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申请/专利权人：华设设计集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于shockwave交通流模型的感知数据补全方法，包括如下步骤：从原始交通感知数据中筛选出较为完整的轨迹作为采样输入；利用shockwave交通流模型建立推理分析模型，将车辆的时空轨迹解析表达；建立两阶段的贝叶斯网络模型，通过贝叶斯推理框架，以统计描述观察变量和未观察变量之间的关系；利用融合轨迹数据，使用EM算求解贝叶斯网络，完成未知参数估计，实现数据信息补全。本发明针对现实情况中感知数据低采样率的情况，采用模型数据双驱动的方法，在雷视融合感知数据的基础上，结合shockwave交通流模型，并利用贝叶斯网络基于采样数据对未知参数进行推断，从而有效实现感知数据信息的补全。

主权项：1.一种基于shockwave交通流模型的感知数据补全方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，从原始交通感知数据中筛选车辆轨迹；步骤2，利用shockwave交通流模型建立推理分析模型，将车辆轨迹解析表达，获取参数间的解析表达关系；步骤3，建立两阶段的贝叶斯网络模型，通过贝叶斯推理框架，统计描述观察变量和未观察变量之间的关系，用于交通状态的估计；步骤4，基于雷达轨迹数据与视频轨迹数据的融合轨迹数据，求解贝叶斯网络模型，完成未知参数估计，实现数据信息补全；步骤2中所述的shockwave交通流模型中流量，密度，速度三参数的关系采用三角形的基本图模型进行建模；通过shockwave交通流模型，得到在第ith个信号周期，ni辆车进入交叉口和路段后对应的交通状态的变化状态qa,i,ka,i和拥堵状态0,kj，以及拥堵状态0,kj与最大交通量状态qmax,kc间的连线的解析分别为ωa,i和ω： 其中，qa,i为第ith个信号周期的流量，ka,i为第ith个信号周期的密度，kj为拥堵状态的密度，kc为最大交通量状态下的临界密度，qmax为最大交通量，vf为自由流速度；计算第i个周期车辆会遭遇延误的临界时间tc,i，表示为: 其中，Ri为第i个周期的红灯时长；若第i个周期被采样的第j辆车Vij进入交叉口的时间为tij，车辆Vij的延误可表示为 车辆Vij的旅行时间Tij为交叉口延误Dij与自由流旅行时间l·pf的总和: 其中，l表示交叉口上游位置与下游位置之间的距离，pf为自由流速度vf的倒数。

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