CN105096616A - 一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明是一种基于线圈的区域自优化信号控制方法，主要涉及区域路网交叉口信号优化控制领域，通过新型线圈车辆检测设备的综合应用，实现区域路网上多个交叉口交通状态的动态检测以及信号优化处理，方案包括：线圈检测设备安装；数据采集及通讯；区域路网自优化信号处理计算；信号指令发布及控制。本发明还提供一种基于线圈的区域自优化信号控制装置。本发明采用主动式线圈检测技术，可以对区域路网内多个交叉口的实时交通状态进行准确检测，制定区域最优化信号控制方案，为交通管理和控制提供实时决策和应急处理信息，提升区域路网交通的运行效率和服务水平。

Description

一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置

技术领域

本发明涉及区域路网多个路口的交通信号优化控制领域，具体是一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置。

背景技术

城市交拥堵和事故日益频发，特别是交叉口路段拥堵事件严重，先进、适用的交通管理系统是解决城市交通拥挤的最有效的途径之一，而交通信号控制是交通管理系统的核心，区域路网交通信号优化控制可以最大限度的发挥区域交通诱导优势，提高道路交通运行效率。

线圈车辆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线圈采集设备，对过往汽车数量、速度、占有率进行检测，通过有线网络将采集到的数据传回服务器中心进行处理的技术，通过实时采集的交通参数可以进行动态交通信号控制，实现交通流的有效规律诱导，最大限度的降低交通拥堵。

目前，信号控制方法主要包括定时控制、多时段控制、感应控制以及自适应控制等，传统的模型算法过于生硬的根据某个交通参数的变化设定阈值来进行信号优化，会造成系统对状态的误判；本发明提出了一种基于线圈的区域自优化信号控制方法，通过交叉口运行指数的实时检测和综合分析，提取区域路网多个路口的信号控制自优化算法，可以极大提高区域路网道路交通的运行效率。

发明内容

一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，该方法中所使用的设备包括线圈检测设备，数据通信设备，数据存储和标准化服务器，区域路网自优化信号处理服务器以及信号发布终端设备，所述各设备之间依顺序信号连接，该方法包括如下步骤：

(1)在交叉口各个进口方向上安装线圈车辆检测设备，检测器埋设的位置在停车线前方10-25米处；

(2)对区域路网的交叉口按顺序进行编号，然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号，对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定；

(3)通过线圈车辆检测设备，实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息，所述参数信息经数据通信设备，实时传回数据存储和标准化服务器，进行实时数据存储和标准化处理；

(4)提取存储服务器的实时交通数据，计算检测区段平均交通流密度参数，并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数；

(5)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，聚合计算交叉口交通运行指数，通过交叉口交通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期，进而得出各个交叉口的信号周期；

(6)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，计算交叉口干线交通运行指数，综合计算区域路网交叉口交通运行指数平均值；

(7)基于区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型，按照干线优先原则，计算区域路网各个交叉口干线的绿信比，然后计算各个交叉口干线信号控制红灯和绿灯时间；

(8)利用信号发布终端设备，通过调用数据库接口服务，将交叉口信号控制的实时参数发送给信号控制灯，通过信号控制灯对区域路网各个路口交通进行动态诱导。

一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，其特征在于：基于线圈的交通运行指数模型构建，交通运行指数-信号周期关系模型构建，以区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型；

所述基于线圈的交通运行指数模型构建，包括路段交通运行指数、交叉口交通运行指数、交叉口干线交通运行指数以及区域路网交通运行指数平均值4个部分；

(A)提取线圈检测区段各个车道的交通流量数据和速度数据，在空间维度和时间维度层面分别计算检测区段的平均交通流参数和平均速度参数；

平均交通流参数通过公式计算得到，其中，n为所在车道，N为路段的车道总个数，q_n为第n车道的交通流；平均速度参数v_n通过计算得到，其中，v_n为第n车道的速度，为单位粒度周期的平均速度；

(B)平均交通流密度参数通过公式计算得到；

(C)路段交通运行指数RTPI通过公式

$RTPI=\left\{\begin{array}{c}2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}}{x}(0\&le;\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;x)\\ 2+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-x}{y-x}(x<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;y)\\ 4+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-y}{z-y}(y<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;z)\\ 6+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-z}{p-z}(z<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;p)\\ 8+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-p}{m-p}(p<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;m)\\ 10(\stackrel{\&OverBar;}{k}>m)\end{array}\right.$ 计算得到，其中x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数；

(D)交叉口交通运行指数ITPI通过公式

ITPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_j*ω_j计算得到，其中ω₁,ω₂,...,ω_j为各个进口方向的加权系数；

(E)交叉口干线交通运行指数IATPI通过公示

IATPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_h*ω_h计算得到，其中ω₁,ω₂,...,ω_h为交叉口干线路段的加权系数；

所述交通运行指数-信号周期关系模型构建，信号周期参数C＝T*ITPI/10，T是预设信号周期参数；

所述区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型构建，区域路网交叉口交通运行指数平均值AITPI_mean,交叉口干线绿信比参数交叉口干线绿灯时间G_i＝C_i×r_i，交叉口干线红灯时间R_i＝C_i-G_i-Y，IATPI_i为第i个交叉口的交叉口干线交通运行指数，C_i为第i个交叉口的信号控制周期时间，G_i为第i个交叉口区域路网的绿灯时间，R_i为第i个交叉口区域路网的红灯时间，Y表示黄灯时间。

本发明采用主动式线圈技术，可以对区域路网多个交叉口的实时交通状态进行准确检测，制定区域路网最优化信号控制方案，为交通管理和控制提供实时决策和应急处理信息，提升区域路网交通的运行效率和服务水平。

附图说明

图1是本发明的工作流程图；

图2图1中所用的系统设备安装示意图；

图3图1中所用的系统设备连接示意图。

具体实施方式

如图1和2所示的一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，该方法中所使用的设备包括线圈车辆检测设备1，数据通信设备2，用于数据储存和标准化服务器3，区域路网自优化处理服务器4和发布终端设备5，所述各设备之间依顺序信号连接，该方法包括下列的步骤：

S1、在交叉口各个进口方向上安装线圈车辆检测设备，检测器埋设的位置在停车线前方10-25米处；

S2、对区域路网的交叉口按顺序进行编号，然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号，对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定；

S21、对区域路网上的交叉口按顺序进行编号，交叉口的编号为I_i，i为交叉口排序标签，I为区域路网上交叉口的总个数，i≤I；

S22、交叉口的类型有多种，常见的有五岔路口、十字路口、T型路口，本方法按照交叉口进口方向的个数(J)进行分类。

S23、对每个交叉口I_i按照顺时针方向对检测器进行编号，检测器编号为D_ij，i为交叉口编号，j为进口方向编号，j≤J；

S24、线圈检测器埋设于停车线前方10-25米处，检测面覆盖路段所有车道，一般十字路口的设备安装示意图如图2。

S3、通过线圈车辆检测设备，实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息，所述参数信息经数据通信设备，实时传回数据存储和标准化服务器，进行实时数据存储和标准化处理；

S4、提取存储服务器的实时交通数据，计算检测区段平均交通流密度参数，并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数；

S41、平均交通流密度

线圈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、1、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，q_n，v_n)}，统计时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流单位粒度周期的平均速度待测路段空间维度和时间维度的平均交通密度(单位：辆/千米/车道)，则

$\stackrel{\&OverBar;}{q}=\underset{n=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{q}_n/N---\left(1\right)$

$\stackrel{\&OverBar;}{v}=\underset{n=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{v}_n/N---\left(2\right)$

$\stackrel{\&OverBar;}{k}=\frac{\stackrel{\&OverBar;}{q}}{\stackrel{\&OverBar;}{v}}---\left(3\right)$

上述公式中：n为所在车道；N为路段的车道总个数；q_n为第n车道的交通流；v_n为第n车道的速度。

S42、路段交通运行指数

构建路段交通运行指数RTPI(RoadTrafficPerformanceIndex)与平均交通流密度的函数关系模型，

$RTPI=\left\{\begin{array}{c}2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}}{x}(0\&le;\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;x)\\ 2+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-x}{y-x}(x<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;y)\\ 4+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-y}{z-y}(y<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;z)\\ 6+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-z}{p-z}(z<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;p)\\ 8+2\&times;\frac{\stackrel{\&OverBar;}{k}-p}{m-p}(p<\stackrel{\&OverBar;}{k}\&le;m)\\ 10(\stackrel{\&OverBar;}{k}>m)\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数，需要利用调查问卷和数据分析拟合计算，而且不同的道路等级，参数大小也不同，建议系统初始化参考值如表1。

表1路段交通运行指数模型参数

S5、根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，聚合计算交叉口交通运行指数，通过交叉口交通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期，进而得出各个交叉口的信号周期；

S51、交叉口运行指数

交叉口运行指数ITPI(IntersectionTrafficPerformanceIndex)是在交叉口各个进口方向路段交通运行指数的基础上进行的聚合分析计算，

ITPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_j*ω_j(5)

ω₁,ω₂,...,ω_j为各个进口方向的加权系数；

RTPI_j为交叉口各个进口路段检测器计算的路段交通运行指数；

交叉口进口方向的加权系数与道路等级有关，见表2：

表2道路等级与交叉口权重关系表

道路等级	快速路	主干路	次干路	支路
					权重值	P1	P2	P3	P4

交叉口某一个进口方向的权重值计算公式如下：

${\mathrm{\&omega;}}_j=\frac{{{\mathrm{\&omega;}}_j}^{\&prime;}}{\underset{1}{\overset{J}{\&Sigma;}}{{\mathrm{\&omega;}}_j}^{\&prime;}}---\left(6\right)$

其中：

ω_j'是进口方向道路等级对应的权重值；

J为交叉口进口方向总个数，j为进口方向编号，j≤J；

S52、交叉口信号控制周期

根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，聚合计算交叉口交通运行指数，通过交叉口交通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期；

C＝T*ITPI/10(7)

其中，

C是信号控制周期时间；

T是预设信号周期参数；

S6、根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，计算交叉口干线交通运行指数，综合计算区域路网交叉口交通运行指数平均值；

S61、交叉口干线交通运行指数IATPI

IATPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_h*ω_h(8)

ω₁,ω₂,...,ω_h为交叉口干线路段的加权系数；

S62、区域路网交叉口交通运行指数平均值AITPI_mean

${\mathrm{AITPI}}_{mean}=\frac{\underset{i}{\overset{I}{\&Sigma;}}{\mathrm{ITPI}}_i}{I}---\left(9\right)$

ITPI_i为第i个交叉口的交叉口交通运行指数；

I为区域路网上交叉口的总个数；

S7、基于区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型，计算区域路网各个交叉口干线的绿信比r_i，然后计算各个交叉口干线信号控制绿灯G_i和红灯时间R_i；

$r_i=\frac{{\mathrm{IATPI}}_i}{{\mathrm{AITPI}}_{mean}+{\mathrm{IATPI}}_i}---\left(10\right)$

G_i＝C_i×r_i(11)

R_i＝C_i-G_i-Y(12)

其中，

C_i为第i个交叉口的信号控制周期时间；

G_i为第i个交叉口区域路网的绿灯时间；

R_i为第i个交叉口区域路网的红灯时间；

Y表示黄灯时间。

S8、进入发布终端5，通过调用数据库接口服务，将设备4中的信号控制实时参数发送给信号控制灯，通过信号控制灯对路口交通进行动态诱导。

本发明充分地利用了线圈信息采集设备的交通流和车辆速度参数进行数据挖掘分析，构建了基于线圈的路段交通运行指数模型和交叉口运行指数模型，实现了区域路网各个路口信号的自优化控制，为交通管理和控制提供实时决策和应急数据，减少交通事故，可以增加交叉口运行效率，提升区域路网道路交通的服务水平。

本技术领域的普通技术人员应当认识到，以上的实施方式仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围之内，对以上实施例所作的适当改变和变化都落在本发明要求保护的范围之内。

Claims (5)

1.一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，该方法中所使用的设备包括线圈检测设备，数据通信设备，数据存储和标准化服务器，区域自优化信号处理服务器以及信号发布终端设备，所述各设备之间依顺序信号连接，其特征在于：该方法包括如下步骤：

(1)在交叉口各个进口方向上安装线圈车辆检测设备，检测器埋设的位置在停车线前方10-25米处；

(2)对区域路网的交叉口按顺序进行编号，然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号，对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定；

(3)通过线圈车辆检测设备，实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息，所述参数信息经数据通信设备，实时传回数据存储和标准化服务器，进行实时数据存储和标准化处理；

(4)提取存储服务器的实时交通数据，计算检测区段平均交通流密度参数，并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数；

(5)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，聚合计算交叉口交通运行指数，通过交叉口交通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期，进而得出各个交叉口的信号周期；

(6)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性，计算交叉口干线交通运行指数，综合计算区域路网交叉口交通运行指数平均值；

(7)基于区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型，按照干线优先原则，计算区域路网各个交叉口干线的绿信比，然后计算各个交叉口干线信号控制红灯和绿灯时间；

(8)利用信号发布终端设备，通过调用数据库接口服务，将交叉口信号控制的实时参数发送给信号控制灯，通过信号控制灯对区域路网各个路口交通进行动态诱导。

2.根据权利要求1所述的一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，其特征在于：基于线圈的交通运行指数模型构建，交通运行指数-信号周期关系模型构建，以区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，其特征在于，所述基于线圈的交通运行指数模型构建，包括路段交通运行指数、交叉口交通运行指数、交叉口干线交通运行指数以及区域路网交通运行指数平均值4个部分；

(31)提取线圈检测区段各个车道的交通流量数据和速度数据，在空间维度和时间维度层面分别计算检测区段的平均交通流参数和平均速度参数；

平均交通流参数通过公式计算得到，其中，n为所在车道，N为路段的车道总个数，q_n为第n车道的交通流；平均速度参数v_n通过计算得到，其中，v_n为第n车道的速度，为单位粒度周期的平均速度；

(32)平均交通流密度参数通过公式计算得到；

(33)路段交通运行指数RTPI通过公式

计算得到，其中x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数；

(34)交叉口交通运行指数ITPI通过公式

ITPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_j*ω_j计算得到，其中ω₁,ω₂,...,ω_j为各个进口方向的加权系数；

(35)交叉口干线交通运行指数IATPI通过公示

IATPI＝RTPI₁*ω₁+RTPI₂*ω₂+,...,+RTPI_h*ω_h计算得到，其中ω₁,ω₂,...,ω_h为交叉口干线路段的加权系数。

4.根据权利要求2所述的一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，其特征在于：所述交通运行指数-信号周期关系模型构建，信号周期参数C＝T*ITPI/10，T是预设信号周期参数。

5.根据权利要求2所述的一种基于线圈的区域自优化信号控制方法及装置，其特征在于：所述区域路网交叉口交通运行指数平均值-绿信比模型构建，区域路网交叉口交通运行指数平均值AITPI_mean,交叉口干线绿信比参数交叉口干线绿灯时间G_i＝C_i×r_i，交叉口干线红灯时间R_i＝C_i-G_i-Y，IATPI_i为第i个交叉口的交叉口干线交通运行指数，C_i为第i个交叉口的信号控制周期时间，G_i为第i个交叉口区域路网的绿灯时间，R_i为第i个交叉口区域路网的红灯时间，Y表示黄灯时间。