[发明专利]基于多源信息融合的交通状态估计方法和装置

权利要求书

1.一种基于多源信息融合的交通状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：

将高速路网按照出入口匝道位置、ETC门架位置和车道数变化位置划分成若干个元胞；

基于划分的元胞，以交通流密度为交通状态变量，建立所述高速路网的交通流模型，并确定所述高速路网中各个类型的交通传感器对应的输出矩阵，其中，所述交通传感器的类型包括以下至少两项：ETC门架装置、视频采集装置、微波检测装置和浮动车；

根据由高速路网系统矩阵和每个类型的交通传感器对应的输出矩阵组成的高速路网系统的可观测性或可检测性构建至少一个状态观测器；

基于每个状态观测器计算所述高速路网对应的车辆密度估计值；

对所有车辆密度估计值进行加权求和的融合计算，得到最终车辆密度估计值；

根据所述最终车辆密度估计值估计所述高速路网的交通状态；

根据由高速路网系统矩阵和每个类型的交通传感器对应的输出矩阵组成的高速路网系统的可观测性或可检测性构建至少一个状态观测器，包括：

判断由高速路网系统矩阵A和每个类型的交通传感器对应的输出矩阵C_i组成的高速路网系统（A，C_i）是否可观测或可检测；

若有m个可观测或可检测的高速路网系统，则构建m个状态观测器，每个高速路网系统对应一个状态观测器；

将剩余的n-m个不可观测或不可检测的高速路网系统的输出矩阵进行重新组合，以得到若干个新的高速路网系统（A，C_k）；

从所述若干个新的高速路网系统中选取出含有交通传感器的数量最少且交通传感器分布均匀的目标高速路网系统，并根据所述目标高速路网系统构建一个对应的状态观测器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高速路网的交通流模型包括：

其中，x表示所述高速路网的交通流密度向量，x∈Rⁿ，n表示划分的元胞的数量；u表示高速路网系统的控制输入，u∈R^p，p表示入口匝道的数量；y表示所述高速路网中交通传感器获取的交通参数，y∈R^m，m表示所述高速路网中布设交通传感器的路段的数量；A表示高速路网系统矩阵；B表示高速路网系统的输入矩阵；C表示与所述高速路网布设的交通传感器对应的输出矩阵；F 表示常数阵；t表示时刻。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，各个类型的交通传感器对应的输出矩阵包括：

其中，l表示交通传感器的种类，C_l表示相应交通传感器对应的输出矩阵，

。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，状态观测器i表示为：

其中，表示第i个状态观测器估计出的高速路网的车辆密度估计值，K_i表示第i个状态观测器的增益矩阵。