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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118351686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410446354.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法是由李志斌;欧青瓒设计研发完成，并于2024-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法，包括：S1、车辆信息采集；S2、交通震荡波追踪识别；S3、控制策略执行之范围划定；S4、控制策略执行之震荡预测；S5、控制策略执行之策略优选；S6、控制策略执行之车群协同；S7、控制策略执行之震荡缓解；S8、吸波车辆群通过震荡波发生路段后，恢复自由流速度进行自由行驶，控制策略返回第一步持续监测新的震荡波的出现。本发明通过最优化选择的网联自动驾驶车组合在多车道公路上完成纵向合并形成吸波车辆群，以能有效缓解震荡波传播的吸波速度控制引导上游车辆行驶，缓解各车道交通震荡波由下游向上游的传播，解决了多车道公路拥堵频发与车辆碰撞问题。

本发明授权一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种低渗透率环境下的多车道交通震荡协同优化控制方法，其特征在于，所述协同优化控制方法包括以下步骤：S1、对部署智能网联环境的多车道公路场景，实时向智能网联系统返回路段内渗透率比例，同时构造车辆实时多维信息矩阵，采用雷视互融修正算法对实时多维信息矩阵进行实时监测与修正；S2、融合动态化阈值监测技术构建改进的多尺度波包级联模，当路段内渗透率比例低于预设渗透率比例时，将低渗透率智能网联环境下的多车道公路场景下获取的车辆实时多维信息输入多尺度波包级联模型以追踪车辆间多尺度下的波包能量和动态监测车速，确定交通震荡波起始时刻与起始位置；S3、在低渗透率智能网联环境下，当交通震荡波产生后，采用多维DBSCAN车组信息聚类算法，在震荡波起始位置向上游动态划定的路段内构造出待选策略执行车组，并根据速度梯度构造出待选策略集合；S4、构建贝叶斯调和移动瓶颈修正震荡预测模型，对策略执行过程中的震荡波传播进行预测，输出震荡波终止时刻和震荡波终止位置的预判结果；S5、基于模糊理论构建改进的多指标综合优化评价模型，基于模糊理论权重值计算同时考虑效率和安全的模糊综合评价函数，以改进的模糊综合评价函数最大化为优化条件对待选策略进行优选，得到最佳策略执行车组、最佳策略执行合并速度以及对应的最佳策略执行吸波速度；S6、通过控制最佳策略执行车组就近换道至目标车道，并由下游至上游依次减速至最佳策略执行合并速度完成依次合并，到达相同的纵向位置，形成并排行驶且覆盖所有车道的吸波车辆群，以最佳策略执行吸波速度启动对后方车流的协同控制；S7、在协同控制开启后，在最佳策略执行吸波速度的基础上构建基于BP神经网络改进的动态非线性PID车组控制策略计算吸波车辆群的动态控制速度，控制车群的前进终点与震荡波终止的时空点位完全重合，对车流与前方道路交通震荡进行规避；S8、吸波车辆群通过震荡波发生路段后，恢复自由流速度进行自由行驶，控制策略返回第一步持续监测新的震荡波的出现；步骤S2进一步包括：S21、通过多尺度波包级联模型计算各时刻多尺度波包能量值： 式中，Ems表示通过多尺度波包级联分析后所得出的级联波包能量值，δ、ε、ζ分别代表不同尺度波包的级联系数，WPTvα,β、WPTaα,β、WPThα,β分别表示波包维度上针对不同尺度连续信号vit、ait、hit的连续波包系数，maxa表示最大缩放系数；锁定能量峰值发生时刻TmaxE，融合动态化阈值监测技术算法，判别能量峰值发生时刻TmaxE对应的震荡头车速度V1是否在动态阈值之下，动态阈值计算公式如下： 式中，为动态速度阈值,是车流平均车速，是车流平均加速度，表示车流平均车头时距，k是动态调节因子，用于控制平均加速度和平均车头时距对拥堵判断的影响程度；融合动态化阈值监测技术，计算得到震荡波起始时刻与起始位置：

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