(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211084186.4 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 苏州大学 地址 215000 江苏省苏州市吴中区石湖西 路188号 (72)发明人 卢维科　胡国静　李哲　聂奇凡　 倪赛格　池佳磊　 (74)专利代理 机构 苏州市中南伟业知识产权代 理事务所(普通 合伙) 32257 专利代理师 李柏柏 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 16/29(2019.01) (54)发明名称 基于SUMO的路网交通流实时孪生方法及系 统 (57)摘要 本发明涉及一种基于SUMO的路网交通流实 时孪生方法， 包括对SUMO路网进行特征提取与抽 象处理， 将其转换为带有边属性的可被 建模的数 学网络； 获取检测点的交通数据， 将所述交通数 据和数学网络输入至路径流估计模型中进行求 解， 得到路径流量； 基于所述路径流量对路网交 通状态进行实时更新和实时仿真。 本发明 改进了 传统的路径 流估计算法， 并基于传统交通仿真软 件SUMO建立了集路径流估算 ‑仿真‑反馈为一体 的动态闭环路网交通流孪生方法， 实现交通实际 数据到孪生平台的迁移， 打通了实际交通需求到 虚拟孪生路网交通的联系， 可建立精度更高、 范 围更广、 时效性更强的路网交通状态虚拟再现， 支持大规模路网需求实时复现的应用。 权利要求书2页 说明书10页 附图7页 CN 115481531 A 2022.12.16 CN 115481531 A 1.一种基于SUMO的路网交通 流实时孪生方法， 其特 征在于， 包括： 对SUMO路网进行特征提取与抽象处理， 将其转换为带有边属性的可被建模的数学网 络； 获取检测点的交通数据， 将所述交通数据和数学网络输入至路径流估计模型中进行求 解， 得到路径流 量； 基于所述路径流 量对路网交通状态进行实时更新和实时仿真。 2.如权利 要求1所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生方法， 其特征在于： 将SUMO路网 转换为带有边属性的可被建模的数 学网络的方法包括： 根据SUMO路网中节点和链接的关系构建数学网络， 所述数学网络包括节点与节点之间 的路网拓扑 结构关系建立和交叉口网络化表示。 3.如权利要求2所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生方法， 其特征在于： 所述交叉口 网络化表示的方法包括： 对交叉口进行流线与信号相位分析， 将车流合流点和分流点作为网络节点， 对流线进 行分段以建立网络的边， 边的属 性等于所在流线上 的交通流的速度、 所涉及的车道数以及 长度。 4.如权利要求1所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生方法， 其特征在于： 所述路径流 估计模型为： 其中， i∈I表示道路索引， I表示路段集合， t表示时间间隔， p∈P(t)表示路径索引， P (t)表示路径集合， A(t)表示0 ‑1路径‑路段关联矩阵， Ap,i(t)表示t时间间隔内路段i在路径 p上， xp(t)表示t时间间隔内路径p上的流量， flowi(t)表示检测点路段i在t时间间隔内获取 到的流量， erri(t)表示检测点路段i估算出来的流 量和实际流 量之间的差 。 5.如权利要求4所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生方法， 其特征在于： 所述路径流 估计模型在 求解时直接调用了开源求解器IPOPT进行求解， 产生的最优解xp(t)表示路径流 量。 6.如权利要求4所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生方法， 其特征在于： 基于所述路 径流量对路网交通状态进行实时更新的方法包括： 在每个时间间隔t的开始时间， 读取SUMO仿真中每条道路的行程时间， 更新所构 建的数 学网络的路段行程时间， 并根据更新的路段行程时间重新搜索每个起点 ‑终点对的路线p， A (t)矩阵在路径流估计中得到更新， 输入A(t)更新网络信息并将检测点实际获取到的交通 流flowi(t)输入到路径流估计模型中， 得到时间 间隔t的路径流 量。 7.如权利要求4所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生方法， 其特征在于： 基于所述路权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115481531 A 2径流量对路网交通状态进行实时仿真的方法包括： 将每条路径流量离散化为该时间间隔的车辆信息序列， 通过SUMO的二次开发接口读取 所述车辆信息序列， 在每 个时间间隔t内进行动态实时仿真。 8.一种基于SUMO的路网交通 流实时孪生系统， 其特 征在于， 包括： 路网提取模块， 所述路网提取模块用于对SUMO路网进行特征提取与抽象处理， 将其转 换为带有边属性的可被建模的数 学网络； 路径流量估计模块， 所述路径流量估计模块用于获取检测点的交通数据， 将所述交通 数据和数 学网络输入至路径流估计模型中进行求 解， 得到路径流 量； 状态更新仿真模块， 所述状态更新仿真模块用于基于所述路径流量对路网交通状态进 行实时更新和实时仿真。 9.如权利要求8所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生系统， 其特征在于： 所述路径流 估计模型为： 其中， i∈I表示道路索引， I表示路段集合， t表示时间间隔， p∈P(t)表示路径索引， P (t)表示路径集合， A(t)表示0 ‑1路径‑路段关联矩阵， Ap,i(t)表示t时间间隔内路段i在路径 p上， xp(t)表示t时间间隔内路径p上的流量， flowi(t)表示检测点路段i在t时间间隔内获取 到的流量， erri(t)表示检测点路段i估算出来的流 量和实际流 量之间的差 。 10.如权利要求9所述的基于SUMO的路网交通流实时孪生系统， 其特征在于： 基于所述 路径流量对路网交通状态进 行实时更新时， 在每个时间间隔t的开始时间， 读取SUMO仿 真中 每条道路的行程时间， 更新所构建的数学网络的路段行程时间， 并根据更新的路段行程时 间重新搜索每个起点 ‑终点对的路线p， A(t)矩阵在路径流估计中得到更新， 输入A(t)更新 网络信息并将检测点实际获取到的交通流flowi(t)输入到路径流估计模型 中， 得到时间间 隔t的路径流 量。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115481531 A 3