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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于MPC的高速公路硬路肩动态开放决策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：CN118942237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410934317.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于MPC的高速公路硬路肩动态开放决策方法是由赵敏;孙棣华;秦雪婷设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MPC的高速公路硬路肩动态开放决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通信息技术领域，公开了一种基于MPC的高速公路硬路肩动态开放决策方法，包括：S1.利用管控路段及其上下游的历史交通流数据标定车道级METANET基本模型参数，采集实时交通数据，基于标定后的车道级METANET基本模型预测管控路段及其上下游的交通流量、密度和速度；S2.根据步骤S1交通流流量、密度和速度的预测结果，分析道路实时状况，确定硬路肩的情况，判断硬路肩是否需要开启；S3.建立硬路肩动态开放控制系统模型，优化硬路肩的开启时机与开启时长；S4.发布硬路肩动态管控决策信息。本发明考虑了效率性约束与安全性约束，平衡了通行效率与通行安全收益，可以灵活控制硬路肩的开启与关闭，具有良好的适应性与实时性。

本发明授权一种基于MPC的高速公路硬路肩动态开放决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MPC的高速公路硬路肩动态开放决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.利用管控路段及其上下游的历史交通流数据标定车道级METANET基本模型参数，采集实时交通数据，基于标定后的车道级METANET基本模型预测管控路段及其上下游的交通流量、密度和速度； S2.根据步骤S1交通流流量、密度和速度的预测结果，分析道路实时状况，判断硬路肩是否开启，确定硬路肩是否被占用以及是否存在不宜开启硬路肩的特殊情况，判断硬路肩是否处于允许开启的状态，判断硬路肩是否需要开启； S3.基于步骤S1标定的车道级METANET基本模型建立硬路肩动态开放控制系统模型，利用硬路肩动态开放控制系统模型优化硬路肩的开启时机与开启时长； 所述步骤S3包括以下子步骤： S3.1基于步骤S1标定后的车道级METANET基本模型，即车道级METANET宏观交通流模型，建立硬路肩动态开放控制系统模型； 所述硬路肩动态开放控制系统模型包括硬路肩动态开放控制的状态方程和输出方程，用状态空间形式表示硬路肩动态控制系统，一般形式为： y＝Cx+Du 其中，x是系统的状态向量，描述系统在任意时间点的状态；u是系统的输入向量；y是系统的输出向量；A、B、C和D是系统的参数，用于描述系统的动态特性和控制机制； 结合车道级METANET宏观交通流模型，将管控路段的密度K、速度V和流量Q作为系统状态变量，即x＝[KVQ]T；将包括硬路肩在内的各车道通行状态作为系统输入变量，即u＝[λ1λ2λ3]，λ1表示行车道的左车道的通行状态，λ2表示行车道的右车道的通行状态，λ3表示硬路肩车道的通行状态； S3.2考虑通行效率与通行安全建立目标函数J，考虑参与交通的车型比例，建立相应的约束条件； 将通行效率和通行安全作为优化目标，用总行程时间表征通行效率，当总行程时间最小时，道路通行效率最高，用碰撞暴露时间表征通行安全； 总行程时间TTT的计算表达式如下： 式中，TTTzt,j表示在第t个周期，第j个时间步，第z辆车的行程时间； 表示第i辆车是否在管控路段内；Δt表示时间步长；N表示参与交通车辆数；T表示总执行时间； 总碰撞暴露时间TET的计算表达式如下： 式中，TETt,j表示在第t个周期，第j个时间步，所有车辆的碰撞暴露时间； 表示第j个时间步，第z辆车的碰撞风险； TTCzj表示碰撞时间，指两辆车在相同路线上同向行驶，分别保持各自的速度行驶到发生碰撞的时间；TTC*表示碰撞时间的阈值； 将总行程时间与总碰撞暴露时间以加权的方式相结合，作为优化总目标J，表达式如下： 式中，αttt表示通行效率指标权重；βtet表示通行安全指标权重；TTTit,j表示路段i在第t个周期，第j个时间步的总行程时间；TETit,j：路段t在第t个周期，第j个时间步的总碰撞暴露时间； S3.3利用硬路肩动态开放控制系统模型，预测未来一段时间内硬路肩动态开放控制系统的状态和行为； I.确定用于预测系统行为的时间窗口和控制时间间隔； MPC的采样周期为T，次序为k；控制周期为Tc＝MT，即采样周期的整数倍，次序为kc；预测时域Np，控制时域Nc；则： 其中，kcTcT≤k≤kc+1TcT 式中，分别为第k个采样周期的基础参数、干扰参数以及控制参数，由此能够迭代k+1时刻的交通流参数； II.在新的采样时刻，检测被控对象的实际输出，并与基于模型的预测输出作比较，计算二者的误差，利用误差信息对基于模型的预测结果进行修正； III.基于所建立的目标函数J，考虑参与交通的车型比例信息，建立相应的约束条件，使用遗传算法最小化目标函数J，找到最优控制信号参数ukc；将最优控制信号参数ukc作为输入变量；重复上述步骤，直至达到所设预测步长Np，所预测的时间段为[kT,k+Np-1T]，实现滚动优化； S4.根据步骤S3得到的硬路肩开启时机与开启时长，发布硬路肩动态管控决策信息。

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