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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种应急车辆优先与排队优化协同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：CN121214701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511759932.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种应急车辆优先与排队优化协同控制方法是由郝威;陈蕾;李书新;张兆磊;李昌泽设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应急车辆优先与排队优化协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于智慧交通领域，公开一种应急车辆优先与排队优化协同控制方法，解决高峰饱和交叉口应急优先与社会车辆疏导协同难题。方法：构建含中心及四外围交叉口的路网模型，采集多源交通数据；预处理后建数据集，训练LSTM‑Transformer双分支模型预测排队与应急轨迹；基于PPO构建智能体，结合分段奖励训练；部署输出信号决策。本发明保障应急低延误，优化社会车辆排队，提升高峰交叉口效率，适用于高饱和场景；本发明在保障救援车辆优先通行的同时有效缓解社会车辆拥堵，显著提升复杂交通环境下路口的整体运行效率和应急响应能力。

本发明授权一种应急车辆优先与排队优化协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种应急车辆优先与排队优化协同控制方法，其特征在于，按照以下步骤进行： S1、构建道路交叉口路网拓扑结构模型并采集多源交通状态数据； S2、对采集的数据进行预处理与多源异构特征提取，构建标准化特征向量； S3、基于预处理后的数据构建时间序列数据集； S4、建立融合LSTM与Transformer架构的双分支交通预测模型： S5、训练所述双分支交通预测模型；采用包含队列演化预测损失与应急车辆运行状态预测损失的多任务均方误差损失函数优化融合双分支交通预测模型参数直至收敛； S6、构建PPO智能体，所述PPO智能体的状态空间融合实时交通状态、历史观测数据及所述双分支交通预测模型的预测结果； S7、设计分段式奖励函数以引导所述PPO智能体进行多目标协同优化，通过动态权重系数平衡应急车辆优先与社会车辆优化目标； 所述分段式奖励函数包括应急车辆奖励、社会车辆奖励与相位切换惩罚的组合： 1 其中，为时刻用于应急优先与社会车辆排队优化两类回报间的自适应权重系数，且，具体为： ； 其中表示应急车辆到达交叉口的距离，exp为自然指数函数，为最大延迟常数，为控制曲线陡峭度的参数； S8、训练所述PPO智能体；所述PPO智能体与交通仿真环境交互采样轨迹数据，通过优势函数估计确定状态动作超额收益，结合剪裁优化目标更新策略网络与价值网络参数； S9、部署训练完成的双分支交通预测模型，输入实时采集的交通状态数据，得到未来分车道排队演化趋势及应急车辆轨迹预测结果；PPO智能体基于实时交通状态数据与所述预测结果，输出信号相位选择及绿灯时长决策，控制交通信号灯执行对应配时方案，所述信号相位选择仅在四个绿灯主相位间切换，实现应急车辆优先通行和社会车辆排队优化。

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