本發(fā)明涉及道路交通，具體為基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)方法。

背景技術(shù)：

1、公開(kāi)號(hào)為cn111292535b的中國(guó)專利公開(kāi)了車(chē)路協(xié)同環(huán)境下面向乘客出行的路網(wǎng)交通狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，包括步驟：劃分車(chē)路協(xié)同環(huán)境下路網(wǎng)交通單元并編號(hào)；構(gòu)建車(chē)路協(xié)同環(huán)境下路網(wǎng)交通特征數(shù)據(jù)庫(kù)；確定車(chē)路協(xié)同環(huán)境下面向乘客出行的路段交通飽和度、公交停靠站交通飽和度和交叉口交通飽和度；確定車(chē)路協(xié)同環(huán)境下面向乘客出行的路網(wǎng)交通飽和度，根據(jù)路網(wǎng)交通飽和度參數(shù)評(píng)價(jià)路網(wǎng)交通狀態(tài)；借助車(chē)路協(xié)同環(huán)境下各類(lèi)交通信息的動(dòng)態(tài)感知與可信交互特征，動(dòng)態(tài)獲取路網(wǎng)中的各類(lèi)可信交通信息，確定面向乘客出行的路網(wǎng)交通狀態(tài)評(píng)價(jià)方法，為制定高效的交通管理控制措施提供依據(jù)，對(duì)提高路網(wǎng)整體運(yùn)行效率將具有十分重要的意義；但是，該專利存在以下缺陷：

2、現(xiàn)有的不能基于車(chē)路協(xié)同對(duì)交叉口交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)感知和精確誘導(dǎo)調(diào)度，不能有效提高交叉口通行效率，易導(dǎo)致交叉口交通擁堵和交通事故發(fā)生，使得交叉口交通管理效果差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)方法，可基于車(chē)路協(xié)同對(duì)交叉口交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)感知和精確誘導(dǎo)調(diào)度，能有效提高交叉口通行效率，可避免交叉口交通擁堵和交通事故發(fā)生，可提升交叉口交通管理效果，解決了上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)方法，包括如下步驟：

4、s1：采集基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確定出基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)；

5、s2：根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)需求，構(gòu)建基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型進(jìn)行優(yōu)化，確定出最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型；

6、s3：根據(jù)最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并感知交叉口交通狀態(tài)，確定出基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知結(jié)果；

7、s4：對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通誘導(dǎo)方案，根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通誘導(dǎo)方案對(duì)交叉口交通進(jìn)行精準(zhǔn)誘導(dǎo)。

8、優(yōu)選的，所述s1中，采集基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，執(zhí)行以下操作：

9、基于車(chē)輛間通信技術(shù)和車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，使交叉口附近車(chē)輛之間的信息共享；

10、通過(guò)無(wú)線通信手段對(duì)道路交叉口附近車(chē)輛的行駛軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及采集，獲取車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)；

11、通過(guò)無(wú)線通信手段對(duì)道路交叉口附近車(chē)輛的行駛速度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及采集，獲取車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)；

12、其中，基于車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)及車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)，確定出基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

13、優(yōu)選的，采集基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，還包括：

14、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率；

15、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集啟動(dòng)到獲取數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)；

16、根據(jù)所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)獲取第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；

17、其中，所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)通過(guò)如下公式獲?。?/p>

18、；

19、其中，r01表示第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；x01表示預(yù)設(shè)的第一系數(shù)基準(zhǔn)值；n表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集的總次數(shù)；txi表示第i次車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)；t01表示預(yù)設(shè)的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)參考值；txb表示n次車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)差；txf表示預(yù)設(shè)的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的采集正常運(yùn)行過(guò)程中所允許的最大采集處理時(shí)長(zhǎng)浮動(dòng)值；fc01表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的歷史頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程中的頻率調(diào)整比率；

20、根據(jù)所述車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)獲取第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；

21、其中，所述第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)通過(guò)如下公式獲取：

22、；

23、其中，r02表示第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；y01表示預(yù)設(shè)的第二系數(shù)基準(zhǔn)值；m表示車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集的總次數(shù)；tyi表示第i次車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)；t02表示預(yù)設(shè)的車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)參考值；txyi表示與第i次車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集距離最近的一次車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集處理時(shí)長(zhǎng)；fc02表示車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的歷史頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程中的頻率調(diào)整比率；fc01表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的歷史頻率動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程中的頻率調(diào)整比率；

24、利用所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)對(duì)車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；

25、利用所述第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)對(duì)車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

26、優(yōu)選的，利用所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)和第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)對(duì)車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，包括：

27、提取所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；

28、提取所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率之間的頻率差值；

29、將所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)與預(yù)設(shè)的第一系數(shù)閾值進(jìn)行比較；

30、當(dāng)所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)超過(guò)所述預(yù)設(shè)的第一系數(shù)閾值時(shí)，則利用所述第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)結(jié)合所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率之間的頻率差值對(duì)所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率進(jìn)行調(diào)整；

31、其中，調(diào)整后的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率通過(guò)如下公式獲取：

32、；

33、其中，fx表示調(diào)整后的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率；f01表示調(diào)整前的車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率；r01表示第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；r01x表示當(dāng)前車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率調(diào)整對(duì)應(yīng)的上一次數(shù)據(jù)采集頻率調(diào)整的第一處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；fc表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)和車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率之間的頻率差值；f01x表示當(dāng)前車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率調(diào)整對(duì)應(yīng)的上一次數(shù)據(jù)采集頻率調(diào)整的頻率調(diào)整幅度數(shù)值；r01y表示所述預(yù)設(shè)的第一系數(shù)閾值。

34、優(yōu)選的，利用所述第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)對(duì)車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，包括：

35、提取所述第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；

36、將所述第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)與預(yù)設(shè)的第二系數(shù)閾值進(jìn)行比較；

37、當(dāng)所述第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)超過(guò)所述預(yù)設(shè)的第二系數(shù)閾值時(shí)，則檢測(cè)車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率是否更新；

38、當(dāng)所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率已完成更新時(shí)，則調(diào)取車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率更新前后的數(shù)據(jù)采集頻率差值，并利用車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率更新前后的數(shù)據(jù)采集頻率差值結(jié)合第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)獲取車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的調(diào)整后的數(shù)據(jù)采集頻率；

39、其中，所述車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的調(diào)整后的數(shù)據(jù)采集頻率通過(guò)如下公式獲?。?/p>

40、；

41、其中，fy01表示當(dāng)所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率已完成更新時(shí)的車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的調(diào)整后的數(shù)據(jù)采集頻率；f02表示調(diào)整前的車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率；r02表示第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；r02y表示預(yù)設(shè)的第二系數(shù)閾值；fgc表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率更新前后的數(shù)據(jù)采集頻率差值；fv表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)據(jù)采集頻率；

42、當(dāng)所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率未進(jìn)行更新時(shí)，則利用第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)獲取調(diào)整后的數(shù)據(jù)采集頻率；

43、其中，所述車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的調(diào)整后的數(shù)據(jù)采集頻率通過(guò)如下公式獲?。?/p>

44、；

45、其中，fy02表示當(dāng)所述車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率未進(jìn)行更新時(shí)的車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的調(diào)整后的數(shù)據(jù)采集頻率；f02表示調(diào)整前的車(chē)輛行駛速度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集頻率；r02表示第二處理時(shí)長(zhǎng)系數(shù)；r02y表示預(yù)設(shè)的第二系數(shù)閾值；fv表示車(chē)輛行駛軌跡數(shù)據(jù)的當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)據(jù)采集頻率。

46、優(yōu)選的，所述s1中，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，執(zhí)行以下操作：

47、獲取基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

48、對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括：

49、對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性檢查；

50、根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中每個(gè)參數(shù)的合理取值范圍和相互關(guān)系，檢查基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是否合乎要求；

51、去除基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中超出正常范圍、邏輯上不合理或相互矛盾的不一致數(shù)據(jù)；

52、對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)效值及缺失值處理；

53、根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)需求，檢查基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中是否有對(duì)交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)無(wú)用的無(wú)效值及缺失值；

54、去除基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中對(duì)交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)無(wú)用的無(wú)效值及缺失值；

55、確定出對(duì)交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)有用的基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

56、優(yōu)選的，所述s1中，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，還執(zhí)行以下操作：

57、獲取對(duì)交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)有用的基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

58、對(duì)交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)有用的基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，消除基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)之間的量綱差異；

59、確定出標(biāo)準(zhǔn)化的基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；

60、對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??；

61、提取出能夠反映交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)的特征；

62、確定出基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)。

63、優(yōu)選的，所述s2中，構(gòu)建基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型，執(zhí)行以下操作：

64、根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)需求，收集基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)；

65、對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，確定出交叉口交通狀態(tài)感知訓(xùn)練集及交叉口交通狀態(tài)感知測(cè)試集；

66、選擇適用于基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框架，基于交叉口交通狀態(tài)感知訓(xùn)練集，對(duì)選擇的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框架進(jìn)行訓(xùn)練；

67、確定出基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型。

68、優(yōu)選的，所述s2中，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型進(jìn)行優(yōu)化，執(zhí)行以下操作：

69、獲取基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型；

70、基于交叉口交通狀態(tài)感知測(cè)試集，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型進(jìn)行性能測(cè)試評(píng)估；

71、確定出基于交叉口交通狀態(tài)感知模型的性能測(cè)試評(píng)估結(jié)果；

72、根據(jù)基于交叉口交通狀態(tài)感知模型的性能測(cè)試評(píng)估結(jié)果，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整分析；

73、確定出基于交叉口交通狀態(tài)感知模型的參數(shù)調(diào)整優(yōu)化方案；

74、根據(jù)基于交叉口交通狀態(tài)感知模型的參數(shù)調(diào)整優(yōu)化方案對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整及迭代優(yōu)化；

75、確定出最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型。

76、優(yōu)選的，所述s3中，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并感知交叉口交通狀態(tài)，執(zhí)行以下操作：

77、獲取基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)；

78、將基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)輸入到最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型中；

79、根據(jù)最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并感知交叉口交通狀態(tài)；

80、確定出基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知結(jié)果。

81、優(yōu)選的，所述s4中，根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通誘導(dǎo)方案對(duì)交叉口交通進(jìn)行精準(zhǔn)誘導(dǎo)，執(zhí)行以下操作：

82、獲取基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知結(jié)果；

83、根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知結(jié)果，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通誘導(dǎo)方案；

84、根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通誘導(dǎo)方案對(duì)交叉口交通進(jìn)行精準(zhǔn)誘導(dǎo)；

85、其中，分析交叉口交通需求，優(yōu)化車(chē)輛行駛路線并對(duì)行駛車(chē)輛進(jìn)行交通調(diào)度，向車(chē)輛駕駛員傳送預(yù)警信息，推送實(shí)時(shí)的交叉口交通信息和誘導(dǎo)建議，對(duì)綠燈時(shí)段與黃燈時(shí)段進(jìn)行合理分配，調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)方案，使交叉口通行秩序優(yōu)化。

86、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

87、本發(fā)明通過(guò)采集基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，確定出基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)，根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知與誘導(dǎo)需求，構(gòu)建基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型進(jìn)行優(yōu)化，確定出最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型，根據(jù)最優(yōu)的基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知模型對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并感知交叉口交通狀態(tài)，確定出基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知結(jié)果。

88、本發(fā)明根據(jù)基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通狀態(tài)感知結(jié)果，對(duì)基于車(chē)路協(xié)同的車(chē)輛運(yùn)行特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定基于車(chē)路協(xié)同的交叉口交通誘導(dǎo)方案，對(duì)交叉口交通進(jìn)行精準(zhǔn)誘導(dǎo)，其分析交叉口交通需求，優(yōu)化車(chē)輛行駛路線并對(duì)行駛車(chē)輛進(jìn)行交通調(diào)度，向車(chē)輛駕駛員傳送預(yù)警信息，推送實(shí)時(shí)的交叉口交通信息和誘導(dǎo)建議，對(duì)綠燈時(shí)段與黃燈時(shí)段進(jìn)行合理分配，調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)方案，使交叉口通行秩序優(yōu)化，可基于車(chē)路協(xié)同對(duì)交叉口交通狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)感知和精確誘導(dǎo)調(diào)度，能有效提高交叉口通行效率，可避免交叉口交通擁堵和交通事故發(fā)生，可提升交叉口交通管理效果。