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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于LWR宏观交通流模型的FPGA在线预测控制方法，用于解决现有的FPGA预测控制方法实时性差的技术问题。技术方案是通过对模型近似离散化处理，建立并行处理流程，设计动态数据存储方案，用FPGA实现了基于LWR宏观交通流模型的封闭道路匝口和可变信息牌的预测控制。使得高速公路的交通流密度、行车速度实现了实时有效控制。

主权项：一种基于LWR宏观交通流模型的FPGA在线预测控制方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、根据LWR模型：t+vx=[rx,t,sx,t]vx,t=Vex,t]]式中，ρ为车辆的平均密度、v为平均速度、t为时间，x为当前位置与仿真道路起始点的距离，π[rx,t,sx,t]为由于匝口进入或驶出的车流量引起的密度变化率函数，rx,t为由匝口进入的车流量，sx,t＝s0x,t+sqx,t为由匝口驶出的车流量，s0x,t为由匝口驶出的正常车流量、sqx,t为信息显示牌强制驶出车辆造成的流量增量，Veρ为等价速度；用差分格式表示微分项并略去高阶项，得到：t=x,t+-x,t+o=in+1-in]]x=x+h,t-x,th+oh=i+1n-inh]]vx=vx+h,t-vx,th+oh=vi+1n-vinh]]式中：ξ为对t微分的步长，即采样周期；h为对x的微分步长，即每个路段长度；oξ为ξ的高阶无穷小，oh为h的高阶无穷小，ρx,t为t时刻x处车辆的平均密度，vx,t为t时刻x处车辆的平均速度，把道路分成多个路段，为第i个路段在[nξ,n+1ξ]内车辆的平均密度，为第i个路段在[nξ,n+1ξ]内车辆的平均速度；得到LWR模型的差分形式为：in+1=[ri,n,si,n]-h[vini+1n-in+invi+1n-vin]+invin+1=Vein]]式中，ri,n表示第i个路段在[nξ,n+1ξ]内由匝口进入的车流量，si,n表示第i个路段在[nξ,n+1ξ]内由匝口驶出的车流量；步骤二、建立等价速度模型为：式中，v0，E，均为常数，vea为可变信息显示牌指定速度；第i路段：式中，v0，E，均为常数，veai为第i个路段可变信息显示牌指定速度；步骤三、结合LWR模型的差分形式和等价速度模型，在FPGA中设计包含车辆平均密度ρ和平均速度v的计算模块，根据实际道路的长度和匝口信息把高速公路分成多个路段，每个路段对应一个计算模块，根据初始信息和调控信息，在FPGA中同时并行运行这些计算模块，预测出各个路段下一时间段的车辆平均密度和平均速度，然后把车辆平均密度和平均速度存入寄存器，在所有计算模块完成计算后，输出车辆平均密度和平均速度，同时把这些数据回传给计算模块进行下一步的计算；步骤四、以匝口进入封闭道路流量作为模型输入，可变信息牌作为强制速度和匝口强制输出调节量，对于给定控制输入预测每个路段的平均交通流密度和车辆平均速度，如果每个路段都满足最低速度、最大密度要求，则选择该方案以控制封闭道路匝口及可变信息牌，否则调整控制方案。

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