CN109859503A - 一种全网绿波协调线路自动识别方法、装置及系统 - Google Patents
一种全网绿波协调线路自动识别方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109859503A CN109859503A CN201910199064.1A CN201910199064A CN109859503A CN 109859503 A CN109859503 A CN 109859503A CN 201910199064 A CN201910199064 A CN 201910199064A CN 109859503 A CN109859503 A CN 109859503A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crossing
- green wave
- green
- whole network
- gridding
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
本发明涉及交通信号控制技术领域,具体公开了一种全网绿波协调线路自动识别方法,其中,包括:获取路口信号机中的配时参数;根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;根据配时参数以及网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到所有绿波线路。本发明还公开了一种全网绿波协调线路自动识别装置及系统。本发明提供的全网绿波协调线路自动识别方法可以校验用户设置的绿波线路,并发现潜在的绿波线路,有利于交警规划交通,提升城市运行效率。
Description
技术领域
本发明涉及交通信号控制技术领域,尤其涉及一种全网绿波协调线路自动识别方法、全网绿波协调线路自动识别装置及包括该全网绿波协调线路自动识别装置的全网绿波协调线路自动识别系统。
背景技术
当前城市交通信号控制系统多以固定配时或带有相位差的定时方案为主,在一些条件较好的线路设置了单向绿波的配时方案。而现有的配置绿波方案方法,都需要每个路口单独计算和配置。通常整条线路绿波设置方式为:按顺序每个路口的周期、相位差、相序确定,将配时数据独立写入每个路口。后期只能看到该路口在执行绿波协调控制方式,而整条线路情况不得而知。现有绿波设置时,绿波协调线路采用人工手动划定的方式,无法验证设置的合理性,其次通常一个片区里的路口周期具有一致性也会导致存在潜在绿波线路。在当前城市道路信号控制系统中缺少对现有绿波带设置是否正确判断;缺少对人工设置的绿波线路信息化呈现;缺少对潜在同周期或半周期路口绿波协调线路识别。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一,提供一种全网绿波协调线路自动识别方法、全网绿波协调线路自动识别装置及包括该全网绿波协调线路自动识别装置的全网绿波协调线路自动识别系统,以解决现有技术中的问题。
作为本发明的第一个方面,提供一种全网绿波协调线路自动识别方法,其中,所述全网绿波协调线路自动识别方法包括:
获取路口信号机中的配时参数;
根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;
根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;
若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到所有绿波线路。
优选地,所述预存路段信息包括:上下游路口信息、路段正反向距离、路段上下游行驶方向和路段正反向绿波速度范围区间。
优选地,所述根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口包括:
根据路段信息和路口信息将每个路口和与其相邻路口的路段进行网格化连接形成网格化路口;
将所有网格化路口展现在一张图上以形成全网网格化拓扑结构。
优选地,所述配时参数包括:交叉口信息、日调度时段信息和日调度方案与相位信息。
优选地,所述根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波包括:
设定调度的时段;
根据上下游路段距离、方向和周期是否协调判断预设路口和与其相邻路口的连续两个流向组合中是否存在绿波。
优选地,所述根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波包括:
根据上下游路段距离、方向和周期是否协调逐一判断预设路口和与其相邻路口的连续两个流向组合中是否存在绿波。
作为本发明的第二个方面,提供一种全网绿波协调线路自动识别装置,其中,所述全网绿波协调线路自动识别装置包括:
通信模块,所述通信模块用于获取路口信号机中的配时参数;
路口网格化模块,所述路口网格化模块用于根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;
绿波识别模块,所述绿波识别模块用于根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;
绿波流向组合连接模块,所述绿波流向组合连接模块用于若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到预存路段信息中的所有绿波线路。
作为本发明的第三个方面,提供一种全网绿波协调线路自动识别系统,其中,所述全网绿波协调线路自动识别系统包括:路口信号机和前文所述的全网绿波协调线路自动识别装置,所述全网绿波协调线路自动识别装置与所述路口信号机通信连接,所述路口信号机用于提供配时参数。
优选地,所述全网绿波协调线路自动识别系统还包括显示装置,所述显示装置与所述全网绿波协调线路自动识别装置通信连接,所述显示装置用于显示所有绿波线路。
本发明提供的全网绿波协调线路自动识别方法,通过将路口进行网格化,并根据路口信号机中的配时参数判断每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波,在存在绿波时能够进行连接合并,得到所有绿波线路,这种基于路网结构与配时参数反查绿波线路的方式可以校验用户设置的绿波线路,并发现潜在的绿波线路,有利于交警规划交通,提升城市运行效率。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明,但并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明提供的全网绿波协调线路自动识别方法的流程图。
图2为本发明提供的路口网格化步骤示意图。
图3为本发明提供的单路口路段流向绿波组合识别步骤示意图。
图4为本发明提供的全网路口路段流向绿波识别步骤示意图。
图5为本发明提供的流向合并与全网绿波线路展示示意图。
图6为本发明提供的全网绿波协调线路自动识别装置的结构框图。
图7为本发明提供的全网绿波协调线路自动识别系统的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明,并不用于限制本发明。
作为本发明的第一个方面,提供一种全网绿波协调线路自动识别方法,其中,如图1所示,所述全网绿波协调线路自动识别方法包括:
S110、获取路口信号机中的配时参数;
S120、根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;
S130、根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;
S140、若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到所有绿波线路。
本发明提供的全网绿波协调线路自动识别方法,通过将路口进行网格化,并根据路口信号机中的配时参数判断每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波,在存在绿波时能够进行连接合并,得到所有绿波线路,这种基于路网结构与配时参数反查绿波线路的方式可以校验用户设置的绿波线路,并发现潜在的绿波线路,有利于交警规划交通,提升城市运行效率。
具体地,所述预存路段信息包括:上下游路口信息、路段正反向距离、路段上下游行驶方向和路段正反向绿波速度范围区间。
进一步具体地,所述根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口包括:
根据路段信息和路口信息将每个路口和与其相邻路口的路段进行网格化连接形成网格化路口;
将所有网格化路口展现在一张图上以形成全网网格化拓扑结构。
所述配时参数包括:交叉口信息、日调度时段信息和日调度方案与相位信息。
应当理解的是,预存路段信息包括上下游路口信息,路段正反向距离,路段上下游行驶方向、路段正反向绿波速度范围区间,模块根据路段信息、路口信息将每个路口与相邻路口的路段进行网格化连接,再将所有路口网格化在一张图上展现形成全网网格化拓扑结构,如图2所示。
具体地,所述根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波包括:
设定调度的时段;
根据上下游路段距离、方向和周期是否协调判断预设路口和与其相邻路口的连续两个流向组合中是否存在绿波。
进一步具体地,如图3所示,设定调度的时段,根据上下游路段距离、方向、周期是否协调(周期相等或半周期模式)来识别特定路口为上游路口的所有路段连续两个流向存在绿波的,如果存在则标注相关流向组合。
具体地,所述根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波包括:
根据上下游路段距离、方向和周期是否协调逐一判断预设路口和与其相邻路口的连续两个流向组合中是否存在绿波。
下面对本发明提供的判断相邻路口是否存在绿波流向组合的具体计算过程进行详细描述。
令当前进行绿波组合判断的预设路口为IU,与之相邻的下游路口为逐一判断预设路口与下游路口间是否存在绿波组合及绿波流向。
绿波组合判断步骤如下:
1)周期协调判断:当预设路口IU与下游路口间信号周期长度相同或其中一个路口信号周期长度为另一个路口信号周期长度的两倍时,判断两路口间为周期协调,转入步骤2),判断公式为:
其中,TU表示预设路口的信号周期长度,表示下游路口i的信号周期长度。
2)上游潜在协调相位识别:逐一判断预设路口各信号相位的放行流向内是否有直行或左转流向通往下游路口,记录判断成立的信号相位为下游路口的上游潜在协调相位
3)下游潜在协调相位识别:逐一判断下游路口各信号相位的放行流向内是否有源于预设路口且直行或左转通过下游路口的流向,记录判断成立的信号相位为下游潜在协调相位
4)判断上游潜在协调相位与下游潜在协调相位间的协调性:逐一判断上游潜在协调相位与下游潜在协调相位间的相位差是否与预设路口IU与下游路口间的绿波行程时间一致;若是,将两个路口记录为绿波组合,连接上游潜在协调相位内通往下游路口的流向及下游潜在协调相位源于预设路口的流向,并记录为绿波流向。上游潜在协调相位与下游潜在协调相位间的协调性判断公式如下:
其中,表示下游路口i以信号相位1为0值,至信号相位k开始的时刻;表示预设路口以信号相位1为0值,至信号相位j开始的时刻;表示预设路口至下游路口i间的路段长度;表示预设路口至下游路口i间的最小绿波速度;表示预设路口至下游路口i间的最大绿波速度。
如图4所示,遍历所有路口,识别出所有路段流向绿波组合集合;并在网格化路网上进行展示。
如图5所示,根据上述中所有流向组合的集合,找到首尾流向一致的组合,将两个组合合并成一个组合,以此类推直到所有流向组合不能再合并,即可将特定时段内的所有绿波完整组合集合算出,并在路口网格图上进行展示。
作为本发明的第二个方面,提供一种全网绿波协调线路自动识别装置,其中,如图6所示,所述全网绿波协调线路自动识别装置100包括:
通信模块110,所述通信模块110用于获取路口信号机中的配时参数;
路口网格化模块120,所述路口网格化模块120用于根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;
绿波识别模块130,所述绿波识别模块130用于根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;
绿波流向组合连接模块140,所述绿波流向组合连接模块140用于若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到预存路段信息中的所有绿波线路。
本发明提供的全网绿波协调线路自动识别装置,通过将路口进行网格化,并根据路口信号机中的配时参数判断每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波,在存在绿波时能够进行连接合并,得到所有绿波线路,这种基于路网结构与配时参数反查绿波线路的方式可以校验用户设置的绿波线路,并发现潜在的绿波线路,有利于交警规划交通,提升城市运行效率。
具体地,所述通信模块110获取联网路口的配时方案信息,其输出端连接绿波识别模块130;路口网格化模块120将路口棋盘矩阵化排列,其输出端连接绿波识别模块130和绿波流向组合连接模块140,路口网格化模块120为系统提供了展示的基础;绿波识别模块130的输出端连接绿波流向组合连接模块140;绿波流向组合连接模块140的输出端连接显示装置300。
需要说明的是,所述路口网格化模块120用于将所有路口通过路段信息,以网格化点阵呈现。其中路段信息预存了城市路口连接信息,包含的上下游交叉口经纬度位置信息,正反向路段路径距离,路段正向方向(通常定位为:北、东、南、西)。采用SVG技术根据所有路段信息和方向信息将全部路口在网页上画出,并将路段全部以东南西北的横竖直线段画出,最终形成网格化路口、路段图。
进一步地,所述绿波识别模块130根据路口和相邻路口(有路段信息)的位置关系,寻找出符合行车路线的连续相位,根据周期、相位差,判断理论行车绿波速度区间是否在合理范围内(如40Km/h至80Km/h),如果符合,识别出前后路口两个关联相位组合,即获取两个流向的绿波组合,将遍历所有路口与相邻的所有进行识别,得到所有的流向绿波组合。
进一步地,所述绿波流向组合连接模块140用于遍历所有的两个流向绿波组合,找到首尾流向一致的组合进行合并,再次遍历合并后的组合,对首尾流向一致的新组合再次进行合并,按照递归方法,直至首尾流向一致的组合,停止递归。将整理合并后的所有流向组合即为路网全部完整绿波流向组合。
作为本发明的第三个方面,提供一种全网绿波协调线路自动识别系统,其中,如图7所示,所述全网绿波协调线路自动识别系统10包括:路口信号机200和前文所述的全网绿波协调线路自动识别装置100,所述全网绿波协调线路自动识别装置100与所述路口信号机200通信连接,所述路口信号机200用于提供配时参数。
本发明提供的全网绿波协调线路自动识别系统,通过将路口进行网格化,并根据路口信号机中的配时参数判断每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波,在存在绿波时能够进行连接合并,得到所有绿波线路,这种基于路网结构与配时参数反查绿波线路的方式可以校验用户设置的绿波线路,并发现潜在的绿波线路,有利于交警规划交通,提升城市运行效率。
具体地,如图7所示,所述全网绿波协调线路自动识别系统10还包括显示装置300,所述显示装置300与所述全网绿波协调线路自动识别装置100通信连接,所述显示装置300用于显示所有绿波线路。
需要说明的是,所述显示装置300具体可以采用HTML5中的SVG技术(可缩放矢量图形Scalable Vector Graphics)绘制。将路网网格显示与全部完整绿波流向连线进行图形化绘制,并标注相关路口名称、路段正反向绿波速度区间,方便用户查看。
本发明提供的全网绿波协调线路自动识别系统,无需手工道路绿波线路信息,只需要确定每个路口与相邻路口的路径距离,根据路段绿波速度按范围(一般为40Km/h至80Km/h),根据每个时段的方案特征来计算全网中存在的绿波线路。本发明提供的全网绿波协调线路自动识别系统可帮助用户核对现有的绿波带设置是否正确,并对潜在的绿波线路进行识别,有利于交警规划交通,提升城市运行效率,同时计算结果提供道路诱导牌、高德百度导航系统,从而引导车辆车型,出行路线,减少红灯等待、节能减排。具有计算速度快、效率高的优势,且本发明将各个时段配时绿波结果一次性图形化展示可以帮助交警优化配时方案。
可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种全网绿波协调线路自动识别方法,其特征在于,所述全网绿波协调线路自动识别方法包括:
获取路口信号机中的配时参数;
根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;
根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;
若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到所有绿波线路。
2.根据权利要求1所述的全网绿波协调线路自动识别方法,其特征在于,所述预存路段信息包括:上下游路口信息、路段正反向距离、路段上下游行驶方向和路段正反向绿波速度范围区间。
3.根据权利要求2所述的全网绿波协调线路自动识别方法,其特征在于,所述根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口包括:
根据路段信息和路口信息将每个路口和与其相邻路口的路段进行网格化连接形成网格化路口;
将所有网格化路口展现在一张图上以形成全网网格化拓扑结构。
4.根据权利要求1所述的全网绿波协调线路自动识别方法,其特征在于,所述配时参数包括:交叉口信息、日调度时段信息和日调度方案与相位信息。
5.根据权利要求4所述的全网绿波协调线路自动识别方法,其特征在于,所述根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波包括:
设定调度的时段;
根据上下游路段距离、方向和周期是否协调判断预设路口和与其相邻路口的连续两个流向组合中是否存在绿波。
6.根据权利要求5所述的全网绿波协调线路自动识别方法,其特征在于,所述根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波包括:
根据上下游路段距离、方向和周期是否协调逐一判断预设路口和与其相邻路口的连续两个流向组合中是否存在绿波。
7.一种全网绿波协调线路自动识别装置,其特征在于,所述全网绿波协调线路自动识别装置包括:
通信模块,所述通信模块用于获取路口信号机中的配时参数;
路口网格化模块,所述路口网格化模块用于根据预存路段信息将路口进行网格化形成网格化路口;
绿波识别模块,所述绿波识别模块用于根据所述配时参数以及所述网格化路口判断各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中是否存在绿波;
绿波流向组合连接模块,所述绿波流向组合连接模块用于若各个时段每个路口和与其相邻路口的所有流向组合中存在绿波,则将所有相邻路口的两两绿波进行汇总,并对首尾流向相同的绿波流向组合进行连接合并,得到预存路段信息中的所有绿波线路。
8.一种全网绿波协调线路自动识别系统,其特征在于,所述全网绿波协调线路自动识别系统包括:路口信号机和权利要求7所述的全网绿波协调线路自动识别装置,所述全网绿波协调线路自动识别装置与所述路口信号机通信连接,所述路口信号机用于提供配时参数。
9.根据权利要求8所述的全网绿波协调线路自动识别系统,其特征在于,所述全网绿波协调线路自动识别系统还包括显示装置,所述显示装置与所述全网绿波协调线路自动识别装置通信连接,所述显示装置用于显示所有绿波线路。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910199064.1A CN109859503B (zh) | 2019-03-15 | 2019-03-15 | 一种全网绿波协调线路自动识别方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910199064.1A CN109859503B (zh) | 2019-03-15 | 2019-03-15 | 一种全网绿波协调线路自动识别方法、装置及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109859503A true CN109859503A (zh) | 2019-06-07 |
CN109859503B CN109859503B (zh) | 2021-07-13 |
Family
ID=66901043
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910199064.1A Active CN109859503B (zh) | 2019-03-15 | 2019-03-15 | 一种全网绿波协调线路自动识别方法、装置及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109859503B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111311949A (zh) * | 2020-02-29 | 2020-06-19 | 华南理工大学 | 一种面向非封闭式协调线网的信号相位相序优化方法 |
WO2021174374A1 (zh) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | 孟卫平 | 交通信号极化绿波控制方法 |
CN114464000A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-10 | 上海商汤科技开发有限公司 | 路口交通灯控制方法、装置、设备和存储介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102542818A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-07-04 | 吉林大学 | 一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法 |
CN102568197A (zh) * | 2012-02-06 | 2012-07-11 | 东南大学 | 一种公交主干线双向绿波信号设置方法 |
CN102956111A (zh) * | 2012-11-05 | 2013-03-06 | 华南理工大学 | 一种城市干道群协调控制方法 |
CN105118311A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-12-02 | 公安部交通管理科学研究所 | 两相位信号交叉口干线协调控制方法 |
CN105719494A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-29 | 青岛理工大学 | 一种潮汐车道与变向车道协同优化的交通绿波协调控制技术 |
CN106297334A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-01-04 | 东南大学 | 绿波协调控制下的干线路段划分方法 |
CN106448196A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-02-22 | 江苏智通交通科技有限公司 | 方案选择式的干线绿波配置方法及系统 |
CN108877246A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-23 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种干线双向绿波协调参数的自动计算系统及其计算方法 |
CN109345031A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-02-15 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于交通流数据的协调干线线路规划方法及配置系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
BRPI0604619A (pt) * | 2006-10-19 | 2008-06-10 | Dataprom Equipamentos E Servic | sistema de prioridade seletiva para transporte público em interseções semafóricas |
-
2019
- 2019-03-15 CN CN201910199064.1A patent/CN109859503B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102542818A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-07-04 | 吉林大学 | 一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法 |
CN102568197A (zh) * | 2012-02-06 | 2012-07-11 | 东南大学 | 一种公交主干线双向绿波信号设置方法 |
CN102956111A (zh) * | 2012-11-05 | 2013-03-06 | 华南理工大学 | 一种城市干道群协调控制方法 |
CN105118311A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-12-02 | 公安部交通管理科学研究所 | 两相位信号交叉口干线协调控制方法 |
CN105719494A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-29 | 青岛理工大学 | 一种潮汐车道与变向车道协同优化的交通绿波协调控制技术 |
CN106448196A (zh) * | 2016-05-16 | 2017-02-22 | 江苏智通交通科技有限公司 | 方案选择式的干线绿波配置方法及系统 |
CN106297334A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-01-04 | 东南大学 | 绿波协调控制下的干线路段划分方法 |
CN108877246A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-23 | 公安部交通管理科学研究所 | 一种干线双向绿波协调参数的自动计算系统及其计算方法 |
CN109345031A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-02-15 | 江苏智通交通科技有限公司 | 基于交通流数据的协调干线线路规划方法及配置系统 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
于昊坤: "道路交通干线协调控制信号配时方法研究及应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
冯远静 等: "绿波协调控制的子区动态划分方法", 《控制理论与应用》 * |
卓曦 等: "城市干道绿波协调控制系统交通评价方法", 《福州大学学报( 自然科学版)》 * |
朱明浩: "城市道路干线绿波协调控制研究及效果评价", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
谭伟丽: "非优化建模思想主导的干道协调信号控制方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
韩伟帅: "基于云模型的绿波适用性及效果评价研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111311949A (zh) * | 2020-02-29 | 2020-06-19 | 华南理工大学 | 一种面向非封闭式协调线网的信号相位相序优化方法 |
WO2021174374A1 (zh) * | 2020-03-02 | 2021-09-10 | 孟卫平 | 交通信号极化绿波控制方法 |
CN114464000A (zh) * | 2022-02-21 | 2022-05-10 | 上海商汤科技开发有限公司 | 路口交通灯控制方法、装置、设备和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109859503B (zh) | 2021-07-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103473946B (zh) | 一种基于坐标的路口信号灯状态即时提示方法及系统 | |
CN109859503A (zh) | 一种全网绿波协调线路自动识别方法、装置及系统 | |
CN109767630B (zh) | 一种基于车路协同的交通信号控制系统 | |
CN106297330B (zh) | 减少行人过街对平面感知信号控制效率影响的方法及系统 | |
CN104101353B (zh) | 一种导航方法、装置和实时导航系统 | |
CN104573116B (zh) | 基于出租车gps数据挖掘的交通异常识别方法 | |
US10475336B2 (en) | System for forecasting traffic condition pattern by analysis of traffic data and forecasting method thereof | |
CN108665714A (zh) | 交通信号泛弦控制方法及其系统 | |
CN106996783A (zh) | 一种行驶轨迹与路网底图的智能匹配方法及装置 | |
CN105371859B (zh) | 基于安全驾驶地图的车道级别的导航引导系统和方法 | |
CN103076020B (zh) | 导航设备 | |
CN109798911A (zh) | 一种用于代客泊车的全局路径规划方法 | |
CN107085961A (zh) | 一种车载终端、获取路口交通信号控制信息的方法及系统 | |
CN109147316A (zh) | 一种基于v2x通信和高精度定位的城市车道车辆统计方法 | |
CN103903468B (zh) | 道路拥堵时间预警方法及装置 | |
CN103177585B (zh) | 基于浮动车数据计算路段各转向平均行程车速方法 | |
CN106199669B (zh) | 一种基于gps轨迹分析公交车辆运行过程的方法及装置 | |
CN103593491B (zh) | 一种基于空间匹配技术的互通立交三维仿真设计方法 | |
CN108230741A (zh) | 基于超声波时间序列的停车场车辆轨迹跟踪方法及系统 | |
CN111006680B (zh) | 一种基于v2i技术的自动驾驶车辆路径规划系统及方法 | |
CN108898839B (zh) | 一种实时动态交通信息数据系统及其更新方法 | |
CN106250511A (zh) | 基于车辆定位数据的旅行时间信息处理方法与系统 | |
CN105427592B (zh) | 基于浮动车的导航电子地图转向代价计算方法 | |
CN103258440A (zh) | 一种基于道路属性和实时路况的行车轨迹还原算法 | |
CN110440819A (zh) | 导航方法、装置和系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |