CN109035781B - 基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，包括：S1、采集路口渠化信息、前端检测设备信息及路口灯组相位基础信息；S2、针对交通信号方案建立相位阶段关联表；S3、根据前端检测设备采集的交通流数据计算出各单位时间间隔内的相位绿信比需求；S4、基于整数规划模型对信号控制方案进行优化，求解出优化饱和度、各阶段优化绿灯时长及方案总周期时长；S5、在预期饱和度范围区间内不断调整预期饱和度，重复步骤S3、S4，直至步骤S4中目标函数值为0；该方法提高了绿灯配时的合理性和效率，尤其是多个流向过饱和时绿灯配时的合理性，无需信控团队一次次重复调整，减轻了人力需求，减少了对管理者的技术要求。

Description

基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法

技术领域

本发明涉及一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法。

背景技术

面临着日趋严重的交通拥堵问题，交通信号控制系统因其可以提升道路交通效率的作用已逐步在国内各级大中小型城市布设应用，但是随着城市快速发展发展，城市路况不断复杂，传统的单套固定信号方案已无法满足城市需求。针对日趋复杂的路况和不断变化的交通流量，各城市均存在对路口交通信号方案优化管理的需求。

目前的路口交通信号方案的优化配置由信控专业团队实地调研、调取路口监控视频及采集交通流数据后，判断出路口交通状况，反复对各阶段绿灯时长进行调整，并通过仿真软件对方案进行评估以获得最优的路口交通信控该方案。该种模式下信控方案的配置优化全凭管理者的经验，路口信号方案阶段时长配置的科学性和合理性不能得到有效的保证，同时缺乏算法对信号方案自动化优化管理，不利于公安交管部门自行管理配置。

另一方面，现阶段关于路口信号方案优化配置的算法研究中，只针对饱和路口(拥堵路口)进行计算，对于欠饱和路口的信号优化研究较少，且现有的算法只可对周期、阶段绿灯时长、饱和度等数值单一求解，同时以某进口的通行需求进行计算，对于多流向都存在过饱和的交叉路口，信号调优方法较为落后。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，解决现有技术中存在的信控方案的配置优化全凭管理者的经验，路口信号方案阶段时长配置的科学性和合理性不能得到有效的保证，同时缺乏算法对信号方案自动化优化管理，不利于公安交管部门自行管理配置的问题。

该种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，基于路口交通状况信息，对欠饱和及过饱和的交叉路口进行综合考虑，以各流向的交通需求为对象建立多目标算法，快速求解出各阶段绿灯时长及信号周期时长，无需再由人工不断微调计算，减少了对管理者的技术要求，提高了路口交通信号配置优化效率，并还可运用在现阶段的交通信号控制系统中，成为有效的配置工具。

本发明的技术解决方案是：

一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，包括以下步骤，

S1、采集基础信息，包括路口渠化信息、前端检测设备信息及路口灯组相位信息；

S2、接入路口交通信号方案日计划信息，获取信号方案信息，并针对交通信号方案建立相位阶段关联表；

S3、根据前端检测设备采集的交通流数据以及设定的饱和度数值计算出各单位时间间隔内的相位绿信比需求；

S4、基于整数规划模型对信号控制方案进行优化，求解出各阶段绿时需求、优化绿灯时长及方案周期时长，具体公式如下：

式中：Z为目标函数，即各阶段缩减时长的绿信比之和最小；i为阶段数，j为通行流向数，c为方案周期时长；x_i为阶段绿灯时长；

为阶段时长补充变量，当优化求解出的各阶段绿灯时长之和小于最小周期时，按绿信比对各阶段绿灯时长进行补充直至补充到最小周期时长；

为阶段时长缩减变量，当优化求解出的各阶段绿灯时长之和大于最大周期时，按绿信比对各阶段绿灯时长进行缩减直至缩减至最大周期时长；

每行为一个通行流向，其中x_i为相位对应的通行阶段；L为周期内绿灯损失时间，由接入的信号方案得到，即周期全红时长和黄灯时长之和；t_imin及t_imax为阶段i最小绿灯时长和阶段最大绿灯时长；C_min及C_max为周期最小值及周期最大值；

S5、在饱和度范围区间内不断调整饱和度数值，重复步骤S3和步骤S4，直至步骤S4中目标函数值Z＝0，得到优先调整后的周期时长和各阶段绿灯时长。

进一步地，步骤S1中，路口渠化信息包括路口形状、车道数、车道流向信息；前端检测设备信息为检测设备采集的具体车道信息，建立出车道-设备的关联关系；路口灯组相位信息指信控路口各进口道的信号灯组以及可设通行相位。

进一步地，步骤S2具体为，

S21、获取路口交通信号方案日计划调度表，采集控制时段划分节点，确定各单位时间间隔内执行的交通信号控制方案及其周期时长C；

S22、接入现有方案中各时段单位时间内信号配时方案，确定不同信号方案下各阶段的最大绿灯时长t_imax和最小绿灯时长t_imin，并根据现有方案由用户设定出周期时长最大值C_max和最小值C_min；

S23、根据信号方案确定阶段数n，根据路口渠化信息确定路口通行流向数m，进一步根据各阶段通行流向信息及各流向持续的阶段数建立出交通信号方案通行方向与阶段对应的相位阶段关联表。

进一步地，步骤S23中，相位阶段关联表包括区域ID、路口ID、路口名称、信号方案时间段、方案阶段、通行相位流向。

进一步地，步骤S3具体为，

S31、确定饱和度范围区间数值；

S32、提取出全日前端设备采集的交通流数据，基于路口渠化车道信息汇总各进口道各流向的交通流数据，并统计出各单位时间间隔各流向交通流量，计算出各流向单位时间的平均饱和车头时距，从而计算出各流向单位时间内的绿信比需求，即

式中：p_ab为单位时间内进口道a流向b的绿信比需求；Q_ab为单位时间内进口道a流向b的交通流量；

为单位时间内进口道a流向b的平均饱和车头时距；S为饱和度，基于S31步骤的饱和度范围区间选取饱和度数值；

S33、根据路口渠化信息列出路口各流向的绿信比需求p_j，即p_j＝p_ab，j＝1，2，...，m，式中，j为通行相位流向编号。

进一步地，步骤S31中，饱和度的范围在0.7-1.5之间。

本发明的有益效果是：

一、该种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，以现阶段各控制时段的信号方案和交通流数据为基础，以路口通行流向为研究对象，以相位各阶段绿时、周期时长和饱和度为求解对象建立多目标交通信号方案优化配置方法，考虑到各流向的通行需求情况，提高了绿灯配时的合理性和效率，尤其是多个流向过饱和时绿灯配时的合理性，无需信控团队一次次重复调整，减轻了人力需求，减少了对管理者的技术要求。

二、本发明方法基于各流向的绿信比需求，通过整数规划模型对交通信号相位各阶段绿时、周期时长和饱和度进行多目标优化，实现了绿灯时长的按需分配、周期时长的优化、欠饱和及过饱和路口交通信号优化。

三、在整数规划模型中，本发明新增了阶段时长补充变量和阶段时长缩减变量，根据求解的各阶段绿灯时长之和与最小/最大周期时长的比较，按绿信比进行分配，实现了流向过饱和，尤其是多个流向饱和时绿时分配的合理性。

附图说明

图1是本发明实施例基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法的流程示意图。

图2是实施例中具体示例的十字路口的路口渠化和灯组信息的说明示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

实施例

面临着日趋严重的交通拥堵问题，针对现阶段单目标经验式路口信号方案优化配置的状况，实施例提出一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，在采集路口渠化信息、交通流检测数据及灯组信息基础上，接入交通信号方案，建立相位与阶段对应关联表，以路口通行流向为研究对象，利用整数规划求解出各阶段绿灯时长、周期总时长和饱和度，考虑了多个流向饱和的信号方案优化配置问题，减少了相位配置中人为判断调整参与情况，降低了对公安交管部门的技术要求，大大提高了路口交通信号方案配置优化效率。

一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，如图1，包括以下步骤：

S1.采集基础信息，包括路口渠化信息、前端检测设备信息及路口灯组相位信息。

具体来说，路口渠化信息包括路口形状、车道数、车道流向等信息；前端检测设备信息为检测设备采集的具体车道信息，建立出车道-设备的关联关系；路口灯组相位信息指信控路口各进口道的信号灯组以及可设通行相位。

S2.接入路口交通信号方案日计划信息，获取信号方案信息，并针对交通信号方案建立相位阶段关联表。

S21.获取路口交通信号方案日计划调度表，采集控制时段划分节点，确定各单位时间间隔内执行的交通信号控制方案及其周期时长C；

S22.接入现有方案中各时段单位时间内信号配时方案，确定不同信号方案下各阶段的最大绿灯时长t_imax和最小绿灯时长t_imin，并根据现有方案由用户设定出周期时长最大值C_max和最小值C_min。

S22.根据信号方案确定阶段数n，根据路口渠化信息确定路口通行流向数m、进一步根据各阶段通行流向信息及各流向持续的阶段数建立出交通信号方案通行方向与阶段相对应的相位阶段关联表。

一般情况下，相位阶段关联表包含：区域ID、路口ID、路口名称、信号方案时间段、方案阶段(编号)、通行相位流向(编号)。

S3.根据前端检测设备采集的交通流数据计算出各单位时间间隔内的相位绿信比需求。一般情况下，单位时间间隔选取15min。

S31.设定预期的饱和度范围以及本次求解的饱和度数值；

一般情况，饱和度的范围在0.7-1.5之间，理想饱和度数值为0.85。

S32.提取出全日前端设备采集的交通流数据，基于路口渠化车道信息汇总各进口道各流向的交通流数据，并统计出各单位时间间隔各流向交通流量，计算出各流向单位时间的平均饱和车头时距，从而计算出各流向单位时间内的绿信比需求，即

式中：p_ab为单位时间内进口道a流向b的绿信比需求；Q_ab为单位时间内进口道a流向b的交通流量；

为单位时间内进口道a流向b的平均饱和车头时距；S为饱和度，一般情况下，饱和度由人员配置(期望的饱和度)，同时可给定饱和度的范围。

S33.根据路口渠化信息列出路口各流向的绿信比需求p_j，即p_j＝p_ab，j＝1，2，...，m，j为通行相位流向编号。如一个十字路口，其具有12个通行流向。

S4.基于整数规划模型对信号控制方案进行优化，求解出优化饱和度、各阶段优化绿灯时长及方案总周期时长，具体公式如下：

式中：Z为目标函数，即各阶段缩减时长的绿信比之和最小；i为阶段数，j为通行流向数，c为周期时长；x_i为阶段绿灯时长；

为阶段时长补充变量，当优化求解出的各阶段绿灯时长之和小于最小周期时，按绿信比对各阶段绿灯时长进行补充直至补充到最小周期时长；

为阶段时长缩减变量，当优化求解出的各阶段绿灯时长之和大于最大周期时，按绿信比对各阶段绿灯时长进行缩减直至缩减至最大周期时长；

每行为一个通行流向，其中x_i为相位对应的通行阶段；一般情况下，若一个流向跨越两个阶段，则x_i、

及

需要将两个阶段求和，如南向直行跨越第一阶段和第二阶段，则南向直行流向的等式为

L为周期内绿灯损失时间，由接入的信号方案得到，即周期全红时长和黄灯时长之和；t_imin及t_imax为阶段i最小绿灯时长和阶段最大绿灯时长；C_min及C_max为设定的周期时长最小值及周期最大值。

S5.在预期饱和度范围区间内不断调整预期饱和度，重复步骤S3和步骤S4，直至步骤S4中目标函数值Z＝0。

一般情况下，从理想饱和度数值开始计算以0.01的数值不断增加调整至最终的目标数值为零。

该种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，以现阶段各控制时段的信号方案和交通流数据为基础，以路口通行流向为研究对象，以相位各阶段绿时、周期时长和饱和度为求解对象建立多目标交通信号方案优化配置方法，考虑到各流向的通行需求情况，提高了绿灯配时的合理性和效率，尤其是多个流向过饱和时绿灯配时的合理性，无需信控团队一次次重复调整，减轻了人力需求，减少了对管理者的技术要求。

实施例方法基于各流向的绿信比需求，通过整数规划模型对交通信号相位各阶段绿时、周期时长和饱和度进行多目标优化，实现了绿灯时长的按需分配、周期时长的优化、欠饱和及过饱和路口交通信号优化。

在整数规划模型中，实施例方法新增了阶段时长补充变量和阶段时长缩减变量，根据求解的各阶段绿灯时长之和与最小/最大周期时长的比较，按绿信比进行分配，实现了流向过饱和，尤其是多个流向饱和时绿时分配的合理性。

实施例的一个具体示例如下：

某十字路口，其路口渠化和灯组信息如图2所示，按照步骤S1对基础信息进行采集。

根据步骤S2接入路口交通信号控制相位方案，包括控制时段及其各时段内信号相位方案，本案例以18:45-19:00控制时间段内信号方案为例，其相位周期时长为150s，设定周期时长范围为(120-180s)，同时其中相位阶段及其各阶段绿灯时长范围如下表所示：

同时可得到本信号方案的阶段数目为4，通行方向数目为12(东左直右、西左直右、南左直右、北左直右)，并建立出阶段与通行方向关联表。

根据步骤S3提取出时间段内的交通流数据，并计算出各流向(通行方向)的绿信比需求(其中以0.85的饱和度进行计算)，具体如下：

序号	通行方向	对应阶段	绿信比需求
				p1	东左转	X1	0.1309
p2	东直行	X4	0.4364
				p3	东右转	X4	0.1191
p4	西左转	X1	0.1417
				p5	西直行	X4	0.3109
p6	西右转	X4	0.1455
				p7	南左转	X3	0.1496
p8	南直行	X2	0.4532
				p9	南右转	X2	0.0762
p10	北左转	X3	0.1496
				p11	北直行	X2	0.2405
p12	北右转	X2	0.0664

根据步骤S4列出整数规划模型(其中周期损失时间L设为15s)：

并求解出各阶段的绿时需求、绿灯时长以及周期时长。进一步将饱和度调整为0.86进行求解，发现其目标函数数值求解为0。最终的结果如下(周期时长为154s)：

相位阶段	绿灯时长(s)
		东西左转x1	16
南北直右x2	54
		南北左转x3	17
东西直右x4	51

Claims (5)

1.一种基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤，

S1、采集基础信息，包括路口渠化信息、前端检测设备信息及路口灯组相位信息；

S2、接入路口交通信号方案日计划信息，获取信号方案信息，并针对交通信号方案建立相位阶段关联表；

S3、根据前端检测设备采集的交通流数据以及设定的饱和度数值计算出各单位时间间隔内的相位绿信比需求；步骤S3具体为，

S31、确定饱和度范围区间数值；

S32、提取出全日前端设备采集的交通流数据，基于路口渠化车道信息汇总各进口道各流向的交通流数据，并统计出各单位时间间隔各流向交通流量，计算出各流向单位时间的平均饱和车头时距，从而计算出各流向单位时间内的绿信比需求，即

式中：p_ab为单位时间内进口道a流向b的绿信比需求；Q_ab为单位时间内进口道a流向b的交通流量；

为单位时间内进口道a流向b的平均饱和车头时距；S为饱和度，基于S31步骤的饱和度范围区间选取饱和度数值；

S33、根据路口渠化信息列出路口各流向的绿信比需求p_j，即p_j＝p_ab，j＝1,2,…,m，式中，j为通行相位流向编号；

S4、基于整数规划模型对信号控制方案进行优化，求解出各阶段绿时需求、优化绿灯时长及方案周期时长，具体公式如下：

式中：Z为目标函数，即各阶段缩减时长的绿信比之和最小；i为阶段数，j为通行流向数，p_j为路口各流向的绿信比需求，c为方案周期时长；x_i为阶段绿灯时长；

为阶段时长补充变量，当优化求解出的各阶段绿灯时长之和小于最小周期时，按绿信比对各阶段绿灯时长进行补充直至补充到最小周期时长；

为阶段时长缩减变量，当优化求解出的各阶段绿灯时长之和大于最大周期时，按绿信比对各阶段绿灯时长进行缩减直至缩减至最大周期时长；

每行为一个通行流向，其中x_i为相位对应的通行阶段；L为周期内绿灯损失时间，由接入的信号方案得到，即周期全红时长和黄灯时长之和；t_imin及t_imax为阶段i最小绿灯时长和阶段最大绿灯时长；C_min及C_max为周期最小值及周期最大值；

S5、在饱和度范围区间内不断调整饱和度数值，重复步骤S3和步骤S4，直至步骤S4中目标函数值Z＝0，得到优先调整后的周期时长和各阶段绿灯时长。

2.如权利要求1所述的基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，其特征在于：步骤S1中，路口渠化信息包括路口形状、车道数、车道流向信息；前端检测设备信息为检测设备采集的具体车道信息，建立出车道-设备的关联关系；路口灯组相位信息指信控路口各进口道的信号灯组以及可设通行相位。

3.如权利要求1所述的基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，其特征在于：步骤S2具体为，

S21、获取路口交通信号方案日计划调度表，采集控制时段划分节点，确定各单位时间间隔内执行的交通信号控制方案及其周期时长C；

S22、接入现有方案中各时段单位时间内信号配时方案，确定不同信号方案下各阶段的最大绿灯时长t_imax和最小绿灯时长t_imin，并根据现有方案由用户设定出周期时长最大值C_max和最小值C_min；

S23、根据信号方案确定阶段数n，根据路口渠化信息确定路口通行流向数m，进一步根据各阶段通行流向信息及各流向持续的阶段数建立出交通信号方案通行方向与阶段对应的相位阶段关联表。

4.如权利要求3所述的基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，其特征在于：步骤S23中，相位阶段关联表包括区域ID、路口ID、路口名称、信号方案时间段、方案阶段、通行相位流向。

5.如权利要求1所述的基于路口流向需求的多目标交通信号方案优化配置方法，其特征在于：步骤S31中，饱和度的范围在0.7-1.5之间。

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