[发明专利]面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统及方法

权利要求书

1.一种面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统的控制方法，其特征在于，面向桥隧群区短连接段的联动可变限速控制系统包括：后台控制服务中心、无线传输单元、信息检测单元和信息发布单元；

在管控区域按行车方向确定多个可变限速节点；在每个所述可变限速节点均安装所述信息检测单元和所述信息发布单元；各个所述信息检测单元和所述信息发布单元均通过所述无线传输单元，与所述后台控制服务中心连接；

方法包括以下步骤：

步骤1，确定安全行车视距与车辆限速值之间的对应关系；再根据安全行车视距和环境能见度之间的关系，得到环境能见度和车辆限速值之间的对应关系；

步骤2，在管控区域内选定布设多个可变限速节点；沿车辆运行方向，对各个可变限速节点依次进行编号，分别记为：可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n；其中，n为管控区域内可变限速节点的总数量；

步骤3，在进行面向桥隧群区短连接段的联动可变限速实时控制时，每个可变限速节点的信息检测单元实时检测环境实时能见度，并将检测到的环境实时能见度通过无线传输单元发送给后台控制服务中心；

步骤4，所述后台控制服务中心接收到每个所述可变限速节点上传的环境实时能见度，再根据步骤1确定的环境能见度和车辆限速值之间的对应关系，得到每个所述可变限速节点对应的车辆实时限速值；

所述后台控制服务中心预存储每个所述可变限速节点的道路设计限速值；

然后，所述后台控制服务中心比较所述可变限速节点的车辆实时限速值与道路设计限速值，如果车辆实时限速值大于等于道路设计限速值，则以道路设计限速值作为初步优化后的限速值；如果车辆实时限速值小于道路设计限速值，则以车辆实时限速值作为初步优化后的限速值，由此得到每个可变限速节点的初步优化后的限速值，分别记为：初步优化后的限速值V₁,初步优化后的限速值V₂,…,初步优化后的限速值V_n；其中，初步优化后的限速值V₁，为可变限速节点P₁对应的初步优化后的限速值；初步优化后的限速值V₂，为可变限速节点P₂对应的初步优化后的限速值；依此类推，初步优化后的限速值V_n，为可变限速节点P_n对应的初步优化后的限速值；

步骤5，在V₁,V₂,...,V_n中，将初步优化后的最小限速值记为V_k，其中，k∈1,2,...n；因此，V_k对应的可变限速节点为P_k；

步骤6，预设定滑动窗体距离阈值L、减小趋势相邻节点距离阈值D_s、减小速度梯度Δv₀，增加趋势相邻节点距离阈值D_w和增加速度梯度Δv₁；

步骤7，对于可变限速节点P₁,可变限速节点P₂,…,可变限速节点P_n，采用以下方式定位到第1个滑动窗；

以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向前定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的首节点，以可变限速节点P_k作为第1个滑动窗的中心节点，向后定位滑动窗体距离阈值L长度的位置，从而定位到第1个滑动窗的尾节点；

步骤8，对于定位到的第1个滑动窗，将第1个滑动窗的首节点到可变限速节点P_k的范围定义为第1A个滑动窗；将可变限速节点P_k到第1个滑动窗的尾节点的范围定义为第1B个滑动窗；

步骤9，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化；对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

具体的，对于第1A个滑动窗内的各个可变限速节点，采用减小趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9.1，假设第1A个滑动窗共包括n1个可变限速节点，则第1A个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，其对应的初步优化后的限速值为V_k-n1+1；

步骤9.2，令i＝1；

步骤9.3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9.4，比较可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i与可变限速节点P_k-i+1的二次优化后的限速值V_z,k-i+1；

如果V_k-i-V_z,k-i+1≥0，则执行步骤9.5；

如果V_k-i-V_z,k-i+10，则执行步骤9.6；

步骤9.5，采用以下关系式对可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i进行进一步优化，得到可变限速节点P_k-i的二次优化后的限速值V_z,k-i；

然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.6，以可变限速节点P_k-i的初步优化后的限速值V_k-i为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9.6.1，令j＝1；

步骤9.6.2，比较V_k-i与可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j；如果V_k-i-V_z,k-i+j0，则将V_k-i的值赋值给V_z,k-i+j，使可变限速节点P_k-i+j的二次优化后的限速值V_z,k-i+j进一步进行优化，然后执行步骤9.6.3；如果V_k-i-V_z,k-i+j≥0，则执行步骤9.6.4；

步骤9.6.3，判断j是否等于i；如果等于，则执行步骤9.6.4；如果不等于，则令j＝j+1，返回执行步骤9.6.2；

步骤9.6.4，对可变限速节点P_k-i的反推优化过程结束，然后令i＝i+1；判断i是否大于n1-1，如果不大于，则返回执行步骤9.4；如果大于，则执行步骤9.7；

步骤9.7，至此完成对第1A个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

对于第1B个滑动窗内的各个可变限速节点，采用增加趋势节点优化算法进行各可变限速节点的限速值的优化，包括以下步骤：

步骤9-1，假设第1B个滑动窗共包括n2个可变限速节点，则第1B个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，其对应的初步优化后的限速值为V_k+n2-1；

步骤9-2，令u＝1；

步骤9-3，令可变限速节点P_k初步优化后的限速值V_k，等于二次优化后的限速值V_z,k；

步骤9-4，比较可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u与可变限速节点P_k+u-1的二次优化后的限速值V_z,k+u-1；

如果V_k+u-V_z,k+u-1≥0，则执行步骤9-5；

如果V_k+u-V_z,k+u-10，则执行步骤9-6；

步骤9-5，采用以下关系式对可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u进行进一步优化，得到可变限速节点P_k+u的二次优化后的限速值V_z,k+u；

然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-6，以可变限速节点P_k+u的初步优化后的限速值V_k+u为起点，进行限速值反推优化过程，具体为：

步骤9-6-1，令w＝1；

步骤9-6-2，比较P_k+u与可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w；如果V_k+u-V_z,k+u-w0，则将V_k+u的值赋值给V_z,k+u-w，使可变限速节点P_k+u-w的二次优化后的限速值V_z,k+u-w进一步进行优化，然后执行步骤9-6-3；如果V_k+u-V_z,k+u-w≥0，则执行步骤9-6-4；

步骤9-6-3，判断w是否等于u；如果等于，则执行步骤9-6-4；如果不等于，则令w＝w+1，返回执行步骤9-6-2；

步骤9-6-4，对可变限速节点P_k+u的反推优化过程结束，然后令u＝u+1；判断u是否大于n2-1，如果不大于，则返回执行步骤9-4；如果大于，则执行步骤9-7；

步骤9-7，至此完成对第1B个滑动窗的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤10，对于位于第1个滑动窗前方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2个滑动窗的首节点和第2个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤10.1，采用以下方法确定第2个滑动窗的尾节点：

步骤10.1.1，令r＝1；

步骤10.1.2，第1个滑动窗的首节点为可变限速节点P_k-n1+1，因此，第1个滑动窗的首节点前面第r个可变限速节点为P_k-n1+1-r；

判断可变限速节点P_k-n1+1与可变限速节点为P_k-n1+1-r的距离，是否大于等于减小趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_s；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k-n1+1-r为第2个滑动窗的尾节点；然后，执行步骤10.1.4；

如果小于，则执行步骤10.1.3；

步骤10.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k-n1+1-r的限速值V_k-n1+1-r进行二次优化：

若-Δv₀≤V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r≤Δv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_k-n1+1-r；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-rΔv₀，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r+Δv₀；

若V_k-n1+1-r-V_z,k-n1+2-r(-Δv₀)，则令V_z,k-n1+1-r＝V_z,k-n1+2-r-Δv₀；

然后，令r＝r+1；返回执行步骤10.1.2；

步骤10.1.4，第2个滑动窗的尾节点确定后，向前定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2个滑动窗的首节点，从而确定第2个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2k，对于第2个滑动窗的首节点到V_2k的各个节点，为第2A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2k到第2个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2个滑动窗前方的第3个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗前方的所有可变限速节点的限速值的优化；

步骤11，对于位于第1个滑动窗后方的各个可变限速节点，采用以下方法确定第2’个滑动窗的首节点和第2’个滑动窗的尾节点，包括以下步骤：

步骤11.1，采用以下方法确定第1个滑动窗后面的第2’个滑动窗的首节点：

步骤11.1.1，令c＝1；

步骤11.1.2，第1个滑动窗的尾节点为可变限速节点P_k+n2-1，因此，第1个滑动窗的尾节点后面第c个可变限速节点为P_k+n2-1+c；

判断可变限速节点P_k+n2-1与可变限速节点为P_k+n2-1+c的距离，是否大于等于增加趋势滑动窗间相邻节点距离阈值D_w；

如果大于等于，则以可变限速节点为P_k+n2-1+c为第2’个滑动窗的首节点；然后，执行步骤11.1.4；

如果小于，则执行步骤11.1.3；

步骤11.1.3，首先按下面规则对可变限速节点P_k+n2-1+c的限速值V_k+n2-1+c进行二次优化：

若-Δv₁≤V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c≤Δv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_k+n2-1+c；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+cΔv₁，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c+Δv₁；

若V_k+n2-1+c-V_z,k+n2-2+c(-Δv₁)，则令V_z,k+n2-1+c＝V_z,k+n2-2+c-Δv₁；

然后，令c＝c+1；返回执行步骤11.1.2；

步骤11.1.4，第2’个滑动窗的首节点确定后，向后定位滑动窗体距离阈值L长度两倍的位置，从而定位到第2’个滑动窗的尾节点，从而确定第2’个滑动窗包含的各个可变限速节点；

然后，在第2’个滑动窗内，定位到初步优化后的最小限速值所对应的可变限速节点V_2'k，对于第2’个滑动窗的首节点到V_2'k的各个节点，为第2’A个滑动窗，采用减小趋势节点优化算法进行第2’A个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；对于V_2'k到第2’个滑动窗的尾节点的各个节点，为第2’B个滑动窗，采用增加趋势节点优化算法，进行各可变限速节点的限速值的优化；

至此完成第2’个滑动窗的各可变限速节点的限速值的优化；依此类推，定位到第2’个滑动窗后方的第3’个滑动窗，并进行各可变限速节点的限速值的优化，从而完成对第1个滑动窗后方的所有可变限速节点的限速值的优化。