基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法及系统与流程

1.本发明涉及车辆速度领域，具体涉及一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法及系统。


背景技术：

2.交通是一个城市的命脉，而交通事故的频发给人们生活带来了很大的困扰。其中超速是交通事故发生的重要原因之一，针对这一现象，对车辆速度进行限制成了必要的措施之一。目前，交通限速设计主要有以下技术：
3.第一是法定限速法，这种方式主要是采用了大量的研究人员在一条新生的道路上，根据以前的限速规定来制定这条道路的限速值和相关的布设情况，但是随着大家汽车的种类增多与驾驶员驾驶的汽车在同一条道路上增多的情况下，根据几年甚至是几十年前的限速方法确定，没有针对道路在不同的实际情况下进行限速设计，无法适应今天的道路交通运行需求。
4.第二是最优限速法，这种方式是比较一条道路上汽车的通行情况、通过一条道路某一点所用的时间以及在某一个凶险地点发生交通事故的次数，还有整条道路上每一个点所发生的安全事故的严重性来进行定量化的数据分析，然后通过这些数据实现建模并确定模型，其较为适用于不同等级的道路的最终速度，但此种方式需要消耗大量的时间与人力，同时，无法保证正确地得到每一条道路上的真实数据，从而导致了交通限制速度设计不够准确。
5.因此，需要一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法及系统，能够解决以上问题。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法及系统，能够结合多种可变信息，针对道路在不同的实际情况下进行精确的限速设计，设计过程简单、高效。
7.本发明的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，包括如下步骤：
8.s1.采集目标路段的道路信息；
9.s2.将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；
10.s3.采集目标路段所处的环境信息；
11.s4.将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。
12.进一步，所述道路信息包括道路状况信息以及车流量信息。
13.进一步，所述路况指标模糊控制模型包括路况指标模糊规则；
14.根据如下方法构建路况指标模糊规则：
15.s21.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括道路状况以及车流量；
所述输出参数包括路况指标值；
16.s22.对道路状况进行取值，得到道路状况语言变量集合{r1、r2、r3、r4、r5}；所述道路状况语言变量集合中r1、r2、r3、r4、r5表示道路状况依次逐渐变好；
17.s23.对车流量进行取值，得到车流量语言变量集合{v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7}；所述车流量语言变量集合中v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7表示车流量依次逐渐变多；
18.s24.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示路况指标值依次逐渐变大；
19.s25.选取道路状况语言变量集合中的取值r1；
20.s26.将取值r1与车流量语言变量集合中取值v1进行联合，映射于路况指标值语言变量集合中的取值，得到映射关系(r1，v1，rvi)；其中，
21.rvi∈{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；
22.s27.按照步骤s26进行类推，得到取值r1与车流量语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；
23.s28.按照步骤s25-s27进行类推，得到道路状况语言变量集合中各取值与车流量语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。
24.进一步，所述环境信息包括天气信息。
25.进一步，所述车辆速度限制模糊控制模型包括车辆速度限制模糊规则；
26.根据如下方法构建车辆速度限制模糊规则：
27.s41.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括路况指标值以及天气指标；所述输出参数包括车辆限制速度；
28.s42.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示表示路况指标值依次逐渐变大；
29.s43.对天气指标进行取值，得到天气指标语言变量集合{w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7}；所述天气指标语言变量集合中w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7表示天气依次逐渐变好；
30.s44.对车辆限制速度进行取值，得到车辆限制速度语言变量集合{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；所述车辆限制速度语言变量集合中s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7表示车辆速度依次逐渐变大；
31.s45.选取路况指标值语言变量集合中的取值rv1；
32.s46.将取值rv1与天气指标语言变量集合中取值w1进行联合，映射于车辆限制速度语言变量集合中的取值，得到映射关系(rv1，w1，sj)；其中，
33.sj∈{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；
34.s47.按照步骤s46进行类推，得到取值rv1与天气指标语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；
35.s48.按照步骤s45-s47进行类推，得到路况指标值语言变量集合中各取值与天气指标语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。
36.一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，包括第一数据采集模块、第一数据处理模块、第二数据采集模块以及第二数据处理模块；
37.所述第一数据采集模块，采集目标路段的道路信息；
38.所述第一数据处理模块，将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；
39.所述第二数据采集模块，采集目标路段所处的环境信息；
40.所述第二数据处理模块，将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。
41.进一步，所述道路信息包括道路状况信息以及车流量信息。
42.进一步，所述路况指标模糊控制模型包括路况指标模糊规则；
43.根据如下方法构建路况指标模糊规则：
44.s21.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括道路状况以及车流量；所述输出参数包括路况指标值；
45.s22.对道路状况进行取值，得到道路状况语言变量集合{r1、r2、r3、r4、r5}；所述道路状况语言变量集合中r1、r2、r3、r4、r5表示道路状况依次逐渐变好；
46.s23.对车流量进行取值，得到车流量语言变量集合{v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7}；所述车流量语言变量集合中v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7表示车流量依次逐渐变多；
47.s24.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示路况指标值依次逐渐变大；
48.s25.选取道路状况语言变量集合中的取值r1；
49.s26.将取值r1与车流量语言变量集合中取值v1进行联合，映射于路况指标值语言变量集合中的取值，得到映射关系(r1，v1，rvi)；其中，
50.rvi∈{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；
51.s27.按照步骤s26进行类推，得到取值r1与车流量语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；
52.s28.按照步骤s25-s27进行类推，得到道路状况语言变量集合中各取值与车流量语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。
53.进一步，所述环境信息包括天气信息。
54.进一步，所述车辆速度限制模糊控制模型包括车辆速度限制模糊规则；
55.根据如下方法构建车辆速度限制模糊规则：
56.s41.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括路况指标值以及天气指标；所述输出参数包括车辆限制速度；
57.s42.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示表示路况指标值依次逐渐变大；
58.s43.对天气指标进行取值，得到天气指标语言变量集合{w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7}；所述天气指标语言变量集合中w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7表示天气依次逐渐变好；
59.s44.对车辆限制速度进行取值，得到车辆限制速度语言变量集合{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；所述车辆限制速度语言变量集合中s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7表示车辆速度依次逐渐变大；
60.s45.选取路况指标值语言变量集合中的取值rv1；
61.s46.将取值rv1与天气指标语言变量集合中取值w1进行联合，映射于车辆限制速度语言变量集合中的取值，得到映射关系(rv1，w1，sj)；其中，
62.sj∈{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；
63.s47.按照步骤s46进行类推，得到取值rv1与天气指标语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；
64.s48.按照步骤s45-s47进行类推，得到路况指标值语言变量集合中各取值与天气指标语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。
65.本发明的有益效果是：本发明公开的一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法及系统，通过模糊逻辑算法充分考虑外界环境的影响对同一路段在不同的时间与天气情况下进行不同的速度限制，能够结合多种可变信息，实现精确的速度控制设计，设计过程简单、高效，更好地改善了道路拥堵环境，大大减少了因为恶劣天气速度过快引起的交通事故。
附图说明
66.下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述：
67.图1为本发明的设计方法流程示意图；
68.图2为本发明的两级模糊控制器框架原理图。
具体实施方式
69.以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明，如图所示：
70.本发明的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，包括如下步骤：
71.s1.采集目标路段的道路信息；
72.s2.将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；
73.s3.采集目标路段所处的环境信息；
74.s4.将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。
75.本发明通过模糊逻辑算法充分考虑外界环境的影响对同一路段在不同的时间与天气情况下进行不同速度限制，实现了精确的速度控制，更好地改善了道路拥堵环境，减少了交通意外事故的发生。
76.本实施例中，所述道路信息包括道路状况信息以及车流量信息。通过上述设置，充分考虑了车辆行驶的道路所处的状况以及道路的车流量，为后续的路况指标模糊控制模型提供了丰富多样的数据特征信息。
77.本实施例中，所述路况指标模糊控制模型包括路况指标模糊规则；
78.根据如下方法构建路况指标模糊规则：
79.s21.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括道路状况以及车流量；所述输出参数包括路况指标值；
80.s22.对道路状况进行取值，得到道路状况语言变量集合{r1、r2、r3、r4、r5}；所述道路状况语言变量集合中r1(差)、r2(较差)、r3(一般)、r4(较好)、r5(好)表示道路状况依
次逐渐变好；可以对上述道路状况的取值进行量化处理，比如道路状况语言变量集合中各取值的取值范围为0～5，数值越大说明路况越好；
81.s23.对车流量进行取值，得到车流量语言变量集合{v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7}；所述车流量语言变量集合中v1(非常少)、v2(少)、v3(较少)、v4(正常)、v5(较多)、v6(多)、v7(非常多)表示车流量依次逐渐变多；上述车流量满足：v1《v2《v3《v4《v5《v6《v7，可以对上述车流量的取值进行量化处理，比如车流量语言变量集合中各取值的取值范围为0v/h～500v/h，数值越大说明车流量越多；
82.s24.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1(差)、rv2(较差)、rv3(一般)、rv4(较好)、rv5(好)表示路况指标值依次逐渐变大；可以对上述路况指标值的取值进行量化处理，比如路况指标值语言变量集合中各取值的取值范围为0～10，数值越大说明路况越好；
83.s25.选取道路状况语言变量集合中的取值r1；
84.s26.将取值r1与车流量语言变量集合中取值v1进行联合，映射于路况指标值语言变量集合中的取值，得到映射关系(r1，v1，rvi)；其中，
85.rvi∈{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；
86.s27.按照步骤s26进行类推，得到取值r1与车流量语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；
87.s28.按照步骤s25-s27进行类推，得到道路状况语言变量集合中各取值与车流量语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。
88.根据上述步骤，可以得到道路状况语言变量集合与车流量语言变量集合之间进行联合后的映射关系，如表1所示：
89.表1
[0090][0091]
本实施例中，所述环境信息包括天气信息。通过上述设置，充分考虑了目标路段所处的天气信息对道路交通车辆的影响，可以大大减少因为恶劣天气速度过快引起的交通事故。
[0092]
本实施例中，所述车辆速度限制模糊控制模型包括车辆速度限制模糊规则；
[0093]
根据如下方法构建车辆速度限制模糊规则：
[0094]
s41.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括路况指标值以及天气
指标；所述输出参数包括车辆限制速度；
[0095]
s42.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1(差)、rv2(较差)、rv3(一般)、rv4(较好)、rv5(好)表示表示路况指标值依次逐渐变大；可以对上述路况指标值的取值进行量化处理，比如路况指标值语言变量集合中各取值的取值范围为0～10，数值越大说明路况越好；
[0096]
s43.对天气指标进行取值，得到天气指标语言变量集合{w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7}；所述天气指标语言变量集合中w1(非常差)、w2(差)、w3(较差)、w4(正常)、w5(较好)、w6(好)、w7(非常好)表示天气依次逐渐变好；可以对上述天气指标的取值进行量化处理，比如天气指标语言变量集合中各取值的取值范围为0～7，数值越大说明天气越好；
[0097]
s44.对车辆限制速度进行取值，得到车辆限制速度语言变量集合{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；所述车辆限制速度语言变量集合中s1(非常慢)、s2(慢)、s3(较慢)、s4(正常)、s5(较快)、s6(快)、s7(非常快)表示车辆速度依次逐渐变大；可以对上述车辆限制速度的取值进行量化处理，比如车辆限制速度语言变量集合中各取值的取值范围为5km/h～80km/h；
[0098]
s45.选取路况指标值语言变量集合中的取值rv1；
[0099]
s46.将取值rv1与天气指标语言变量集合中取值w1进行联合，映射于车辆限制速度语言变量集合中的取值，得到映射关系(rv1，w1，sj)；其中，
[0100]
sj∈{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；
[0101]
s47.按照步骤s46进行类推，得到取值rv1与天气指标语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；
[0102]
s48.按照步骤s45-s47进行类推，得到路况指标值语言变量集合中各取值与天气指标语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。
[0103]
根据上述步骤，可以得到路况指标值语言变量集合与天气指标语言变量集合之间进行联合后的映射关系，如表2所示：
[0104]
表2
[0105][0106]
本发明还涉及了一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，所述系统与上述基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法相对应，可理解为是实现上述方法的系统，所述系统包括包括第一数据采集模块、第一数据处理模块、第二数据采集模块以及第二数据处理模
块；
[0107]
所述第一数据采集模块，采集目标路段的道路信息；其中，所述道路信息包括道路状况信息以及车流量信息；
[0108]
所述第一数据处理模块，将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；
[0109]
所述第二数据采集模块，采集目标路段所处的环境信息；其中，所述环境信息包括天气信息；
[0110]
所述第二数据处理模块，将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。
[0111]
如图2所示，本发明的限制速度设计系统建立了两级模糊控制架构，第一级模糊控制器的输入量为两个，其输入量分别为道路状况和车流量信息，进而输出整个路况指标值，第二级模糊控制器的输入量同样为两个，一个是路况指标值，另一个是外界天气状况，而外界天气状况通过另一个控制器给出，第二级模糊控制器的输出为该路段该时间车辆行驶的速度限制值。其中，道路状况信息以及车流量信息通过第一数据采集模块采集，外界天气状况信息通过第二数据采集模块采集，第一数据处理模块包括第一级模糊控制器，第二数据处理模块包括第二级模糊控制器。
[0112]
本发明的限制速度设计方法及系统，基于模糊逻辑的产生与应用，将以前的描述方式做了很大改进，使得不精确但有效的描述成为可能，它使用隶属度来表示某数值属于这一状态或区间的可能性大小，从而使之前是或否的关系有了很大的转变。对于交通车辆速度限制的设计，因为非常依赖于环境因素的影响，而使得设立变得困难重重，但是模糊逻辑正好解决了这一问题，使之能够根据输入的影响因素得到设定的概率。通过综合考虑速度限制的几种影响因素，提出了基于模糊逻辑算法的可变限速设计方案，首先将可控因素车流量与道路状况通过模糊控制器得到路况指标值，将其与不可控因素天气作为车辆速度限制模糊控制器的输入，最终得到不同环境的限制速度，这样不仅大大改善了道路环境，而且可以减少交通事故的发生。
[0113]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，其特征在于：包括如下步骤：s1.采集目标路段的道路信息；s2.将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；s3.采集目标路段所处的环境信息；s4.将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。2.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，其特征在于：所述道路信息包括道路状况信息以及车流量信息。3.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，其特征在于：所述路况指标模糊控制模型包括路况指标模糊规则；根据如下方法构建路况指标模糊规则：s21.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括道路状况以及车流量；所述输出参数包括路况指标值；s22.对道路状况进行取值，得到道路状况语言变量集合{r1、r2、r3、r4、r5}；所述道路状况语言变量集合中r1、r2、r3、r4、r5表示道路状况依次逐渐变好；s23.对车流量进行取值，得到车流量语言变量集合{v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7}；所述车流量语言变量集合中v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7表示车流量依次逐渐变多；s24.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示路况指标值依次逐渐变大；s25.选取道路状况语言变量集合中的取值r1；s26.将取值r1与车流量语言变量集合中取值v1进行联合，映射于路况指标值语言变量集合中的取值，得到映射关系(r1，v1，rvi)；其中，rvi∈{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；s27.按照步骤s26进行类推，得到取值r1与车流量语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；s28.按照步骤s25-s27进行类推，得到道路状况语言变量集合中各取值与车流量语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。4.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，其特征在于：所述环境信息包括天气信息。5.根据权利要求1所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法，其特征在于：所述车辆速度限制模糊控制模型包括车辆速度限制模糊规则；根据如下方法构建车辆速度限制模糊规则：s41.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括路况指标值以及天气指标；所述输出参数包括车辆限制速度；s42.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示表示路况指标值依次逐渐变大；s43.对天气指标进行取值，得到天气指标语言变量集合{w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7}；所述天气指标语言变量集合中w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7表示天气依次逐渐变好；
s44.对车辆限制速度进行取值，得到车辆限制速度语言变量集合{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；所述车辆限制速度语言变量集合中s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7表示车辆速度依次逐渐变大；s45.选取路况指标值语言变量集合中的取值rv1；s46.将取值rv1与天气指标语言变量集合中取值w1进行联合，映射于车辆限制速度语言变量集合中的取值，得到映射关系(rv1，w1，sj)；其中，sj∈{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；s47.按照步骤s46进行类推，得到取值rv1与天气指标语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；s48.按照步骤s45-s47进行类推，得到路况指标值语言变量集合中各取值与天气指标语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。6.一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，其特征在于：包括第一数据采集模块、第一数据处理模块、第二数据采集模块以及第二数据处理模块；所述第一数据采集模块，采集目标路段的道路信息；所述第一数据处理模块，将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；所述第二数据采集模块，采集目标路段所处的环境信息；所述第二数据处理模块，将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。7.根据权利要求6所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，其特征在于：所述道路信息包括道路状况信息以及车流量信息。8.根据权利要求6所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，其特征在于：所述路况指标模糊控制模型包括路况指标模糊规则；根据如下方法构建路况指标模糊规则：s21.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括道路状况以及车流量；所述输出参数包括路况指标值；s22.对道路状况进行取值，得到道路状况语言变量集合{r1、r2、r3、r4、r5}；所述道路状况语言变量集合中r1、r2、r3、r4、r5表示道路状况依次逐渐变好；s23.对车流量进行取值，得到车流量语言变量集合{v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7}；所述车流量语言变量集合中v1、v2、v3、v4、v5、v6、v7表示车流量依次逐渐变多；s24.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示路况指标值依次逐渐变大；s25.选取道路状况语言变量集合中的取值r1；s26.将取值r1与车流量语言变量集合中取值v1进行联合，映射于路况指标值语言变量集合中的取值，得到映射关系(r1，v1，rvi)；其中，rvi∈{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；s27.按照步骤s26进行类推，得到取值r1与车流量语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；s28.按照步骤s25-s27进行类推，得到道路状况语言变量集合中各取值与车流量语言
变量集合中各取值进行联合后的映射关系。9.根据权利要求6所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，其特征在于：所述环境信息包括天气信息。10.根据权利要求6所述的基于模糊逻辑的车辆限制速度设计系统，其特征在于：所述车辆速度限制模糊控制模型包括车辆速度限制模糊规则；根据如下方法构建车辆速度限制模糊规则：s41.确定输入参数以及输出参数；其中，所述输入参数包括路况指标值以及天气指标；所述输出参数包括车辆限制速度；s42.对路况指标值进行取值，得到路况指标值语言变量集合{rv1、rv2、rv3、rv4、rv5}；所述路况指标值语言变量集合中rv1、rv2、rv3、rv4、rv5表示表示路况指标值依次逐渐变大；s43.对天气指标进行取值，得到天气指标语言变量集合{w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7}；所述天气指标语言变量集合中w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7表示天气依次逐渐变好；s44.对车辆限制速度进行取值，得到车辆限制速度语言变量集合{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；所述车辆限制速度语言变量集合中s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7表示车辆速度依次逐渐变大；s45.选取路况指标值语言变量集合中的取值rv1；s46.将取值rv1与天气指标语言变量集合中取值w1进行联合，映射于车辆限制速度语言变量集合中的取值，得到映射关系(rv1，w1，sj)；其中，sj∈{s1、s2、s3、s4、s5、s6、s7}；s47.按照步骤s46进行类推，得到取值rv1与天气指标语言变量集合中其他取值进行联合后的映射关系；s48.按照步骤s45-s47进行类推，得到路况指标值语言变量集合中各取值与天气指标语言变量集合中各取值进行联合后的映射关系。

技术总结
本发明公开了一种基于模糊逻辑的车辆限制速度设计方法及系统，包括：采集目标路段的道路信息；将所述道路信息输入到路况指标模糊控制模型，输出路况指标值；采集目标路段所处的环境信息；将所述路况指标值以及所述环境信息输入到车辆速度限制模糊控制模型，输出车辆的限制速度。本发明能够结合多种可变信息，针对道路在不同的实际情况下进行精确的限速设计，设计过程简单、高效。高效。高效。


技术研发人员：袁媛 刘昌东 朱红霞
受保护的技术使用者：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/8/21