CN110956826B - 一种交通信号配时方案的生成方法、生成装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种交通信号配时方案的生成方法、生成装置以及计算机存储介质。该方法包括以下步骤：获取待规划交叉口的转向到达流量曲线，其中转向到达流量曲线用于表示多个统计时段内受交通信号约束的各通行方向上的车辆到达流量；以统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各统计时段的配时方案，其中在每一仿真步骤中，根据当前统计时段的车辆到达流量和前一统计时段剩余的排队车辆数量计算当前统计时段的配时方案。通过上述方式，本申请能够根据交叉口的到达流量和剩余排队车辆数量配置更加合理的配时方案。

Description

一种交通信号配时方案的生成方法、生成装置及存储介质

技术领域

本申请涉及城市交通信号控制领域，特别是涉及交通信号配时方案的生成方法、生成装置及存储介质。

背景技术

随着国民经济的发展，城市道路交通需求急剧增长，城市道路拥堵问题日益严重。缓减交通拥堵问题的主要手段是交通组织优化和交通信号优化，而交通信号优化是花费最小、影响最小的重要手段。当前交叉口信号配时最常见的方式是多时段定周期配时方案，多时段是指把一天分为多个时间段，不同时间段采用不同的定周期配时方案，因此，如何对不同时间段内的配时方案进行合理的规划显得尤为重要。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种交通信号配时方案的生成方法、生成装置及存储介质，能够更加合理地实现配时方案的规划。

为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种交通信号配时方案的生成方法，包括如下步骤：获取待规划交叉口的转向到达流量曲线，其中转向到达流量曲线用于表示多个统计时段内受交通信号约束的各通行方向上的车辆到达流量；以统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各统计时段的配时方案，其中在每一仿真步骤中，根据当前统计时段的车辆到达流量和前一统计时段剩余的排队车辆数量计算当前统计时段的配时方案。

本申请的有益效果是：本申请采集交叉口各个车道的到达流量来计算配时方案，由于到达流量能够真实反映交通路况的真实需求，因此能够生成更加符合交通需求的交通信号配时方案。进一步，通过单步仿真根据当前统计时段的车辆到达流量和前一统计时段剩余的排队车辆数量计算当前统计时段的配时方案，使得配时方案更加准确、合理。

附图说明

图1是本申请所适用的一交叉口的通行方向及其相位关系的示意图；

图2是本申请交通信号配时方案的生成方法一实施例的流程示意图；

图3是图1所示的步骤S10的一具体实施方式的流程示意图；

图4是图1所示的步骤S20的一具体实施方式的流程示意图；

图5是本申请交通信号配时方案的生成装置一实施例的示意框图；

图6是本申请交通信号配时方案的生成装置一实施例的示意框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参阅图1，图1是本申请所适用的一交叉口的通行方向及其相位关系的示意图。在图1中，以十字交叉口为例，对其通行方向及相位关系进行描述。十字交叉口一般指的是四岔道路呈“十”字形的平面交叉。从进口分析，十字交叉口的每个路口都是分三个通行方向：左转、右转与直行。其中左转流与对面的直行流有冲突，和交叉向的直行流及左转流有冲突，另外交叉直行流之间也有冲突。因此，在交通信号规划中需要根据上述冲突关系进行相位划分。在交通领域，一股或几股车流在任何时刻都获得完全相同的信号灯色显示，那么就把它们获得的不同灯色(绿灯、黄灯、红灯)的连续时序称作一个相位。

以图1为例，由北到南直行车道以及由南到北直行车道所对应的灯色序列作为相位1，北到南左转车道以及由南到北左转车道所对应的灯色序列作为相位2，由西到东直行车道以及由东到西直行车道所对应的灯色序列作为相位3，而由西到东左转车道以及由东到西左转车道所对应的灯色序列作为相位4。如果右转车道受直行车道的交通信号控制时，可设置为跟随相位，即右转车道的相位随其主相位(相位1或相位3)而定，因此，可只以相位1、相位2、相位3、相位4为配时对象生成配时方案，跟随相位的配时方案随之生成，进一步，交叉口各个相位的信号灯轮转一个周期所需时长为一个切换周期。即，以某一相位为例，本次绿灯开启时刻到下一次绿灯开启时刻所需的时长为一个切换周期。参阅图2，图2是本申请的交通信号配时方案的生成方法一实施例的流程示意图，如图2所示，本申请实施例中的交通信号配时方案的生成方法包括以下步骤：

步骤S10，获取待规划交叉口的转向到达流量曲线，其中转向到达流量曲线用于表示多个统计时段内受交通信号约束的各通行方向上的车辆到达流量。

在一具体实施方式中，转向到达流量可通过图3所示步骤获取得到：

步骤S101，获取以天为单位的车道到达流量曲线，其中车道到达流量曲线用于表示各统计时段内的各车道上的车辆到达流量；

例如，以交叉口一年的365天的车辆到达流量为统计研究对象，在本路口以及相邻路口电警设备的辅助下，以固定统计时段对每个车道的车辆到达流量进行分时段统计，按天统计得到每个车道每天的车辆到达流量，例如,可以将00:00-24:00时间段的数据统计为一天的数据，统计时段取5分钟，如此一来，可以获得每个车道对应365条到达流量曲线，每条到达流量曲线对应288组时间-流量数据。

由于节假日车流量相较于非节假日车流量会出现异常，因此可以在统计车辆到达流量时应避开节假日，如未避开，则可以舍弃节假日的车辆到达流量数据。

步骤S102，按照通行方向将以天为单位的车道到达流量曲线转化成以天为单位的转向到达流量曲线。

一具体操作方式为：当同一通行方向对应两条以上车道时，取两条以上车道的最大车辆到达流量作为通行方向的车辆到达流量。

为了最大限度地保证在新的配时方案下,在一次绿灯放行结束后，前一次到达但未通过的以及新到达的车辆全部通过路口，同一个通行方向(如由东向西的直行方向)对应有两条及两条以上车道时，比较每个统计时段几个车道的到达流量，取其中到达流量最大的为此通行方向在此统计时段的到达流量，这样，每个对应有多条车道的通行方向都得到一条新的到达流量曲线，即转向到达流量曲线。

对于一个通行方向只有一条车道的，可以直接取该车道的车辆到达流量作为通行方向的车辆到达流量。

步骤S103，将多个以天为单位的转向到达流量曲线中按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线进行合并，得到以星期为单位的转向到达流量曲线。

上述合并可以是将按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线中对应于同一统计时段的多个车辆到达流量取平均值，以作为以星期为单位的转向到达流量曲线的对应统计时段的车辆到达流量。

将按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线进行合并是指，将对应于星期一的同一通行方向的转向到达流量曲线进行合并，对应于星期二的同一通行方向的转向到达流量曲线进行合并，依次类推，最后得到每个通行方向分别对应7条转向到达流量曲线，由于同一通行方向按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线具有很强的相似性，因此得到的每个通行方向对应的7条以星期为单位的转向到达流量曲线，可以减少配时方案规划的运算量。

一具体操作方式为：将上述一年中的到达流量曲线按月份划分成12个月，将每个月的四个星期中对应于星期一的转向到达流量曲线进行合并，对应于星期二的转向到达流量曲线进行合并，依次类推。由此，可以得到12组从星期一到星期日的转向到达流量曲线。

上述步骤在保证了合并数据可靠性的同时，极大减少转向到达流量的数据量，并且有效地减少了配时方案的运算量。

此外，还可以通过相似度聚类的方式对转向到达流量进行合并。例如，可以通过层次聚类方式进一步减少转向到达流量的数据量。

具体来说，以层次聚类方式对多条转向到达流量曲线进行聚类，以针对聚类后的每个簇进行一次后续的配时方案规划。

具体地，分别将上述以星期为单位的转向到达流量曲线作为样本，并将同一星期的每天转向到达流量曲线作为样本的特征；以簇间紧凑度为指标通过迭代方式对样本进行层次聚类，其中迭代结束条件为当前迭代步骤所获得的簇间紧凑度与前次迭代步骤所获得的簇间紧凑度的比例大于或等于预设的第一比例阈值，簇间紧凑度通过以下公式计算获得：

其中，k表示簇的数量，L(C^k)表示簇间紧凑度，‖X-Y‖²表示第i个簇Cⁱ内的任意两个样本X和Y之间的距离。

以上文提到的12组从星期一到星期日的转向到达流量曲线为例，形成12组样本，将星期一到星期日的每一天的转向到达流量曲线分别以下述矩阵形式进行表示，进而为每组样本形成7个特征：

式中，L为通行方向的数量，N为统计时段的数量，矩阵中的每个元素表示特定通行方向上的特定统计时段内的车辆到达流量，因此针对每个样本可以获得7个类似的由矩阵形式表示的特征。

此时，以12为初始聚类数，随着迭代次数增多，簇的数量减少，簇中样本数增多，当前迭代的簇间紧凑度与前次迭代的簇间紧凑度的比值增大，在当前迭代步骤所获得的簇间紧凑度与前次迭代步骤所获得的簇间紧凑度的比例大于或等于预设的第一比例阈值时，停止迭代，得到最佳聚类数。簇间紧凑度实际上转化为每个簇内的样本的矩阵距离的求和。

随后，可以进一步对各簇中的样本进行合并，例如将对应于同一天的转向到达流量曲线中对应于同一统计时段的多个车辆到达流量取平均值，以此得到最后用来计算配时方案的各通行方向的转向到达流量曲线。当然，可以直接从各簇中挑选一个样本进行配时方案规划。

上述转向到达流量曲线的具体生成方式仅是示例性描述，本领域技术人员完全可以想到以其方式获取转向到达流量曲线，而不受上述时间和具体合并方式的限制。

步骤S20，以统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各统计时段的配时方案，其中在每一仿真步骤中，根据当前统计时段的车辆到达流量和前一统计时段剩余的排队车辆数量计算当前统计时段的配时方案。

交叉路口的到达流量在某些时段会很小，此时如果根据实际的到达流量进行配时的话，交通信号的切换频率将会出现过高或过低的情况，为了避免此种情形出现，一种可行的方法是适当放大这些过小的到达流量数据，将其限制在特定范围内，具体步骤为：

若当前统计时段的各相位的车辆到达流量小于或等于预设的流量阈值，则对车辆到达流量进行放大，其中车辆到达流量越小，放大倍数越大，且放大后的车辆到达流量小于对应的相位的饱和流量。

其中一个有效的方法是，利用抛物线曲线对到达流量进行拟合，此法能够达到使到达流量数据越小的值放大倍数越大的效果。饱和流量是当交通信号允许通行且等待通行的车辆数充足的情况下，此车道所能通过的最大车流量。

所谓配置方案规划，实际上就是确定合理的交通信号的切换周期以及切换周期内的各相位的绿灯时间，进而保证车辆能够在所确定的切换周期和绿灯时间有效地通行，进而尽量避免拥堵。

因此，本申请的每一仿真步骤所要进行的工作就是：以给定的最小周期和最大周期为约束条件，以各相位的空间占有率最小化为目标，求解切换周期和绿灯时间的最优解，其中空间占有率由以下公式表示：

S＝(B+(q×c-s×g)×(T/c))/Q；

其中，S为空间占有率，B为对应的相位在前一统计时段的剩余的排队车辆数量，q为对应的相位在当前统计时段的车辆到达流量，c为切换周期，s为对应的相位的绿灯时间，g为对应的相位的饱和流量，T为统计时段的时长，Q为对应的相位的空间最大排队车辆数,并可以根据道路长度等因素以经验方式给定。其中，B、T、q、g和Q为已知量，S为优化目标，c和s为待求解量，且受最小周期和最大周期约束。

具体来说，为了避免配时方案的切换周期以及绿灯时间过短或过长，给定最小周期值和最大周期值，在最小周期和最大周期所限定的区间范围内求解切换周期以及各个相位的最佳绿灯时间值，并且在所得到的配时方案下，各个通行方向的到达车辆能够获得最优的通行方案。

下文将以一具体实施方式为例来描述切换周期c和绿灯时间s的具体求解过程，参阅图4所示流程示意图，具体步骤如下：

S201，判断最小周期和最大周期是否相等；

S202，若最小周期和最大周期相等，则以最小周期和最大周期作为切换周期的最优解，并以各相位的空间占有率最小化为目标求解各相位的绿灯时间的最优解。

在最大周期与最小周期相等时，说明切换周期已被指定，此时只需在指定的切换周期下以各个相位空间占有率最小化为优化目标求解得到各个相位的绿灯时间的整数解。由于目前切换周期和绿灯时间均是以最小计时单位(例如，秒)的整数倍，因此绿灯时间的整数解是指该最小计时单位的整数值倍数。

S203，若最小周期和最大周期不相等，则以各相位的空间占有率小于或等于0为约束条件，以切换周期最小化为目标，在最小周期和最大周期之间求解切换周期的第一浮点解。

最大周期和最小周期不相等时，需以各相位的空间占有率小于或等于0为约束条件，以切换周期最小化为目标求解切换周期，当然，解得的切换周期的第一浮点解必落在最小周期和最大周期的区间范围内，否则不能认为求得第一浮点解。

S204，判断是否存在第一浮点解。

S205，若存在第一浮点解，则判断第一浮点解是否小于或等于周期条件阈值。其中，周期条件阈值介于最小周期和最大周期之间。

存在第一浮点解时，意味着此时各个相位的空间占有率为0，即绿灯放行后车辆全部通过路口，此时的第一浮点解可以视为一个可行的切换周期。然而，经本申请人研究发现，车辆到达流量与放行该车辆到达流量所对应的车辆实际所需的切换周期呈指数变化关系。如果切换周期设置得过大，则车辆到达流量相对较小的变化波动会导致实际所需的切换周期产生较大的波动。因此，即便通过上述方式求解出切换周期的第一浮点解，如果该切换周期的第一浮点解相对较大，则导致在实际使用时仍会因为车辆到达流量的波动产生拥堵。因此，在步骤S205设置一周期条件阈值，以将第一浮点解约束到较小的范围。周期条件阈值可根据经验进行设置。

S206，若小于或等于周期条件阈值，则在第一浮点解基础上确定第一整数周期范围。

当第一浮点解小于或等于周期条件阈值时，可以视为一个“合理的解”，但由于最终所需的切换周期的最优解应该是最小计时单位的整数倍。因此，需要在第一浮点解的基础上进一步确定第一整数周期范围，并在第一整数周期范围内寻找切换周期的最优解。第一整数周期范围的确定方法可根据对第一浮点数解向上取若干个整数。例如，在本实施例中，对第一浮点数解向上取四个整数，进而将这四个整数作为第一整数周期范围。当然，在其他实施例中，也可以通过其他方法确定第一整数周期范围，不限于此。

S207，若大于周期条件阈值，则以各相位的空间占有率小于或等于第一允许损失为约束条件，以切换周期最小化为目标，在最小周期和第一浮点解之间求解切换周期的第二浮点解，并在第二浮点解基础上确定第一整数周期范围。

通过步骤S205的判断，当第一浮点解大于周期条件阈值时，第一浮点解不能视为一个“合理的解”，需要对其进行进一步约束。损失排队指的是当切换周期在先前的第一浮点解的基础上缩小时，原本能通过路口却由于切换周期缩小最终无法通过的车辆数导致空间占有率增加时，空间占有率所允许的数值。设定第一允许损失是为了在可控范围内缩小切换周期。

在最小周期和第一浮点解之间求解切换周期的第二浮点解后，在第二浮点解的基础上确定第一整数周期范围，在这个范围内求解更加确切的切换周期值。可根据步骤S206的方法来确定第一整数周期范围，此处不再赘述。

S208，在第一整数周期范围内，以各相位的空间占有率最小化为目标，求解切换周期和各绿灯时间的第一整数解。

如上文所描述的，第一浮点解和第二浮点解由切换周期和绿灯时间的最小计时单位的浮点值倍数表示，第一整数解和第一整数周期范围的端值由最小计时单位的整数值倍数表示。

S209，若不存在第一浮点解，则以屏障关系、各相位的最小绿灯时间和最大绿灯时间为约束条件，以切换周期最大化为目标，在最小周期和最大周期之间求解切换周期的第二整数解。

若通过步骤S203的求解，不存在第一浮点解，意味着无法在最小周期和最大周期的区间范围内求得一个切换周期使得各个相位的车辆在绿灯放行时全部通过路口，则需要以屏障关系、各相位的最小绿灯时间和最大绿灯时间为约束条件，以切换周期最大化为目标，在最小周期和最大周期之间求解切换周期的第二整数解。

所谓屏障关系是指在一个切换周期有的相位无法同时获得通行权(例如，图1中相位1和相位3)，而有的相位可以同时获得通行权(例如，图1中的相位1和相位2)，则无法同时获得通行权的相位之间互为屏障。通过屏障关系可以约束一个切换周期内的各相位的绿灯时间的排布方式。S209的目的是在最小周期和最大周期的区间范围内求解出最大化的切换周期，以使得在该切换周期内排布的各相位的绿灯时间既满足屏障关系，又确保在最小绿灯时间和最大绿灯时间的范围内。

S210，以各相位的空间占有率最小化为目标，在最小周期和第二整数解之间，求解切换周期的第三浮点解。

显然通过步骤S209求得的切换周期为考虑空间占有率问题。因此，需要以各相位的空间占有率最小为优化目标进一步求解切换周期，即第三浮点解。

S211，判断各相位的空间占有率的最小值是否大于或等于最大允许值。

S212，若大于或等于最大允许值，以第三浮点解为基础确定第二整数周期范围。

若各相位的空间占有率大于或等于最大允许值，则表示在第三浮点解作用下已经出现拥堵，而进一步缩小第三浮点解只能造成更严重的拥堵，因此无需再对第三浮点解进行缩小，而只需直接在第三浮点解的基础确定一整数周期范围，即第二整数周期范围，并进一步在第二整数周期范围内求解更加确切的切换周期的整数解。确定第二整数周期范围时，可根据对第三浮点数解向上取至少一个整数，向下也取至少一整数。例如，在本实施例中，分别向上和向下各取两个整数，并将这四个整数确定为第二整数周期范围，也可以通过其他方法确定第二整数周期范围，不限于此。

其中，最大允许值可以根据车道长度设置，具体地，车道越长，最大允许值相应地可以设置成越大的数值。

S213，若小于最大允许值，则以各相位的空间占有率小于或等于各相位的空间占有率的最小值和第二允许损失之和为约束条件，以切换周期最小化为目标，在最小周期和第三浮点解之间，求解切换周期的第四浮点解，并以第四浮点解为基础确定第二整数周期范围。

若各相位的空间占有率小于最大允许值，意味着当前的排队车辆数处于允许的范围内，还可以进一步缩小切换周期，以得到更为可靠的切换周期。

因此，通过以各相位的空间占有率小于或等于在第三浮点数解的配时方案下的各相位空间占有率与第二允许损失之和为约束条件，进一步缩小切换周期。通过第四浮点解为基础确定第二整数周期范围的方法参照步骤S212，此处不再赘述。

S214，在第二整数周期范围内，以各相位的空间占有率最小化为目标，求解切换周期和各绿灯时间的第三整数解。同理，第三浮点解和第四浮点解由切换周期和绿灯时间的最小计时单位的浮点值倍数表示，第二整数解、第三整数解和第二整数周期范围的端值由最小计时单位的整数值倍数表示。

以各相位的空间占有率为优化目标，在第二整数周期范围内求解切换周期和相应的绿灯时间的第三整数解，若通过步骤S212中的方法来确定第二整数周期范围，那么求得的切换周期应为第二整数周期范围的四个整数中的某个整数。第三浮点解和第四浮点解均是以秒为单位的浮点值，第二整数解、第三整数解、第二整数周期的端点值均是最小计时单位(例如，秒)为单位的整数值。

S215，以互为屏障的相位的空间占有率之和最小化为目标，对互为屏障的相位的绿灯时间进行重新分配。

S215之前的步骤均是以各相位为单位单独进行求解，因此可能导致虽然均能达到空间占有率最小化，但各相位的绿灯时间分配不合理的情况。例如，以图1为例，可能出现相位1和相位3的转向到达流量差异较大，但所配置的绿灯时间相等或接近的情况。虽然，在给定情况下，相位1和相位3均能够达到空间占有率最小化，但实际上二者对转向到达流量的抗波动能力差异较大。

因此，以互为屏障的相位的空间占有率之和最小化为目标，对互为屏障的相位的绿灯时间进行重新分配，可以从转向到达流量相对较小的相位分配一部分绿灯时间给转向到达流量相对较大的相位，由此使得二者的抗波动能力接近。

经过以上步骤对每个统计时段生成配时方案，可以得到合并后每天各个统计时段的配时方案。可以理解的是，层次聚类前每天的配时方案可以通过合并后每天的配时方案得到。

由于上述步骤生成的配时方案在各个统计时段是不同的，在实际进行交通信号配置时，如果仅按照上述生成的配时方案进行交通信号配置，工作量庞大，因此，在得到每天各个统计时段的配时方案后，可以利用有序聚类将各个统计时段的配时方案进行聚类。随后，将聚类到同一类别的统计时段合并成一个规划时段，并对规划时段的配时方案进行优化。

有序聚类可以采用以下方式：以统计时段为样本，并以各统计时段的配时方案为样本的特征；以损失函数值为指标通过迭代方式对样本进行有序聚类。其中，迭代结束条件为当前迭代步骤所获得的损失函数值与前次迭代步骤所获得的损失函数值的比例大于或等于预设的第二比例阈值，损失函数值通过以下公式计算获得：

其中，n表示类的数量，L(Bⁿ)表示损失函数值，D(i_t,i_t+1-1)表示第t个类的类直径。

有序聚类可以将统计时段按顺序聚类，每个类中的统计时段是连续的。分类数从1开始，每次迭代分类数加1，随着分类数的增加，当前迭代步骤的损失函数值L(Bⁿ)与前次迭代步骤的损失函数值L(B^n-1)的比值会逐渐增大，当比值大于预设的第二比例阈值时，视为寻得最佳分类数，停止迭代。

例如统计时段00:00-00:05、00:05-00:10、00:10-00:15......等多个时段，经有序聚类后的规划时段可能是00:00-00:30、

00:30-01:15......等更少的时段。

对规划时段的配时方案进行优化可以是：从每个规划时段中选择一个统计时段的配时方案作为规划时段的配时方案，或者对每个规划时段中的统计时段的配时方案进行合并，以生成规划时段的配时方案。

根据上述交通信号配时方案的生成方法，本申请还提供一种交通信号配时方案的生成装置，下面结合附图及实施例对本申请的交通信号配时方案生成装置进行详细说明。

图5为本申请的交通信号配时方案的生成装置一实施例的示意框图。如图5所示，该实施例的交通信号配时方案生成装置包括：获取模块100、单步仿真模块200。

获取模块100用于获取待规划交叉口的转向到达流量曲线。单步仿真模块200用于逐一计算各统计时段的配时方案,在每一仿真步骤中，根据当前统计时段的车辆到达流量和前一统计时段剩余的排队车辆数量计算当前统计时段的配时方案。

获取模块100和单步仿真模块200所实现的功能和过程等相关的描述请参照上述本申请交通信号配时方案的生成方法实施例的对应各步骤的描述，在此不再赘述。

参阅图6，图6是本申请的交通信号配时方案的生成装置的一实施例的电路结构示意框图。如图6所示，交通信号配时方案的生成装置包括相互耦接的处理器11和存储器12。存储器12中存储有计算机程序，处理器11用于执行计算机程序以实现如上述本申请交通信号配时方案的生成方法实施例的步骤。

关于处理执行的各步骤的描述请参照上述本申请交通信号配时方案的生成方法实施例的各步骤的描述，在此不再赘述。

进一步，本申请还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时如上述本申请交通信号配时方案的生成方法实施例的步骤。

在本申请的各实施例中，所揭露的交通信号配时方案的生成方法和交通信号配时方案的生成装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的交通信号配时方案的生成装置的各实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

本实施例中，统计其中受信号灯约束的车道对应的到达流量数据，对于不受交通信号约束的车道不做统计，如直右车道。现有的配时方案通常以通过的车流量作为计算配时方案的基础，而路口通过的车流量与现有配时方案紧密相关，本申请所用到的到达流量是度量车道交通需求量的指标，不受现有交通信号配时方案的影响，因此，通过到达流量数据来计算交叉口的交通信号配时方案更为可靠。

Claims (14)

1.一种交通信号配时方案的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待规划交叉口的转向到达流量曲线，其中所述转向到达流量曲线用于表示多个统计时段内受交通信号约束的各通行方向上的车辆到达流量；

以所述统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各所述统计时段的配时方案，其中在每一仿真步骤中，根据当前统计时段的车辆到达流量和前一统计时段剩余的排队车辆数量计算所述当前统计时段的配时方案；

其中，所述配时方案包括所述交通信号的切换周期以及所述切换周期内的各相位的绿灯时间；

所述以所述统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各所述统计时段的配时方案的步骤包括：

以给定的最小周期和最大周期为约束条件，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，求解所述切换周期和所述绿灯时间的最优解，其中所述空间占有率由以下公式表示：

S＝(B+(q×c-s×g)×(T/c))/Q；

其中，S为空间占有率，B为对应的相位在前一统计时段的剩余的排队车辆数量，q为对应的相位在当前统计时段的车辆到达流量，c为切换周期，s为对应的相位的绿灯时间，g为对应的相位的饱和流量，T为所述统计时段的时长，Q为对应的相位的空间最大排队车辆数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待规划交叉口的转向到达流量曲线的步骤包括：

获取以天为单位的车道到达流量曲线，其中所述车道到达流量曲线用于表示各所述统计时段内的各车道上的车辆到达流量；

按照所述通行方向将所述以天为单位的车道到达流量曲线转化成以天为单位的转向到达流量曲线；

将多个所述以天为单位的转向到达流量曲线中按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线进行合并，得到以星期为单位的转向到达流量曲线。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照所述通行方向将所述以天为单位的车道到达流量曲线转化成以天为单位的转向到达流量曲线的步骤包括：

当同一所述通行方向对应两条以上车道时，取所述两条以上车道的最大车辆到达流量作为所述通行方向的车辆到达流量；

所述将多个所述以天为单位的转向到达流量曲线中按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线进行合并的步骤包括：

将所述按星期表示方式对应于同一天的转向到达流量曲线中对应于同一统计时段的多个所述车辆到达流量取平均值，以作为以星期为单位的转向到达流量曲线的对应统计时段的车辆到达流量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待规划交叉口的转向到达流量曲线的步骤包括：

以层次聚类方式对多条所述转向到达流量曲线进行聚类，以针对聚类后的每个簇执行所述以所述统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各所述统计时段的配时方案的步骤。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述以层次聚类方式对多条所述转向到达流量曲线进行聚类的步骤包括：

分别将以星期为单位的转向到达流量曲线作为样本，并将同一星期的每天的转向到达流量曲线作为所述样本的特征；

以簇间紧凑度为指标通过迭代方式对所述样本进行层次聚类，其中迭代结束条件为当前迭代步骤所获得的所述簇间紧凑度与前次迭代步骤所获得的所述簇间紧凑度的比例大于或等于预设的第一比例阈值，所述簇间紧凑度通过以下公式计算获得：

其中，k表示簇的数量，L(C^k)表示所述簇间紧凑度，‖X-Y‖²表示第i个簇Cⁱ内的任意两个样本X和Y之间的距离。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以给定的最小周期和最大周期为约束条件，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，求解所述切换周期和所述绿灯时间的最优解的步骤包括：

若所述最小周期和最大周期相等，则以所述最小周期和最大周期作为所述切换周期的最优解，并以各所述相位的空间占有率最小化为目标求解各所述相位的绿灯时间的最优解。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以给定的最小周期和最大周期为约束条件，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，求解所述切换周期和所述绿灯时间的最优解的步骤包括：

若所述最小周期和最大周期不相等，则以各所述相位的空间占有率小于或等于0为约束条件，以所述切换周期最小化为目标，在所述最小周期和最大周期之间求解所述切换周期的第一浮点解；

若存在所述第一浮点解，则判断所述第一浮点解是否小于或等于周期条件阈值，所述周期条件阈值介于所述最小周期和最大周期之间；

若小于或等于所述周期条件阈值，则在所述第一浮点解基础上确定第一整数周期范围；

若大于所述周期条件阈值，则以各所述相位的空间占有率小于或等于第一允许损失为约束条件，以所述切换周期最小化为目标，在所述最小周期和第一浮点解之间求解所述切换周期的第二浮点解，并在第二浮点解基础上确定所述第一整数周期范围；

在所述第一整数周期范围内，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，求解所述切换周期和各所述绿灯时间的第一整数解；

其中，所述第一浮点解和第二浮点解由所述切换周期和所述绿灯时间的最小计时单位的浮点值倍数表示，所述第一整数解和所述第一整数周期范围的端值由所述最小计时单位的整数值倍数表示。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述以给定的最小周期和最大周期为约束条件，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，求解所述切换周期和所述绿灯时间的最优解的步骤进一步包括：

若不存在所述第一浮点解，则以屏障关系、各所述相位的最小绿灯时间和最大绿灯时间为约束条件，以所述切换周期最大化为目标，在所述最小周期和最大周期之间求解所述切换周期的第二整数解；

以各所述相位的空间占有率最小化为目标，在所述最小周期和所述第二整数解之间，求解所述切换周期的第三浮点解；

判断各所述相位的空间占有率的最小值是否大于或等于最大允许值；

若大于或等于所述最大允许值，以所述第三浮点解为基础确定所述第二整数周期范围；

若小于所述最大允许值，则以各所述相位的空间占有率小于或等于所述最小值和第二允许损失之和为约束条件，以所述切换周期最小化为目标，在所述最小周期和所述第三浮点解之间，求解所述切换周期的第四浮点解，并以所述第四浮点解为基础确定所述第二整数周期范围；

在所述第二整数周期范围内，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，求解所述切换周期和各所述绿灯时间的第三整数解；

其中，所述第三浮点解和第四浮点解由所述切换周期和所述绿灯时间的最小计时单位的浮点值倍数表示，所述第二整数解、第三整数解和所述第二整数周期范围的端值由所述最小计时单位的整数值倍数表示。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述统计时段为步长，利用单步仿真逐一计算各所述统计时段的配时方案的步骤进一步包括：

以互为屏障的所述相位的空间占有率之和最小化为目标，对互为屏障的所述相位的绿灯时间进行重新分配。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以给定的最小周期和最大周期为约束条件，以各所述相位的空间占有率最小化为目标，在求解所述切换周期和所述绿灯时间的最优解的步骤之前，进一步包括：

若所述当前统计时段的各相位的车辆到达流量小于或等于预设的流量阈值，则对所述车辆到达流量进行放大，其中所述车辆到达流量越小，放大倍数越大，且放大后的所述车辆到达流量小于对应的相位的饱和流量。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

以有序聚类方式对各所述统计时段的所述配时方案进行聚类；

将聚类到同一类别的所述统计时段合并成一个规划时段，并对所述规划时段的配时方案进行优化。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，

所述以有序聚类方式对各所述统计时段的所述配时方案进行聚类的步骤包括：

以所述统计时段为样本，并以各所述统计时段的配时方案为所述样本的特征；

以损失函数值为指标通过迭代方式对所述样本进行有序聚类，其中迭代结束条件为当前迭代步骤所获得的所述损失函数值与前次迭代步骤所获得的所述损失函数值的比例大于或等于预设的第二比例阈值，所述损失函数值通过以下公式计算获得：

其中，n表示类的数量，L(Bⁿ)表示所述损失函数值，D(i_t，l_t+1-1)表示第t个类的类直径；

所述将聚类到同一类别的所述统计时段合并成一个规划时段，并对所述规划时段的配时方案进行优化的步骤包括：

从每个所述规划时段中选择一个所述统计时段的配时方案作为所述规划时段的配时方案，或者对每个所述规划时段中的所述统计时段的配时方案进行合并，以生成所述规划时段的配时方案。

13.一种交通信号配时方案的生成装置，其特征在于，所述装置包括处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1-12中任一项所述方法的步骤。

14.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1-12中任一项所述方法的步骤。

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