的浮动车数量为N’_probe，得到：

Nprobe′N′=NprobeN]]>

则城市路网运行车辆数为：

N=Nprobe×N′Nprobe′.]]>