摘要
本发明涉及智慧高速车辆通行管控技术领域,本发明提供的一种基于数字孪生跟踪模拟的高速公路通行管控下车辆行驶轨迹预测方法,通过实时收集高速公路数字孪生系统、目标车辆及环境数据,整合形成输入数据集;利用预先训练的LSTM深度神经网络模型预测车辆未来行驶轨迹,并通过GPS等设备采集实际轨迹进行验证。当预测偏差超出预设范围时,动态调整模型以提高准确性。预测结果及偏差分析实时传输至后台控制终端和驾驶员移动终端,支持交通管控、事故预警及驾驶辅助决策,如前方路况预测和建议行驶速度提供。本发明有效提升了高速公路通行效率与安全性,增强了驾驶员体验,促进了智能交通系统发展,并降低了运营成本,具有显著的社会和经济效益。
技术关键词
车辆行驶轨迹预测
车辆实时数据
数字孪生模型
数字孪生系统
前方路况预测
建议行驶速度
驾驶辅助信息
预测误差
控制终端
高速公路通行效率
交通
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深度神经网络
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