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申请/专利权人：湘江实验室

摘要：本发明公开了一种基于全局交通信息的道路交通引导方法、装置及相关设备，包括：终端节点层收集动态全局交通信息，并将动态全局交通信息共享给边缘服务器；边缘服务器接收终端节点层发送的动态全局交通信息，对动态全局交通信息进行数据处理，筛选出路径规划请求区域以及其辐射区域包含的交通信息，作为目标交通信息，并基于目标交通信息构建动态路网邻接矩阵，采用双向A*蚁群算法和动态路网邻接矩阵进行路径引导计算，得到路径引导结果；云端中心网络负责与边缘服务器通信，对边缘服务器的目标交通信息进行汇集，得到城市道路拥堵网，并进行整合，得到可视化数字孪生可视化结果。采用本发明提高了交通引导的及时性和准确性。

主权项：1.一种基于全局交通信息的道路交通引导方法，其特征在于，应用于边缘计算网络架构环境，所述边缘计算网络架构环境包括终端节点、边缘服务器和云端中心网络，所述基于全局交通信息的道路交通引导方法包括：终端节点层通过智能车辆和路边设备来收集动态全局交通信息，并将所述动态全局交通信息共享给所述边缘服务器，其中，所述动态全局交通信息包括实时交通流状态和路况信息；所述边缘服务器接收所述终端节点层发送的所述动态全局交通信息，对所述动态全局交通信息进行数据处理，筛选出路径规划请求区域以及其辐射区域包含的交通信息，作为目标交通信息，并基于所述目标交通信息构建动态路网邻接矩阵，采用双向A*蚁群算法和所述动态路网邻接矩阵进行路径引导计算，得到路径引导结果，其中，数据处理用于筛选出路径规划请求区域以及其辐射区域包含的交叉路口、路段以及路段上车辆运行的速度，剔除路段不处于运行状态的车辆以及超出正常行驶范围的速度数据；所述云端中心网络负责与所述边缘服务器通信，对所述边缘服务器的目标交通信息进行汇集，得到城市道路拥堵网，并对所述城市道路拥堵网及路径引导结果进行整合，得到数字孪生可视化结果，将数字孪生可视化结果发送给交通引导需求端，以使所述交通引导需求端的车辆或用户端导航基于所述数字孪生可视化结果实现对每辆车相应的路线规划；其中，所述采用双向A*蚁群算法和所述动态路网邻接矩阵进行路径引导计算，得到路径引导结果包括：基于所述动态路网邻接矩阵初始化蚁群，确定蚂蚁数量、起始节点和目标节点，设置初始启发式信息和信息素浓度；基于所述初始化的蚁群采用双向搜索，从起始节点和目标节点同时开始搜索，分别使用正向A*算法和逆向A*算法计算得到相应路径并得到关联启发式信息，作为所述路径引导结果；其中，所述采用双向A*蚁群算法和所述动态路网邻接矩阵进行路径引导计算，得到路径引导结果包括：利用两个分布式网络节点，第一个节点计算起点到终点的路线，第二个节点计算从终点到起点的路线，当两条路径的交叉节点出现时，计算停止，并生成最终路线；以通过路段的速度作为代价，假设节点一的路线代价为V1，节点二的路线代价为V2，V1＝γ1meanq1vij+γ2stdq1vijV2＝γ1meanq1vje+γ2stdq1vje其中，meanq1vij为i到j的速度平均值，stdq1vij为i到j的速度方差值，γ1，γ2分别为均值与方差的权重系数；当V1，V2都存在时，总代价为：V＝V1+V2；对于每只蚂蚁，从起点和目的地节点开始，在每一步选择下一个要访问的节点时，根据信息素浓度和启发式信息计算移动概率，运用轮盘赌法选择下一节点，更新路径和信息素浓度，移动概率如下： 其中，τijt是时间t下道路节点i转移到道路节点j的信息素浓度，ηiet是当前节点i到终点e的启发式函数，allowk表示蚂蚁尚未访问过的节点集合，k＝1，2，3，...，n，α为信息素重要程度因子，β为启发函数重要程度因子；在所有蚂蚁完成一个循环后，更新每个路网节点路径上的信息素浓度，其中，所述信息素动态更新规则为根据路径质量更新信息素浓度，以速度的上四分位值衡量路段路段拥堵程度以作为路径拥堵程度的指标；在达到预设迭代条件时，将确定的路径作为所述路径引导结果。

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