CN106846817A - 一种无信号交叉口侧向交通量预测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无信号交叉口侧向交通量预测装置及方法，预测装置包括交叉口交通量信息采集模块，交叉口交通量信息采集模块与侧向交通量计算模块通信，侧向交通量计算模块与预测信息发布模块通信；交叉口交通量信息采集模块将数量信息传输给侧向交通量计算模块，侧向交通量计算模块，根据交叉口交通量信息采集模块采集的交通量信息通过泊松分布公式对交通参与者经过交叉口时将遇到的交通量数量进行预测，并将预测的交通量信息发布在预测信息发布模块上。包括对侧向机动车、非机动车、行人的预测，特别适用于无信号控制交叉口，用于预测交叉口侧向交通量信息，增加安全，提高通行能力。

Description

一种无信号交叉口侧向交通量预测装置及方法

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种无信号交叉口侧向交通量预测装置及方法。

背景技术

随着我国城市化建设的快速推进，公路体系的进一步扩展，在公路建设的过程中不可避免的出现了数量可观的无信号管理与控制的平面交叉口。这些交叉口由于交通量小，常常使得一部分驾驶员驾驶速度快，在信息掌握不全的情况下容易导致事故；同时由于是交叉口，部分驾驶员行车谨慎，速度慢，这往往导致通行能力下降。

针对这一问题对现有专利进行检索发现，申请号为“201610032796”的专利“一种无信号交叉口机动车冲突概率判断方法”该专利的特点是在交叉口设计图上均匀化分N个栅格，用泊松分布公式计算出车辆到达栅格的概率，解决交叉口内部区域的冲突概率问题；申请号位为“CN201510549687”的专利“车辆协同环境下无信号交叉口车辆通行引导系统和方法”该专利的特点是统计一定范围内各进口车道的所用车辆数，并计算出到达冲突区域边缘的时间，当产生冲突时，根据优先级的不同，让驾驶员采取相应的操纵。

现有的文献多关注到了机动车驾驶员对无信号交叉口的信息需求，并针对机动车驾驶员提出交叉口冲突概率预测以及侧向来车数预警方法。但并未考虑到：

(1)非机动车驾驶员和行人对交通信息的需求，由于各类交通参与者的速度等行为特性差异的原因，给他们提供信息、以及信息预测时不能一概而论的问题。

(2)由于交通参与者受显示屏发布的信息的影响等情况，导致其从接受显示屏信息后至抵到交叉口停车线时所用的时间等不同因素所致侧向交通量感应距离应该是一个动态变化的问题。

而本发明针对各类交通参与者的行为特性的不同，提出了一种针对行人、非机动车和机动车的侧向交通量预测系统及其方法。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种无信号交叉口侧向交通量预测装置及方法，包括对侧向机动车、非机动车、行人的预测，特别适用于无信号控制交叉口，用于预测交叉口侧向交通量信息，增加安全，提高通行能力。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种无信号交叉口侧向交通量预测装置，交叉口交通量信息采集模块，所述交叉口交通量信息采集模块与侧向交通量计算模块通信，所述侧向交通量计算模块与预测信息发布模块通信；

所述交叉口交通量信息采集模块置于目标交叉口，将侧向感应区域、交叉口内以及预测信息发布模块放置一侧的行人、非机动车及机动车的数量信息传输给侧向交通量计算模块，所述侧向交通量计算模块，根据交叉口交通量信息采集模块采集的交通量信息通过泊松分布公式对交通参与者经过交叉口时将遇到的交通量数量进行预测，并将预测的交通量信息发布在预测信息发布模块上。

所述交叉口交通量信息采集模块采用摄像头，通过图像识别技术识别出预测信息发布模块放置一侧的行人、非机动车及机动车的数量信息。

所述预测信息发布模块包括控制单元和与之连接的布置于路测边缘的显示屏；

显示屏通过多棱镜技术，将交叉口前的设定距离划分为三个区域，分别为行人、非机动车、机动车提供侧向交通量预测信息。

采用所述一种无信号交叉口侧向交通量预测装置的方法，包括，

将预测信息发布模块放置于靠近交叉口的道路边缘处，根据机非动车参与者、机动车参与者的制动距离以及机动车驾驶员所能清楚辨别预测信息发布模块中的信息时的距离将预测信息发布模块放置一侧前的道路分为三个区域，分别给行人、非机动车驾驶员、机动车驾驶员发布预测信息；

将交叉口交通量信息采集模块置于目标交叉口，检测当前侧向感应区域、交叉口内的交通量信息；侧向交通量计算模块根据泊松分布公式预测出交通参与者到达交叉口时遇到的交通量，将预测信息发送给预测信息发布模块；

根据交通参与者注视到预测信息发布模块到抵达停车线时所用的时间和侧向交通参与者的速度的乘积来计算感应距离；根据发布的预测信息、预测信息发布模块放置一侧的交通量密度、各类交通参与者与交叉口停车线的距离以及交通参与者能够清楚看到交叉口内的情况时的距离，确定交通参与者获取到预测信息发布模块信息后的加速度、经过交叉口时的末速度；计算交通参与者到达交叉口所用时间，并求出下个预测信息发布模块数据更新时的侧向感应范围。

预测信息发布模块放置一侧前的道路分成三个区域分别为：0--D₁、D₁--D₂、D₂--D₃；

其中D₃＝b/tan(α)，将i＝1,2,3分别代表行人、非机动车以及机动车的特性；D_i指交通参与者i能观察到显示屏信息时距离交叉口的最远距离，V_i指交通参与者i的速度；a_i指交通参与者i的加速度，T指驾驶员反应时间，b指标志牌与驾驶员眼睛所处位置的高差，α指驾驶员水平视线与观察标志牌时的视线的夹角。

预测接收到预测信息发布模块信息的交通参与者到达交叉口将遇到的交通量为：

N_预＝N_a+N_b-N_c-N_d，式中N_预、N_a、N_b、N_c、N_d分别指在预测信息发布模块发布的预测交通量、交通参与者观察预测信息发布模块时正处于交叉口的交通量、t_i时刻内从感应距离内到达交叉口入口的交通量、t_i时刻内从感应距离内到达交叉口出口的交通量、t_i时刻内交叉口的交通量中驶出交叉口的交通量。

根据泊松分布公式，计算出t_i时间段内到达某一段面的交通量为k的概率P(k)，λ_b为处于从感应区域到达交叉口入口的交通量到达率，λ_c为处于感应区域到达交叉口出口的交通量到达率，λ_d为交叉口中的交通量在交叉口出口的到达率；L_b为感应区域长度，L_c为感应区域的长度和交叉口长度之和，L_d为交叉口的长度。

预测信息发布模块预测信息发布时采用交通量数在某个区间的方式；

N_预最大值计算时：

N_预最小值计算时：

下个预测信息发布模块数据更新时的侧向感应范围计算方法为：L_i＝V_i×t_i,(i∈1,2,3)；式中：L_i代表第i类交通参与者的感应范围，

交通参与者观测到预测信息发布模块的示数后至抵达交叉口所用的时间的计算方法为：交通参与者观测到预测信息发布模块的示数后至抵达交叉口的行为分为三个阶段，分别为反应阶段、减速阶段、匀速阶段，得：

式中：t_i指交通参与者观测到预测信息发布模块的示数后至抵达交叉口所用的时间，d_i为交通参与者能够清楚看到交叉口的情况时与交叉口停车线的距离；

式中：V_i为交叉口的设计速度或交通参与者正常情况下的速度；d为交通参与者i观察预测信息发布模块时与交叉口的距离，对于机动车，d取D₂,D₃的平均值；对于非机动车，d取D₁,D₂的平均值；对于行人，d取

加速度a_i的计算方法为，通过大量数据拟合加速度a_i：

式中，γ、β为参数；ρ为交通量密度，d为交通参与者到交叉口的距离；N为预测信息发布模块中显示的交通量总数。

本发明的有益效果：

(1)交通参与者未到达交叉口时给予侧向交通信息预测，使交通参与者有充分的时间做出反应，做到防患于未然。

(2)针对性强，为每一类交通参与者做出相对应的侧向交通量预测信息。使得预测结果更加合理化。

(3)对于侧向来交通量，针对不同的交通参与者，由于其速度的不同，设置的感应范围也不一样，使得预测结果更加合理。

(4)预测信息发布时采取区间的方式，并根据预测的值的大小不一样发布时采用的颜色也不一样，交通量小时，用绿色字体；交通量较大时，用黄色字体；交通量很大时，用红色字体；对交通参与者有震慑作用，使之行车更为谨慎。

附图说明

图1为本发明的交叉口预警系统布设的示意图；

图2为机动车驾驶员观测图；

图3为非机动车驾驶员观测图；

图4为行人观测图；

图5为本发明系统逻辑图；

其中：图1中的1为摄像机，2为显示屏。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

一种无信号交叉口侧向交通量预测装置，包括交叉口交通量信息采集模块、侧向交通量计算模块、预测信息发布模块，其中：

所述交叉口交通量采集模块用于获取侧向感应范围内的交通量数据、处于交叉口内的交通量数据以及显示屏一侧的交通量数据；所述侧向交通量计算模块包括侧向交通量感应范围的计算、观测显示屏的交通参与者到达交叉口的时间计算和侧向交通量的预测；

所述预测信息发布模块包括控制单元和布置于路测边缘的显示屏；控制单元可控制显示屏中的信息发布，交通量信息采集模块采集到当前交通量信息时，通过计算模块计算出到达交叉口时可能遇到的交通量，并将这些数据发布在显示屏。显示屏通过多棱镜技术，在距离显示屏0--D₁、D₁--D₂、D₂--D₃处分别给行人、非机动车、机动车发布侧向交通量信息。

一种基于上述系统的预测方法，包括以下步骤：

如图5所示，(1)交通量采集模块中将摄像机置于交叉口，在侧向距离交叉口L₁、L₂、L₃的位置处分别检测出行人、非机动车和机动车的数量，并记录下正处于交叉口中的交通量数量。

(2)预测信息发布模块中，根据多棱镜技术，将交叉口前的一段距离划分为三个区域：0--D₁、D₁--D₂、D₂--D₃，分别对行人、非机动车、机动车的提供侧向交通量预测信息。

(3)侧向交通量计算模块，根据非机动车和机动车驾驶员的制动距离来确定D₁、D₂，根据机动车驾驶员能够准确认清标志牌上的字的距离来确定D₃，根据交通参与者注视到显示屏到抵达停车线时所用的时间和侧向交通参与者的速度的乘积来计算感应距离L₁、L₂、L₃，其中L₁指行人的感应距离，L₂指非机动车的感应距离，L₃指机动车的感应距离。最后根据泊松分布函数计算出交通参与者到达交叉口时遇到的交通量。

本发明中用i＝1,2,3分别表示行人、非机动车、机动车的相关特性。

所述步骤(3)中，D₁、D₂根据以下公式来计算：式中V₃表示机动车的速度，V₂指非机动车的速度；a₃指机动车的加速度，a₂指非机动车的加速度，T指驾驶员反应时间。

所述步骤(3)中，D₃的距离根据机动车驾驶员能够清楚认清标志牌上的字时所对应的角度来计算，即：D₃＝b/tan(α)，式中b指标志牌与驾驶员视线的高差，α指驾驶员水平视线与观察标志牌时的视线的夹角。

所述步骤(3)中，L₁、L₂、L₃根据观察显示屏的交通参与者到达交叉口的时间和侧向交通参与者的速度来计算。

L_i＝V_i×t_i,(i∈1,2,3)；

交通参与者观测到显示屏的示数后至抵达交叉口的行为分为三个阶段，分别为反应阶段、减速阶段、匀速阶段，得：

式中：t_i指交通参与者观测到显示屏的示数后至抵达交叉口所用的时间，d_i为交通参与者能够清楚看到交叉口的情况时与交叉口的距离。

减速时的加速度a_i与观察显示屏时距离交叉口的距离、周围交通量密度、显示屏上显示的交通量数量有关，根据大量数据拟合得：

式中γ、β为参数；ρ为交通量密度，对于行人，ρ指从0--D₁处的交通量密度，对于非机动车ρ指0--D₂处的交通量密度，对于机动车ρ指0--D₃处的交通量密度；N为显示屏中显示的交通量总数

根据加速度、初速度以及减速的距离可以计算出末速度。

式中：V_i为交叉口的设计速度或交通参与者正常情况下的速度；d为交通参与者观察显示屏时与交叉口的距离，对于机动车，d取D₂,D₃的平均值；对于非机动车，d取D₁,D₂的平均值；对于行人，d取

所述步骤(3)中交叉口交通量信息采集模块将侧向感应距离内的交通量数据和正处于交叉口中的交通量数据发送到侧向交通量计算模块，计算模块运用泊松分布公式，假定交通量到达各断面的概率是相等的，因此预测的交通量数据等于正处于交叉口的交通量加上t_i时刻内从感应距离内到达交叉口入口的交通量，减去t_i时刻内从感应到达交叉口出口的交通量，减去原处于交叉口的交通量中驶出交叉口的交通量数量，即：

N_预＝N_a+N_b-N_c-N_d

式中N_预、N_a、N_b、N_c、N_d分别指在显示屏发布的预测交通量、预测前正处于交叉口的交通量、t_i时刻内从感应距离内到达交叉口入口的交通量、t_i时刻内从感应距离内到达交叉口出口的交通量、t_i时刻内交叉口的交通量中驶出交叉口的交通量。根据泊松分布公式，t时间段内到达某一段面的交通量数为k的概率为

式中：P(k)是通过某断面的交通量为k的概率；λ_b为处于从感应区域到达交叉口入口的交通量到达率，λ_c为处于感应区域到达交叉口出口的交通量到达率，λ_d为交叉口中的交通量在交叉口出口的到达率；L_b为感应区域长度，L_c为感应区域的长度和交叉口长度之和，L_d为交叉口的长度。

为达到较高的置信度和保持对交通参与者的震慑作用，本发明预测信息发布时采用交通量数在某个区间的方式。

N_预最大值计算时：

N_预最小值计算时

计算出N_预的范围后，当其区间的最大值大于χ₁时，将N_预的值用红色字体公布；当其区间的最大值小于χ₂时，将N_预的值用绿色字体公布；当其区间的最大值在χ₁与χ₂之间时，将N_预的值用黄色字体公布。

如图1所示，结合具体实施例对预测方法进行说明：

步骤1：如图将显示屏2置于交叉口处。通过多棱镜技术，将显示屏前一段距离分为0--D₁、D₁--D₂、D₂--D₃三个区域，使得在不同区域内看到的信息各不相同，在0--D₁区域，显示图4信息；在D₁--D₂区域显示图3信息；在D₂--D₃区域显示图2信息。D₂、D₃根据非机动车和机动车的制动距离来计算；D₃根据机动车驾驶员能够准确认清标志牌上的字的距离来确定，显示屏Δt秒更新一次数据。

D₁、D₂的计算公式为：

D₃的计算公式为：

D₃＝b/tan(α)

步骤2：将摄像机1分别安置目标交叉口，检测出正处于交叉口、在侧向交叉口和显示屏的一侧中的交通量信息；

步骤3：系统初始阶段，交叉口各区域交通量信息为0，各交通参与者几乎匀速通过交叉口。此时的侧向机动车的感应距离为：

非机动车的感应距离为行人的感应距离为预测的交通量为0。V₁、V₂、V₃为各对应的交通参与者允许的速度或自由行使时的速度。

当交叉口各区域交通量不为0时，计算模块用前Δt秒时的感应距离和前Δt秒时的交通参与者测到显示屏的示数后至抵达交叉口所用的时间t_i；根据感应距离内以及处于交叉口中的交通量数据，通过泊松分布公式预测出各交通参与者可能遇到的交通量，并用区间的形式通过信息发布模块发布在显示屏中；并随着预测的值不一样，其发布时采用字体也不一样。公式如下：

N_预＝N_a+N_b-N_c-N_d

N_预最大值计算时：

N_预最小值计算时

计算出N_预的范围后，当其区间的最大值大于χ₁时，将N_预的值用红色字体公布；当其区间的最大值小于χ₂时，将N_预的值用绿色字体公布；当其区间的最大值在χ₁与χ₂之间时，将N_预的值用黄色字体公布。

将预测结果公布后，摄像机1记录下此时交通量数据，计算模块根据显示屏中的交通量信息和摄像机1记录的交通量数据，根据加速度公式计算出此时位于显示屏前的交通参与者的加速度，根据交通参与者能够清楚看到交叉口的情况时距离交叉口的距离d_i、驾驶员观测到观察到显示屏时与交叉口的距离、交通参与者初速度和加速度计算出行驶的末速度；最后根据时间公式求得交通参与者观察到显示屏后到抵达交叉口所用的时间t_i。根据t与侧向交叉口交通量允许的速度或能够达到的速度求得各下个时间段的侧向交通参与者的感应距离，此时所计算出的t_i与感应距离即为下次显示屏数据更新时的计算做准备。

加速度的计算公式为：

末速度的计算公式为

交通参与者观察到显示屏后到抵达交叉口所用的时间t的计算公式为：

感应距离L₁、L₂、L₃的计算公式为：

L_i＝V_i×t_i,(i∈1,2,3)。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种无信号交叉口侧向交通量预测装置，其特征是，交叉口交通量信息采集模块，所述交叉口交通量信息采集模块与侧向交通量计算模块通信，所述侧向交通量计算模块与预测信息发布模块通信；

所述交叉口交通量信息采集模块置于目标交叉口，将侧向感应区域、交叉口内以及预测信息发布模块放置一侧的行人、非机动车及机动车的数量信息传输给侧向交通量计算模块，所述侧向交通量计算模块，根据交叉口交通量信息采集模块采集的交通量信息通过泊松分布公式对交通参与者经过交叉口时将遇到的交通量数量进行预测，并将预测的交通量信息发布在预测信息发布模块上。

2.如权利要求1所述一种无信号交叉口侧向交通量预测装置，其特征是，所述交叉口交通量信息采集模块采用摄像头，通过图像识别技术识别出预测信息发布模块放置一侧的行人、非机动车及机动车的数量信息。

3.如权利要求1所述一种无信号交叉口侧向交通量预测装置，其特征是，所述预测信息发布模块包括控制单元和与之连接的布置于路测边缘的显示屏；

显示屏通过多棱镜技术，将交叉口前的设定距离划分为三个区域，分别为行人、非机动车、机动车提供侧向交通量预测信息。

4.采用权利要求1-3任意一项所述一种无信号交叉口侧向交通量预测装置的方法，其特征是，包括，

将预测信息发布模块放置于靠近交叉口的道路边缘处，根据机非动车参与者、机动车参与者的制动距离以及机动车驾驶员所能清楚辨别预测信息发布模块中的信息时的距离将预测信息发布模块放置一侧前的道路分为三个区域，分别给行人、非机动车驾驶员、机动车驾驶员发布预测信息；

将交叉口交通量信息采集模块置于目标交叉口，检测当前侧向感应区域、交叉口内的交通量信息；侧向交通量计算模块根据泊松分布公式预测出交通参与者到达交叉口时遇到的交通量，将预测信息发送给预测信息发布模块；

根据交通参与者注视到预测信息发布模块到抵达停车线时所用的时间和侧向交通参与者的速度的乘积来计算感应距离；根据发布的预测信息、预测信息发布模块放置一侧的交通量密度、各类交通参与者与交叉口停车线的距离以及交通参与者能够清楚看到交叉口内的情况时的距离，确定交通参与者获取到预测信息发布模块信息后的加速度、经过交叉口时的末速度；计算交通参与者到达交叉口所用时间，并求出下个预测信息发布模块数据更新时的侧向感应范围。

5.如权利要求4所述的方法，其特征是，预测信息发布模块放置一侧前的道路分成三个区域分别为：0--D₁、D₁--D₂、D₂--D₃；

其中D₃＝b/tan(α)，将i＝1,2,3分别代表行人、非机动车以及机动车的特性；D_i指交通参与者i能观察到显示屏信息时距离交叉口的最远距离，V_i指交通参与者i的速度；a_i指交通参与者i的加速度，T指驾驶员反应时间，b指标志牌与驾驶员眼睛所处位置的高差，α指驾驶员水平视线与观察标志牌时的视线的夹角。

6.如权利要求4所述的方法，其特征是，预测接收到预测信息发布模块信息的交通参与者到达交叉口将遇到的交通量为：

N_预＝N_a+N_b-N_c-N_d，式中N_预、N_a、N_b、N_c、N_d分别指在预测信息发布模块发布的预测交通量、交通参与者观察预测信息发布模块时正处于交叉口的交通量、t_i时刻内从感应距离内到达交叉口入口的交通量、t_i时刻内从感应距离内到达交叉口出口的交通量、t_i时刻内交叉口的交通量中驶出交叉口的交通量。

7.如权利要求6所述的方法，其特征是，根据泊松分布公式，计算出t_i时间段内到达某一段面的交通量为k的概率P(k)，k≠0，λ_b为处于从感应区域到达交叉口入口的交通量到达率，λ_c为处于感应区域到达交叉口出口的交通量到达率，λ_d为交叉口中的交通量在交叉口出口的到达率；L_b为感应区域长度，L_c为感应区域的长度和交叉口长度之和，L_d为交叉口的长度。

8.如权利要求7所述的方法，其特征是，预测信息发布模块预测信息发布时采用交通量数在某个区间的方式；

N_预最大值计算时：

N_预最小值计算时：

9.如权利要求5所述的方法，其特征是，下个预测信息发布模块数据更新时的侧向感应范围计算方法为：L_i＝V_i×t_i,(i∈1,2,3)；式中：L_i代表第i类交通参与者的感应范围，

交通参与者观测到预测信息发布模块的示数后至抵达交叉口所用的时间的计算方法为：

式中：t_i指交通参与者观测到预测信息发布模块的示数后至抵达交叉口所用的时间，d_i为交通参与者能够清楚看到交叉口的情况时与交叉口停车线的距离；

式中：V_i为交叉口的设计速度或交通参与者正常情况下的速度；d为交通参与者i观察预测信息发布模块时与交叉口的距离，对于机动车，d取D₂,D₃的平均值；对于非机动车，d取D₁,D₂的平均值；对于行人，d取

10.如权利要求5所述的方法，其特征是，加速度a_i的计算方法为，通过大量数据拟合加速度a_i：

式中，γ、β为参数；ρ为交通量密度，d为交通参与者到交叉口的距离；N为预测信息发布模块中显示的交通量总数。