CN104933877A - 基于公交站台停车信息的公交优先控制方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法和系统。该方法主要包括：根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻当在所述时刻所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT；根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。本发明实施例通过根据公交车到达交叉口进口道停车线的时刻对交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制或者决定是否对公交专用相位实施红灯早断，提升了公交车通行效率，通过对信号灯的控制，减短了公交车等待红灯的时间，在绿灯上给予公交车优先行使权。

Description

基于公交站台停车信息的公交优先控制方法和系统

技术领域

本发明涉及公交信号控制技术领域，尤其涉及一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法和系统。

背景技术

随着城镇化和机动化的发展，道路交通拥堵逐渐成为我国大中城市的特征之一。优先发展公共交通是公认的缓解道路交通拥堵的重要途径之一。如今，我国的公共交通存在流量大、线路多且层次不清晰、满载率高、高峰期间超负荷运行以及调度管理方法滞后等问题。

目前，现有技术中对“公交优先”的研究主要侧重于设置公交专用道和公交信号优先策略两个方面。

上述现有技术中的公交信号优先策略存在以下问题：公交信号优先策略的实施没有考虑其对社会车流的影响；对红灯时间的利用不充分；没有考虑各公交车乘客上下公交的损耗时间；没有考虑高峰时期公交到达的时间准点率不足等情况。随着RFID及单片机的广泛应用，将两者结合已经成为了智能交通发展的趋势。

发明内容

本发明的实施例提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法和系统，以提高公交车通行效率。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法，包括：

根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID；

当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT；

根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。

优选地，所述的根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，包括：

当安装有RFID射频标签的公交车驶进公交站台时，位于公交停靠站进口道处的RFID检测器检测到所述RFID射频标签中携带的所述公交车的ID信息；

所述公交站台停车位下埋置的磁感线圈获取所述公交车的进站时刻所述磁感线圈将所述公交车的进站时刻传输给所述RFID检测器中的单片机；

所述单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间

所述单片机计算出所述公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间所述t_a为从公交站台行驶至停车线的平均时间，所述t_b为公交车停靠站台时加速减速造成的延误时间；

所述单片机计算出所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，  ${T_i}^{\mathrm{ID}}=T_{i\·0}^{\mathrm{ID}}+{\hat{t}}_{i\·\mathrm{All}}^{\mathrm{ID}}.$

优选地，所述的单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间包括：

预先存储四种进站时刻类别的所述公交车在所述公交站台的历史停车时 间数据，所述四种进站时刻类别包括：工作日高峰时段，工作日非高峰时段，非工作日高峰时段，非工作日非高峰时段；

确定所述公交车的进站时刻所归属的进站时刻类别，选取设定数量的所述进站时刻所归属的进站时刻类别的历史停车时间数据；

采用一次指数平滑法预测所述公交车本次在所述公交站台的停车时间 

${{\hat{t}}_i}^{\mathrm{ID}\·1}=\mathrm{\α}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left[{(1-\mathrm{\α})}^{j-1}{t}_{i-j}^{\mathrm{ID}}\right]$

其中α为平滑常数，m为选取的历史停车时间数据的数量；

选取高斯函数作为径向基函数，利用所述m个历史停车时间数据建立输入样本和输出样本，利用所述输入样本和输出样本训练RBF网络，再用训练稳定收敛的RBF网络预测所述公交车本次在所述站台的停车时间

二次运用RBF神经网络，选取高斯函数作为径向基函数，基于前述两个预测结果进行组合预测，可得其中函数根据所述RBF神经网络的自学习获得。

优选地，所述的根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制，包括：

设置单位绿灯延长时间g₀和最大绿灯时长g_max，设当前公交专用相位绿灯的绿灯时长为g，所述单片机将所述公交车到达停车线的时刻T_i ^ID传输给交叉口信号灯处的处理器，当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，所述处理器计算出T_i ^ID时刻剩余绿灯时长ΔT，ΔT＝g-(T_i ^ID-T_s ^ID)，其中，T_s ^ID为当前公交专用相位绿灯开始时刻；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g等于最大绿灯时长g_max时，则所述 当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g小于最大绿灯时长g_max时，若ΔT大于等于单位绿灯延长时间g₀，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若ΔT小于单位绿灯延长时间g₀，计算g_new＝g+(g₀-ΔT)，若g_new＜g_max则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若g_new≥g_max，则所述当前公交专用相位的绿灯时长更新为g_max。

优选地，所述的方法还包括：

当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为红灯时，设q_b为相邻方向车量到达率，s_r为相邻方向进口道公交车饱和流率，r为相邻方向上一周期的有效红灯时间，g_e为相邻方向该周期有效绿灯时长；

判定不等式g_e(s_r-q_b)/q_br≤0.85是否成立，如果成立，则针对公交专用相位实施红灯早断；反之则不对公交专用相位实施红灯早断。

根据本发明的另一个方面，提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其特征在于，包括：RFID检测器和处理器；

所述的RFID检测器，用于安装在公交停靠站进口道处，根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，将所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID发送给所述处理器；

所述的处理器，用于当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT，根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。

优选地，所述的装置还包括：RFID射频标签和磁感线圈；

所述的RFID射频标签，用于安装在公交车上，向外发射携带所述公交车 的ID信息的射频信号；

所述的磁感线圈，用于埋置在所述公交站台停车位下，获取所述公交车的进站时刻将所述公交车的进站时刻传输给所述RFID检测器；

所述RFID检测器，用于检测到所述射频信号中携带的所述公交车的ID信息，利用单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间计算出所述公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间所述t_a为从公交站台行驶至停车线的平均时间，所述t_b为公交车停靠站台时加速减速造成的延误时间，

计算出所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，

优选地，所述的RFID检测器，具体用于预先存储四种进站时刻类别的所述公交车在所述公交站台的历史停车时间数据，所述四种进站时刻类别包括：工作日高峰时段，工作日非高峰时段，非工作日高峰时段，非工作日非高峰时段；

确定所述公交车的进站时刻所归属的进站时刻类别，选取设定数量的所述进站时刻所归属的进站时刻类别的历史停车时间数据；

采用一次指数平滑法预测所述公交车本次在所述公交站台的停车时间 

${{\hat{t}}_i}^{\mathrm{ID}\·1}=\mathrm{\α}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left[{(1-\mathrm{\α})}^{j-1}{t}_{i-j}^{\mathrm{ID}}\right]$

其中α为平滑常数，m为选取的历史停车时间数据的数量；

选取高斯函数作为径向基函数，利用所述m个历史停车时间数据建立输入样本和输出样本，利用所述输入样本和输出样本训练RBF网络，再用训练稳定收敛的RBF网络预测所述公交车本次在所述站台的停车时间

二次运用RBF神经网络，选取高斯函数作为径向基函数，基于前述两个预测结果进行组合预测，可得其中函数根据所述RBF神经网络的自学习获得。

优选地，所述的处理器，用于设置单位绿灯延长时间g₀和最大绿灯时长g_max，设当前公交专用相位绿灯的绿灯时长为g，当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出T_i ^ID时刻剩余绿灯时长ΔT，ΔT＝g-(T_i ^ID-T_s ^ID)，其中，T_s ^ID为当前公交专用相位绿灯开始时刻；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g等于最大绿灯时长g_max时，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g小于最大绿灯时长g_max时，若ΔT大于等于单位绿灯延长时间g₀，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若ΔT小于单位绿灯延长时间g₀，计算g_new＝g+(g₀-ΔT)，若g_new＜g_max则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若g_new≥g_max，则所述当前公交专用相位的绿灯时长更新为g_max。

优选地，所述的处理器，还用于当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为红灯时，设q_b为相邻方向车量到达率，s_r为相邻方向进口道公交车饱和流率，r为相邻方向上一周期的有效红灯时间，g_e为相邻方向该周期有效绿灯时长；

判定不等式g_e(s_r-q_b)/q_br≤0.85是否成立，如果成立，则针对公交专用相位实施红灯早断；反之则不对公交专用相位实施红灯早断。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例通过根据公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，对交叉口中的公交专用相位的 绿灯时长g进行控制或者决定是否对公交专用相位实施红灯早断，提升了公交车通行效率，通过对信号灯的控制，减短了公交车等待红灯的时间，在绿灯上给予公交车优先行使权。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法的实现原理示意图；

图2为本发明实施例一提供的一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法的具体处理流程图；

图3为本发明实施例一提供的一种剩余绿灯时长示意图；

图4为本发明实施例二提供的一种基于公交站台停车信息的公交优先控制装置的具体实现结构图，图中，RFID射频标签41、磁感线圈42、RFID检测器43和处理器44。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发 明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

实施例一

本发明实施例通过RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)识别公交车ID获取基础信息，再通过单片机进行公交车线路的识别，同时统计相应时刻。根据不同的公交车信息，判断该车对应的信号相位，采取红灯早断或绿灯延长等措施。

该实施例提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法的实现原理示意图如图1所示，每辆公交车上安装RFID射频标签，公交站台采用装有 单片机的港湾式公交停靠站，进口道位置设置装有单片机的RFID检测器，公交站台停车位地下埋置磁感应线圈，交叉口信号灯处设置处理器。

该实施例提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法的实现原理示意图如图1所示，具体处理流程如图2所示，包括如下的处理步骤：

步骤1、公交车港湾式停靠站设置于距离下游交叉口进口道停车线前40米～60米处，公交港湾式停靠站进口道处设置装有单片机的RFID检测器。

每辆公交车上安装具有特有ID的RFID射频标签，该特有ID也可以作为公交车的ID。当安装有RFID射频标签的公交车驶进站台时，位于公交停靠站进口道处的RFID检测器检测到上述公交车的ID信息。

公交站台停车位下埋置的磁感线圈获取公交车的进站时刻磁感线圈通过无线传输方式将上述公交车的进站时刻传输给RFID检测器中的单片机。

步骤2、RFID检测器中的单片机根据公交车的ID信息和进站时刻等信息计算出公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间公交车到达停车线的时刻T_i ^ID。

单片机根据公交车的ID信息以及具备该ID的公交车的在该公交站台停车时间的历史数据，预测相应公交车本次在公交站台的停车时间具体预测过程包括：

根据公交车的进站时刻确定该时刻属于下列分类中的类别；将对应时刻分为四类：a类工作日高峰时段，b类工作日非高峰时段，c类非工作日高峰时段，d类非工作日非高峰时段。确定类别后，选定该类别该ID公交车的历史数据进行计算与统计。过程如下：

1)采用一次指数平滑法进行预测，该ID公交车本次停车时间其中α为平滑常数(0＜α＜1，此处α可取0.5)，m为选取历史数据个数(此处m可取100)。

${{\hat{t}}_i}^{\mathrm{ID}\·1}=\mathrm{\α}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left[{(1-\mathrm{\α})}^{j-1}{t}_{i-j}^{\mathrm{ID}}\right]$

2)采用RBF(Radial Basis Function，径向基函数)神经网络模型进行预测，选取高斯函数作为径向基函数，利用该ID公交车前m个历史数据，建立输入样本与输出样本训练RBF网络。再用训练稳定收敛的RBF网络预测该ID公交车本次停车时间

3)二次运用RBF神经网络，选取高斯函数作为径向基函数，基于前述两个预测结果进行组合预测，可得其中函数根据网络的自学习获得。

公交车从进站到下游直通式的交叉口进口道停车线所需时间 其中，t_a为从公交车站台行驶至停车线的平均时间，t_b为公交车停靠站台时加速减速造成的延误时间，常取3s。

公交车到达停车线的时刻为T_i ^ID，此处

步骤3、单片机通过有线或者无线通信方式将上述公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间公交车到达停车线的时刻T_i ^ID传输给交叉口信号灯处的处理器，通过该处理器对公交专用相位进行控制。

步骤4、处理器根据公交车到达停车线的时刻T_i ^ID和交叉口信号灯的当前状态信息，判断此公交车到达停车线时是否为红灯，若为红灯则进入步骤5；若为绿灯则进入步骤6。

步骤5、判断公交专用相位是否实施红灯早断。

设q_b为相邻方向车量到达率(辆/秒)，s_r为相邻方向进口道公交车饱和流率(辆/秒)，r为相邻方向上一周期的有效红灯时间(秒)，g_e为相邻方向该周期有效绿灯时长(秒)。

判断标准二：相邻方向绿灯时长判断标准,判定不等式g_e(s_r-q_b)/q_br≤0.85是否成立，如果成立，则针对公交专用相位实施红灯早断；反之则不对公交专用相位实施红灯早断。

步骤6、根据设定的单位绿灯延长时间g₀和最大绿灯时长为g_max，对当前公交专用相位的绿灯时长g进行控制。

设置最小绿灯时长G_min(s)为：

G_min＝4+[2×Integer(d/4)]

其中，d为位于公交停靠站进口道处的RFID检测器至交叉口进口道停车线的距离；Integer()表示对括号内的值四舍五入取整。

设置单位绿灯延长时间g₀为：

$g_0>\frac{d}{0.2778\·s}$

其中，s(km/h)为公交车在交叉口进口道的平均行驶车速。

设置最大绿灯时长为g_max等于1.5倍高峰小时定时信号控制方案的绿灯时长。

设当前公交专用相位绿灯时长为g，若绿灯时长从未经过延长，则当前公交专用相位绿灯时长等于最小绿灯时长，即g＝g_min。

图3为本发明实施例一提供的一种剩余绿灯时长示意图，如图3所示，处理器计算出时刻剩余绿灯时长ΔT，其中，为当前公交专用相位绿灯开始时刻。

当前公交专用相位的绿灯时长g等于最大绿灯时长g_max时，该相位的绿灯时长不变，仍为g_max。

当前公交专用相位的绿灯时长g小于最大绿灯时长g_max时，若ΔT大于等于 单位绿灯延长时间g₀，如图3(a)，则不对该绿灯相位延长，该相位时长仍为当前公交专用相位的绿灯时长g；

若ΔT小于单位绿灯延长时间g₀，如图3(b)，计算g_new＝g+(g₀-ΔT)，若g_new＜g_max则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若g_new≥g_max，则所述当前公交专用相位的绿灯时长更新为g_max。

然后，公交车通过交叉口。

实施例二

该实施例提供了一种基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其具体实现结构如图4所示，具体可以包括如下的模块：RFID射频标签41、磁感线圈42、RFID检测器43和处理器44；

所述的RFID射频标签41，用于安装在公交车上，向外发射携带所述公交车的ID信息的射频信号；

所述的磁感线圈42，用于埋置在所述公交站台停车位下，获取所述公交车的进站时刻将所述公交车的进站时刻传输给所述RFID检测器；

所述的RFID检测器43，用于安装在公交停靠站进口道处，根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，将所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID发送给所述处理器；

所述的处理器44，用于当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT，根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。

进一步地，所述RFID检测器43，用于检测到所述射频信号中携带的所述公交车的ID信息，利用单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间计算出所述公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间 所述t_a为从公交站台行驶至停车线的平均时间，所述t_b为公交车停靠站台时加速减速造成的延误时间，

计算出所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，

进一步地，所述的RFID检测器43，具体用于预先存储四种进站时刻类别的所述公交车在所述公交站台的历史停车时间数据，所述四种进站时刻类别包括：工作日高峰时段，工作日非高峰时段，非工作日高峰时段，非工作日非高峰时段；

确定所述公交车的进站时刻所归属的进站时刻类别，选取设定数量的所述进站时刻所归属的进站时刻类别的历史停车时间数据；

采用一次指数平滑法预测所述公交车本次在所述公交站台的停车时间 

${{\hat{t}}_i}^{\mathrm{ID}\·1}=\mathrm{\α}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left[{(1-\mathrm{\α})}^{j-1}{t}_{i-j}^{\mathrm{ID}}\right]$

其中α为平滑常数，m为选取的历史停车时间数据的数量；

选取高斯函数作为径向基函数，利用所述m个历史停车时间数据建立输入样本和输出样本，利用所述输入样本和输出样本训练RBF网络，再用训练稳定收敛的RBF网络预测所述公交车本次在所述站台的停车时间

二次运用RBF神经网络，选取高斯函数作为径向基函数，基于前述两个预测结果进行组合预测，可得其中函数根据所述RBF神经网络的自学习获得。

进一步地，所述的处理器44，用于设置单位绿灯延长时间g₀和最大绿灯时长g_max，设当前公交专用相位绿灯的绿灯时长为g，当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出T_i ^ID时刻剩余绿灯时长ΔT，ΔT＝g-(T_i ^ID-T_s ^ID)，其中，T_s ^ID为当前公交专用相位绿灯开始时刻；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g等于最大绿灯时长g_max时，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g小于最大绿灯时长g_max时，若ΔT大于等于单位绿灯延长时间g₀，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若ΔT小于单位绿灯延长时间g₀，计算g_new＝g+(g₀-ΔT)，若g_new＜g_max则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若g_new≥g_max，则所述当前公交专用相位的绿灯时长更新为g_max。

进一步地，所述的处理器44，还用于当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为红灯时，设q_b为相邻方向车量到达率，s_r为相邻方向进口道公交车饱和流率，r为相邻方向上一周期的有效红灯时间，g_e为相邻方向该周期有效绿灯时长；

判定不等式g_e(s_r-q_b)/q_br≤0.85是否成立，如果成立，则针对公交专用相位实施红灯早断；反之则不对公交专用相位实施红灯早断。

用本发明实施例的装置进行基于公交站台停车信息的公交优先控制的具体过程与前述方法实施例类似，此处不再赘述。

综上所述，本发明实施例通过根据公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，对交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制或者决定是否对公 交专用相位实施红灯早断，提升了公交车通行效率，通过对信号灯的控制，减短了公交车等待红灯的时间，在绿灯上给予公交车优先行使权。

本发明实施例为了避免因公交车流量过大时，对社会车辆造成较大延误，运用非绝对公交优先算法。克服了传统方法中仅针对单个公交以及单独设置装置所造成的资源浪费和成本的增加。

本发明实施例使用无线信号传输，不受设施限制，可增添信息，RFID识别公交车，方便管理及紧急情况的处理与道路管制调控。拥有广阔的发展运用背景。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案 的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于公交站台停车信息的公交优先控制方法，其特征在于，包括：

根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID；

当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT；

根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。

2.根据权利要求1所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制方法，其特征在于，所述的根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，包括：

当安装有RFID射频标签的公交车驶进公交站台时，位于公交停靠站进口道处的RFID检测器检测到所述RFID射频标签中携带的所述公交车的ID信息；

所述公交站台停车位下埋置的磁感线圈获取所述公交车的进站时刻所述磁感线圈将所述公交车的进站时刻传输给所述RFID检测器中的单片机；

所述单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间

所述单片机计算出所述公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间所述t_a为从公交站台行驶至停车线的平均时间，所述t_b为公交车停靠站台时加速减速造成的延误时间；

所述单片机计算出所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID， ${T_i}^{\mathrm{ID}}=T_{i\·0}^{\mathrm{ID}}+{\hat{t}}_{i\·\mathrm{All}}^{\mathrm{ID}}.$

3.根据权利要求2所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制方法，其特征在于，所述的单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间包括：

预先存储四种进站时刻类别的所述公交车在所述公交站台的历史停车时间数据，所述四种进站时刻类别包括：工作日高峰时段，工作日非高峰时段，非工作日高峰时段，非工作日非高峰时段；

确定所述公交车的进站时刻所归属的进站时刻类别，选取设定数量的所述进站时刻所归属的进站时刻类别的历史停车时间数据；

采用一次指数平滑法预测所述公交车本次在所述公交站台的停车时间 ${\hat{t}}_i^{\mathrm{ID}}:$

${\widehat{t_i}}^{\mathrm{ID}\·1}=\mathrm{\α}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left[{(1-\mathrm{\α})}^{j-1}{t}_{i-j}^{\mathrm{ID}}\right]$

其中α为平滑常数，m为选取的历史停车时间数据的数量；

选取高斯函数作为径向基函数，利用所述m个历史停车时间数据建立输入样本和输出样本，利用所述输入样本和输出样本训练RBF网络，再用训练稳定收敛的RBF网络预测所述公交车本次在所述站台的停车时间

二次运用RBF神经网络，选取高斯函数作为径向基函数，基于前述两个预测结果进行组合预测，可得其中函数根据所述RBF神经网络的自学习获得。

4.根据权利要求1或2或3所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制方法，其特征在于，所述的根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制，包括：

设置单位绿灯延长时间g₀和最大绿灯时长g_max，设当前公交专用相位绿灯的绿灯时长为g，所述单片机将所述公交车到达停车线的时刻T_i ^ID传输给交叉口信号灯处的处理器，当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，所述处理器计算出T_i ^ID时刻剩余绿灯时长ΔT，ΔT＝g-(T_i ^ID-T_s ^ID)，其中，T_s ^ID为当前公交专用相位绿灯开始时刻；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g等于最大绿灯时长g_max时，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g小于最大绿灯时长g_max时，若ΔT大于等于单位绿灯延长时间g₀，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若ΔT小于单位绿灯延长时间g₀，计算g_new＝g+(g₀-ΔT)，若g_new＜g_max则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若g_new≥g_max，则所述当前公交专用相位的绿灯时长更新为g_max。

5.根据权利要求4所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制方法，其特征在于，所述的方法还包括：

当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为红灯时，设q_b为相邻方向车量到达率，s_r为相邻方向进口道公交车饱和流率，r为相邻方向上一周期的有效红灯时间，g_e为相邻方向该周期有效绿灯时长；

判定不等式g_e(s_r-q_b)/q_br≤0.85是否成立，如果成立，则针对公交专用相位实施红灯早断；反之则不对公交专用相位实施红灯早断。

6.一种基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其特征在于，包括：RFID检测器和处理器；

所述的RFID检测器，用于安装在公交停靠站进口道处，根据公交车的进站时刻和历史停车时间数据计算出公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，将所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID发送给所述处理器；

所述的处理器，用于当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出剩余绿灯时长ΔT，根据设定的单位绿灯延长时间g₀、最大绿灯时长为g_max和所述剩余绿灯时长ΔT，对所述交叉口中的公交专用相位的绿灯时长g进行控制。

7.根据权利要求6所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其特征在于，所述的装置还包括：RFID射频标签和磁感线圈；

所述的RFID射频标签，用于安装在公交车上，向外发射携带所述公交车的ID信息的射频信号；

所述的磁感线圈，用于埋置在所述公交站台停车位下，获取所述公交车的进站时刻将所述公交车的进站时刻传输给所述RFID检测器；

所述RFID检测器，用于检测到所述射频信号中携带的所述公交车的ID信息，利用单片机根据具有所述ID信息的所述公交车在所述站台的停车时间的历史数据，预测出所述公交车本次在所述站台的停车时间计算出所述公交车从进站到下游交叉口进口道停车线所需时间所述t_a为从公交站台行驶至停车线的平均时间，所述t_b为公交车停靠站台时加速减速造成的延误时间，

计算出所述公交车到达交叉口进口道停车线的时刻T_i ^ID，

8.根据权利要求7所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其特征在于:

所述的RFID检测器，具体用于预先存储四种进站时刻类别的所述公交车在所述公交站台的历史停车时间数据，所述四种进站时刻类别包括：工作日高峰时段，工作日非高峰时段，非工作日高峰时段，非工作日非高峰时段；

确定所述公交车的进站时刻所归属的进站时刻类别，选取设定数量的所述进站时刻所归属的进站时刻类别的历史停车时间数据；

采用一次指数平滑法预测所述公交车本次在所述公交站台的停车时间 ${\hat{t}}_i^{\mathrm{ID}}:$

${\widehat{t_i}}^{\mathrm{ID}\·1}=\mathrm{\α}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\left[{(1-\mathrm{\α})}^{j-1}{t}_{i-j}^{\mathrm{ID}}\right]$

其中α为平滑常数，m为选取的历史停车时间数据的数量；

选取高斯函数作为径向基函数，利用所述m个历史停车时间数据建立输入样本和输出样本，利用所述输入样本和输出样本训练RBF网络，再用训练稳定收敛的RBF网络预测所述公交车本次在所述站台的停车时间

二次运用RBF神经网络，选取高斯函数作为径向基函数，基于前述两个预测结果进行组合预测，可得其中函数根据所述RBF神经网络的自学习获得。

9.根据权利要求6或7或8所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其特征在于：

所述的处理器，用于设置单位绿灯延长时间g₀和最大绿灯时长g_max，设当前公交专用相位绿灯的绿灯时长为g，当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为绿灯时，计算出T_i ^ID时刻剩余绿灯时长ΔT，ΔT＝g-(T_i ^ID-T_s ^ID)，其中，T_s ^ID为当前公交专用相位绿灯开始时刻；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g等于最大绿灯时长g_max时，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；

当所述当前公交专用相位的绿灯时长g小于最大绿灯时长g_max时，若ΔT大于等于单位绿灯延长时间g₀，则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若ΔT小于单位绿灯延长时间g₀，计算g_new＝g+(g₀-ΔT)，若g_new＜g_max则所述当前公交专用相位的绿灯时长g保持不变；若g_new≥g_max，则所述当前公交专用相位的绿灯时长更新为g_max。

10.根据权利要求9所述的基于公交站台停车信息的公交优先控制装置，其特征在于：

所述的处理器，还用于当在所述时刻T_i ^ID所述交叉口的公交专用相位信号灯为红灯时，设q_b为相邻方向车量到达率，s_r为相邻方向进口道公交车饱和流率，r为相邻方向上一周期的有效红灯时间，g_e为相邻方向该周期有效绿灯时长；

判定不等式g_e(s_r-q_b)/q_br≤0.85是否成立，如果成立，则针对公交专用相位实施红灯早断；反之则不对公交专用相位实施红灯早断。