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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于车路一体的混合交通状态估计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：CN120356342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510863844.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于车路一体的混合交通状态估计方法是由汪林;王炜;华雪东设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车路一体的混合交通状态估计方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于车路一体的混合交通状态估计方法，涉及智能交通控制技术领域。其中，方法包括：分别获取高速公路上一周期交通状态的车端测量数据和路侧测量数据，代入车端和路侧状态观测器，得到当前周期交通状态的车端估计和路侧估计；将车端估计和路侧估计融合，作为车端和路侧卡尔曼滤波器对当前周期交通状态的先验估计，分别对当前周期交通状态进行后验估计；将两后验估计融合，得到当前周期交通状态的混合估计；将混合估计与当前周期交通状态的车端测量数据和路侧测量数据融合后代入状态观测器，得到下一周期交通状态的车端估计和路侧估计，并进行后续周期的估计。本实施例能够提高交通状态估计的准确性。

本发明授权一种基于车路一体的混合交通状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车路一体的混合交通状态估计方法，其特征在于，包括： S10、分别获取车端传感器和路侧传感器对高速公路上一周期交通状态的车端测量数据和路侧测量数据； S20、将所述车端测量数据作为上一周期的车端测量输出代入车端状态观测器，得到当前周期交通状态的车端估计；将所述路侧测量数据作为上一周期的路侧测量输出代入路侧状态观测器，得到当前周期交通状态的路侧估计； S30、将所述车端估计和路侧估计融合，作为车端卡尔曼滤波器和路侧卡尔曼滤波器对当前周期交通状态的先验估计，由车端卡尔曼滤波器和路侧卡尔曼滤波器分别对当前周期交通状态进行后验估计； S40、将车端卡尔曼滤波器和路侧卡尔曼滤波器的后验估计融合，得到当前周期交通状态的混合估计；所述混合估计是对当前周期真实交通状态的最终估计； S50、将所述混合估计与当前周期交通状态的车端测量数据融合后，作为当前周期的车端测量输出代入车端状态观测器，得到下一周期交通状态的车端估计；将所述混合估计与当前周期交通状态的路侧测量数据融合后，作为当前周期的路侧测量输出代入路侧状态观测器，得到下一周期交通状态的路侧估计； S60、根据下一周期的车端估计和路侧估计返回S30，循环往复，依次得到每个周期交通状态的混合估计； 其中，各交通状态的变量均为交通流密度，车端状态观测器为： 其中，和分别表示第个周期和第个周期交通状态的车端估计，表示第个周期车端状态观测器的输出，表示第个周期的车端测量输出；表示第个周期的系统控制输入；表示第个周期的自动驾驶车辆渗透率，、、和分别表示对应的系统矩阵、输入矩阵、常数阵和增益矩阵；表示基于车端传感器的输出矩阵； 相应地，所述将所述混合估计与当前周期交通状态的车端测量数据融合后，作为当前周期的车端测量输出代入车端状态观测器，得到下一周期交通状态的车端估计，包括： 根据输出矩阵，计算所述混合估计对应的输出； 将所述输出与当前周期交通状态的车端测量数据进行融合，得到新输出，其中，，表示融合函数；具体的，如果高速公路第个元胞内无车端传感器，将第个元胞在中的输出值作为第个元胞的新输出值；如果高速公路第个元胞内有车端传感器，将第个元胞在中的输出值与第个元胞当前周期交通状态的车端测量值进行加权平均，得到第个元胞的新输出值；将各元胞的新输出值按顺序排列，得到新输出； 将车端状态观测器修正为： 其中，表示第个周期的混合估计对应的输出，表示第个周期的混合估计对应的输出与车端测量数据融合后的新输出； 将所述新输出作为代入修正后的车端状态观测器，得到的即为下一周期交通状态的车端估计。

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