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龍圖騰網獲悉南京感動科技有限公司申請的專利一種基于交通仿真的雙向多車道高速公路車流動態控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120356341B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510860916.2，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種基于交通仿真的雙向多車道高速公路車流動態控制方法及系統是由闞有俊;曹陽;康惠;胡昕宇;李杰陽;卞加佳設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于交通仿真的雙向多車道高速公路車流動態控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于交通仿真的雙向多車道高速公路車流動態控制方法及系統，首先采用交通仿真平臺構建覆蓋雙向多車道的虛擬傳感器網絡對車流進行全要素感知并獲得采集數據，接著采用雙滑動窗口機制和IQR算法相結合的方式對采集數據中的異常值進行過濾獲得過濾后數據；本發明實現了具有通過構建感知、決策、控制和測評的閉環優化體系對高速公路車流進行實時動態控制的功能，且通過融合動態交通仿真與實時數據驅動技術能對車流進行精準感知、智能決策和協同控制，同時通過時空耦合的交通狀態預測模型能提升交通流演化趨勢預判能力，提高了高速公路的整體通行能力，保障了道路使用者的生命財產安全，適合被廣泛推廣和使用。

本發明授權一種基于交通仿真的雙向多車道高速公路車流動態控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于交通仿真的雙向多車道高速公路車流動態控制方法，其特征在于：包括以下步驟， 步驟A，采用交通仿真平臺構建覆蓋雙向多車道的虛擬傳感器網絡對車流進行全要素感知并獲得采集數據； 步驟B，采用雙滑動窗口機制和IQR算法相結合的方式對采集數據中的異常值進行過濾獲得過濾后數據； 步驟C，構建包含時空特征的多維向量對過濾后數據中的特征向量進行增強并獲得增強后數據； 步驟D，基于增強后數據建立分層級生成控制框架與微觀駕駛行為精細化控制對動態車流進行控制優化并獲得控制優化結果，具體步驟如下， 步驟D1，建立分層級生成控制框架，具體是構建背景車流和聚焦車流對雙向多車道高速公路車流進行精細化管理，具體步驟如下， 步驟D11，采用隨機生成模式生成背景車流，其中背景車流具體是基于時變泊松過程建模，且生成速率動態調節過程如公式4所示， 其中，λt為t時的汽車生成速率，λ0為高峰時段基準值，β為擁堵敏感度，σ為平滑系數，ρt為時間t時的交通密度，ρcrit為臨界交通密度，tanh為雙曲正切函數； 步驟D12，采用定向生成模式生成聚焦車流，具體是采用優先級隊列管理目標路線rtar的車輛生成并確保車流按預設車道序列有序匯入，具體步驟如下， 步驟D121，構建發車時序控制，具體是采用安全跟車時距模型，如公式5所示， 其中，tdepart為后車的安全出發時間，tprev為前車經過相同參考點的時間，為安全時距基線，Δv為后車與前車之間的相對速度差，amax為車輛能達到的最大加速度或減速度的大小； 步驟D122，構建初始車道分配算法，具體是建立車道選擇代價函數，如公式6所示， 其中，Jl為車輛選擇代價，ρlt為目標車道實時密度，δ為應急車道懲罰項，為常數偏移項，ω車道偏移權重，l為當前車道； 步驟D123，計算最優車道，如公式7所示， linit＝argminl∈LJl7 其中，linit為最優車道，L為可用車道集合； 步驟D124，建立速度初始化策略，具體是根據實時擁堵程度動態調整初始速度，如公式8所示， 其中，vfree在理想條件下的車輛最大速度，ρjam交通完全堵塞時的最大密度，η為形狀指數，vadj為車型修正項； 步驟D2，建立微觀駕駛行為精細化控制，具體是建立時空加權的車道使用成本函數并實現車流的動態均衡分配，所述微觀駕駛行為精細化控制包含變道決策模型和自適應跟車模型； 步驟E，對控制優化結果進行全流程控制邏輯與閉環反饋并建立應急場景強化控制規則完成雙向多車道高速公路車流動態控制作業。

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