一种面向模块化集成建筑的横纵向协同调度方法

    公开(公告)号:CN116957279A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310948965.2

    申请日:2023-07-27

    摘要: 本发明公开了一种面向模块化集成建筑的横纵向协同调度方法,方法包括:收集模块化集成建筑施工工序,各施工物料水平运输时间、垂直运输时间和施工时间,塔吊冲突矩阵,原施工计划(包括运输任务编号、水平运输楼栋、垂直运输楼层、运输物料名称、要求到达的最早时间);建立基于混合整数规划的横纵向协同调度模型,确定目标函数;计算运输任务之间的处理顺序;计算货车水平进场位置;计算货车水平进场时间;计算塔吊垂直运输时间。本发明基于施工现场调度数据,通过调度和协调货车和塔吊的使用时间,可以降低成本、提高生产率并提高施工项目的整体质量和安全性。

    一种基于人工智能算法的智慧工地交通需求预测方法

    公开(公告)号:CN116911464A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310938580.8

    申请日:2023-07-27

    摘要: 本发明公开了一种基于人工智能算法的智慧工地交通需求预测方法,包括:设计项目施工期交通需求预测模型,并对模型参数提出求解方法;考虑施工区域内施工工序、人员配置计划的波动,依据施工强度的时序规律对工序进行分类;分析工程延期的主要影响因素,依据每类工序的特点分别设计神经网络模型,确定影响因素对每类工序日交通需求量的影响系数。本发明提供的方法综合考虑了施工区域内及施工区周边交通环境对施工物料运输车辆日交通需求量的影响,提出的预测方法能够更好地适用不同工程项目,精准预测日交通需求量,有助于动态实现每日进出各施工区的货物运输车辆管理监控、交通组织路线规划及横纵向调度管理。

    一种仿真环境下非机动车交通流群组识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113297669B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202110528622.1

    申请日:2021-05-14

    申请人: 东南大学

    摘要: 本发明公开了一种仿真环境下非机动车交通流群组识别方法和装置,包括:根据即将进行右转的机动车确定直行非机动车道上可能发生机非交互的非机动车集合,获取非机动车集合中的非机动车速度、加速度和位置等数据,再结合所述数据计算非机动车群组划分指标;并根据右转机动车的微观数据计算得出群组划分阈值,结合非机动车群组划分指标对非机动车集合进行群组划分,从而识别了非机动车交通流中的非机动车群组。本发明提供的方法综合考虑了非机动车之间的距离间隙和时间间隙,对群组的划分更加合理,进而识别了非机动车交通流中的非机动车群组。

    一种环形交叉口微观交通仿真模型的标定方法

    公开(公告)号:CN113268855B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202110418191.3

    申请日:2021-04-19

    申请人: 东南大学

    发明人: 王昊 张倩 董长印

    IPC分类号: G06F30/20 G08G1/01

    摘要: 本发明公开了一种环形交叉口微观交通仿真模型的标定方法,包括如下步骤:采集环形交叉口的基础数据,利用基础数据搭建微观交通仿真模型;对微观交通仿真模型进行整体路网参数标定;对微观交通仿真模型进行交织区局部参数标定;环形交叉口微观交通仿真模型验证。本发明在环形交叉口整体路网参数标定的基础上,对交织区局部也进行参数标定,使仿真模型中交织区的运行特性更加符合实际的运行特征,从而提高仿真模型的模拟精准度,使环形交叉口的整体交通流运行特征以及各个车辆的驾驶行为更贴合实际情况。

    基于交通仿真的多模式交通信息采集单元长度确定方法

    公开(公告)号:CN113420395B

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202110570478.8

    申请日:2021-05-25

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: G06F30/18 G08G1/01

    摘要: 本发明公开了一种基于交通仿真的多模式交通信息采集单元长度确定方法,方法包括:获取目标交叉口进口道检测范围内的交通设施信息;确定所述交通信息采集单元的综合评价指标,包括仿真的准确性和高效性;根据行人与非机动车的分离情况,确定基于交通仿真的非机动车与行人交通信息采集单元;确定其基于交通仿真的机动车交通信息采集单元;本发明按照将交叉口进口道一个长的检测范围依据混行比例不同划分为一系列小的交通信息检测单元,相比于较大的交通信息检测范围,小的检测单元获取的交通信息更加精确,输入仿真软件后更能反映真实的交通状态,在采集单元划分集中筛选出最优的划分方案,达到最优化划分交通信息采集单元的目的。

    一种基于PPO和图卷积神经网络区域交叉口信号控制方法

    公开(公告)号:CN113299079B

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202110331958.9

    申请日:2021-03-29

    摘要: 本发明公开了一种基于PPO和图卷积神经网络区域交叉口信号控制方法,包括以下步骤:构建交叉口协调控制区域并确立强化学习的状态、动作、奖励信息和图卷积神经网络的特征矩阵;构建区域交叉口分层信号控制模型;构建回放经验池,处理和提取训练数据和测试数据;训练区域交叉口分层信号控制模型;对区域交叉口进行统筹联合控制。本发明对控制区域建立多层信号控制模型,下层模型基于PPO算法构建多智能体控制模型;上层模型基于图卷积神经网络对各个交叉口进行统筹协调控制。本发明通过构建两层控制结构,既减少了单点控制模型的运算负担,又实现了对控制区域的总体最优控制,提高了控制区域内的车辆运行效率。

    一种面向交通运行安全的隧道机器人巡检速度控制方法

    公开(公告)号:CN114566050A

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210224890.9

    申请日:2022-03-09

    IPC分类号: G08G1/01 G07C1/20

    摘要: 本发明公开了一种面向交通运行安全的隧道机器人巡检速度控制方法,属于交通安全数据采集领域,根据交通状态与交通事故发生事故频率的关系,采用“数据采集——数据预处理——数据集计——数据集计处理——调整巡检速度”的过程,通过采集车辆位置、车道和速度,分别从交通流密度、速度、流量、碰撞事件、车道速度和车道占有率等多方面估计交通流状态,能根据交通流状态调节巡检速度,根据交通流状态调整机器人巡检速度,为机器人巡检速度的控制提供了方法,保证了能在事故高发时高速运行,缩短机器人的循环速度,采集更多数据,监控更多区域,更快发现事故和交通拥堵;在事故低发时降低运行速度,节约机器人的巡检能源损耗。