【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及慧高速车辆通行管控，尤其涉及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。
技术介绍
1、随着高速公路网络的日益扩大和车辆保有量的不断增加，高速公路交通拥堵、事故频发等问题逐渐凸显，如何有效提升道路车辆通行效率，保障行车安全，科学合理制定不同场景下的交通管控策略，实现高速公路准全天候通行已经成为道路管理者亟待解决的问题。
2、现有的高速公路通行管控策略大多数依赖于基于历史数据的经验性预测和简单的数学模型，难以充分考虑实时交通状况和各种突发情况。同时传统的车辆行驶轨迹预测方法受限于算力、实时性和模型适应性，难以有效应对复杂多变的交通环境。在智慧高速发展过程中，数字孪生技术作为新兴的数字模拟技术，展现出巨大的应用潜力。
3、数字孪生技术通过构建物理世界的虚拟镜像，实现对物理系统的全面感知、精准预测和智能决策，为高速公路通行管控提供了新的解决思路。在高速公路通行管控领域，基于数字孪生技术的车辆行驶轨迹预测方法，能够实时跟踪车辆行驶状态，结合历史数据和实时交通信息，对车辆未来行驶轨迹进行精准预测，从而为高速公路的通行管控提供科学依据。
4、然而，目前基于数字孪生技术的车辆行驶轨迹预测方法仍处于研究和探索阶段，存在诸多技术难题需要解决。例如，如何构建与实体高速公路高度一致、实时交互的数字孪生模型；如何设计高效的轨迹跟踪与预测算法，以提高预测精度和实时性；如何实现多源数据的融合与处理，以提高预测结果的鲁棒性和可靠性等。
5、因此，本专利技术提出了一种基于数字孪
技术实现思路
1、本专利技术解决的问题是，在当前高速公路通行管控领域，尽管已经存在多种车辆行驶轨迹预测方法，但这些方法在面对复杂多变的交通环境时，往往存在预测精度不足、实时性差、鲁棒性弱等问题。具体来说，传统的预测方法往往依赖于有限的历史数据和经验模型，难以全面捕捉和反映交通系统的动态特性，特别是在交通流量大、路况复杂、突发事件频发的情况下，预测结果往往与实际情况存在较大偏差。本专利旨在通过结合数字孪生技术、数据聚类分析、和实时轨迹预测模型，实现对高速公路车辆行驶轨迹的动态预测。
2、本专利技术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，包括：
3、基于数字孪生技术，将高速公路上的全要素、全场景进行数字时空动态还原，构建全域全要素数字孪生底座，建成全局管理、同步可视、虚实互动的数字孪生交通系统。开展高速公路3d数字孪生建模，完成高速公路所有基础环境、构造物、设备设施、标志标牌等交通要素三维静态数字孪生体，并对高速公路上正在进行的养护施工等动态交通事件进行数字孪生。在实时数据支撑下，实现路段实时在线车辆运行推演，实现高速公路3d实时车流动态孪生。通过对交通要素的全息感知，进行充分的数据融合，把真实世界信息导入孪生的交通仿真系统中，再结合高精度地图，跟踪实时数据进行车辆定位及轨迹描绘、分析视频画像，全面研究车、路、环境的关系，最终交通事件无法预测及快速响应等交通问题。
4、建设高速公路数字孪生交通系统，融合高精地图、气象环境、实时交通状态等多源数据，将传统静态的高速场景升级为可视化的动态在线可交互的三维数字孪生高速公路，实现全路段道路状态与车辆行为的全要素实时精确呈现并追溯还原，从而实现路段和路网交通即时管理及服务介入、运行态势的分析研判、态势仿真、交通风险预测、道路交通运行控制效果分析与预测，满足高速公路运营部门常态及应急状态下高速公路运行的各种管理需求以及准全天侯通行服务需求。
5、以下为构建高速公路数字孪生系统的主要步骤：
6、集成地理信息系统、视频监控系统、交通流量监测系统等多源数据，对高速公路的路网结构、车辆信息、交通事件等进行全面采集与整合。采用先进的数据融合算法，将来自不同传感器和物联网设备的数据进行高效整合，提高数据的准确性和完整性。利用云计算平台，实现大规模数据的快速处理和分析，满足实时性要求。
7、采用高精度三维建模技术，对高速公路及其附属设施进行三维建模，构建高速公路及其附属设施的数字孪生模型，实现物理世界的精确复制。通过仿真技术，模拟不同交通场景下的车辆行驶状况、事故风险等，为决策提供科学依据。
8、通过物联网技术，实现数字孪生模型与实体高速公路之间的实时数据交互，确保模型数据的准确性和实时性。通过设备间的互联互通和协同优化，实现交通管理的整体效能提升。
9、应用高速公路数字孪生系统，动态采集每一类车型在不同气象环境、不同路段结构和交通管控措施下的行驶轨迹数据，通过数据聚类形成车辆在不同管控措施下的标准化行驶轨迹库，该库能够涵盖各种常见条件下车辆的标准行驶模式。
10、标准化行驶轨迹库是行驶轨迹预测的基础。该库通过收集历史交通数据，包括不同时间、天气、交通流量条件下的车辆行驶轨迹，经过清洗、去噪、标准化处理后，形成一套完整的、可复用的数据集。为了保持数据的时效性和代表性，系统定期更新轨迹库，纳入最新的行驶记录，并剔除过时或异常的数据。同时，利用数据挖掘技术，分析不同条件下的行驶模式与规律，为车辆轨迹动态预测算法模型的训练提供丰富的样本。
11、以下为构建标准化行驶轨迹库的主要步骤：
12、明确需要采集的数据类型，包括车型分类、车辆轨迹运行数据、气象环境参数、路段结构信息及交通管控措施等。
13、高速公路数字孪生系统，结合在高速公路上已部署的传感器、摄像头、雷达等设备，动态实时采集车辆行驶轨迹数据。
14、对采集到的原始数据进行清洗，去除错误、冗余及不完整的信息，确保数据质量。数据格式化与标准化，统一数据格式和单位，便于后续处理。
15、从清洗后的数据中提取关键特征，如车速、加速度、行驶方向、车道位置等，以及关联的气象、路段和管控措施信息。
16、对每条行驶轨迹进行标注，明确其对应的车型、气象条件、路段结构及交通管控措施。
17、采用k-means聚类算法，根据行驶轨迹的相似性和差异性进行分组，形成不同的行驶模式。调整聚类参数，确保聚类结果既不过于细碎也不过于笼统，能够准确反映不同管控措施下的行驶特性。
18、基于聚类结果，为每类车型、每种气象条件、每段路段结构及每种交通管控措施构建标准化的行驶轨迹模型。分析标准化轨迹的共性与差异，提炼出关键指标和参数。
19、使用未参与聚类分析的数据集对标准化行驶轨迹模型进行验证，评估其准确性和泛化能力。根据验证结果调整模型参数和聚类策略，不断优化模型性能。
20、将经过验证的标准化行驶轨迹模型整合成库，包括不同车型本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一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，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤S101，包括：
3.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤S102，包括：
4.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤S103，包括：
5.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤S104，包括：
6.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤S105，包括：
7.如权利要求6所述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，其特征在于，所述步骤S1053，包括：
【技术特征摘要】
1.一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，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤s101，包括：
3.如权利要求1所述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，其特征在于，所述步骤s102，包括：
4.如权利要求1所述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...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘新建，刘爽，李恒坤，刘维权，王海越，刘若旭，宋司南，吴俊怀，陆峰，刘明明，
申请(专利权)人：河北高速公路集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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