一种用于交通感知、推理和资源调度的协作式元宇宙—数字孪生系统

本发明公开了一种融合数字孪生与元宇宙语义建模的交通态势感知与多智能体资源调度模型，旨在解决复杂多变的智慧交通环境下的高效感知与调度难题。本发明首先构建了基础设施层、虚拟化孪生资源层与态势感知层的三层协同架构，形成“感知—推理—调度”的系统闭环；其次，设计了基于元宇宙驱动的混合专家系统MTMoE(Metaverse Mixture ofExperts)，实现对交通全局趋势、区域拥堵及局部异常的多层级语义识别与精准预测；然后引入结构感知迁移算法生成异构资源的统一嵌入表示；然后提出面向异构资源的多智能体调度机制来输出资源调度策略；最后虚拟化孪生资源层对虚拟网络进行资源调度。本发明显著提升了交通资源调度策略在云—边—端架构下的泛化能力与动态响应性能，展现出卓越的场景适应性与系统智能性，为新一代智慧交通系统提供了高效、可推广的态势感知与资源调度技术方案及理论支撑。