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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置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：CN117253358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311116338.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置是由李勇;张钧;颜欢设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置，用于GPU中执行的每一轮模拟迭代，包括：构建城市道路网每一个车道的主链‑支链链表；基于主链‑支链链表，生成城市道路网每一个车辆的车辆索引；根据城市道路网每一个车辆的车辆索引和从外部获取的城市道路网每一个车辆的路径规划，模拟每一个车辆的交通运行；其中，每一个车辆的车辆索引，用于索引每一个车辆所属车道以及每一个车辆的周围车辆；每一个车辆的路径规划，为每一个车辆从给定起点到给定终点的驾驶导航。本发明适配性的将GPU用于微观交通模拟中，以使GPU承担城市级别的细粒度微观交通模拟所需的海量算力，从而大幅度提高微观交通模拟的效率。

本发明授权一种基于GPU的微观交通模拟方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于GPU的微观交通模拟方法，用于GPU中执行的每一轮模拟迭代，其特征在于，所述方法包括： 构建城市道路网每一个车道的主链-支链链表； 所述构建城市道路网每一个车道的主链-支链链表，包括： 令GPU中一个线程负责城市道路网中一个车道的主链-支链链表构建任务，通过GPU多线程并行执行方式生成城市道路网每一个车道的主链-支链链表； 其中，GPU的任一线程执行城市道路网任一车道的主链-支链链表构建任务的过程，包括： 向所述任一线程的编程框架中写入所述任一车道初始信息以及主链-支链链表构建算法代码，以使所述任一线程生成所述任一车道的主链-支链链表； 所述任一车道初始信息包括上一轮模拟迭代时所述任一车道的主链、离开车辆列表和加入车辆列表； 所述主链-支链链表构建算法，包括： 输入上一轮模拟迭代时目标车道的主链、离开车辆列表和加入车辆列表； 记录上一轮模拟迭代时所述目标车道的主链和离开车辆列表共有的车辆节点，并删除上一轮模拟迭代时所述目标车道的主链中的所述车辆节点，得到第一链表； 对上一轮模拟迭代时目标车道的加入车辆列表进行车辆位置排序，并将车辆有序序列对应的有序链表记为第二链表； 基于所述第一链表和所述第二链表，生成本轮模拟迭代时所述目标车道的主链； 根据本轮模拟迭代时所述目标车道及其每一个相邻车道的主链，建立所述目标车道中每一个车辆与其在所述目标车道的每一个相邻车道上的最接近的前车和后车之间的链接，以生成本轮模拟迭代时所述目标车道的支链； 基于本轮模拟迭代时所述目标车道的主链和支链，组成本轮模拟迭代时所述目标车道的主链-支链链表； 基于所述主链-支链链表，生成城市道路网每一个车辆的车辆索引； 根据城市道路网每一个车辆的车辆索引和从外部获取的城市道路网每一个车辆的路径规划，模拟每一个车辆的交通运行； 所述根据城市道路网每一个车辆的车辆索引和从外部获取的城市道路网每一个车辆的路径规划，模拟每一个车辆的交通运行，包括： 令GPU中一个线程负责城市道路网中一个车辆的交通运行模拟任务，通过GPU多线程并行执行方式模拟每一个车辆的交通运行； 其中，GPU的任一线程模拟城市道路网任一车辆的交通运行的过程，包括： 向所述任一线程的编程框架中写入基于预设行车策略、目标车辆的车辆索引以及目标车辆的路径规划模拟目标车辆交通运行的模拟算法代码，以使所述任一线程基于所述模拟算法、所述任一车辆的路径规划以及所述任一车辆的车辆索引的访问结果模拟所述任一车辆的交通运行； 其中，每一个所述车道的主链-支链链表中的主链用于描述每一个所述车道上的车辆及其之间的位置关系，支链用于描述每一个所述车道及其相邻车道上车辆之间的位置关系； 每一个所述车辆的车辆索引，用于索引每一个所述车辆所属车道以及每一个所述车辆的周围车辆； 每一个所述车辆的路径规划，为每一个所述车辆从给定起点到给定终点的驾驶导航。

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