申请/专利权人：西门子股份公司

申请日：2020-04-09

公开（公告）日：2020-10-20

公开（公告）号：CN111798659A

主分类号：G08G1/01(20060101)

分类号：G08G1/01(20060101);G08G1/048(20060101);G08G1/052(20060101);G08G1/09(20060101);G08G1/095(20060101);G08G1/0967(20060101);G08G1/0968(20060101)

优先权：["20190409 EP 19168146.9"]

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的视为撤回

法律状态：2022.11.04#发明专利申请公布后的视为撤回;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要：本发明涉及用于在预先确定的区域内的机动车的以计算机实现的交通控制的方法和设备，其中以预先给定的时间间隔而分别：‑在使用数据检测的情况下确定在预先确定的区域内的交通参数的值，其中交通参数的至少一部分涉及在预先确定的区域内行驶的机动车并且相应的机动车的交通参数包括自身的当前位置、行驶方向和速度；‑在使用经学习的数据驱动的模型的情况下借助优化来确定经优化的交通控制动作的集，并且实施经优化的交通控制动作，其中所述交通控制动作包括能变化的交通信号发出装置的调整，其中所述优化考虑经预测的空气质量值并且借助来自模拟中的训练数据来学习数据驱动的模型。

主权项：1.用于在预先确定的区域（G）内的机动车（K）的以计算机实现的交通控制的方法，其中以预先给定的时间间隔而分别：-在使用数据检测的情况下确定在所述预先确定的区域（G）内的交通参数（VP）的值，其中所述交通参数（VP）的至少一部分涉及在所述预先确定的区域（G）内行驶的机动车（K）并且相应的机动车（K）的所述交通参数（VP）包括自身的当前位置（PO）、行驶方向（FR）和速度（GE）；-在使用经学习的数据驱动的模型（NN）的情况下借助优化（OPT）来确定经优化的交通控制动作（OVL）的集（OS），并且实施所述经优化的交通控制动作（OVL），其中所述交通控制动作包括能变化的交通信号发出装置（AM,SC）的调整；-其中经学习的数据驱动的模型（NN）被设立用于，针对在所述预先确定的区域（G）内的多个位置，由以所述交通参数（VP）的值的形式的输入参量来确定以空气质量值（LQ）的形式的输出参量，并且其中借助来自模拟（SI）中的训练数据集（TD）来学习所述数据驱动的模型（NN），其中相应的训练数据集（TD）包括所述交通参数（VP）的值和所属的、通过所述模拟（SI）来确定的空气质量值（LQ）；-其中所述优化（OPT）包括空气质量值（LQ）的预测（PRO），根据所述预测，针对交通控制动作（VL）的不同的集（S），从所述交通参数（VP）的所确定的值出发来分别预测所述交通参数（VP）的值，借助经学习的所述数据驱动的模型（NN）针对所述多个位置由所述交通参数的值来确定所预测的空气质量值（LQ），并且其中基于多个优化目标（OZ）借助所述优化（OPT）由交通控制动作（VL）的所述不同的集（S）确定经优化的交通控制动作（OVL）的所述集（OS），其中所述优化目标包括：在考虑针对所述多个位置（G）的所有所预测的空气质量值（LQ）的情况下尽可能高的总空气质量的目标和或在考虑针对所述多个位置其中一部分的所预测的所述空气质量值（LQ）的一部分的情况下尽可能高的部分空气质量的目标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西门子股份公司 用于在预先确定区域内的机动车的交通控制的方法和设备

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