本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控方法、管控系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著經(jīng)濟(jì)水平的提高，我國(guó)人均汽車保有量逐年增加，且為了保護(hù)環(huán)境，電動(dòng)汽車的占比也越來越高。隨著而來的是交通擁堵問題和充電便捷性問題，發(fā)展智慧交通是解決這些問題的有效途徑。

2、智慧交通是在交通運(yùn)輸領(lǐng)域充分運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、空間感知、人工智能、自動(dòng)控制、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，對(duì)交通管理、交通運(yùn)輸、公眾出行等交通運(yùn)輸領(lǐng)域進(jìn)行全方位的管控支撐，使交通系統(tǒng)在區(qū)域、城市甚至更大的時(shí)空范圍具備感知、互聯(lián)、分析、預(yù)測(cè)、控制等能力。

3、目前，城市交通問題主要集中在交通擁堵和電動(dòng)汽車充電難的問題上，智慧交通對(duì)此也只是進(jìn)行簡(jiǎn)單的調(diào)控，在車流量較大時(shí)增加通行時(shí)長(zhǎng)，以及在車流量較小時(shí)縮短通行時(shí)長(zhǎng)。對(duì)電動(dòng)汽車的充電，也只是查找具有充電樁可進(jìn)行充電的停車場(chǎng)，并未進(jìn)行精細(xì)化的管控。因此，當(dāng)前智慧交通的管控并未為交通擁堵和電動(dòng)汽車充電難問題的解決提供相對(duì)有效的支持。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控方法、管控系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決如何對(duì)智慧交通進(jìn)行精細(xì)化管控，為交通擁堵和電動(dòng)汽車充電難問題的解決提供有效支持的技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控方法，應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器，所述基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控包括：

3、所述物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器獲取道路交通路口的車流量數(shù)據(jù)，以及與所述道路交通路口所對(duì)應(yīng)鄰近路口的鄰近車流量數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述車流量數(shù)據(jù)和鄰近車流量數(shù)據(jù)，生成所述道路交通路口的紅綠燈管控方案；

4、所述物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器獲取電動(dòng)汽車的剩余電量，并在所述剩余電量小于預(yù)設(shè)電量閾值時(shí)，確定與所述電動(dòng)汽車對(duì)應(yīng)的多個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)；

5、所述物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器基于所述剩余電量和各所述目標(biāo)停車場(chǎng)，生成所述電動(dòng)汽車的多個(gè)充電方案，以及基于各所述充電方案生成對(duì)所述電動(dòng)汽車行駛路徑進(jìn)行引導(dǎo)的引導(dǎo)信息；

6、所述物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器基于所述紅綠燈管控方案和所述引導(dǎo)信息進(jìn)行智慧交通管控。

7、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述車流量數(shù)據(jù)和鄰近車流量數(shù)據(jù)，生成所述道路交通路口的紅綠燈管控方案的步驟包括：

8、將所述鄰近車流量數(shù)據(jù)識(shí)別為鄰近流入數(shù)據(jù)和鄰近流出數(shù)據(jù)，所述鄰近流入數(shù)據(jù)包括與鄰近路口中可變車道對(duì)應(yīng)的可變流入數(shù)據(jù)，以及與鄰近路口中不可變車道對(duì)應(yīng)的不可變流入數(shù)據(jù)；

9、識(shí)別所述車流量數(shù)據(jù)的生成時(shí)間，獲取所述道路交通路口與所述生成時(shí)間對(duì)應(yīng)的歷史車流量數(shù)據(jù)，以及查找與所述生成時(shí)間對(duì)應(yīng)的天氣參數(shù)和道路狀況參數(shù)；

10、將所述可變流入數(shù)據(jù)、不可變流入數(shù)據(jù)、鄰近流出數(shù)據(jù)、歷史車流量數(shù)據(jù)、天氣參數(shù)、道路狀況參數(shù)和車流量數(shù)據(jù)，生成為輸入向量，并基于預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型對(duì)所述輸入向量進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算，生成所述道路交通路口的車流量變化數(shù)據(jù)，其中，預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型中用于預(yù)測(cè)計(jì)算的公式為：

11、pt＝g(wxoxt+wco(it*tan(wxcxt+bc))+bo)；

12、其中，pt表示車流量變化數(shù)據(jù)，g表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的激活函數(shù)，wxo表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的輸入層與輸出層之間的權(quán)重矩陣，xt表示輸入向量，wco表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的隱含層與輸出層之間的權(quán)重矩陣，it表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的隱含層向量，wxc表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的輸入層與隱含層之間的權(quán)重矩陣，bc表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的隱含層偏置向量，bo表示預(yù)設(shè)預(yù)測(cè)模型的輸出層偏置向量；

13、根據(jù)所述車流量變化數(shù)據(jù)，生成所述紅綠燈管控方案。

14、優(yōu)選地，所述物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器基于所述剩余電量和各所述目標(biāo)停車場(chǎng)，生成所述電動(dòng)汽車的多個(gè)充電方案的步驟包括：

15、根據(jù)所述電動(dòng)汽車的歷史充電信息，確定所述電動(dòng)汽車的電池?fù)p耗參數(shù)，并查找與所述電池?fù)p耗參數(shù)對(duì)應(yīng)的充電衰減因子；

16、根據(jù)各所述目標(biāo)停車場(chǎng)的預(yù)測(cè)排隊(duì)時(shí)間，各所述目標(biāo)停車場(chǎng)中空閑充電樁的充電效率、充電電流和充電功率，所述電動(dòng)汽車的充電參數(shù)，所述剩余電量和所述充電衰減因子，計(jì)算各所述目標(biāo)停車場(chǎng)中空閑充電樁對(duì)所述電動(dòng)汽車進(jìn)行充電的充電時(shí)長(zhǎng)，所述計(jì)算公式為：

17、hi＝lni1/12*((e-ex-si*θ)/wi)*τi*μ+hi；

18、其中，hi表示與第i個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)對(duì)應(yīng)的充電時(shí)長(zhǎng)，i1表示空閑充電樁的充電電流，i2表示充電參數(shù)中的電動(dòng)汽車最大可接受的充電電流，e表示充電參數(shù)中的電池容量，ex表示剩余電量，si表示電動(dòng)汽車到第i個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)之間的行駛距離，θ表示充電參數(shù)中的單位里程耗電量，wi表示第i個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)中空閑充電樁的充電功率，τi表示第i個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)中空閑充電樁的充電效率，μ表示充電衰減因子，hi表示第i個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)的預(yù)測(cè)排隊(duì)時(shí)間；

19、根據(jù)各所述充電時(shí)長(zhǎng)，生成所述電動(dòng)汽車的多個(gè)充電方案。

20、優(yōu)選地，所述根據(jù)各所述充電時(shí)長(zhǎng)，生成所述電動(dòng)汽車的多個(gè)充電方案的步驟包括：

21、確定每一所述目標(biāo)停車場(chǎng)是否包含與所述電動(dòng)汽車對(duì)應(yīng)的替換電池，若包含對(duì)應(yīng)的替換電池，則根據(jù)所述目標(biāo)停車場(chǎng)對(duì)應(yīng)的充電時(shí)長(zhǎng)和對(duì)應(yīng)的第二位置信息，以及所述替換電池，生成所述電動(dòng)汽車在所述目標(biāo)停車場(chǎng)進(jìn)行充電的充電方案；

22、若不包含對(duì)應(yīng)的替換電池，則將所述目標(biāo)停車場(chǎng)對(duì)應(yīng)的充電時(shí)長(zhǎng)和對(duì)應(yīng)的第二位置信息生成為所述電動(dòng)汽車在所述目標(biāo)停車場(chǎng)進(jìn)行充電的充電方案。

23、優(yōu)選地，所述根據(jù)所述電動(dòng)汽車的歷史充電信息，確定所述電動(dòng)汽車的電池?fù)p耗參數(shù)的步驟包括：

24、查找所述歷史充電信息中的直流充電次數(shù)和交流充電次數(shù)，并統(tǒng)計(jì)與各所述直流充電次數(shù)對(duì)應(yīng)的總直流充電時(shí)長(zhǎng)，以及與各所述交流充電次數(shù)對(duì)應(yīng)的總交流充電時(shí)長(zhǎng)；

25、獲取與所述總直流充電時(shí)長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的第一損耗系數(shù)，以及與所述總交流充電時(shí)長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的第二損耗系數(shù)；

26、獲取所述電動(dòng)汽車的行駛里程數(shù)，并根據(jù)所述第一損耗系數(shù)、第二損耗系數(shù)、行駛里程數(shù)和所述充電參數(shù)中的單位里程耗電量，計(jì)算所述電池?fù)p耗參數(shù)，計(jì)算公式為：

27、w＝m1*m2*(q+a*d*θ)：

28、其中，w表示電池?fù)p耗參數(shù)，m1表示第一損耗系數(shù)，m2表示第二損耗系數(shù)，q表示電動(dòng)汽車的電池靜止損耗參數(shù)，a表示電動(dòng)汽車的電池行駛損耗參數(shù)，d表示行駛里程數(shù)，θ表示充電參數(shù)中的單位里程耗電量。

29、優(yōu)選地，所述查找與所述電池?fù)p耗參數(shù)對(duì)應(yīng)的充電衰減因子的步驟之后包括：

30、針對(duì)每一所述目標(biāo)停車場(chǎng)，獲取位于距離所述目標(biāo)停車場(chǎng)在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的歷史待充電汽車數(shù)量，并基于所述歷史待充電汽車數(shù)量生成與所述目標(biāo)停車場(chǎng)對(duì)應(yīng)的充電概率；

31、根據(jù)所述歷史待充電汽車數(shù)量和所述充電概率，確定所述目標(biāo)停車場(chǎng)的平均待充電汽車數(shù)量；

32、根據(jù)所述目標(biāo)停車場(chǎng)中空閑充電樁的充電效率、所述平均待充電汽車數(shù)量，所述預(yù)設(shè)范圍對(duì)應(yīng)的路徑距離，以及所述目標(biāo)停車場(chǎng)中空閑充電樁的數(shù)量，確定所述預(yù)測(cè)排隊(duì)時(shí)間。

33、優(yōu)選地，所述確定與所述電動(dòng)汽車對(duì)應(yīng)的多個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)的步驟包括：

34、獲取所述電動(dòng)汽車的第一位置信息，并根據(jù)所述第一位置信息，確定支持所述電動(dòng)汽車充電的多個(gè)停車場(chǎng)；

35、獲取多個(gè)所述停車場(chǎng)內(nèi)各汽車充電樁的充電狀態(tài)信息，并根據(jù)所述充電狀態(tài)信息從各所述停車場(chǎng)中確定出具有空閑充電樁的目標(biāo)停車場(chǎng)。

36、優(yōu)選地，所述基于各所述充電方案生成對(duì)所述電動(dòng)汽車行駛路徑進(jìn)行引導(dǎo)的引導(dǎo)信息的步驟包括：

37、將各所述充電方案?jìng)鬏斨岭妱?dòng)汽車，并接收基于所述電動(dòng)汽車返回的選擇指令；

38、根據(jù)所述選擇指令從各所述充電方案中確定出目標(biāo)充電方案；

39、確定與所述目標(biāo)充電方案對(duì)應(yīng)的第二位置信息，并根據(jù)所述第一位置信息和第二位置信息，生成引導(dǎo)信息，以對(duì)所述電動(dòng)汽車進(jìn)行行駛路徑引導(dǎo)。

40、進(jìn)一步地，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控系統(tǒng)，所述基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控系統(tǒng)包括物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器，所述物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器內(nèi)設(shè)置有儲(chǔ)存器、處理器、通信總線以及儲(chǔ)存在所述儲(chǔ)存器上的控制程序：

41、所述通信總線用于實(shí)現(xiàn)處理器和儲(chǔ)存器之間的連接通信；

42、所述處理器用于執(zhí)行所述控制程序，以實(shí)現(xiàn)如上所述基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控方法的步驟。

43、進(jìn)一步地，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上儲(chǔ)存有控制程序，所述控制程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控方法的步驟。

44、本發(fā)明基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧交通管控方法、管控系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)，方法應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器，物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器在獲取到道路交通路口的車流量數(shù)據(jù)，以及與道路交通路口所對(duì)應(yīng)鄰近路口的鄰近車流量數(shù)據(jù)后，根據(jù)車流量數(shù)據(jù)和鄰近車流量數(shù)據(jù)，生成道路交通路口的紅綠燈管控方案；此外，物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器還對(duì)電動(dòng)汽車的剩余電量進(jìn)行獲取，并在檢測(cè)出剩余電量小于預(yù)設(shè)電量閾值時(shí)，確定具有空閑充電樁可用于電動(dòng)汽車充電的多個(gè)目標(biāo)停車場(chǎng)，進(jìn)而基于剩余電量和各目標(biāo)停車場(chǎng)，生成電動(dòng)汽車的充電方案，并根據(jù)充電方案生成對(duì)電動(dòng)汽車行駛路徑進(jìn)行引導(dǎo)的引導(dǎo)信息；由此，物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器依據(jù)該生成的紅綠燈管控方案和引導(dǎo)信息對(duì)智慧交通進(jìn)行管控。其中，鄰近路口的鄰近車流量數(shù)據(jù)反映了鄰近路口對(duì)當(dāng)前道路交通路口車流量的大小影響，處于車流方向上游的鄰近路口的車流量越大，則流入當(dāng)前道路交通路口的車流量越多，處于車流方向下游的鄰近路口的車流量越小，則當(dāng)前道路交通路口的車輛通行越順暢，以此生成的紅綠燈管控方案可準(zhǔn)確與道路交通路口的車流量大小匹配，避免道路交通的擁堵。同時(shí)，確定的目標(biāo)停車場(chǎng)為具有空閑充電樁可直接用于電池汽車充電的停車場(chǎng)，依據(jù)剩余電量和各目標(biāo)停車場(chǎng)生成的充電方案則體現(xiàn)了充電汽車的充電時(shí)長(zhǎng)，基于充電方案生成引導(dǎo)信息可對(duì)電動(dòng)汽車的行駛路徑進(jìn)行引導(dǎo)，有利于電動(dòng)汽車快速找到充電樁進(jìn)行高效充電。以此，通過對(duì)智慧交通在路口紅綠燈和電動(dòng)汽車充電上的精細(xì)化管控，實(shí)現(xiàn)了為交通擁堵和電動(dòng)汽車充電難問題的解決提供有效支持。