一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统及控制方法与流程

本发明属于数字孪生智慧交通领域，具体涉及一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统及控制方法。

背景技术：

1、随着科技的进步，智能网联汽车技术快速迭代，商业模式不断创新，应用障碍不断突破，呈现出新的发展态势。但是针对智能网联汽车的测试方法及系统目前尚不成熟。目前针对智能网联汽车的安全性及功能性测试技术，仅依靠传统物理场地或者仿真手段，其测试效率低、验证不充分、投入成本大、指标不完善、安全隐患高，制约了智能网联汽车的发展。

2、专利cn202011061394.3公开了一种车路协同平行仿真测试方法及系统，通过协同场地测试系统、场景仿真系统和交通监控系统，可提高智能网联应用测试的效率，但对于复杂随机交通流环境等真实场景还存在验证不充分的局限性。专利cn202010349719.1公开了一种用于平行驾驶的仿真测试方法及系统，通过修改驾驶模拟数据和仿真驾驶数据之间的映射关系，对标实际驾驶数据，可降低实车测试中的安全隐患，但对于测试效率及验证充分性方面还存在不足。专利cn113050455a公开了一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统及控制方法，根据智能网联汽车对于场景数据和交通流数据做出的反馈行为信息，实时更新控制算法，并将变化后的行车测试数据和车辆虚拟数据用于更新孪生车辆模型及其虚拟测试环境，根据更新后的虚拟测试环境再次计算最优控制算法形成动态的车辆反馈数据交换，从而实现控制算法动态优化，但缺乏对突发事件产生的事件点和事件路段进行交通仿真建模，无法定量分析不同应急预案下的交通运行状况，及疏散场景的实现。

3、综上所述，现有的方案由于数据的采集和分析不充分，导致仿真或者计算结果准确较低从而无法很好的为道路交通的高效运行提供数据支撑。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统及控制方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

2、一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统，包括：中台层、支撑层和设备层；

3、所述设备层用于采集实时交通数据，将所述实时交通数据发送至支撑层；

4、所述支撑层用于接收所述实时交通数据，确定传输通道类型、传输资源和存储模式后，对所述实时交通数据进行分类存储；

5、所述中台层用于采集所述实时交通数据进行相应处理后输出处理结果。

6、在一个具体实施方式中，所述设备层包括感知设备模块、边缘设置模块、管控设施模块和支撑设施模块；所述感知设备模块用于采集交通状态信息和气象环境信息；所述边缘设置模块用于采集边缘计算设备得到的资源信息；所述管控设施模块用于采集管控设施的标志信息；支撑设施模块用于采集定位信息和移动指挥终端信息。

7、在一个具体实施方式中，所述支撑层包括云资源模块、融合通信模块、配套资源模块；

8、所述云资源模块用于对实时交通数据进行存储，所述融合通信模块用于确定数据传输通道类型，所述配套资源模块用于管理传输资源。

9、在一个具体实施方式中，所述传输通道类型包括4g传输通道、5g传输通道和光纤传输通道；所述传输资源包括电力资源、管道资源和杆件资源。

10、在一个具体实施方式中，所述中台层包括数据中台、ai中台和地图中台；

11、所述数据中台用于根据实时交通数据搭建车辆仿真模型，以展示实时车辆的运行数据和/或运单数据；

12、所述ai中台用于根据实时交通数据构建车辆驾驶行为模型，并根据所述车辆驾驶行为模型进行仿真模拟得到仿真结果；

13、所述地图中台用于根据仿真结果在数字孪生地图精确显示预警车辆的运行数据。

14、在一个具体实施方式中，所述运行数据包括车牌号、车辆位置、瞬时速度；所述运单数据包括运单号、物品名称、运单时间；所述运行数据包括事件类型、时间、车牌、车牌颜色、车速、经纬度、方向、桩号。

15、本发明同时提供一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统的控制方法，应用于上述的系统，该方法包括：

16、s1、通过设备层进行实时交通数据的采集，将实时交通流数据传递给支撑层完成数据的传输与储备；

17、s2、支撑层采集设备层发送的实时交通数据，并将实时交通数据发送到中台层；

18、s3、中台层中的数据中台根据接收到的实时数据进行编译及分析处理后发送给ai中台层，在ai中台进行预设的控制算法训练及仿真模型计算，将最优控制算法策略编译封装到地图中台，并进行展示；

19、s4、地图中台中的仿真引擎实时接收实时交通数据，根据实时交通数据更新孪生车辆模型和地图信息后，转至步骤s3。

20、在一个具体实施方式中，所述仿真模型计算步骤包括：

21、接收待仿真输入数据，将所述待仿真数据输入至仿真模型以得到输出数据；其中，所述输入数据包括道路交通设施信息、交通事件/事故信息、车辆信息、管控措施信息；所述输出数据包括路网的流量、速度、密度、拥堵里程、排队长度、延误时间、事故/事件持续时间。

22、在一个具体实施方式中，所述道路交通设施信息包括车道级路网；交通事件/事故信息包括位置、占用车道数；车辆信息包括交通流量、车辆组成类型比例、车辆速度。

23、本发明的有益效果：

24、本发明的一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统，包括：中台层、支撑层和设备层；所述设备层用于采集实时交通数据，将所述实时交通数据发送至支撑层；所述支撑层用于接收所述实时交通数据，确定传输通道类型、传输资源和存储模式后，对所述实时交通数据进行分类存储；所述中台层用于采集所述实时交通数据进行相应处理后输出处理结果。这样，基于实际高速道路和路网实时交通数据，通过高精度地图等比例测绘及搭建，并通过添加整合多种交通参与者的随机交通流，使仿真场景更接近于真实场景，有效提升了测试效率、验证充分性和有效性；并且实现高速公路交通运行状况实时分析和阶段性预测功能，利用动态交通需求预测模型，可以对未来可能会出现的交通拥堵等问题进行提前识别，以很好地为高速公路应急处置提供快速，科学的决策支持，为公路运营管理提供服务。

25、以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

技术特征：

1.一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统，其特征在于，包括：中台层、支撑层和设备层；

2.根据权利要求1所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统，其特征在于，所述设备层包括感知设备模块、边缘设置模块、管控设施模块和支撑设施模块；所述感知设备模块用于采集交通状态信息和气象环境信息；所述边缘设置模块用于采集边缘计算设备得到的资源信息；所述管控设施模块用于采集管控设施的标志信息；支撑设施模块用于采集定位信息和移动指挥终端信息。

3.根据权利要求1所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统，其特征在于，所述支撑层包括云资源模块、融合通信模块、配套资源模块；

4.根据权利要求3所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统，其特征在于，所述传输通道类型包括4g传输通道、5g传输通道和光纤传输通道；所述传输资源包括电力资源、管道资源和杆件资源。

5.根据权利要求1所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统，其特征在于，所述中台层包括数据中台、ai中台和地图中台；

6.根据权利要求5所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统，其特征在于，所述运行数据包括车牌号、车辆位置、瞬时速度；所述运单数据包括运单号、物品名称、运单时间；所述运行数据包括事件类型、时间、车牌、车牌颜色、车速、经纬度、方向、桩号。

7.一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统的控制方法，其特征在于，应用于如权利要求1-6任一项所述的系统，该方法包括：

8.根据权利要求7所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统的控制方法，其特征在于，所述仿真模型计算步骤包括：

9.根据权利要求8所述的用于高速公路云控平台的数字孪生系统的控制方法，其特征在于，所述道路交通设施信息包括车道级路网；交通事件/事故信息包括位置、占用车道数；车辆信息包括交通流量、车辆组成类型比例、车辆速度。

技术总结本发明公开了一种用于高速公路云控平台的数字孪生系统，包括：中台层、支撑层和设备层；所述设备层用于采集实时交通数据，将所述实时交通数据发送至支撑层；所述支撑层用于接收所述实时交通数据，确定传输通道类型、传输资源和存储模式后，对所述实时交通数据进行分类存储；所述中台层用于采集所述实时交通数据进行相应处理后输出处理结果。通过高精度地图等比例测绘及搭建，并通过添加整合多种交通参与者的随机交通流，使仿真场景更接近于真实场景，有效提升了测试效率、验证充分性和有效性；利用动态交通需求预测模型，对未来可能会出现的交通拥堵等问题进行提前识别，为高速公路应急处置提供快速，科学的决策支持，为公路运营管理提供服务。技术研发人员：高仕杰,刘新建,王海越,刘维权,戴凌云,甄旭明,王晓倩,刘明明,郭双双,刁洪涛受保护的技术使用者：河北高速公路集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/5