CN104464294A - 一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法及装置 - Google Patents

一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，包括在待测路段旁安装阵列雷达车辆检测设备；将获取待测路段检测区的实时交通参数信息通过数据通信设备实时传输至后台服务器，后台服务器将实时交通参数信息发送至状态评价处理服务器；状态评价处理服务器提取待测路段各个车道的交通流和车辆速度数据，在周期粒度基础上计算待测路段整体的平均交通流和平均速度，并根据平均交通流和平均速度计算待测路段的动态平均交通流密度；状态评价处理服务器根据动态平均交通流密度提取当前待测路段的实时交通运行指数，按照实时交通运行指数的大小，判定当前的交通状态运行等级；发布终端设备将待测路段的当前交通状态运行等级向公众发布。

Description

一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法及装置
技术领域
本发明涉及道路交通信息采集、处理和发布技术领域，尤其是一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法及装置。
背景技术
汽车保有量的不断增加导致交通拥堵和事故事件日益频发，交通警察如无法尽快获取交通事件信息，就无法及时实施救援等工作，会造成道路拥堵蔓延，降低了道路运营效率，带了巨大的经济损失，道路交通状态检测和评价系统建设具体重大的意义。
交通状态检测技术是通过在状况复杂或容易形成拥堵的道路上安装采集设备，对过往汽车数量、速度、排队长度进行交通检测，通过有线或无线网络将采集到的信息汇总中心后台进行处理的技术。传统的采集方式有视频、线圈、地磁、微波等方式，这些信息采集方式均存在一定的弊端，如视频检测在雨、雪、雾天环境下容易误判，线圈检测容易受到大型车辆的重压损坏，微波的探测范围较小等，错误的判别可能会导致路段交通负荷，形成停滞，影响应急事件的处理造成公共管理资源的浪费。
发明内容
本发明的首要目的在于提供一种能够降低交通信息采集的人力和设备成本，提高道路信息采集的准确度和效率，实现基于阵列雷达的道路交通状态快速评价和发布的基于阵列雷达的路段交通状态评价方法。
为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，该方法包括下列顺序的步骤：
(1)在待测路段旁安装阵列雷达车辆检测设备，并区分检测区和盲区；
(2)阵列雷达车辆检测设备将获取待测路段的检测区的实时交通参数信息通过数据通信设备实时传输至后台服务器进行标准化存储，后台服务器将实时交通参数信息发送至状态评价处理服务器；
(3)状态评价处理服务器提取待测路段各个车道的交通流和车辆速度数据，在周期粒度基础上计算待测路段整体的平均交通流和平均速度，并根据平均交通流和平均速度计算待测路段的动态平均交通流密度；
(4)状态评价处理服务器根据动态平均交通流密度提取当前待测路段的实时交通运行指数，按照实时交通运行指数的大小，判定当前的交通状态运行等级；
(5)发布终端设备将待测路段的当前交通状态运行等级向公众发布。
所述阵列雷达车辆检测设备的安装位置前25米以内属于盲区，安装位置前25米至140米属于检测区。
所述状态评价处理服务器计算待测路段的动态平均交通流密度的计算方法如下：
阵列雷达车辆检测设备实时上报的数据格式为(t,n,q,v),t表示上报时间，n表示所在车道，q表示交通流数据，v表示车流速度数据，(t,n,q,v)的单位分别为秒、个、辆/小时/车道和千米/小时；
假设样本数据集可表示为S＝{(t,1,q1,v1),(t,2,q2,v2),...,(t,n,qn,vn)}，样本的处理粒度周期为T，其单位为小时，统计处理粒度周期T的时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流
q ‾ = Σ n = 1 N q n / N - - - ( 1 )
在式(1)中，n为所在车道；N为路段的车道总个数；qn为第n车道的交通流；为单位粒度周期的平均交通流；
再计算单位粒度周期的平均速度：
v ‾ = Σ n = 1 N v n / N - - - ( 2 )
在式(2)中，n为所在车道；N为路段的车道总个数；vn为第n车道的速度；为单位粒度周期的平均速度；
统计处理粒度周期T的时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流密度
k ‾ = q ‾ v ‾ - - - ( 3 )
在式(3)中，为单位粒度的平均交通流密度，其单位为辆/千米/车道。
提取当前待测路段的实时交通运行指数的方法如下：
构建交通运行指数TPI与平均交通流密度k的函数关系模型，
TPI = 2 &times; k &OverBar; x ( 0 &le; k &OverBar; &le; x ) 2 + 2 &times; k &OverBar; - x y - x ( x < k &OverBar; &le; y ) 4 + 2 k &OverBar; - y z - y ( y < k &OverBar; &le; z ) 6 + 2 &times; k &OverBar; - z p - z ( z < k &OverBar; &le; p ) 8 + 2 &times; k &OverBar; - p m - p ( p < k &OverBar; &le; m ) 10 ( k &OverBar; > m ) - - - ( 4 )
表1交通运行指数模型参数
在式(4)中，x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数，按照道路等级赋予其参数值，其初始化参考值如表1所示。
表2交通运行指数分级表
交通运行指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10]
状态评价等级 非常畅通 畅通 缓行 拥挤 拥堵
根据表2和实时交通运行指数的大小来判定当前的交通状态运行等级。
本发明的另一目的在于提供一种基于阵列雷达的路段交通状态评价装置，包括阵列雷达车辆检测设备，其输出端与数据通信设备的输入端相连，数据通信设备的输出端与后台服务器的输入端相连，后台服务器的输出端与状态评价处理服务器的输入端相连，状态评价处理服务器的输出端与发布终端设备的输入端相连。
由上述技术方案可知，本发明利用城市路网所有待测路段上的阵列雷达车辆检测设备检测的实时交通信息，计算出待测路段的动态平均交通流密度，提取当前待测路段的实时交通运行指数，按照实时交通运行指数的大小，判定当前的交通状态运行等级，最后向公众发布。本发明充分地利用了交通流和车辆速度交通参数进行综合处理，提高了路段交通事件采集的准确度，基于路网交通运行指数实现城市路网整体的交通运行状态评价，降低了大面积信息采集进行交通运行评价的成本，提高系统运行评价的准确度和交通管理服务水平。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明中阵列雷达车辆检测设备的安装示意图；
图3是本发明的装置结构框图。
具体实施方式
一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，包括：(1)在待测路段旁安装阵列雷达车辆检测设备，并区分检测区和盲区；(2)阵列雷达车辆检测设备将获取待测路段的检测区的实时交通参数信息通过数据通信设备实时传输至后台服务器进行标准化存储，后台服务器对丢失、异常数据过滤清洗后进行标准化存储；后台服务器将实时交通参数信息发送至状态评价处理服务器；(3)状态评价处理服务器提取待测路段各个车道的交通流和车辆速度数据，在周期粒度基础上计算待测路段整体的平均交通流和平均速度，并根据平均交通流和平均速度计算待测路段的动态平均交通流密度；(4)状态评价处理服务器根据动态平均交通流密度提取当前待测路段的实时交通运行指数，按照实时交通运行指数的大小，判定当前的交通状态运行等级，交通状态运行等级分为非常畅通、畅通、缓行、拥挤和拥堵五个级别；(5)发布终端设备将待测路段的当前交通状态运行等级向公众发布，完成道路交通信息的实时发布和动态诱导，如图1所示。
如图2所示，所述阵列雷达车辆检测设备的安装位置前25米以内属于盲区，安装位置前25米至140米属于检测区。盲区内检测不到车辆的动态信息，数据通信设备和阵阵列雷达车辆检测设备通过电缆连接在一起然后安装在道路旁的安装架上。
如图1所示，所述状态评价处理服务器计算待测路段的动态平均交通流密度的计算方法如下：
阵列雷达车辆检测设备实时上报的数据格式为(t,n,q,v),t表示上报时间，n表示所在车道，q表示交通流数据，v表示车流速度数据，(t,n,q,v)的单位分别为秒、个、辆/小时/车道和千米/小时；
假设样本数据集可表示为S＝{(t,1,q1,v1),(t,2,q2,v2),...,(t,n,qn,vn)}，样本的处理粒度周期为T，其单位为小时，统计处理粒度周期T的时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流
q &OverBar; = &Sigma; n = 1 N q n / N - - - ( 1 )
在式(1)中，n为所在车道；N为路段的车道总个数；qn为第n车道的交通流；为单位粒度周期的平均交通流；
再计算单位粒度周期的平均速度：
v &OverBar; = &Sigma; n = 1 N v n / N - - - ( 2 )
在式(2)中，n为所在车道；N为路段的车道总个数；vn为第n车道的速度；为单位粒度周期的平均速度；
统计处理粒度周期T的时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流密度
k &OverBar; = q &OverBar; v &OverBar; - - - ( 3 )
在式(3)中，为单位粒度的平均交通流密度，其单位为辆/千米/车道。
提取当前待测路段的实时交通运行指数的方法如下：
构建交通运行指数TPI与平均交通流密度的函数关系模型，
TPI = 2 &times; k &OverBar; x ( 0 &le; k &OverBar; &le; x ) 2 + 2 &times; k &OverBar; - x y - x ( x < k &OverBar; &le; y ) 4 + 2 k &OverBar; - y z - y ( y < k &OverBar; &le; z ) 6 + 2 &times; k &OverBar; - z p - z ( z < k &OverBar; &le; p ) 8 + 2 &times; k &OverBar; - p m - p ( p < k &OverBar; &le; m ) 10 ( k &OverBar; > m ) - - - ( 4 )
表1交通运行指数模型参数
在式(4)中，x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数，按照道路等级赋予其参数值，其初始化参考值如表1所示。
表2交通运行指数分级表
交通运行指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10]
状态评价等级 非常畅通 畅通 缓行 拥挤 拥堵
根据表2和实时交通运行指数的大小来判定当前的交通状态运行等级。
如图3所示，本装置包括阵列雷达车辆检测设备，其输出端与数据通信设备的输入端相连，数据通信设备的输出端与后台服务器的输入端相连，后台服务器的输出端与状态评价处理服务器的输入端相连，状态评价处理服务器的输出端与发布终端设备的输入端相连。
综上所述，本发明充分地利用了交通流和车辆速度交通参数进行综合处理，提高了路段交通事件采集的准确度，基于路网交通运行指数实现城市路网整体的交通运行状态评价，降低了大面积信息采集进行交通运行评价的成本，提高系统运行评价的准确度和交通管理服务水平。

Claims (6)

1.一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，该方法包括下列顺序的步骤：
(1)在待测路段旁安装阵列雷达车辆检测设备，并区分检测区和盲区；
(2)阵列雷达车辆检测设备将获取待测路段的检测区的实时交通参数信息通过数据通信设备实时传输至后台服务器进行标准化存储，后台服务器将实时交通参数信息发送至状态评价处理服务器；
(3)状态评价处理服务器提取待测路段各个车道的交通流和车辆速度数据，在周期粒度基础上计算待测路段整体的平均交通流和平均速度，并根据平均交通流和平均速度计算待测路段的动态平均交通流密度；
(4)状态评价处理服务器根据动态平均交通流密度提取当前待测路段的实时交通运行指数，按照实时交通运行指数的大小，判定当前的交通状态运行等级；
(5)发布终端设备将待测路段的当前交通状态运行等级向公众发布。
2.根据权利要求1所述的基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，其特征在于：所述阵列雷达车辆检测设备的安装位置前25米以内属于盲区，安装位置前25米至140米属于检测区。
3.根据权利要求1所述的基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，其特征在于：所述状态评价处理服务器计算待测路段的动态平均交通流密度的计算方法如下：
阵列雷达车辆检测设备实时上报的数据格式为(t,n,q,v),t表示上报时间，n表示所在车道，q表示交通流数据，v表示车流速度数据，(t,n,q,v)的单位分别为秒、个、辆/小时/车道和千米/小时；
假设样本数据集可表示为S＝{(t,1,q1,v1),(t,2,q2,v2),...,(t,n,qn,vn)}，样本的处理粒度周期为T，其单位为小时，统计处理粒度周期T的时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流
q &OverBar; = &Sigma; n = 1 N q n / N - - - ( 1 )
在式(1)中，n为所在车道；N为路段的车道总个数；qn为第n车道的交通流；为单位粒度周期的平均交通流；
再计算单位粒度周期的平均速度：
v &OverBar; = &Sigma; n = 1 N v n / N - - - ( 2 )
在式(2)中，n为所在车道；N为路段的车道总个数；vn为第n车道的速度；为单位粒度周期的平均速度；
统计处理粒度周期T的时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流密度
k &OverBar; = q &OverBar; v &OverBar; - - - ( 3 )
在式(3)中，为单位粒度的平均交通流密度，其单位为辆/千米/车道。
4.根据权利要求1所述的基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，其特征在于：提取当前待测路段的实时交通运行指数的方法如下：
构建交通运行指数TPI与平均交通流密度k的函数关系模型，
TPI = 2 &times; k &OverBar; x ( 0 &le; k &OverBar; &le; x ) 2 + 2 &times; k &OverBar; - x y - x ( x < k &OverBar; &le; y ) 4 + 2 &times; k &OverBar; - y z - y ( y < k &OverBar; &le; z ) 6 + 2 &times; k &OverBar; - z p - z ( z < k &OverBar; &le; p ) 8 + 2 &times; k &OverBar; - p m - p ( p < k &OverBar; &le; m ) 10 ( k &OverBar; > m ) - - - ( 4 )
表1 交通运行指数模型参数
在式(4)中，x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数，按照道路等级赋予其参数值，其初始化参考值如表1所示。
5.根据权利要求1所述的基于阵列雷达的路段交通状态评价方法，其特征在于：
表2 交通运行指数分级表
交通运行指数 [0,2] (2,4] (4,6] (6,8] (8,10] 状态评价等级 非常畅通 畅通 缓行 拥挤 拥堵
根据表2和实时交通运行指数的大小来判定当前的交通状态运行等级。
6.一种基于阵列雷达的路段交通状态评价装置，其特征在于：包括阵列雷达车辆检测设备，其输出端与数据通信设备的输入端相连，数据通信设备的输出端与后台服务器的输入端相连，后台服务器的输出端与状态评价处理服务器的输入端相连，状态评价处理服务器的输出端与发布终端设备的输入端相连。
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