【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及交通仿真，尤其涉及一種動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法。
技術(shù)介紹
1、隨著汽車智能化和網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)的快速發(fā)展，自動(dòng)駕駛控制算法的測(cè)試需求不斷增加。傳統(tǒng)的實(shí)車道路測(cè)試方法，雖然直觀，但其昂貴的時(shí)間成本和資源投入限制了自動(dòng)駕駛控制算法的快速迭代和廣泛應(yīng)用。虛擬環(huán)境中的仿真測(cè)試成為解決這一問題的重要途徑。然而，現(xiàn)有研究主要依賴于公開的離線交通流數(shù)據(jù)集進(jìn)行車輛模型標(biāo)定、車輛行為決策和車輛軌跡規(guī)劃等方面的研究。這些預(yù)定義車速和軌跡僅能構(gòu)建靜態(tài)仿真測(cè)試場(chǎng)景，而忽略了交通參與者之間的動(dòng)態(tài)博弈，因此難以準(zhǔn)確評(píng)估控制算法在真實(shí)環(huán)境中的實(shí)際性能表現(xiàn)。
2、sumo(simulation?ofurban?mobility)是由german?aerospace?center開發(fā)的一款用于模擬城市交通流的開源交通仿真工具。它為仿真環(huán)境中的每輛車配置了獨(dú)立的駕駛員模型，通過這些模型控制車輛在遵守交通規(guī)則的前提下自由行駛。在仿真過程中，每輛車的駕駛員模型能夠根據(jù)車輛周圍交通環(huán)境動(dòng)態(tài)調(diào)整車輛的行為，包括變道、超車、加速和減速等。如圖1所示，假設(shè)環(huán)境中某輛車的駕駛員模型發(fā)現(xiàn)前車速度減緩且與前車之間的距離逐漸減少，該車的駕駛員模型將主動(dòng)控制車輛變道超車或是減速以保持安全距離。因此，基于sumo開發(fā)的交通仿真模型能夠有效地模擬現(xiàn)實(shí)道路上各個(gè)交通參與者之間的動(dòng)態(tài)博弈，從而真實(shí)的模擬復(fù)雜城市交通場(chǎng)景。
3、目前，已有一些基于sumo的城市交通仿真模型，比如：
4、中國(guó)專利【cn?113409573?b】《一種基于matl
5、中國(guó)專利【cn?115481531?b】《基于sumo的路網(wǎng)交通流實(shí)時(shí)孿生方法及系統(tǒng)》，提出了一種動(dòng)態(tài)閉環(huán)路網(wǎng)交通流孿生方法，可根據(jù)真實(shí)道路上交通檢測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)反推路網(wǎng)實(shí)時(shí)交通流，并通過sumo二次開發(fā)手段將估算的網(wǎng)絡(luò)流以車輛輸入的形式配置在sumo路網(wǎng)中進(jìn)行復(fù)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了交通實(shí)際數(shù)據(jù)到交通仿真模型的遷移。
6、中國(guó)專利【cn?109284527?b】《一種城市路段交通流仿真的方法》，提出了一種基于元胞自動(dòng)機(jī)模型與概率論方法模擬城市路段交通流的方法。通過元胞自動(dòng)機(jī)模型將行駛道路抽象為元胞網(wǎng)格空間，將道路車輛抽象為元胞，并結(jié)合表示司機(jī)駕駛習(xí)慣和駕駛意愿的變道概率進(jìn)行決策，使仿真更加接近現(xiàn)實(shí)情況。
7、但是，現(xiàn)有技術(shù)存在以下問題：通常依靠現(xiàn)場(chǎng)采集的方式獲得交通流數(shù)據(jù)，既費(fèi)時(shí)又費(fèi)力，人工成本很高；交通場(chǎng)景建模通常需要手工定義創(chuàng)建仿真路網(wǎng)，對(duì)于大規(guī)模仿真場(chǎng)景，手工創(chuàng)建路網(wǎng)的工作量較大；缺少如何根據(jù)采集的真實(shí)交通流數(shù)據(jù)配置sumo交通仿真模型的交通流參數(shù)。
8、因此，本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開發(fā)一種動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，能夠模擬真實(shí)的城市交通場(chǎng)景，通過在虛擬環(huán)境中進(jìn)行大規(guī)模的仿真測(cè)試，可以顯著減少對(duì)實(shí)車路測(cè)的需求，從而降低控制算法的開發(fā)成本，并提高控制算法的開發(fā)效率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問題是如何模擬真實(shí)的城市交通場(chǎng)景，減少實(shí)車路測(cè)。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了一種動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟1、通過地圖服務(wù)商，獲取真實(shí)交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)；
4、步驟2、基于sumo，根據(jù)真實(shí)交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)交通仿真模型；
5、步驟3、采集同一行駛路線下的仿真車速軌跡與真實(shí)車速軌跡，對(duì)所述動(dòng)態(tài)交通仿真模型與真實(shí)交通場(chǎng)景的一致性進(jìn)行驗(yàn)證。
6、進(jìn)一步地，所述交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)包括路網(wǎng)數(shù)據(jù)、交通流數(shù)據(jù)集；所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)包括交叉口位置、紅綠燈位置、道路長(zhǎng)度寬度、道路車輛車道數(shù)目、道路限速；所述交通流數(shù)據(jù)集反映車輛行駛路線車流的速度分布和變化情況。
7、進(jìn)一步地，所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)的獲取方式為：
8、通過地圖服務(wù)商的在線地圖平臺(tái)選擇包含行駛路線的城市區(qū)域，導(dǎo)出原始o(jì)sm數(shù)據(jù)文件；
9、通過josm編輯器批量過濾所述原始o(jì)sm數(shù)據(jù)文件中與城市道路無關(guān)的環(huán)境信息，得到過濾后的原始o(jì)sm數(shù)據(jù)文件；
10、對(duì)所述過濾后的原始o(jì)sm數(shù)據(jù)文件進(jìn)行簡(jiǎn)化，保留沿行駛路線上的車道信息、路口信息、限速信息以及與行駛路線相交的道路信息，得到簡(jiǎn)化后的osm數(shù)據(jù)文件，該osm數(shù)據(jù)文件為所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)。
11、進(jìn)一步地，所述交通流數(shù)據(jù)的獲取方式為：
12、通過arcgis軟件將車輛的行駛路線根據(jù)n個(gè)途經(jīng)點(diǎn)劃分為n+1個(gè)子路段，得到每一個(gè)路徑點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)；
13、調(diào)用駕車路線規(guī)劃服務(wù)api獲取每個(gè)子路段的長(zhǎng)度與預(yù)期通行時(shí)間；
14、計(jì)算某一時(shí)刻行駛路線各子路段的平均車速數(shù)據(jù)；
15、通過定期采集，將采集的數(shù)據(jù)組合為交通流數(shù)據(jù)集。
16、進(jìn)一步地，所述步驟2還包括：
17、步驟2.1、自動(dòng)化生成仿真路網(wǎng)；
18、步驟2.2、分段配置仿真交通流。
19、進(jìn)一步地，所述步驟2.1還包括：
20、步驟2.1.1、運(yùn)行路網(wǎng)自動(dòng)轉(zhuǎn)化批處理文件，調(diào)用netconvert工具將得到的所述osm數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換為使用sumo網(wǎng)絡(luò)建模所需要的路網(wǎng)文件.net.xml；
21、步驟2.1.2、根據(jù)在線全景地圖在netedit編輯器中對(duì)自動(dòng)生成的仿真路網(wǎng)進(jìn)行查驗(yàn)校準(zhǔn)。
22、進(jìn)一步地，所述步驟2.2還包括：
23、步驟2.2.1、按照現(xiàn)實(shí)道路分段將路網(wǎng)分為n段，基于所采集的交通流數(shù)據(jù)集，計(jì)算劃分好的每段道路的真實(shí)車速均值與標(biāo)準(zhǔn)差；
24、步驟2.2.2、根據(jù)計(jì)算的真實(shí)車速均值與標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)置第n段道路的交通流初始參數(shù)，其中，n＝1,2,3…n；
25、步驟2.2.3、運(yùn)行交通仿真模型，記錄仿真過程中通過該段道路的車輛車速數(shù)據(jù)；
26、步驟2.2.4、將仿真記錄的車速數(shù)據(jù)與所采集的真實(shí)車速數(shù)據(jù)進(jìn)行雙樣本k-s檢驗(yàn)，顯著性水平為α＝0.05，若k-s檢驗(yàn)計(jì)算得到的概率p值大于α，則第n段道路的交通流參數(shù)配置完畢，進(jìn)行所述步驟2.2.5；若k-s檢驗(yàn)計(jì)算得到的概率p值小于等于α，則對(duì)第n段道路的交通流參數(shù)進(jìn)行微調(diào)后返回所述步驟2.2.3；
27、步驟2.2.5、當(dāng)n≤n時(shí)，令n＝n+1，返回所述步驟2.2.2；當(dāng)n>n時(shí)，表明已經(jīng)完成仿真場(chǎng)景的交通流參數(shù)設(shè)計(jì)。
28、進(jìn)一步地，在所述步驟3中，采集仿真車速軌跡包括：
29、在動(dòng)態(tài)交通仿真模型中規(guī)劃一條特定行駛路線，配置一輛測(cè)試車輛按照特定行駛路線行駛；
30、為測(cè)試車輛設(shè)定不同的出發(fā)時(shí)間，運(yùn)行動(dòng)態(tài)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)包括路網(wǎng)數(shù)據(jù)、交通流數(shù)據(jù)集；所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)包括交叉口位置、紅綠燈位置、道路長(zhǎng)度寬度、道路車道數(shù)目、道路限速；所述交通流數(shù)據(jù)集反映車輛行駛路線車流的速度分布和變化情況。
3.如權(quán)利要求2所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)的獲取方式為：
4.如權(quán)利要求3所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述交通流數(shù)據(jù)集的獲取方式為：
5.如權(quán)利要求4所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述步驟2還包括：
6.如權(quán)利要求5所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述步驟2.1還包括：
7.如權(quán)利要求5所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述步驟2.2還包括：
8.如權(quán)利要求1所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，在所述步驟3中，采集仿真車速軌跡包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)包括路網(wǎng)數(shù)據(jù)、交通流數(shù)據(jù)集；所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)包括交叉口位置、紅綠燈位置、道路長(zhǎng)度寬度、道路車道數(shù)目、道路限速；所述交通流數(shù)據(jù)集反映車輛行駛路線車流的速度分布和變化情況。
3.如權(quán)利要求2所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述路網(wǎng)數(shù)據(jù)的獲取方式為：
4.如權(quán)利要求3所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，所述交通流數(shù)據(jù)集的獲取方式為：
5.如權(quán)利要求4所述的動(dòng)態(tài)城市交通場(chǎng)景數(shù)字孿生建模方法，其特征在于，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳曉東，李捷，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：上海交通大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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