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龙图腾网获悉招商局重庆交通科研设计院有限公司申请的专利地下道路的立体路网交通诱导与应急救援协同管理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：CN117373243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202311343259.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权地下道路的立体路网交通诱导与应急救援协同管理方法是由俞山川;宋浪;江维维;胡玉如;马璐;谢耀华;王少飞;骆中斌;李敏;陈晨;周欣设计研发完成，并于2023-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本地下道路的立体路网交通诱导与应急救援协同管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地下道路的立体路网交通诱导与应急救援协同管理方法，包括：S1.基于视觉能量场，建立考虑周围车辆及地下路域环境的驾驶行为决策模型；S2.通过交通事故场景驱动的多智能体仿真，基于驾驶行为决策模型，预测立体路网交通状态演化；S3.面向分散交通流量和防止二次事故，考虑二次事故风险时空特性，建立路网信号控制路径诱导和资源配置动态调度的耦合优化模型；S4.基于所述耦合优化模型，对交通事件下地下道路所在区域立体路网交通进行管控。本发明能够实现交通流量分散和二次事故防止的协同，保证地下道路所在区域立体路网交通的正常运行。

本发明授权地下道路的立体路网交通诱导与应急救援协同管理方法在权利要求书中公布了：1.一种地下道路的立体路网交通诱导与应急救援协同管理方法，其特征在于：包括如下步骤： S1.基于视觉能量场，建立考虑周围车辆及地下路域环境的驾驶行为决策模型；所述步骤S1，具体包括： 结合驾驶人视觉亮度和隧道侧墙，建立分区段的路域环境基态场强模型； 基于轨迹数据形成的车流动态场强和路域环境基态场强，量化驾驶人视觉能量场，形成隧道跟驰和变道行为的决策模型； 对自然和模拟驾驶的车辆运行轨迹进行时空离散化处理，以跟驰和变道行为决策变量，形成驾驶过程状态-动作序贯决策数据； 利用正向和逆向强化学习协同的方法构建驾驶行为决策模型： 初始化随机策略，在路域环境和智能体仿真模型中采样，并将采样得到的轨迹和自然、模拟驾驶决策数据进行合并，共同用于实现逆强化学习过程； 利用深度神经网络生成智能体的视觉能量场函数，基于得到的视觉能量场函数来更新智能体策略，不断进行迭代，通过建立仿真采样与自然、模拟驾驶行为决策数据进行对比评估，形成迭代结束规则； S2.通过交通事故场景驱动的多智能体仿真，基于驾驶行为决策模型，预测立体路网交通状态演化；所述步骤S2，具体包括： 针对复杂地下道路交通需求时空变化特征，结合多智能体仿真平台，构建不同交通场景；基于驾驶行为决策模型，面向交通事故、路网交通诱导、信号控制、应急资源调度的运行策略，模拟路网交通流演化过程；其中，信号控制包括平面交叉口信号控制以及地下道路匝道信号控制； S3.面向分散交通流量和防止二次事故，考虑二次事故风险时空特性，建立路网信号控制路径诱导和资源配置动态调度的耦合优化模型； 建立路网信号控制路径诱导和资源配置动态调度的耦合优化模型，具体包括： 以交通事故下的复杂地下道路立体路网交通状态演化为基础，结合区域立体路网交叉口、地下道路合流区的信号控制参数和路径诱导下的交叉口转向比例，针对路网路段总延误和合流区行程时间，建立多目标规划模型； 以交通事故下的复杂地下道路立体路网交通状态演化为基础，获取路网状态的平均值，以道路救援路侧停车容量、消防资源和医疗资源为约束，以资源配置消耗为目标，建立第一阶段的救援车辆空间配置静态规划模型； 以路网状态动态演化和二次事故概率时空分布产生的随机需求为基础，在给定道路救援车辆、消防和医疗资源空间配置的情况下，以抵达事故位置的时长为目标，建立第二阶段的多种资源调度的随机动态规划模型； 将第一阶段的救援车辆空间配置静态规划模型与第二阶段的多种资源调度的随机动态规划模型进行融合，得到两阶段规划模型； 分别为多目标规划模型的目标函数以及两阶段规划模型的目标函数配置不同的权重系数，并进行权重求和，得到配置后的目标函数；根据交通事故类型的不同，以多目标规划模型与两阶段规划模型中的约束条件为基础，设置耦合约束条件；以配置后的目标函数作为耦合优化模型的协同目标函数，以耦合约束条件作为耦合优化模型的约束条件，形成耦合优化模型； 所述多目标规划模型的目标函数包括第一目标函数以及第二目标函数； 所述第一目标函数为： ； 其中，表示地面路网总延误；是地面路网信号控制节点集合，在时段内加载在路网上的随机需求为；表示决策阶段序号，为初始阶段，阶段的交通状态和控制策略分别表示为和；由需求下的和决定，即，转换矩阵由交通流的元胞传输模型CTM得出；为阶段的路网总延误，表示规划的控制阶段，为折扣系数，表示数学期望； 所述第二目标函数为： ； 其中，为复杂地下道路的总行程时间；表示复杂地下道路的元胞，、和分别表示元胞的长度、在时段的交通密度和排队长度；为元胞总数；为仿真步长；为总时段； 所述两阶段规划模型的目标函数包括第三目标函数； 所述第三目标函数为： ； 其中，为应急资源配置消耗和最小应急救援时间之和；表示应急资源点候选位置的集合，和分别表示在路网节点处存储的应急资源数量和采购消耗；表示最小应急救援时间，和分别是控制路网道路中断和交通需求不确定性的参数； S4.基于所述耦合优化模型，对交通事件下地下道路所在区域立体路网交通进行管控。

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