基于路径反推的拥堵溯源及策略生成方法和装置与流程

本技术涉及道路交通运行管控，具体涉及一种基于路径反推的拥堵溯源及策略生成方法和装置。

背景技术：

1、在道路交通管理中，检测器、视频采集、浮动车、手机信令等多源数据可从不同时空尺度反映路网交通运行状态。现有技术采用模块化独立架构，分别实现交通需求预测、路段状态估计、拥堵识别及信号控制等功能：交通需求预测基于历史交通序列推演未来出行需求；路径分配将起讫点（origin-destination，od）出行需求映射至路网拓扑；拥堵诊断定位路网低速行驶或车辆排队路段；控制优化根据实时交通状态调整信号配时、行车诱导路线、匝道放行率、入口流量或车道组织方案。

2、然而，上述各环节采用不同的数据源、时间尺度与评价口径，缺乏统一的物理状态基准与完整的因果传导链路。预测得到的od需求难以合理解释现场检测器的断面流量与运行速度；识别的拥堵路段并非必然为路网激活瓶颈，可能仅为拥堵传播的衍生结果；控制算法仅依据当前低速路段状态生成调控动作，无法追溯拥堵对应的源od、传播路径及供需失配的根本成因。由此导致交通预测、拥堵诊断与管控控制相互割裂，难以形成协同联动的系统化管控能力。

3、现有技术主要存在以下技术缺陷：其一，od需求预测与现场路网状态脱节。仅基于历史od或流量时间序列预测交通需求，难以同时满足多检测断面的流量、速度、排队长度等多维度观测约束；仅通过流量差值修正od，易将检测噪声、速度波动或状态判断误差误判为需求变化，进一步加剧预测偏差。其二，手机信令与交通小区od缺乏可实施映射机制。手机信令多为基站或网格级的用户驻留与移动记录，无法直接作为交通小区间的车辆od数据；缺少稳定锚点与标定规则时，无法准确区分本地活动、通勤及非通勤出行，难以支撑路网级交通需求推演。其三，路径分配过程不完整，状态映射关系不明确。部分方案仅输出候选路径或静态路阻，未明确路径分配算法、路径费用构成及参数更新机制，无法完整刻画od需求向路段流量、排队长度、车道占用状态的转化过程，宏观需求与微观路网状态缺乏清晰物理对应关系。其四，拥堵识别、成因分析与调控动作相互割裂。识别出的低速路段可能是上游排队传播结果，而非拥堵源头；即使定位瓶颈路段，也难以区分需求过载、信号供给不足、车道配置不匹配、匝道汇入冲突、限速不协调或突发容量骤降等成因。因无法明确拥堵成因、贡献对象与调控缺口，调控动作的类型与幅度均缺乏量化依据。其五，策略生成与执行反馈未形成可控闭环迭代机制。仿真预演与实际执行效果存在固有模型误差，现有技术采用单一综合评分修正全部参数，无法精准定位偏差来源于od预测、路径选择、道路容量还是拥堵判别阈值，导致参数更新缺乏方向性，无法实现管控体系的定向迭代优化。

技术实现思路

1、本技术的至少一个实施例提供了一种基于路径反推的拥堵溯源及策略生成方法和装置，用于解决现有道路交通管控方案无法构建预测、估计、诊断、控制协同联动的一体化体系，难以形成可溯源、可调控、可迭代的闭环管控能力的问题。

2、为了解决上述技术问题，本技术是这样实现的：

3、第一方面，本技术实施例提供了一种基于路径反推的拥堵溯源及策略生成方法，包括：

4、在当前控制周期中，基于历史出行数据、时间特征及上一控制周期的路网状态，生成与交通小区及预测时域对应的起讫点od先验矩阵；

5、基于所述od先验矩阵中的非零od，生成候选路径，按预设选择模型确定所述候选路径的路径比例，基于所述路径比例确定各路径流量，并将所述路径流量加载至中观元胞路网，确定中观仿真结果；

6、将检测断面的观测数据与所述中观仿真结果投影至同一宏观交通流基本图，以观测与仿真的偏差及所述od先验矩阵为约束迭代修正od，每次修正后更新路段状态并复核残差，直至残差收敛或达到预设迭代上限，输出校正od及校正后路段数据；

7、基于所述校正od和所述校正后路段数据，确定拥堵原因、供需缺口和对拥堵贡献最大的贡献对象；

8、根据所述拥堵原因、所述供需缺口和所述贡献对象，生成候选控制策略，在所述中观元胞路网中执行所述候选控制策略的预演及安全校验，校验通过后下发至执行终端，并根据预演与实测的偏差更新对应参数组。

9、可选的，在所述当前控制周期结束后，所述方法还包括：

10、保存所述校正od、所述路径比例、所述校正后路段数据和策略执行记录；

11、在所述下一控制周期中，将所述当前控制周期的所述校正od及所述路径比例替代上一控制周期的路网状态，生成所述下一控制周期的od先验矩阵；

12、在所述下一控制周期的观测数据与所述校正od冲突的情况下，利用所述下一控制周期的观测数据重新校正。

13、可选的，在当前控制周期中，基于历史出行数据、时间特征及上一控制周期的路网状态，生成与交通小区及预测时域对应的起讫点od先验矩阵后，所述方法还包括：

14、获取运营商基站定位记录，将基站覆盖范围映射至所述交通小区，对同一终端在相邻基站间的短时跳变执行去抖，保留超过预设位移阈值的记录作为有效交通小区转移；

15、对所述有效交通小区转移识别停留点，基于预设时段，分别确定居住锚点与就业锚点；

16、基于所述居住锚点与所述就业锚点的空间关系及往返周期性，将所述有效交通小区转移划分为通勤、本地活动及非通勤；

17、对所述有效交通小区转移按设备去重及出行转换系数扩样，确定所述od先验矩阵中各交通小区对的通勤、本地活动及非通勤的构成比例；所述构成比例用于确定所述候选路径的路径比例。

18、可选的，在当前控制周期中，基于历史出行数据、时间特征及上一控制周期的路网状态，生成与交通小区及预测时域对应的起讫点od先验矩阵，包括：

19、按交通小区、路段及检测断面建立空间索引，按统一时间戳对齐历史od序列、时间特征及上一控制周期的路网状态，确定对齐后的输入数据；

20、基于所述对齐后的输入数据中的历史od序列，以交通小区图按邻接关系及历史出行联系聚合相邻及上下游交通小区信息，确定空间编码结果；

21、基于所述空间编码结果，按时间顺序将所述时间特征及所述路网状态作为外生变量，并与所述空间编码结果融合，确定各交通小区的时间编码结果；

22、对所述时间编码结果中的历史od缺失或覆盖不足的交通小区赋予低置信度标记，以预设平滑值替换缺失值；

23、基于各交通小区的时间编码结果，生成与交通小区及预测时域对应的起讫点od先验矩阵。

24、可选的，基于所述od先验矩阵中的非零od，生成候选路径，按预设选择模型确定所述候选路径的路径比例，基于所述路径比例确定各路径流量，并将所述路径流量加载至中观元胞路网，确定中观仿真结果，包括：

25、基于所述od先验矩阵中的非零od，剔除禁行路段及不可达转向的路径，生成候选路径；

26、基于上一控制周期的校正后路段数据，计算所述候选路径的广义费用；

27、基于所述广义费用，按预设选择模型确定各候选路径的路径比例；

28、基于所述路径比例及对应od出行量，确定各路径流量；

29、将所述各路径流量加载至中观元胞路网，确定中观仿真结果；所述中观仿真结果包括：路径比例、路径与路段关联关系、路段流量、路段速度、路段密度、排队长度、车道占用状态中的至少一项。

30、可选的，将检测断面的观测数据与所述中观仿真结果投影至同一宏观交通流基本图，以观测与仿真的偏差及所述od先验矩阵为约束迭代修正od，每次修正后更新路段状态并复核残差，直至残差收敛或达到预设迭代上限，输出校正od及校正后路段数据，包括：

31、基于所述观测数据中的观测流量与观测速度的比值，计算观测密度；

32、基于宏观交通流基本图的临界密度及滞回区间，判定所述观测密度所在的基本图分支；

33、将所述观测流量、所述观测速度、所述观测密度和所述中观仿真结果中的路段流量、路段速度和路段密度，分别投影至同一基本图分支，确定校正后的观测状态及仿真状态；

34、基于校正后的观测状态与所述仿真状态的偏差，构造流量残差与速度残差；

35、以所述流量残差、所述速度残差及所述od先验矩阵为先验约束，迭代修正od，得到校正od；每次修正后，基于所述校正od更新路段状态，得到校正后路段数据，并复核所述流量残差与所述速度残差；

36、当所述校正od的相对变化量、所述流量残差的改变量及所述速度残差的改变量，均小于对应预设阈值，或达到预设迭代上限的情况下，停止迭代；

37、输出所述校正od及所述校正后路段数据。

38、可选的，基于所述校正后路段数据，确定拥堵原因，包括：

39、基于所述校正后路段数据，沿道路拓扑方向建立排队的有向传播链；

40、基于所述有向传播链，在排队持续时长达到最小确认时长，且放行方向断面的通行速度恢复至预设阈值以上的情况下，确定排队源头断面；

41、基于所述排队源头断面的到达需求与当前有效通行能力，在所述到达需求持续超过所述当前有效通行能力的情况下，读取所述排队源头断面对应的信号配时、车道功能、限速值、匝道放行率及事件状态；

42、基于所述到达需求与所述当前有效通行能力的差值，以及所读取的所述信号配时、车道功能、限速值、匝道放行率及事件状态，确定拥堵原因；所述拥堵原因包括：需求过载、信号供给不足、车道配置不匹配、匝道汇入冲突、限速不协调、事件容量突降、通行能力下降中的至少一项。

43、可选的，确定供需缺口和对拥堵贡献最大的贡献对象，包括：

44、基于所述校正od，确定进入所述排队源头断面的到达需求；

45、基于所述中观元胞路网的供给参数及已确认事件，确定有效通行能力；

46、根据所述到达需求与所述有效通行能力的差值，确定供需缺口；以及；

47、基于所述校正od，对排序靠前的预设数量组合，保持其余条件不变，减少对应需求并执行预演，以排队长度变化方向与份额排序方向一致的组合作为所述贡献对象。

48、可选的，根据所述拥堵原因、所述供需缺口和所述贡献对象，生成候选控制策略，在所述中观元胞路网中执行所述候选控制策略的预演及安全校验，校验通过后下发至执行终端，并根据预演与实测的偏差更新对应参数组，包括：

49、基于所述拥堵原因确定动作类型，基于所述贡献对象确定作用对象，基于所述供需缺口确定搜索范围；

50、根据所述动作类型、所述作用对象及所述搜索范围，在预设安全约束内生成候选控制策略；

51、将所述候选控制策略输入至所述中观元胞路网，确定动作实施后的路径费用，基于所述动作实施后的路径费用重新计算路径比例，确定迭代后的中观仿真结果；

52、以所述校正od和所述迭代后的中观仿真结果为初始条件，在所述中观元胞路网中执行所述候选控制策略的预演，确定预演结果；

53、对所述预演结果执行安全校验，校验未通过的候选控制策略淘汰；通过校验的候选控制策略按管理目标排序，选取最优方案；全部候选被淘汰时保留现状；

54、将所选最优方案编译为执行终端指令并下发，并在执行后比对所述预演结果与实测结果，根据偏差来源更新对应参数组，数据异常时冻结对应参数组。

55、第二方面，本技术实施例提供了一种基于起讫点的道路交通协同控制装置，包括：

56、第一处理模块，用于在当前控制周期中，基于历史出行数据、时间特征及上一控制周期的路网状态，生成与交通小区及预测时域对应的起讫点od先验矩阵；

57、第二处理模块，用于基于所述od先验矩阵中的非零od，生成候选路径，按预设选择模型确定所述候选路径的路径比例，基于所述路径比例确定各路径流量，并将所述路径流量加载至中观元胞路网，确定中观仿真结果；

58、第三处理模块，用于将检测断面的观测数据与所述中观仿真结果投影至同一宏观交通流基本图，以观测与仿真的偏差及所述od先验矩阵为约束迭代修正od，每次修正后更新路段状态并复核残差，直至残差收敛或达到预设迭代上限，输出校正od及校正后路段数据；

59、第四处理模块，用于基于所述校正od和所述校正后路段数据，输出拥堵原因、供需缺口和对拥堵贡献最大的贡献对象；

60、第五处理模块，用于根据所述拥堵原因、所述供需缺口和所述贡献对象，生成候选控制策略，在所述中观元胞路网中执行所述候选控制策略的预演及安全校验，校验通过后下发至执行终端，并根据预演与实测的偏差更新对应参数组。

61、第三方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有程序，所述程序被处理器执行时，实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。

62、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。

63、与现有技术相比，本技术实施例提供的基于路径反推的拥堵溯源及策略生成方法和装置，基于历史出行数据、时间特征及上一控制周期的路网状态，生成起讫点od先验矩阵，使需求预测与路网态势衔接；基于非零od生成候选路径、按预设选择模型确定路径比例并将各路径流量加载至中观元胞路网确定中观仿真结果，使od稳定映射至路段状态；将检测断面观测数据与中观仿真结果投影至同一宏观交通流基本图，以观测与仿真的偏差及od先验矩阵为约束迭代修正od并每次复核残差，直至残差收敛或达到预设迭代上限后输出校正od及校正后路段数据，使校正od具有可追溯来源；基于校正od和校正后路段数据确定拥堵原因、供需缺口和对拥堵贡献最大的贡献对象，使后续控制策略可由诊断结果解释；根据拥堵原因、供需缺口和贡献对象生成候选控制策略，在同一中观元胞路网中执行预演及安全校验、校验通过后下发至执行终端，并根据预演与实测的偏差更新对应参数组，使闭环具备可调控性和可迭代性，本技术的方案，克服现有道路交通管控分离设计方案中难以形成可溯源、可调控、可迭代闭环管控能力的问题。