一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法及系统与流程

本发明涉及车路协同测试，具体为一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法及系统。

背景技术：

1、近年来交通监控技术和无人驾驶技术的发展为交通控制系统提供了大量实时数据，但数据的有效整合、分析和利用仍然是一个挑战。传统的交通控制系统往往无法充分利用这些数据进行精确的交通流预测和管理，缺乏足够的灵活性和智能性来应对城市交通网络中的动态变化。

2、传统方法主要依靠固定的信号计划和简单的传感器反馈进行交通控制。这些方法在处理简单交通状况时效果明显，但在面对复杂的城市交通环境时，如多变的交通流、突发事件和极端天气条件等，往往显得力不从心。传统方法缺乏对实时交通数据深度分析和预测的能力，无法实现对交通状况的动态适应和优化，导致交通拥堵、事故频发和环境污染等问题。

3、因此亟需一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法结合了交通数据融合、场景识别、机器学习和动态交通控制策略，旨在实现更加智能和动态的交通控制。有效缓解交通拥堵，提高道路安全性和通行效率。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的静态交通管理和控制方法存在灵活性不足、无法充分利用实时数据进行动态调整，以及如何根据实时交通情况和多源数据进行综合分析与应用的优化问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法，包括：布置传感器收集交通控制数据，构建交通控制场景库，进行场景分类，基于场景分类结果确定场景参数；基于交通控制场景库中的场景参数，构建交通场景模拟算法，模拟特定场景下的交通流和车辆行为；在模拟环境中部署并验证通信协议模型，通过机器学习算法训练，利用交通数据和场景参数识别场景分类；根据识别结果，制定并执行适应性策略，调整车辆行为和交通控制策略以适应当前交通场景；所述交通控制数据包括交通流量数据、交叉口类型和信号灯数据、车辆行为数据、行人流动数据、环境因素数据、特殊事件数据以及实时交通状态数据；所述构建交通控制场景库包括通过etl数据融合技术处理不同来源的数据，基于卷积神经网络提取车辆流量和行人流量信息，利用时间序列分析从传感器数据中提取关键特征，所述关键特征包括车辆和行人流量、车辆行驶速度和等待时间；使用k-means算法，将场景进行自动分类为早高峰流量场景、周末公园人流场景、夜间住宅场景、施工重组交通场景以及突发事件交通场景；基于所述关键特征对判断的场景进行场景定义，应用机器学习方法根据场景的时间特性、空间特性和事件类型构建所述场景定义下的参数模型。

4、作为本发明所述的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的一种优选方案，其中：所述构建交通场景模拟算法包括采用自编码器网络将所述场景定义下的参数模型进行特征压缩和编码，转换为的场景表示向量；利用生成对抗网络gan基于场景表示向量生成特定场景下的交通流模式；引入图神经网络gnn模拟车辆和行人在特定交通场景下的行为模式；结合强化学习算法，对模拟过程中的场景参数进行调整；将模拟结果应用于数字孪生环境，与实时交通数据进行同步，提供实时的模拟与预测反馈；所述利用交通数据和场景参数识别场景分类包括采用基于5g网络的通信协议模型，引入基于图的深度学习技术，从交通流和行为模式中提取网络结构特征，通过图嵌入技术将交通网络的结构信息编码为特征向量；利用提取的网络结构特征和交通特征，训练集成的深度神经网络模型，结合gat图注意力网络进行场景分类为早高峰流量场景、周末公园人流场景、夜间住宅场景、施工重组交通场景以及突发事件交通场景，并将识别结果反馈给通信协议模型，优化数据传输策略；所述根据识别结果，制定并执行适应性策略包括若分类为早高峰流量场景，执行第一调整策略；若分类为周末公园人流场景，执行第二调整策略；夜间住宅场景，执行第三调整策略；施工重组交通场景，执行第四调整策略；突发事件交通场景，执行第五调整策略。

5、作为本发明所述的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的一种优选方案，其中：所述执行第一调整策略包括当判断为早高峰流量场景，实时监测交通流量数据和交叉口类型数据，通过拥堵指数识别模型识别区域拥堵情况，基于所述拥堵情况执行调度策略，通过v2x通信，向车辆发送替代路线信息；监测策略效果，并根据反馈调整调度策略；

6、所述拥堵指数识别模型表示为，

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9、其中，表示在位置和时间的拥堵指数，表示观测点的空间位置，表示观测的时间点，表示积分的起始空间位置，指观测路段的起点，0表示积分的起始时间点，是分析周期的开始，表示在位置和时间的交通密度，表示位置微元，表示时间微元，表示考虑交通密度和环境参数时的车流速度，表示环境参数集合，表示无拥堵情况下的最大车流速度，表示当前时刻位置和时间的交通密度，表示导致交通流停滞的最大密度，表示描述密度对速度影响的非线性参数，表示环境因素对车流速度影响的调整系数。

10、作为本发明所述的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的一种优选方案，其中：所述执行第二调整策略包括若判断为周末公园人流场景，利用行人流动数据和环境因素数据，构建人流密度识别模型，识别人流高密度区域；

11、所述人流密度识别模型表示为，

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16、其中，表示第个区域内的实际人数，表示第个监测区域的面积，表示环境条件影响，表示单位面积内的人流密度，分别表示环境条件、特殊事件和时间段对人流密度的综合影响，表示温度效应，是基于当前温度与最适温度之差，表示湿度效应，是基于当前湿度与最适湿度之差，表示天气效应，根据天气状况赋值，表示特殊事件影响，根据特殊事件影响赋值，表示事件类型，基于事件预期人流吸引力，根据人流吸引力影响赋值，表示预计参与人数，表示时间段影响，表示一天中的不同时间段的影响值，表示周末与工作日的差异影响值，、分别表示观测期内人流密度的最小值和最大值，用于归一化处理，表示调整系数，表示归一化后的人流密度；

17、若＞0.7，判断为人流高密度区域，在公园进出口及交通路口，根据人流密度识别结果动态调整交通信号配时，延长行人过街的绿灯时间，在人流高峰时段，延长公园出口附近路段的绿灯时间，在人流高密度区域设置临时行人过街区域分散人流，利用可移动栏杆和临时标志引导行人使用指定的过街区域，避免随意横穿马路，通过路侧单元rsu、电子信息板以及移动应用，实时发布公园周边的交通状况、推荐路线、停车场空位信息，对于周末预约到访公园的游客，提前通过社交媒体、公园官网渠道发布访问建议和时段选择指南。

18、作为本发明所述的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的一种优选方案，其中：所述执行第三调整策略包括若判断为夜间住宅场景，制定车速限制和信号灯配时初步调整规则，若交通流量低于晚间平均水平的20%，降低车速限制至30公里/小时，并将信号灯的变换频率降低，延长绿灯和红灯时长至正常周期的1.5倍；在住宅区域安装噪音监测设备，实时监测夜间噪音水平，设置噪音安全阈值作为调整策略的反馈指标，执行车速和信号灯配时调整规则，并实时监测其对噪音水平的影响，若监测到的噪音水平超过安全阈值，判断初步调整规则未能降低噪音污染，根据噪音监测结果，动态调整车速限制和信号灯配时，直至噪音水平降至安全阈值以下；所述执行第四调整策略包括若判断为施工重组交通场景，收集特殊事件数据和施工区域信息，设置临时交通标志和信号，发布绕行信息，通过v2x通信通知驾驶员施工信息和绕行路线，根据交通流变化调整标志和信号设置。

19、作为本发明所述的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的一种优选方案，其中：所述执行第五调整策略包括若判断为突发事件交通场景，实时处理特殊事件数据和交通流量信息，识别事故影响范围，实施紧急交通管制，临时关闭事故路段，启动紧急路线导航，通过v2x为驾驶员提供实时交通信息并推荐最佳避让路线。

20、作为本发明所述的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的一种优选方案，其中：识别事故影响范围包括通过堵指数识别模型，根据交通流量和速度数据计算拥堵指数；通过人流密度识别模型，评估事故区域及其周边的人流密度；将拥堵指数和人流密度评估的结果作为决策树模型的输入分析事故对交通和人流的综合影响，根据综合分析结果，识别出事故影响范围，所述事故影响范围包括事故影响的道路段、事故影响程度及受事故影响的人流区域；所述推荐最佳避让路线包括将事故影响的道路段、事故影响程度及受事故影响的人流区域，整合为路径规划算法的输入参数；根据事故影响范围的分析结果，更新路网图模型中受影响道路段的状态，所述状态包括增加受影响道路的通行成本或设置为不可通行；利用算法结合gans图注意力网络，进行动态路径规划；根据实时更新的路网状态和交通信息，计算出从当前位置到目标位置的最佳避让路线；所述算法结合gans图注意力网络包括将事故影响的道路段、事故影响程度及受事故影响的人流区域的信息数据转换为图模型中的节点和边的属性，其中道路段对应图中的边，事故影响程度和人流区域对应边和节点的权重；在路网图模型中，根据事故影响范围的分析结果动态更新受影响道路段的状态；应用gans图注意力网络分析更新后的路网图模型，通过图注意力机制，模型自动学习到各个道路段和交叉点的重要性。

21、本发明的另外一个目的是提供一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试系统，其能通过实时数据驱动的动态分析和决策机制，解决了传统静态交通控制方法无法适应复杂、变化的交通环境的问题。

22、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种无人驾驶车辆车路协同应用场景测试系统，包括：数据采集模块、场景模拟模块、场景分类模块以及场景测试模块；所述数据采集模块用于布置传感器收集交通控制数据，构建交通控制场景库，进行场景分类，基于场景分类结果确定场景参数；所述场景模拟模块用于基于交通控制场景库中的场景参数，构建交通场景模拟算法，模拟特定场景下的交通流和车辆行为；所述场景分类模块用于在模拟环境中部署并验证通信协议模型，通过机器学习算法训练，利用交通数据和场景参数识别场景分类；所述场景测试模块用于根据识别结果，制定并执行适应性策略，调整车辆行为和交通控制策略以适应当前交通场景。

23、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的步骤。

24、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法的步骤。

25、本发明的有益效果：本发明提供的无人驾驶车辆车路协同应用场景测试方法通过准确识别和分类交通场景，以及基于场景信息动态调整交通控制策略，有效减少了交通拥堵，缩短通行时间，并提高了道路通行能力。实时监测和响应突发事件，减少了交通事故发生，提高了无人驾驶车辆的安全性。此外，优化的交通流减少车辆排放，有助于减轻城市空气污染和降低能源消耗，推动绿色交通的发展。个性化导航服务提升了用户的出行体验。本发明为智能交通系统的发展提供了重要支持，对于提升城市交通管理的效率和效果具有重要意义。