CN107886725B - 基于卡口数据的排队长度计算方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于卡口数据的排队长度计算方法和装置，所述方法包括：步骤1：基于卡口数据建立交通参数数据库；步骤2：记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和。本发明利用现有卡口检测器提供的海量交通数据，并且将路段内随机产生和停靠的车辆计算到排队当中，保证了排队长度计算的精确性。

Description

基于卡口数据的排队长度计算方法和装置

技术领域

本发明属于交通技术领域，尤其涉及一种基于卡口数据的排队长度计算方法和装置，用于对交叉口各车道上车辆排队长度的统计。

背景技术

排队长度作为评价交叉口运行的一个重要指标，一方面可直接评价信号配时方案的质量，发现交叉口信号配时存在的问题；另一方面可用于间接估计车辆延误、停车次数以及行程时间等指标。还能为城市交通管理部门提供可行可靠的建议，进而为交通管理者和出行者提供方便和快捷。

通过检索发现，【CN 106571030 A】将浮动车停车数据匹配到交叉口路段上提取正常的排队停车点，并通过浮动车行驶轨迹判定该停车点所属车道组；计算浮动车排队停车点距离交叉口的最远距离，计算浮动车通过上游交叉口出口检测器时刻，再确定停车波速，计算排队状态演化点，计算启动波位置，判断最大排队长度。【CN 106355907 A】根据车辆轨迹信息、车辆交通状态和运动学方程，进行车辆排队关键点和离开排队关键点估计，并对上游到达的车队进行识别，对集结波和消散波进行估计，得到交叉口排队长度。【CN102855760 A】利用浮动车数据进行地图匹配，根据预设的时间区间和统计间隔以及停车点，统计停车次数，加入误差修正系数估计排队长度。【CN 102024323 B】建立浮动车停止点数据库，计算停止点浮动车的投影距离和浮动车停止点所在路段，利用直线距离公式计算浮动车到交叉口停车线的距离，并对停止点浮动车的数量进行一次统计，计算排队长度。【CN 102622897 A】利用图像识别技术获取某一时刻车辆排队长度，当下游路口为红灯时，用图像识别法识别每隔ΔT时刻的排队长度，同时利用排队长度动态预估模型估计未来ΔT时刻的排队长度。【CN 105679024 A】建立道路交叉口排队长度模型L_q＝(Q₂-Q₁)×L_c并对该模型进行修正来计算排队长度。【CN 106652480 A】分别利用路段微波检测设备和进口道地磁设备获取上游路段车辆达到率和车辆在交叉口的分向比例，结合几何分布模型标定交叉口的车辆到达率，融合加权移动平均法标定交叉口流向预测比例，计算一条车道的排队长度。

如何提高排队长度计算的准确性，是本领域技术人员目前迫切需要解决的技术问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于卡口数据并结合车流波动理论的排队长度计算方法。该方法能够在基于现有卡口检测器提供的交通数据，考虑路段内随机产生和停靠的车辆，计算每一相位内每一车道的最大排队长度。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于卡口数据的排队长度计算方法，包括以下步骤：

步骤1：基于卡口数据建立交通参数数据库；

步骤2：记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和。

进一步地，本周期最大排队长度计算方法为：

本周期初始排队数为上一周期结束时的排队车辆数；

计算本周期内上游车队头车到达停车线时间，判断头车到达停车线时是否绿灯亮，若是，车辆直接通过，无排队，红灯时间排队长度为零；若否，计算本周期内红灯时间排队车辆数；

绿灯开始，消散波向上游传播，计算消散波波速，消散波结束时得到本周期绿灯时间内排队车辆数；根据本周期初始排队数、红灯排队数和绿灯排队数得到总排队车辆数；根据所述总排队车辆数和车头间距计算最大排队长度。

进一步地，若某相位上一周期绿灯时间内车辆完全通过，本周期初始排队数为零。

进一步地，若某相位上一周期绿灯时间内车辆未完全通过，设本周期为第i周期，判断第i-1周期绿灯时间内车辆是否完全通过，若否，判断第i-2周期绿灯时间内车辆是否完全通过，直至找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，记为第i-j周期，作为本算法的起点；根据第i-j+1至i-1周期的排队情况，计算第i周期的初始排队数。

进一步地，所述交通参数数据库包括城市道路网的交叉口信号周期T_i、信号放行时间，路段长度L_i以及利用卡口数据计算的道路网区间平均车速

进一步地，假设某路段长度为L，有i辆车从上游路段已驶入该路段，车辆平均区间速度为

定义车辆排队时车头间距为6.5m，则第i辆车从上游驶入到开始停车所需要的时间公式为

进一步地，判断相位内红灯时间第i辆车是否排队的标准为：该相位红灯剩余时间T_(r,r)大于第i辆车经过上游卡口到停车所需时间t_i。

进一步地，消散波向上游传播所移动的距离表达式为d_t＝v_w×t，式中，d_t表示消散波在时间t内移动的距离；v_w表示消散波波速；v_w＝d_s/t_s，d_s表示饱和状态下排队车辆的距离；t_s表示饱和状态下排队车辆通过停车线的时间。

根据本发明的第二目的，本发明还提供了一种基于卡口数据的排队长度计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

接收卡口数据，根据用户设置建立交通参数数据库；

记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和。

根据本发明的第三目的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行以下步骤：

接收卡口数据，根据用户设置建立交通参数数据库；

记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和。

本发明的有益效果

1、本发明利用现有卡口检测器提供的海量交通数据，计算与排队长度相关的交通参数指标，克服了浮动车等其他交通数据精度不高的缺陷，保证了基础数据的精确性；

2、本发明利用卡口数据过车时间记录，将路段内随机产生和停靠的车辆计算到排队当中，并结合车流波动理论，以饱和状态下排队车辆的距离和通过时间，计算消散波波速，确保了每一相位内每一车道排队长度的精确性；

3、本发明以相邻红灯和绿灯的时间间隔作为一个周期，计算该周期内车辆的最大排队长度，该方法能够用于定量计算任意交叉口任意相位的排队情况，可用于辅助决策各交叉口各相位信号灯的时间间隔。

附图说明

构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。

图1为本发明的排队长度计算流程图；

图2为交叉口车辆排队组成图；

图3为实施例交叉口图；

图4和图5为实施例交叉口信号配时图；

图6为卡口数据样本图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

本实施例公开了一种基于卡口数据的排队长度计算方法，包括以下步骤：

步骤1：基于卡口数据建立交通参数数据库；

步骤2：记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度：

以第i周期为例，第i周期内某相位的最大排队长度计算方法如下：

(1)判断第i-1周期绿灯时间内车辆是否完全通过，若是，执行步骤(2)；若否，判断第i-2周期绿灯时间内车辆是否完全通过，直至找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，记为第i-j周期，作为本算法的起点，执行(3)；

(2)计算第i周期内上游车队头车到达停车线时间，判断头车到达停车线时是否绿灯亮，若是，车辆直接通过，无排队；若否，计算第i周期内红灯时间(绿灯开始前)排队车辆数；绿灯开始，消散波向上游传播，计算消散波波速，消散波结束时得到第i周期绿灯时间内排队车辆数；根据第i周期红灯排队数和绿灯排队数得到总排队车辆数，据此可计算出最大排队长度。

(3)对于第i-j+1周期，计算上游车队头车到达停车线时间，判断头车到达停车线时是否绿灯亮，若是，车辆直接通过，无排队；若否，计算该周期内红灯时间排队车辆数；绿灯开始，消散波向上游传播，计算消散波波速，消散波结束时得到该周期绿灯时间内排队车辆数；当绿灯结束时(即下一周期红灯开始时)，消散波没有达到最后一辆排队车辆位置时，说明此时还有车辆排队，车辆进入二次排队，此时剩余车辆作为下一周期的初始排队车辆数；

重复上述步骤，对于第i-j+2周期到第i周期，根据初始排队车辆数、红灯排队数和绿灯排队数得到总排队车辆数，据此计算出相应周期的最大排队长度。

相关交通参数数据库建立

统计城市道路网的交叉口信号周期T_i、信号放行时间，路段长度L_i，利用卡口数据计算道路网的区间平均车速

并对以上数据建立数据库。

T_i——i交叉口的信号周期；

L_i——i路段的长度；

区间平均车速

的计算公式为

式中，

——i路段的区间平均车速；

t_i(j-1,j)——i路段上车辆从j-1卡口到j卡口区间的行程时间；

n——单位时间内i路段上通过的车辆数；

行程时间t_i(j-1,j)计算公式为t_i(j-1,j)＝t_ij-t_i(j-1)，式中，

t_ij——第i辆车通过j卡口的时刻；

t_i(j-1)——第i辆车通过j-1卡口的时刻；

交叉口排队长度

如图2所示，交叉口排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和，用公式d＝d_o+d_r+d_g表示，式中，

d_o——初始排队长度；

d_r——红灯时间排队长度；

d_g——绿灯时间内排队长度；

初始排队长度为上一周期结束时的排队长度。

红灯时间车辆排队长度

计算红灯时间内排队长度，假设某交叉口上一周期信号为绿灯时间内，该相位等待车辆全部驶出，即当前周期红灯开始时刻，该相位交叉口没有排队车辆。此时有i辆车从上游路段已驶入该路段，假设某路段长度为L，车辆平均区间速度为

定义车辆排队时车头间距为6.5m，则第i辆车从上游驶入到开始停车所需要的时间公式为

式中，

i——交叉口某相位已排队的车辆数；

假设某周期该相位红灯时间为T_r，存在两种情况：当t₁＞T_r时，即第一辆车到达停车所需时间t₁大于信号周期红灯时间T_r，即第一辆车在没有到达停车线之前，信号灯已变为绿灯，该相位内没有车辆排队；当t₁＜T_r,说明第一辆车在到达停车线时，信号灯仍为红灯，第一辆车需停车排队，在此对第二种情况进行详细说明。

假设某周期该相位红灯时间为T_r，该相位红灯开始时刻为t_r，当前剩余红灯时间为T_(r,r)，车辆通过上下游卡口均有时间记录，判断相位内红灯时间第i辆车是否排队的标准为：当该相位红灯剩余时间T_(r,r)大于第i辆车经过上游卡口到停车所需时间t_i时，相位内第i辆车需要排队，用表达式表示为

此时车辆排队长度表达式为d_i＝6.5×i_r，式中，

i_r——红灯时间内已停车的车辆数；

如图3所示，两交叉口间距为420m,由卡口数据分析，该时段内车辆区间平均车速为8m/s，两交叉口信号配时如图4和5所示，交叉口1和交叉口2信号配时方案一致，周期均为120s，东西直行绿灯时长40s，东西左转绿灯时长30s，南北直行绿灯时长20s，南北左转绿灯时长18s。以计算1交叉口15:01:10-15:01:40左转相位绿灯时间车辆排队长度内为例，假设交叉口1在上一周期左转相位排队车辆全部驶出，计算在该相位时间内最大排队长度，可由交叉口2在该时间段内对应相应相位为南北左转14:59:39-14:59:57，东西直行15:00:00-15:00:40，东西左转15:00:43-15:01:13的流量进行推导。经处理后的数据样本按驶出交叉口1的时间序列进行排列，如图5所示，由图中的时间序列可知编号为1、2、3、4、5、6、7、8的车辆为上一周期东西左转相位结束后上游南北左转和右转驶入的车辆，达到交叉口位置时排队，其中包括随机产生的车辆，如编号如5。通过步骤2)的计算公式，此时左转的排队长度d_i为52m,路段剩余长度为368m。随后交叉口2东西直行相位开始车辆放行，其中包含右转和随机产生的车辆，编号为9，10，12，13，14的车辆为东西直行相位放行的车辆，编号为11的车辆为右转随机产生的车辆，该相位所有随机产生车辆在图6中已标注。

编号为13的车辆在通过交叉口2卡口的时间为15:00:25，此时距离交叉口1东西左转相位放行时间45s，前面12辆车排队长度为78m,路段剩余长度为342m，以区间平均车速8m/s到达需要43s，小于放行时间45s。编号为14的车辆在通过交叉口2卡口的时间为15:00:34，此时距离交叉口1东西左转相位放行36s，前面13辆车排队长度为84.5m,路段剩余长度为335.5m，以区间平均车速8m/s到达需要42s，大于放行时间36s，所以编号前12辆车为交叉口1红灯时间左转相位的排队车辆，排队长度为78m。绿灯时间车辆排队长度

该相位红灯时间结束后，即绿灯开始，此时排队的车辆开始通行，产生消散波v_w并向上游传播，同时后面到达的车辆仍继续排队。消散波向上游传播所移动的距离表达式为d_t＝v_w×t，式中，

d_t——消散波在时间t内移动的距离；

v_w——消散波波速；

消散波波速表达式为v_w＝d_s/t_s，本实施例取v_w为4m/s，式中，

d_s——饱和状态下排队车辆的距离；

t_s——饱和状态下排队车辆通过停车线的时间；

假设某周期该相位绿灯时间为T_g，当经过绿灯时间T_(g,g)时，消散波达到最后一辆车排队的位置时，此时排队消失，车辆排队最大，最大排队长度表达式为d_i＝6.5×i_(r+g)，式中，

i_(r+g)——该相位红灯和绿灯时间内排队的车辆数；

当绿灯结束时(即下一周期红灯开始时)，消散波没有达到最后一辆排队车辆位置时，说明此时还有车辆排队，车辆进入二次排队。

根据路段长度和每一辆驶入路段车辆的速度，计算每一辆车停车所需要的时间，对比绿灯时间内消散波传播到的位置和该周期红灯和绿灯时间内每一辆停止车辆的位置，如果绿灯结束时，消散波到达的位置没有到达最后一辆停车的位置，则消散波达到位置之后的停止车辆均有二次排队。

实施例二

本实施例的目的是提供一种计算装置。

一种基于卡口数据的排队长度计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤，包括：

接收卡口数据，根据用户设置建立交通参数数据库；

记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和。

实施例三

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行以下步骤：

接收卡口数据，根据用户设置建立交通参数数据库；

记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和。

以上实施例二和三的装置中涉及的各步骤与方法实施例一相对应，具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。术语“计算机可读存储介质”应该理解为包括一个或多个指令集的单个介质或多个介质；还应当被理解为包括任何介质，所述任何介质能够存储、编码或承载用于由处理器执行的指令集并使处理器执行本发明中的任一方法。

本发明利用现有卡口检测器提供的海量交通数据，计算与排队长度相关的交通参数指标，克服了浮动车等其他交通数据精度不高的缺陷，保证了基础数据的精确性；将路段内随机产生和停靠的车辆计算到排队当中，并结合车流波动理论，以饱和状态下排队车辆的距离和通过时间，计算消散波波速，确保了每一相位内每一车道排队长度的精确性。本发明的方法可计算任意交叉口任意相位的最大排队长度，对于信号灯的时间间隔设置，具有一定的参考价值。

本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

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 (7)

1.一种基于卡口数据的排队长度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于卡口数据建立交通参数数据库；

步骤2：记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和；

本周期最大排队长度计算方法为：

本周期初始排队数为上一周期结束时的排队车辆数；找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，作为本算法的起点；

计算本周期内上游车队头车到达停车线时间，判断头车到达停车线时是否绿灯亮，若是，车辆直接通过，无排队，红灯时间排队长度为零；若否，计算本周期内红灯时间排队车辆数；

绿灯开始，消散波向上游传播，计算消散波波速，消散波结束时得到本周期绿灯时间内排队车辆数；根据本周期初始排队数、红灯排队数和绿灯排队数得到总排队车辆数；根据所述总排队车辆数和车头间距计算最大排队长度；

若某相位上一周期绿灯时间内车辆未完全通过，设本周期为第i周期，判断第i-1周期绿灯时间内车辆是否完全通过，若否，判断第i-2周期绿灯时间内车辆是否完全通过，直至找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，记为第i-j周期，作为本算法的起点；根据第i-j+1至i-1周期的排队情况，计算第i周期的初始排队数；

消散波向上游传播所移动的距离表达式为d_t＝v_w×t，式中，d_t表示消散波在时间t内移动的距离；v_w表示消散波波速；v_w＝d_s/t_s，d_s表示饱和状态下排队车辆的距离；t_s表示饱和状态下排队车辆通过停车线的时间。

2.如权利要求1所述的一种基于卡口数据的排队长度计算方法，其特征在于，若某相位上一周期绿灯时间内车辆完全通过，本周期初始排队数为零。

3.如权利要求1所述的一种基于卡口数据的排队长度计算方法，其特征在于，所述交通参数数据库包括城市道路网的交叉口信号周期T_i、信号放行时间，路段长度L_i以及利用卡口数据计算的道路网区间平均车速

4.如权利要求1所述的一种基于卡口数据的排队长度计算方法，其特征在于，假设某路段长度为L，有i辆车从上游路段已驶入该路段，车辆平均区间速度为

定义车辆排队时车头间距为6.5m，则第i辆车从上游驶入到开始停车所需要的时间公式为

5.如权利要求1所述的一种基于卡口数据的排队长度计算方法，其特征在于，判断相位内红灯时间第i辆车是否排队的标准为：该相位红灯剩余时间T_(r，r)大于第i辆车经过上游卡口到停车所需时间t_i。

6.一种基于卡口数据的排队长度计算装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

接收卡口数据，根据用户设置建立交通参数数据库；

记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和；

本周期最大排队长度计算方法为：

本周期初始排队数为上一周期结束时的排队车辆数；找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，作为本算法的起点；

计算本周期内上游车队头车到达停车线时间，判断头车到达停车线时是否绿灯亮，若是，车辆直接通过，无排队，红灯时间排队长度为零；若否，计算本周期内红灯时间排队车辆数；

绿灯开始，消散波向上游传播，计算消散波波速，消散波结束时得到本周期绿灯时间内排队车辆数；根据本周期初始排队数、红灯排队数和绿灯排队数得到总排队车辆数；根据所述总排队车辆数和车头间距计算最大排队长度；

若某相位上一周期绿灯时间内车辆未完全通过，设本周期为第i周期，判断第i-1周期绿灯时间内车辆是否完全通过，若否，判断第i-2周期绿灯时间内车辆是否完全通过，直至找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，记为第i-j周期，作为本算法的起点；根据第i-j+1至i-1周期的排队情况，计算第i周期的初始排队数；

消散波向上游传播所移动的距离表达式为d_t＝v_w×t，式中，d_t表示消散波在时间t内移动的距离；v_w表示消散波波速；v_w＝d_s/t_s，d_s表示饱和状态下排队车辆的距离；t_s表示饱和状态下排队车辆通过停车线的时间。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时执行以下步骤：

接收卡口数据，根据用户设置建立交通参数数据库；

记相邻红灯和绿灯的时间间隔为一个周期，计算每个周期内各相位的最大排队长度，所述最大排队长度为初始排队长度、红灯时间排队长度和绿灯时间内排队长度之和；

本周期最大排队长度计算方法为：

本周期初始排队数为上一周期结束时的排队车辆数；找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，作为本算法的起点；

计算本周期内上游车队头车到达停车线时间，判断头车到达停车线时是否绿灯亮，若是，车辆直接通过，无排队，红灯时间排队长度为零；若否，计算本周期内红灯时间排队车辆数；

绿灯开始，消散波向上游传播，计算消散波波速，消散波结束时得到本周期绿灯时间内排队车辆数；根据本周期初始排队数、红灯排队数和绿灯排队数得到总排队车辆数；根据所述总排队车辆数和车头间距计算最大排队长度；

若某相位上一周期绿灯时间内车辆未完全通过，设本周期为第i周期，判断第i-1周期绿灯时间内车辆是否完全通过，若否，判断第i-2周期绿灯时间内车辆是否完全通过，直至找到绿灯时间内车辆完全通过的周期，即初始排队数为零的周期，记为第i-j周期，作为本算法的起点；根据第i-j+1至i-1周期的排队情况，计算第i周期的初始排队数；

消散波向上游传播所移动的距离表达式为d_t＝v_w×t，式中，d_t表示消散波在时间t内移动的距离；v_w表示消散波波速；v_w＝d_s/t_s，d_s表示饱和状态下排队车辆的距离；t_s表示饱和状态下排队车辆通过停车线的时间。

Images