摘要
本发明公开了一种基于实时交通流的高速公路车道管控方法,包括以下步骤:通过分布式光纤振动传感器阵列与毫米波雷达融合感知;构建时空图卷积网络模型,将道路拓扑结构动态映射为可变权重的车道连接图;采用分层强化学习架构,触发应急车道动态管理模式;部署数字孪生沙盘进行多分辨率仿真验证,当实际交通流量偏离预测值超过15%时,启动因果推理引擎回溯决策链路并更新智能体策略库。本发明通过多源感知融合与分层强化学习架构,实现全局动态车道优化,仿真数据显示早高峰通行量提升29.3%,事故场景通行效率提高28.6%;采用数字孪生与因果推理引擎,策略更新响应时间缩短至30秒,拥堵传播距离减少35%。
技术关键词
高速公路车道
分层强化学习
交通流
管控方法
道路单元
服务器集群
光纤振动传感器
道路拓扑结构
卷积网络模型
异常事件
数字孪生
行程时间误差
净空监测装置
扫描仪
红外热成像模块
道钉
多分辨率
通信模组
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神经网络模型
交通流
数据
预测车辆速度
预测模型构建方法
智能管控方法
分布式架构
网络拓扑
节点
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