[发明专利]一种基于数字孪生的城市智能交通仿真方法

说明书

本发明公开了一种基于数字孪生的城市智能交通仿真方法，涉及数字孪生技术领域。本发明方法包括：通过根据城市交通物理实体构建对应的数字孪生体三维模型；利用所述数字孪生体三维模型构建车辆密度矩阵、平均速度矩阵、平均时长矩阵；对城市相关区域交通进行分析，预警可能出现交通事故的区域；根据预警结果分析城市交通情况建立疏导路径；对所建立的疏导路径进行优化；将所述优化结果应用于城市交通物理实体。从而能够实现城市智能交通多专业设备的全域立体感知,有利于为城市智能交通的建设提供参考，以及为数字孪生技术在智能城市交通网络中提供预警交通事故的策略支持。

技术领域

本发明涉及数字孪生领域，具体是一种基于数字孪生的城市智能交通仿真方法。

背景技术

数字孪生是充分利用物理模型、物联网、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相应的实体系统的过程。

而随着社会经济的不断发展，汽车已成为人们出行不可缺少的交通工具，但随着汽车的拥有量不断增加，城市交通拥堵现象日益严重，事故频发。交通事故发生后往往处理时间较长，特别是上下班时段，交通事故的出现给人们的出行带来了很大的影响。所以若能及时发现并预测事故发生高危路段，从而有效避免事故的发生一直是人们追求的目标。

因此出现了基于公开号为CN 113077625A的中国专利公开了“一种道路交通事故形态预测方法”，根据所述检测方法可通过语音播报装置对可能出现交通事故的车辆驾驶人员做出提醒，但实际操作起来所收集数据过多，且检测准确性不理想。

发明内容

为了解决上述问题存在的不足，本发明旨在通过数字孪生技术与城市智能交通相结合，实现对城市道路事故发生的预警以及对可能发生事故路段的及时处理。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于数字孪生的城市智能交通仿真方法，具体包括如下步骤：

步骤1，构建城市交通物理实体对应的数字孪生体三维模型；

步骤2，利用数字孪生体三维模型构建车辆密度矩阵、平均速度矩阵、平均时长矩阵；

步骤3，将路网的车辆密度矩阵、平均速度矩阵、平均时长矩阵输入事故预测模型得到事故预警；

步骤4，根据城市交通事故预警情况建立疏导路径；

步骤5，对所建立的疏导路径进行优化，得到优化路径结果；

步骤6，将得到的优化路径结果应用于数字孪生体三维模型模拟疏导结果，验证无误后应用于城市交通物理实体。

进一步的，步骤1对城市交通物理实体的实际运行过程运用数字孪生体三维模型进行实时仿真模拟，数字孪生体三维模型中城市路网模型通过现有地图进行建模。

进一步的，步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1：在步骤1生成的数字孪生体三维模型中，根据交通路段按照关联交通信号进行逐段分解；

步骤2.2：根据数字孪生体三维模型中各路段的车辆某两个时间点的位置信息及车辆总数即可求得某一时间段内所述路段的车辆密度，平均通过时长以及平均速度；其中车辆位置信息根据路段起始摄像头获取；

步骤2.3：通过根据步骤2.2的方法计算城市交通路网中所有路段内的车辆密度，平均通过时长以及平均速度，并根据数字孪生体三维模型中各路段的时空关系构建三个邻接矩阵，包括车辆密度矩阵、平均速度矩阵和平均时长矩阵；其中车辆密度矩阵中的某一元素表示某一路段车辆的密度；平均速度矩阵中的某一元素表示某一路段车辆的平均速度；平均时长矩阵中的某一元素表示某一路段车辆的平均通过时长。