CN108765985B - 基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法，属于交通信号控制领域。该方法具体包括以下步骤：S1：对于需要检测延误的车道，当它的红灯相位开始后，从交叉口视频检测器获得红灯相位开始后第一辆车辆到达时间tc；S2：对第一辆车辆到达时间tc进行概率分析，通过拟合求待估参数；S3：通过视频检测器提取每周期交叉口进口道需要检测延误的车道的流量q；S4：通过提取足够样本的tc和q的历史数据，运用合适的预测模型对下一周期的tc和q进行预测；S5：计算信号交叉口进口道车辆的周期平均延误。本发明加入的预测的信号周期内红灯期间第一辆车到达时间使模型，具备实时性和更好的适用性。

Description

基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法
技术领域
本发明属于交通信号控制领域，涉及一种城市道路信号交叉口的周期平均进口道延误的计算方法。
背景技术
城市交叉口是道路交通的咽喉，是道路网的关键节点，是城市交通拥挤和事故的多发地点。延误是评价信号交叉口运行效率和服务水平的关键衡量标准，该参数不仅反映了驾驶人员的不舒服性、受阻、行驶时间损失和车辆燃油耗损，还反映了交叉口规划、信号控制设计的合理性。很多国家还将延误作为评价交叉口运行效率的评价标准。
车辆延误的含义是在行驶过程中车辆由于受到不受控制的、附近车辆的干扰、交通信号灯等控制设备等的妨碍而损失的时间。目前获取交叉口延误参数的主要方法有两类：现场观测方法和理论模型计算方法。现场观测方法能比较精确的获得交叉口停车延误值，但具有样本量低、成本高、劳动强度大、后期数据处理工作量大等缺陷，不能实时地、全时段地获得交叉口延误值，因此不能用于信号配时的实时优化。而理论模型计算方法的公式都是基于一定的车辆到达模式，忽略了车辆到达交叉口的随机性造成的影响，无法保证延误计算的精度。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种新的基于交叉口第一辆车辆到达的进口道延误推算方法。该方法能在一定程度上克服车辆随机到达交叉口对延误计算结果的影响，具有实时性、适用性和精度高的特点，能够用于评价信号控制交叉口服务水平和优化信号配时案。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法，该方法具体包括以下步骤：
S1：对于需要检测延误的车道，当它的红灯相位开始后，获取红灯相位开始后第一辆车辆到达时间tc；
S2：对第一辆车辆到达时间tc进行概率分析，通过拟合求待估参数b值；
S3：获取每周期交叉口进口道需要检测延误的车道的流量q；
S4：通过提取足够样本的tc和q的历史数据，运用合适的预测模型对下一周期的tc和q进行预测；
S5：计算信号交叉口进口道车辆的周期平均延误。
进一步，步骤S1中，所述每周期红灯期间第一辆车辆到达时间tc等于每周期第一辆车辆到达停车线的时刻与每周期红灯启亮时刻之差。
进一步，所述每周期红灯启亮时刻通过交叉口的信号控制方案获取。
进一步，所述每周期信号进口道流量q和第一辆车辆到达停车线的时刻均通过交叉口视频检测器提取。
进一步，所述步骤S2具体包括：先对第一辆车辆到达时间tc进行概率分析，再对第一辆车辆到达时间进行拟合，得出每周期的第一辆车辆到达时间分布模型拟合为：
f(x)＝1-exp(-x/b)
其中，x为饱和度，f(x)表示第一辆车辆到达时间小于等于x的概率，b为待估参数；b值确定后，即可得出每周期红灯启亮后第一辆车辆到达时间小于等于x的概率。通过标定后的仿真平台以及方差分析方法，得到影响第一辆车到达时间的主要因素为进口道的饱和度因素。
进一步，所述步骤S5具体包括：
在计算Webster公式计算延误时，默认了在信号控制周期开始的瞬间(红灯启亮的瞬间)，第一辆车辆马上到达停止线，并且假设到达率为常量。但其实在现实情况中，由于信号配时、饱和流量、交叉口间距等不同的交通条件，第一辆车辆到达停止线的时刻并非全是在红灯亮起的瞬间就达到停止线，而有可能在任何时候到达停止线。这导致交叉口车辆到达不均匀且第一辆车辆并非在红灯启亮的瞬间到达交叉口，使用Webster延误计算公式计算进口道延误时，精度不够理想；所以本发明对Webster模型进行修正，提出基于第一辆车辆到达的进口道延误计算模型，以达到在一定程度上减少车辆因非均匀到达而造成的误差从而提高信号交叉口延误计算的精度及适用性。
利用预测得到的进口道流量q和第一辆车辆到达时间tc，结合交叉口的周期时长C、饱和度x、绿信比u和流量比y，通过分析第一辆车辆到达时间与Webster延误计算公式之间的关系，得出基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法为：
Figure BDA0001694929050000021
其中，
Figure BDA0001694929050000022
为信号交叉口进口道车辆的周期平均延误，C为信号周期时长，单位为s；q为车辆到达率，单位为veh/s；tc为第一辆车辆到达时间与红灯启亮时间的差值；u＝g/C，其中g为有效绿灯时长，单位为s；y＝q/S，其中S为饱和流量，单位为辆/s。
本发明的有益效果在于：与现有延误获取方法相比，本发明加入了第一辆车到达的实时信息，分析第一辆车辆的到达特征和延误分布情况。提出的基于第一辆车辆到达的进口道延误计算模型，在一定程度上减少车辆因非均匀到达而造成的误差，从而提高信号交叉口延误计算的精度及适用性。由于加入了预测的信号周期内红灯期间第一辆车到达时间使模型具备实时性和更好的适用性。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为本发明所述交叉口视频检测器的示意图；
图2为本发明所述的基于第一辆车辆到达的进口道周期平均延误获取方法流程框图。
附图标记：1为信号配时信息(红/黄/绿灯)；2为交叉口视频检测器。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
考虑在视频监控场景下第一辆车辆的到达时间信息可以较容易获取，且不需要额外安装设备，在此基础上本发明提供了一种在信号交叉口第一辆车辆的到达时间等信息可知的情况下，交叉口进口道延误获取和信号配时优化改进的方法及系统，其方法包括考虑在视频监控场景下第一辆车辆的到达时间等信息可以获取，详细分析第一辆车辆到达信号交叉口的概率情况，结合交叉口的信号配时信息，对加入第一辆车到达信息的进口道延误模型进行了修正，通过对第一辆车到达时间进行预测分析，对信号交叉口下个周期的配时方案优化策略进行了研究。这样使得安装有视频监控设施的信号交叉口可以在实现原有功能的基础上，为交叉口进口道获取较高精度的延误参数和制定较合理的配时方案提供一定的理论支撑。
本发明立足于城市交叉口普遍设置的视频检测器，具体实践中，通过交叉口安装的视频检测器结合信号灯色变化情况获取交叉口每信号周期红灯期间第一辆车辆到达停车线时间,利用获取的第一辆车辆到达停车线时间的历史数据,建立合适的预测模型对每信号周期红灯期间第一辆车辆到达停车线的时间,结合Webster延误推导公式,得到加入单辆车实时信息后的延误获取公式。
如图1所示，本发明所述的基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法要求的输入条件为：
(1)信号配时信息数据；
(2)交叉口进口道饱和流量，通过实地观测车辆饱和车头时距得到；
(3)第一辆车辆到达时间，通过交叉口视频检测器获取；
(4)交叉口进口道流量，通过交叉口视频检测器获取。
在获取以上四个输入信息后，按照图2所示，获取每个周期的进口道平均延误，步骤如下：
1)对于需要检测延误的车道，当它的红灯相位开始后，从交叉口视频检测器获得红灯相位开始后第一辆车辆到达时间tc。
2)对第一辆车辆到达时间tc进行概率分析，通过拟合求待估参数b值。
3)通过视频检测器提取每周期交叉口进口道需要检测延误的车道的流量q。
4)通过提取足够样本的tc和q的历史数据，运用合适的预测模型对下一周期的tc和q进行预测。
5)计算信号交叉口进口道车辆的周期平均延误。利用获取的交叉口配时信息、饱和流量和预测的tc和q等信息，结合Webster延误计算公式，给出基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法。
Figure BDA0001694929050000041
其中，
Figure BDA0001694929050000042
为信号交叉口进口道车辆的周期平均延误，C为信号周期时长，单位为s；q为车辆到达率，单位为veh/s；tc为第一辆车辆到达时间与红灯启亮时间的差值；绿信比u＝g/C，其中g为有效绿灯时长，单位为s；流量比y＝q/S，其中S为饱和流量，单位为辆/s。
本发明利用所构建的模型提出了基于平均延误最小的实时信号配时优化模型，对拟定的典型十字交叉口进行实时控制方案设计，通过仿真，对比Webster配时法计算的定时控制，验证了本方法信号控制方案的优越性以及该模型的实用性。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (3)

1.一种基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
S1：对于需要检测延误的车道，当它的红灯相位开始后，获取红灯相位开始后第一辆车辆到达时间tc；
S2：对第一辆车辆到达时间tc进行概率分析，通过拟合求待估参数b值；具体包括：
S21：对第一辆车辆到达时间tc进行概率分析；
S22：对第一辆车辆到达时间进行拟合，得出每周期的第一辆车辆到达时间分布模型拟合为：
f(x)＝1-exp(-x/b)
其中，x为饱和度，f(x)表示第一辆车辆到达时间小于等于x的概率，b为待估参数；b值确定后，即可得出每周期红灯启亮后第一辆车辆到达时间小于等于x的概率；
S3：获取每周期交叉口进口道需要检测延误的车道的流量q；
S4：通过提取足够样本的tc和q的历史数据，运用预测模型对下一周期的tc和q进行预测；
S5：计算信号交叉口进口道车辆的周期平均延误，具体包括：利用预测得到的进口道流量q和第一辆车辆到达时间tc，结合交叉口的周期时长C、饱和度x、绿信比u和流量比y，通过分析第一辆车辆到达时间与Webster延误计算公式之间的关系，得出基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法为：
Figure FDA0002769884320000011
其中，
Figure FDA0002769884320000012
为信号交叉口进口道车辆的周期平均延误，C为信号周期时长，单位为s；q为车辆到达率，单位为veh/s；tc为每周期红灯期间第一辆车辆到达停车线的时刻与该周期红灯启亮时刻的差值；u＝g/C，其中g为有效绿灯时长，单位为s；y＝q'/S，其中S为饱和流量，单位为辆/s。
2.根据权利要求1所述的基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法，其特征在于，所述每周期红灯启亮时刻通过视频及交叉口的信号控制方案共同获取。
3.根据权利要求1所述的基于第一辆车辆到达的信号交叉口进口道延误计算方法，其特征在于，所述每周期信号进口道流量q和第一辆车辆到达停车线的时刻均通过交叉口视频检测器提取。
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