CN111033592B - 控制交通灯的系统和方法 - Google Patents

控制交通灯的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111033592B
CN111033592B CN201880000916.3A CN201880000916A CN111033592B CN 111033592 B CN111033592 B CN 111033592B CN 201880000916 A CN201880000916 A CN 201880000916A CN 111033592 B CN111033592 B CN 111033592B
Authority
CN
China
Prior art keywords
traffic light
time
vehicle
vehicles
determining
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.)
Active
Application number
CN201880000916.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111033592A (zh
Inventor
孙伟力
刘向宏
郑剑峰
朱金清
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Original Assignee
Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd filed Critical Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Publication of CN111033592A publication Critical patent/CN111033592A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111033592B publication Critical patent/CN111033592B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/081—Plural intersections under common control
    • G08G1/082—Controlling the time between beginning of the same phase of a cycle at adjacent intersections
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0133—Traffic data processing for classifying traffic situation
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07—Controlling traffic signals
    • G08G1/08—Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/095—Traffic lights

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请提供了控制交通灯的方法。该方法可以包括获取多个车辆的历史轨迹数据(902)，获取拥堵时间段(904)，基于一部分对应于拥堵时间段的历史轨迹数据，确定该拥堵时间内的消散速度(906)，基于路长、所述消散速度、位于所述下游路口的第一交通灯的周期长度、位于所述上游路口的第二交通灯的周期长度、以及点亮第二交通灯的绿灯时长，确定补偿值(908)，以及基于所述补偿值确定所述第二交通灯的信号配时(910)。

Description

控制交通灯的系统和方法
技术领域
本申请涉及用于交通控制的系统及方法，特别是，涉及用于控制交通灯的系统和方法。
背景技术
由于城市街道上的车辆越来越多，交通拥堵已成为人们日常生活的一部分。在交通拥堵的诸多表现形式中，交通溢流无疑是较为严重的一种。交通溢流通常发生在某一路段的某一流向，并受到道路规划或者交通信号配时等因素的影响。对于交通溢流而言，车辆在特定时间段内累积排队等待通行的队列长度大于路段长度，并且队列长度延伸至上游路口。车辆队列溢流可能会导致路口处发生交通拥堵，因此，有必要开发一种用于避免或减少队列溢流的系统或方法，以缓解交通拥堵的现象。
发明内容
在本发明的第一方面，提供了控制由道路相连的上游路口和下游路口的交通灯的方法，所述方法包括一个或多个如下操作。处理器获取在历史时段内穿过所述道路、所述上游路口、以及所述下游路口的车辆的历史轨迹数据。所述处理器获取拥堵时间段。基于所述历史轨迹数据中的部分数据，所述处理器确定所述拥堵时间段内的消散速度，其中所述部分数据对应于所述拥堵时间段。基于所述道路长度、所述消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度、以及第二交通灯的绿灯亮灯时长，所述处理器确定相位差，其中，所述第一交通灯位于所述下游路口，所述第二交通灯位于所述上游路口，所述第一交通灯的周期长度等于所述第二交通灯的周期长度。基于所述相位差，所述处理器确定所述第二交通灯的信号配时。
在本发明中，所述历史时间段可以包括多个工作日。
在本发明中，所述车辆的历史轨迹数据包括所述车辆在所述道路上的位置数据和所述车辆在所述位置的对应时间点。
在本发明中，对于多个第一车辆中的每一车辆，所述处理器基于历史轨迹数据确定所述每一第一车辆的相对起始时间点，所述历史轨迹数据对应于所述多个第一车辆的每一车辆，其中，所述第一车辆为在所述拥堵时间段内穿过所述道路与下游路口之间的边界的车辆；以及基于多个第一车辆的相对起始时间点确定所述消散速度。
在本发明中，所述处理器获取所述每一第一车辆的实际起始时间点，所述每一第一车辆的实际起始时间点包括在所述第一交通灯的绿灯亮灯期间内，所述每一第一车辆从停止状态开始移动并越过所述道路和所述下游路口之间的边界的时间点；所述处理器获取所述第一交通灯的绿灯亮灯期间的起始时间点；以及所述处理器基于所述每一第一车辆的实际起始时间点和所述第一交通灯的绿灯亮灯期间的起始时间点，确定所述相对起始时间点。
在本发明中，所述处理器基于所述多个第一车辆的相对起始时间点以及所述多个第一车辆在所述相对时间点的对应位置，确定所述消散速度。
在本发明中，基于所述道路长度、所述消散速度、所述第一交通灯的周期长度、所述第二交通灯的周期长度、以及所述第二交通灯的绿灯亮灯时长，所述处理器可以确定相位差范围，并基于所述相位差范围确定所述相位差。
在本发明中，所述道路长度包括上游路口的长度。
在本发明中，在拥堵时间段内，所述处理器可以延长所述第二交通灯相比于所述第一交通灯的相位差时长。
在本发明中，所述处理器可以确定第一时间点，所述第一时间点是指所述第一交通灯的绿灯第一次开始点亮的时间。所述处理器基于所述第一时间点和所述相位差，确定第二时间点。所述处理器将所述第二交通灯的红灯时间延迟至第二时间点。在所述第二时间点，所述处理器点亮所述第二交通灯的绿灯。
在本发明的第二方面，提供了一种用于控制交通灯的系统。所述系统可以包括存储介质及至与所述存储介质进行通讯的处理器。所述存储介质可以包括一串指令。当执行所述一串指令时，所述处理器可以执行一个或多个下述操作。所述处理器获取在历史时段内穿过所述道路、所述上游路口、以及所述下游路口的车辆的历史轨迹数据。所述处理器获取拥堵时间段。基于所述历史轨迹数据中的部分数据，所述处理器确定所述拥堵时间段内的消散速度，其中所述部分数据对应于所述拥堵时间段。基于所述道路长度、所述消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度、以及第二交通灯的绿灯亮灯时长，所述处理器确定相位差，其中，所述第一交通灯位于所述下游路口，所述第二交通灯位于所述上游路口，所述第一交通灯的周期长度等于所述第二交通灯的周期长度。基于所述相位差，所述处理器确定所述第二交通灯的信号配时。
在本发明的第三方面，本发明提供了一种非暂时性计算机可读存储介质。所述非暂时性计算机可读存储介质包括可执行指令，处理器执行所述指令可以实施一个或多个下述操作。所述处理器获取在历史时段内穿过所述道路、所述上游路口、以及所述下游路口的车辆的历史轨迹数据。所述处理器获取拥堵时间段。基于所述历史轨迹数据中的部分数据，所述处理器确定所述拥堵时间段内的消散速度，其中所述部分数据对应于所述拥堵时间段。基于所述道路长度、所述消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度、以及第二交通灯的绿灯亮灯时长，所述处理器确定相位差，其中，所述第一交通灯位于所述下游路口，所述第二交通灯位于所述上游路口，所述第一交通灯的周期长度等于所述第二交通灯的周期长度。基于所述相位差，所述处理器确定所述第二交通灯的信号配时。
附图说明
本申请将结合示例性实施例进一步描述。所述示例性实施例可以结合附图进行详细描述。所述附图并非按比例绘制。所述实施例是非限制性的示例性实施例，其中在附图的多个视图中相同的附图标记表示相同的结构，其中：
图1是根据本申请的一些实施例所示的用于控制交通灯的系统示意图；
图2是根据本申请的一些实施例所示的计算设备的组件示意图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的移动终端的硬件和/或软件组件示意图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的处理引擎模块图；
图5是根据本申请的一些实施例所示的单向道路网示意图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的某一道路上的队列轨迹示意图；
图7A是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹示意图；
图7B是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹的放大图；
图8A是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹示意图；
图8B是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹的放大图；
图9是根据本申请的一些实施例所示的控制交通灯的流程图；
图10是根据本申请的一些实施例所示的时空图的示意图；
图11是根据本申请的一些实施例所示的确定消散速度的流程图；
图12是根据本申请的一些实施例所示的确定相对起始时间点的流程图；
图13A是根据本申请的一些实施例所示的时空图的示意图；
图13B是根据本申请的一些实施例所示的时空图的示意图；
图14是根据本申请的一些实施例所示的信号配时的示意图；以及
图15是根据本申请的一些实施例所示的包括多路口的单向道路网的示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。应当理解，给出这些示例性实施例仅仅是为了使相关领域的技术人员能够更好地理解进而实现本申请，而并非以任何方式限制本申请的范围。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
根据本申请的一些实施例，系统中的一些模块指的是各种方式的模块。然而，任何数量的不同模块都可以被使用，并在客户终端和/或服务器上运行。这些模块旨在是说明性的，而不旨在限制本申请的范围。不同的模块可以用于系统以及方法的不同方面。
根据本申请的一些实施例，使用流程图来说明通过系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。本申请的实施例可以应用于不同的按需服务系统，比如交通服务系统、餐饮服务系统、家政服务系统、医药服务系统等中的一种或多种。以下描述以交通服务系统为例。
本申请实施例的技术方案的描述参考如下所述的附图。显而易见的是，所描述的实施例不是详尽的且不受限制性。本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，根据本申请阐述的实施例所获得的其他实施例均属于本申请的范围。
一方面，本申请涉及用于控制交通灯的系统及方法。基于多个车辆的历史车辆轨迹数据，该系统可以确定来自下游路口到达上游停车线的车辆队列在拥堵时间段内的消散速度。该系统可以根据消散速度确定位于上游路口的交通灯的亮灯周期。该系统可以基于亮灯周期进一步控制交通灯。
图1是根据本申请的一些实施例所示的用于控制交通灯的系统示意图。例如，所述系统100可以是基于获取的车辆轨迹数据确定信号配时的平台，以避免或减少车辆溢流。所述系统100可以包括服务器110，司机终端120，存储设备130，网络140，信息源150以及交通灯160。所述服务器110还可以包括处理引擎112。
在一些实施例中，所述服务器110可以执行多个操作来确定所述交通灯160的信号配时。所述服务器110可以根据确定的信号配时来控制交通灯160。在一些实施例中，所述服务器110可以获取多个车辆的轨迹数据。所述服务器110可以基于所获取的轨迹数据以确定用来控制交通灯160的信号配时。在一些实施例中，所述服务器110可以是单一服务器或者服务器群组。所述服务器群组既可以是集中式的，也可以是分布式的(例如，所述服务器110是分布式系统)。在一些实施例中，所述服务器110既可以是本地服务器，也可以是远程服务器。例如，所述服务器110可通过网络140访问储存在司机终端120、信息源150、和/或存储设备130内的信息和/或数据。再例如，所述服务器110可以直接连接至司机终端120和/或储存设备130，以访问存取储存在其中的信息和/或数据。在一些实施例中，所述服务器110可以在云平台上实施。仅作为示例，所述云平台可以包括私有云、公用云、混合云、小区云、分布式云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，所述服务器110可以实施在如图2所示的具有一个或多个组件的计算设备。
在一些实施例中，所述服务器110包括处理引擎112。所述处理引擎112可以确定用于控制交通灯160的信号配时，以避免或减少车辆队列溢流。在一些实施例中，所述处理引擎112可以包括一个或者多个处理引擎(例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。仅仅作为示例，所述处理引擎112可以包括中央处理单元(CPU)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用指令集处理器(ASIP)、图形处理单元(GPU)、物理处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可程序门阵列(FPGA)、可程序逻辑装置(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等或其任意组合。
在一些实施例中，所述司机终端120可以将与车辆相关的定位信息传送给所述服务器110。例如，所述司机终端120可以是配备全球定位系统(GPS)芯片的智能手机，所述全球定位系统(GPS)芯片能够实现智能手机的定位。所述司机终端120可以确定不同时间点的自身位置，并将该位置数据(也称为轨迹数据)传送至服务器110。由于所述司机终端120的位置可以与车辆的位置相同(或几乎相同)，所以服务器110可以将所述司机终端120的位置数据视为与所述司机终端120的用户相关联的车辆的轨迹数据。又例如，所述司机终端120可以是配置GPS芯片的车载设备。所述司机终端120可以确定不同时间点上的自身位置，并将该位置数据传送至服务器110。所述服务器110进一步获取对应于位置信息的轨迹数据。例如，所述轨迹数据包括所述司机终端120和/或车辆的多个位置。
在一些实施例中，所述司机终端120可以包括移动设备、平板电脑、笔记本电脑、车载设备等或其任意组合。在一些实施例中，所述移动设备可以包括智能家居设备，可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备、增强现实设备等或其任意组合。在一些实施例中，所述智能家居设备可包括智能照明设备、智能电器的控制设备、智能监测设备、智能电视、智能视讯摄影机、对讲机等或其任意组合。在一些实施例中，所述可穿戴设备可以包括智能手环、智能鞋袜、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能衣服、智能背包、智能配饰等或其任意组合。在一些实施例中，所述智能移动设备可以包括智能电话、个人数字助理(PDA)、游戏设备、导航装置等或其任意组合。在一些实施例中，所述车载设备可以包括车载计算机，车载电视机等。在一些实施例中，所述司机终端120可以包括配置车辆定位技术的设备(例如，配置GPS芯片的设备)。
所述存储设备130可以储存数据和/或指令。在一些实施例中，所述存储设备130可以存储从所述司机终端120获取的数据。在一些实施例中，所述存储设备130可以储存所述服务器110执行或用于完成本申请所描述的示例性方法的数据和/或指令。在一些实施例中，所述存储设备130可以包括大容量储存器、可移动储存器、易失性读写存储器、只读存储器(ROM)等或其任意组合。典型的大容量储存器可以包括磁盘、光盘、固态驱动器等。典型的可移动储存器可以包括快闪驱动器、软盘、光盘、记忆卡、压缩碟、磁带等。典型的易失性读写存储器可以包括随机储存器(RAM)。典型的随机储存器可以包括动态随机储存器(DRAM)、双倍速率同步动态随机储存器(DDRSDRAM)、静态随机储存器(SRAM)、闸流体随机储存器(T-RAM)和零电容储存器(Z-RAM)等。典型的只读存储器可以包括掩蔽型只读存储器(MROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦可编程只读存储器(EPROM)、电可擦只读存储器(EEPROM)、压缩盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用磁盘只读存储器等。在一些实施例中，所述存储设备130可部署在云平台上。仅仅作为示例，所述云平台可以包括私有云、公用云、混合云、小区云、分布式云、内部云、多层云等或其任意组合。
在一些实施例中，所述存储设备130可以通过网络140与系统100中的一个或多个部件(例如，服务器110、司机终端120)进行通讯。所述系统100中的一个或多个部件可以通过网络140访问储存在存储设备130中的数据或指令。在一些实施例中，所述存储设备130可以与系统100中的一个或多个部件(例如，服务器110、司机终端120)直接连接或者通讯。在一些实施例中，所述存储设备130可以是所述服务器110的一部分。
所述网络140用于交换信息和/或数据。在一些实施例中，所述系统100中的一个或多个部件(例如，服务器110、司机终端120、存储设备130)可以通过网络140向/从系统100中的其他部件发送和/或接收信息和/或数据。例如，所述服务器110可通过网络140从终端获取车辆的轨迹数据。在一些实施例中，所述网络140可以为任意形式的有线或无线网络，或其任意组合。仅仅作为示例，所述网络140可以包括缆线网络、有线网络、光纤网络、远程通信网络、内部网络、互联网、局域网络(LAN)、广域网路(WAN)、无线局域网络(WLAN)、城域网(MAN)、公共开关电话网络(PSTN)、蓝牙网络、无线局域网、近场通讯(NFC)网络、全球移动通讯系统(GSM)网络、码分多址(CDMA)网络、时分多址(TDMA)网络、通用分组无线服务(GPRS)网络、增强数据速率GSM演进(EDGE)网络、宽带码分多址接入(WCDMA)网络、高速下行分组接入(HSDPA)网络、长期演进(LTE)网络、用户数据报协议(UDP)网络、传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)网络、短讯息服务(SMS)网络、无线应用协议(WAP)网络、超宽带(UWB)网络、红外线等或其任意组合。在一些实施例中，所述系统100包括一个或多个网络接入点。例如，所述系统100包括有线或无线网络接入点，诸如基站和/或无线接入点140-1和140-2，通过所述网络接入点将所述系统100的一个或多个部件连接到网络140，以交换数据和/或信息。
所述信息源150用于为所述系统100提供其他信息。所述信息源150可以为系统提供与服务相关的信息，例如，天气情况、交通信息、法律法规信息、新闻事件等。在一些实施例中，所述信息源150可以包括官方交通数据库，所述官方交通数据库能够提供历史和/或当前交通数据(例如，拥堵时间段，交通灯配时模式)。所述服务器110可以从所述信息源150中获取交通灯的周期长度。所述交通灯的周期长度指交通灯的周期性持续时间，包括绿灯持续时间，红灯持续时间，以及黄灯持续时间(如果有必要)。在本申请中，只讨论了红灯持续时间和绿灯持续时间，忽略黄灯持续时间，但对于本领域普通技术人员而言，不需要太多实验就能够理解包括黄灯持续时间在内的技术方案。在一些实施例中，可以认为黄灯持续时间被包括在绿灯持续时间内或红灯持续时间内。所述信息源150可以部署在单个中央服务器、通过网络连接的多个服务器或者多个个人设备上。当所述信息源150部署在多个个人设备中时，所述个人设备可以产生内容(也叫做生成的用户内容)并将所述内容，例如，文字、声音、图像、视频，上传到云服务器上传。所述信息源可以由多个个人设备和云服务器生成。
图2是根据本申请的一些实施例所示的计算设备的组件示意图。根据本申请的一些实施例，所述服务器110、司机终端120、和/或存储设备130可以在计算设备200上执行。所述特定系统使用的功能模块图可以用来阐述包含一个或多个用户界面的硬件平台。计算机可以是通用的计算机，也可以是具有特定功能的计算机。根据本申请的一些实施例，上述两种计算机都可以用于实现任一特定系统。所述计算设备200配置了用于实现本申请披露的一个或多个功能的任何组件。例如，所述计算设备200可以实施本申请所述的系统100的任何组件。仅仅为了示例，在图1和图2中只示出了一个计算设备。对于本领域的普通技术人员应当理解的是，与本申请所述的服务相关的计算功能可以在多个类似的平台上以分布式方式实现，进而分散计算负荷。
所述计算设备200，例如，可以包括与网络相连接以实现数据通讯的通讯(COM)端口250。所述计算设备200还可以包括用于执行程序指令的处理器(例如，处理器220)，该处理器能够以一个或多个处理器形式存在(例如，逻辑电路)。例如，所述处理器220可以包括交互电路和处理电路。所述交互电路用于从总线210接收电信号，其中电信号编码结构数据和/或指令是可用于处理电路进一步处理。所述处理电路可以进行逻辑计算，确定结论、结果、和/或电信号编码形式的指令。所述交互电路可以经由总线210从所述处理电路发送电信号。
典型的计算设备包括内部通讯总线210、程序内存和不同形式的数据存储器，例如，磁盘270、和只读存储器(ROM)230或随机存取内存(RAM)240，所述计算设备可以处理和/或传输多种数据文件。典型的计算设备还可以包括能够被处理器220执行的程序指令，所述程序指令储存于ROM 230、RAM 240和/或其他形式的非暂时性存储介质中。本申请披露的方法和/或过程都可以作为程序指令来实施。典型的计算设备200还包括输入/输出(I/O)组件260，所述I/O组件260可用于计算机和其他元件的输入/输出。所述计算设备200可以通过网络通讯接收程序和数据。
作为示例，图2仅示出了一个CPU和/或处理器用于说明。多个CPU和/或处理器也可以被采用，因此，如本申请所述的由单个CPU和/或处理器执行的操作和/或方法的步骤也可以由多个CPU和/或处理器共同或单独执行。例如，在本申请中，如果所述计算设备200的中央处理单元CPU和/或处理器执行步骤A和步骤B，应当理解的是，步骤A和步骤B也可以由所述计算设备200的两个不同的中央处理单元和/或处理器共同或单独执行(例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤A和B)。
图3是根据本申请的一些实施例所示的移动终端的硬件和/或软件组件示意图。根据本申请的一些实施例，所述司机终端120可以在移动设备300上实施。如图3所示，所述移动设备300包括通信模块310、显示器320、图形处理器(GPU)330、中央处理器(CPU)340、输入/输出350、内存360、存储器390。所述CPU340可以包括类似于处理器220的交互电路以及处理电路。在一些实施例中，任何其他合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未示)，亦可包括于移动设备300内。在一些实施例中，移动操作系统370(如，iOSTM，AndroidTM，Windows PhoneTM)和应用程序380可以从所述存储器390加载到内存360中便于CPU 340执行。所述应用程序380包括用于将轨迹数据发送到服务器110的浏览器或任何其他合适的移动应用程序。用户交互信息可以经由输入/输出350完成，并经由网络140提供给处理引擎112和/或系统100的其他组件。
为了实现不同的模块、单元以及上述其他功能，计算机硬件平台可以被用作一个或多个组件的硬件平台(例如，图1所示的服务器110的组件)。由于所述计算机的硬件组件、操作系统和程序语言是常见的，所以可假设本领域技术人员能够知晓这些技术，并且能够根据本申请所述的技术提供用于交通灯控制的信息。带有用户界面的计算机可以是个人计算机(PC)，或其他类型的工作站或终端设备。经适当编程后，可以将带有用户界面的计算机作为服务器。应当知道的是，可以认为本领域技术人员知晓，诸如结构、程序，或这类计算设备的一般操作。因此，上述附图并未描述其他的解释。
图4是根据本申请的一些实施例所示的处理引擎模块图。所述处理引擎112包括获取模块410、消散速度确定模块420、相位差确定模块430，和调整模块440。上述模块至少可以是处理引擎112中的部分硬件电路。上述模块也可以通过一个应用程序或者一组由处理引擎112读取和执行的指令实现。另外，上述模块还可以是硬件电路和应用程序/指令的组合。例如，当所述处理引擎112执行应用程序/一组指令时，上述模块是所述处理引擎112的一部分。
所述获取模块410可以从系统100中的一个或多个组件(例如，司机终端120或存储设备130)中获取数据。在一些实施例中，所述获取的数据包括与多个车辆相关的历史轨迹数据。在一些实施例中，所述获取的数据包括拥挤时间段(例如，工作日的高峰时间段)。所述获取模块410可以将所述获取的数据传输给存储器(例如存储设备130)进行存储。所述获取模块410还可以将所述获取的数据传输给处理引擎112的其他模块，以作进一步处理。
所述消散速度确定模块420可以根据所述获取的历史轨迹数据确定消散速度。例如，所述消散速度确定模块420可以基于部分历史轨迹数据，确定所述拥堵时间段内的消散速度。在一些实施例中，所述消散速度确定模块420可以将部分历史轨迹数据映射到时空图中一个周期内。在一些实施例中，所述消散速度确定模块420可以确定多个车辆的相对起始时间点。所述消散速度确定模块420基于所述多个车辆的相对起始时间点确定消散速度。
所述相位差确定模块430，基于道路长度、消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度以及第二交通灯的绿灯亮灯时长，可以确定第二交通灯与第一交通灯之间的相位差。所述交通灯的周期长度是指交通灯的一个周期的持续时间，包括绿灯亮灯时长、红灯亮灯时长，和/或黄灯亮灯时长。在一些实施例中，所述黄灯亮灯时长可以认为包括在绿灯亮灯时长内或红灯亮灯时长内。所述第一交通灯是指位于下游路口的交通灯。所述第二交通灯是指位于上游路口的交通灯。在一些实施例中，所述相位差确定模块430可以确定消散波在一个周期内从下游路口到达上游路口停车线的相对时间。基于所述确定的相对时间和第二交通灯的绿灯时长，所述相位差确定模块430进一步确定第二交通灯与第一交通灯之间的相位差。例如，所述相位差确定模块430可以根据不等式(19)来确定第二交通灯与第一交通灯之间的相位差。
所述调整模块440可基于相位差确定第二交通信号灯的信号配时。在拥堵时间段内，所述调整模块440可以将第二交通灯的周期长度延长相位差时长。例如，所述调整模块440可以确定如图14所示的第二交通灯的信号配时。
应当知道的是，关于处理引擎112的上述描述仅用于示例，并不限制本申请的保护范围。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据本申请的公开内容做出多种变化和变形。例如，所述处理引擎112进一步包括用于数据存储的存储模块。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
图5是根据本申请的一些实施例所示的单向道路网示意图。图5是简化的单向道路网，包括由道路502连接的上游路口504(如，路口A)以及下游路口506(即路口B)。在一些实施例中，在单向道路网500内，车辆可以禁止转弯。在一些实施例中，如果某一时段内道路502发生交通拥堵时，道路502上可能会有多个车辆排队等待通过下游路口506。如果车辆队列不能在下游路口506的交通灯周期内全部消散，则会存在残留队列，所述残留队列甚至会溢流到上游路口504，进一步导致上游路口504的交通拥堵。另一面，由于一条道路上发生了队列溢流，交通拥堵可能会从这条道路上蔓延到相邻的道路上。如果减少或控制队列溢流，则可以避免交通拥堵的情况。关于队列溢流的更多描述可以参考本申请的其他部分(例如，图6、图7A-7B、以及8A-8B及其描述)。
应该知道的是，上述描述仅用于示例，并不旨在限制本申请的范围。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据本申请的公开内容做出多种变化和变形。例如，所述单向道路网500可以包括但不限于两个路口，比如三个路口。
图6是根据本申请的一些实施例所示的某一道路上的队列轨迹示意图。图6示出了队列轨迹(即，最后排队车辆的位置)在时空图内的移动。时空图的横坐标代表时间，纵坐标代表车辆的位置。在下游路口有一个交通灯(也称为第一交通灯)，在上游路口有一个交通灯(也称为第二交通灯)。下游路口(例如，图5所示的下游路口506)和上游路口(例如，图5所示的上游路口504)通过道路相连(例如，道路502)。上游路口的长度用z表示。道路长度是用L表示。在一些实施例中，如图6所示，道路长度包括上游路口的长度。两组平行的辅助线，例如辅助线601和辅助线602，可以用于辅助确定队列长度。一组包括虚线辅助线601，从上游交通信号的相位转换时间开始，并且以自由流速度v朝右下方移动。另一组包括辅助线602，从下游信号的相位转换时间开始，并且以向后传播速度w朝右上方移动。所述队列轨迹由多条粗实线表示，它们由多个阶段组成，如阶段(1)、阶段(2)等等。
图6所示的时空图可以认为是随时间变化的队列长度模型，所述模型可以基于LWR冲击波理论确定。处理器(例如，处理引擎112)根据一些假设确定所述随时间变化的队列长度模型。所述假设包括：(a)道路是单行道且不能够转向，例如，如图5所示的单向道路网500；(b)即使下游道路已满，右侧道路的车辆始终可以进入路口；(c)在起始点具有足够多的车辆，因此，只要上游交通信号是绿灯且道路不阻塞，车辆就会以自由流速(如v)和消散率进入所述道路；(d)两个路口的交通灯具有相等的恒定的周期长度和相同的绿信比，周期长度用c表示，绿信比用gs表示；(e)设置自由流速补偿以使绿灯带最大化(等于绿灯时长)；(f)道路上不存在干扰源或塌陷；(g)交通状况通过三角形的交通流基本模型来描述，所述交通流模型由自由流速v和反向传播波速w(也称消散速度)构成。所述三角形的交通流模型如等式(1)所示：
Figure BDA0001747900560000201
其中qc和ρc分别表示交通消散状态下的车辆流率和密度，qj和ρj分别表示交通拥堵状态下的车辆流率和密度。对于本领域技术人员而言，所述三角形的交通流基本模型是用于研究交通问题的基本模型，在此不再赘述。
当来自上游的车辆加入队列(例如，阶段(4))，则队列长度将增加。如果没有车辆增加，则队列长度保持不变(例如，阶段(5))。图中呈下降趋势的线(例如，图6中阶段(6)中显示的粗虚线)用来表征车辆在消散过程中最后排队车辆的位置。假设在t＝t0的初始状态下，道路上有n0辆车在排队(即，排队车辆的数量等于n0)。初始队列长度等于l0＝n0×ρj。由于l0比较大，初始队列在第一个红绿灯周期内可能不会消散，可能会在第二个红绿灯周期内消散。在这种情况下，l0满足不等式(2)：
lr+lg<l0+lg≤2(lr+lg) (2),
其中lg和lr分别表示在一个绿灯周期内和一个红灯周期内的队列长度增长。lg可以由等式(3)得到：
Figure BDA0001747900560000202
lr可以由等式(4)得到：
Figure BDA0001747900560000211
队列长度轨迹最终可能收敛到一个周期性的循环模式，所述周期性的循环模式如图6中阶段(7)到(10)所示。在这种情况下，最大队列长度lmax可以由等式(5)得到：
lmax＝l0+2lg (5)。
Tmax表示最大队列长度lmax的持续时间。基于上述三角形相似性可以得到等式(6)，如下：
Figure BDA0001747900560000212
那么，Tmax的值可以通过等式(7)获得，
Figure BDA0001747900560000213
在一些实施例中，假设具有不同的初始值l0，所述处理器可以确定lmax和Tmax的一般表达式，如下：
Figure BDA0001747900560000214
Figure BDA0001747900560000215
其中，函数ceil(x)用于求取大于或者等于x的最小整数，floor(x)用于求取不大于x的最大整数，mod(x,y)用于求取x/y的余数。
图7A是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹示意图。与图6类似，图7A也是时空图。如图7A所示，L表示道路长度，即从上游停车线到下游停车线的距离。z表示上游路口的长度。第一交通灯位于下游路口，第二交通灯位于上游路口。
如图7A所示，道路上的实际队列长度轨迹用粗黑线表示，道路上的参考轨迹701用于对比。当t＝ts时，队列轨迹到达上游路口的停止线，并且队列溢流到上游以致完全堵塞了上游路口。当交通灯变为红灯时，实际的最大队列长度(即lmax)，等于道路长度(例如，L)，可以一直保持直到下游路口的消散波到达上游路口。可以理解的是，一旦溢流发生在特定的道路上，一方面，溢流可以沿着道路向后延伸，如上游的车辆不能在绿灯快要结束时进入道路。另一方面，溢流可以在垂直道路的方向上延伸，例如，来自十字路口的车辆在其绿灯开始时(即所描述的道路的红灯期间)不能通过路口。时空图中所示的溢流部分用虚线框702表示。
在一些实施例中，整个路口溢流时间(IST)可以分为两个不同的部分，即一个向后方向的路口溢流时间(BIST)和一个垂直方向的路口溢流时间(PIST)。那么，整个路口溢流时间可以表示为：
IST＝BIST+PIST (10)。
图7B是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹的放大图。如图7B所示，容易发现ACDE是一个平行四边形。因此，IST(由图7B中AC的长度表示)等于Tmax(由图7B中的DE的长度表示)，其可由等式(11)确定，
Figure BDA0001747900560000221
AB的长度用来表示BIST，BC的长度表示表示PIST。根据三角形EAB、XCB和XDE的相似性，BIST与PIST可以分别由公式(12)和公式(13)获得，
Figure BDA0001747900560000231
Figure BDA0001747900560000232
其中，X表示最接近上游路口的交叉点，该点同时在上游红波段和下游绿波段。lmax和Tmax的值可以通过上述公式(8)和(9)获得，那么，X点的位置根据公式(14)即可获得，
Figure BDA0001747900560000233
在一些实施例中，BIST可以等于零，那么IST等于PIST，例如，如图7B所示的虚线圆圈703。PIST等于B'C'的长度。
应到知道的是，图7A和图7B所示的情况并不是唯一的。在一些实施例中，如图8B所示，交叉点X超出了道路长度。图8A是根据本申请的一些实施例所示的队列溢流轨迹示意图。图8B是图8A所示的队列溢流部分的放大图。在这种情况下，当消散波从下游路口在其绿灯期间到达上游停车线时，停在上游路口的队列总是能够在队列到达上游路口的同一绿灯时间段内消散。因此，不会出现PIST，并且垂直道路的路口不受影响。对于图8A，BIST和PIST可以从如下所示的等式获得，
BIST＝Tmax (15),
PIST＝0 (16)。
应该知道的是，等式(10)和(11)仍然适用于图8A所示的情况。对本领域的技术人员可知，一旦发生溢流，在绿灯期间，某些车辆不能够从上游路口进入道路中。下一个周期内的队列长度可以小于其初始值。那么差值，Δl，可以通过等式(17)获得，
Figure BDA0001747900560000241
然后，队列可以消散，并重新形成类似于图5所示的周期性。在一些实施例中，容易发现队列轨迹可以收敛到一个新的周期模式，队列最大值等于道路长度。而且，虽然队列在每个周期内都到达上游停车线，但是队列并不会堵塞上游的交通流。例如，如图7A所示，队列长度可以等于绿灯结束时的最大值(即道路长度L)。又例如，如图8A所示，可以在队列长度达到最大值lmax后，队列很快消散。因此，在后续的周期内不存在BIST。
对于图7A，只要排队车辆在绿灯结束时占据上游路口，PIST就会产生。当下游路口的消散波到达上游路口时，PIST的值可以通过一个周期内的相对时间来确定，而该时间在每个周期内保持不变。因此，在图7B中，B'C'的长度可以等于BC的长度。一旦产生PIST，只要有充足的车辆可以不断涌入，便可以在后续的每一周期中保持恒定的值。比较图7A和图8A所示的情况，当下游路口的消散波到达上游停车线时，一个周期内的相对时间是判断是否将会发生并保持PIST的道路关键特征。在一些实施例中，为了防止或减少交通拥堵，所述处理器可以控制路口的一个或多个交通灯，使得在绿灯期间下游路口的消散波能够到达上游停车线。换句话说，当下游路口的消散波到达上游停车线时，所述处理器可以使一个周期内的相对时间小于绿灯亮灯时长。在一些实施例中，所述处理器可以基于相对时间来调整交通灯的周期长度，并且确保在已调整的交通灯的绿灯期间内消散波从下游路口到达上游停车线。关于如何调整交通灯的更多描述可以参考本申请中其他部分(例如，图9及其描述)。
图9是根据本申请的一些实施例所示的控制交通灯的流程图。在一些实施例中，流程900可以在如图1所示的系统100中实施。例如，所述过程900可以以指令的形式储存在存储设备130和/或其他存储器(如：ROM 230、RAM 240等)中，服务器110(比如处理引擎112、处理器220)调用和/或执行所述存储指令。
在步骤902，处理器(例如,处理引擎112中的获取模块410)可以获取在历史时段内穿过道路、上游路口以及下游路口的车辆的历史轨迹数据。所述道路连接上游路口和下游路口。例如，如图5所示，道路502连接上游路口A和下游路口B。车辆沿着道路502从上游路口A进入下游路口B。在一些实施例中，至少一个车辆的定位系统(例如，GPS系统)可以通过网络140将其轨迹数据发送到存储设备130。在一些实施例中，所述定位系统可以集成到移动终端(例如，司机端120)。所述移动终端将轨迹数据发送给存储设备130。所述获取模块410可以进一步获取多个车辆在历史时间段内的历史轨迹数据。所述历史轨迹数据包括与多个车辆相关的空间信息以及时间信息。例如，所述空间信息包括道路502上的多个车辆的位置。所述时间信息包括当多个车辆在不同位置时的相应时间点，以及路口的交通灯数据(例如，绿灯持续时间，红灯持续时间)等。所述历史时间段包括预定时间段，例如，一小时、一天、一星期、一个月等。所述处理器(例如，处理引擎112)可以基于与多个车辆相关的空间信息和时间信息进一步处理所述历史轨迹数据。例如，所述处理引擎112可以利用空间信息和时间信息生成时空图。
在步骤904，处理器(例如，获取模块410)可以获取拥堵时间段。在一些实施例中，所述拥堵时间段可以是根据经验确定的预定时间段(比如，工作日的高峰时间)，例如，上午7点到上午9点。在一些实施例中，处理器可以从存储器(例如，存储设备130)中获取预定的拥堵时间段。例如，用户可以通过终端(例如，移动手机)预定所述拥堵时间段。所述预定的拥堵时间段可以存储在所述存储设备130中。所述获取模块410可以从所述存储设备130中获取预定的拥堵时间段。
在一些实施例中，处理器(例如，获取模块410)可以基于车辆的历史轨迹数据来获取拥堵时间段。例如，所述处理引擎112，基于车辆的历史轨迹数据，可以确定两个相邻路口之间的车辆队列长度，如上游路口和下游路口。所述处理引擎112可以基于所述队列长度确定拥堵时间段。所述获取模块410可以获取确定的所述拥堵时间段。假设在一个时间段内
Figure BDA0001747900560000261
如果车辆队列长度大于阈值(例如，上游路口和下游路口之间的道路长度)，或者队列溢流到相邻道路，那么所述处理引擎112可以确定时间段
Figure BDA0001747900560000262
是拥堵时间段。又例如，所述处理引擎112可以基于通过道路的多个车辆的平均通过速度来确定拥堵时间段。所述获取模块410可以根据历史轨迹数据获取每一车辆通过道路时的通过时间。所述处理引擎112基于道路长度和每一车辆对应的通过时间，进一步确定通过该道路的每一车辆的通过速度。所述处理引擎112将车辆对应通过速度的总和除以车辆的数量，来确定车辆的平均通过速度。如果车辆在一段时间
Figure BDA0001747900560000272
内的平均通过速度较慢，例如平均通过速度小于一个值(例如5km/h，10km/h)，则所述处理引擎112可以确定时间段
Figure BDA0001747900560000271
是拥堵时间段。
在一些实施例中，处理器(例如，所述获取模块410)可以从第三方数据库(例如，地图服务提供商，官方运输数据库)中获取所述拥堵时间段，例如，早高峰时段或者晚高峰时段。
仅仅为了示例，所述处理器可以将所述历史轨迹数据进一步生成如图10所示的时空图。图10是根据本申请的一些实施例所示的时空图的示意图。所述处理器可以基于车辆的历史轨迹数据确定时空图。如图10所示，时空图的横轴表示时间，用t表示。时空图的纵轴表示车辆的位置，用l表示。例如，l0表示上游路口的位置，l1表示下游路口的位置。L表示上游路口和下游路口之间的距离。虚线表示车辆的历史轨迹线，所述历史轨迹线可以基于历史轨迹数据确定。所述处理器可以将车辆的历史轨迹数据转换为对应的轨迹线。
在一些实施例中，处理器可以确定一个时间段是否为拥堵时间段。例如，如图10所示，时空图可以包括多个周期内车辆的历史轨迹。每条线表示一段时间内车辆的轨迹。一个周期可以包括一个绿灯持续时间和一个红灯持续时间。在一些实施例中，所述处理器可以基于时空图来确定拥堵时间段。例如，如果轨迹线的一部分在时空图上是平坦的，则可以认为相应的车辆在对应于所述轨迹线平坦部分的时间段内是静止的。所述处理器可以从时空图中获取最后排队车辆的停车位置。停车位置可以认为是对应于轨迹线平坦部分的位置。所述处理器可以确定最后排队车辆的停车位置是否超出上游路口的停车线。如果最后排队车辆的停车位置在某个时间段内超过上游路口的停车线，则处理器可以确定该时间段是拥堵时间段。
在一些实施例中，所述处理器可以根据时空图确定通过道路的每一车辆的通过时间。例如，所述处理器可以获取车辆通过上游路口的起始时间点，和/或车辆通过下游路口的结束时间点。所述起点时间点是指对应于车辆轨迹起点的时。所述结束时间点指对应车辆轨迹的终点的时刻。所述处理器可以将起始时间点和结束时间点之间的时间作为车辆的通过时间。所述处理器还可以根据道路长度和每一车辆的通过时间，确定每一车辆通过该道路的通过速度。所述处理器可以根据多个车辆的通过速度进一步确定车辆的平均通过速度。如果多个车辆在某时间段内的平均通过速度是缓慢的，例如，平均通过速度小于一个值(例如5km/h，10km/h)，那么所述处理器可以确定该时间段是拥堵时间段。
在步骤906，处理器(例如，消散速度确定模块420)可以基于历史轨迹数据中的一部分数据确定拥堵时间段内的消散速度。所述历史轨迹数据的一部分数据是指拥堵时间段内(例如，工作日的7:00a.m.-9:00a.m.)的多个车辆的历史轨迹数据。例如，所述获取模块410可以获取每个工作日拥堵时间段内的通过东西走向路口(例如，图5所示的下游路口B)的车辆历史轨迹数据。所述消散速度确定模块420可以进一步将所述部分历史轨迹数据映射到时空图的一个周期上。例如，如图13A所示，处理器将每天某一时段内通过同一路口的多个车辆的历史轨迹数据映射到所述时空图上。时空图上对应于各车辆历史轨迹数据的轨迹均在路口(例如，如图5所示的下游路口B)交通灯的同一周期内。
Figure BDA0001747900560000292
表示红灯持续时间段，
Figure BDA0001747900560000291
表示绿灯持续时间段。关于如何将历史轨迹数据映射到时空图上的同一周期内的更多描述可以参考本申请中的其他部分(例如，图11-12、图13A和图13B以及其描述)。
在一些实施例中，所述处理器可以基于历史轨迹数据确定每一第一车辆的相对起始时间点。所述第一车辆为在所述拥堵时间段内穿过所述道路与下游路口之间的边界的车辆。例如，所述处理器可以获取多个第一车辆的实际起始时间点，和第一交通灯的绿灯亮灯的起点时间点。所述处理器可以基于第一车辆的实际起始时间点和第一交通灯的绿灯亮灯的起点时间点，进一步确定相对起始时间点。例如，第一车辆的实际起始时间点为时间点A，为时间点B。假设当消散波在第一交通灯的绿灯亮灯的起点时间点以一定的消散速度开始向上游传播时，时间点A晚于时间点B。那么所述处理器根据时间点A和时间点B之间的差值(即，A-B)，确定所述第一车辆的相对时间长度。在一个周期内，绿灯亮灯的起始时间点可以被指定为参考时间点(例如，图13A或图13B所示的r1)。第一车辆的相对起始时间点可以根据所述参考时间点和第一车辆的相对时间长度来确定，例如，第一车辆的相对时间点是r1+(A-B)。关于确定相对起始时间点的更多描述可以在本申请的其他地方找到(例如图12及其描述)。
所述处理器可以基于多个第一车辆的相对时间点确定消散速度。例如，所述处理器可以在相对时间点确定对应的每一第一车辆的位置。根据第一车辆的相对时间点和对应于所述相对时间点的第一车辆位置，处理器进一步确定所述消散速度。例如，处理器可以利用线性拟合方法将对应于相对起始时间点和相应位置的轨迹点拟合成一条直线(例如，图13B所示的拟合直线1322)。所述对应于相对起始时间点和相应位置的轨迹点在本申请中还可称为消散点(如图13B所示的消散点1321)。所述处理器确定所述拟合直线的斜率为消散速度。
在步骤908，处理器(例如，相位差确定模块430)，基于道路长度、消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度以及第二交通灯的绿灯亮灯时长，确定第二交通灯与第一交通灯之间的相位差。第二交通灯为位于上游路口的交通灯，第一交通灯为位于下游路口的交通灯。本申请中，第二交通灯与第一交通灯之间的相位差是指第一交通灯在一个周期内的亮灯起始时间点与第二交通灯在同一周期内的亮灯起始时间点的差值(这里认为第一交通灯和第二交通灯的周期长度相同)。例如，在早上9点左右，第一交通灯的绿灯在9：01开始点亮，而第二交通灯的绿灯在9：02开始点亮。第二交通灯与第一交通灯的相位差是两个时间点之间的差值，即，1分钟。为了控制队列溢流，有必要在第二交通灯的绿灯亮灯期间内，使得消散波从下游路口到达上游路口的停车线。在第二交通灯的绿灯亮灯期间，所述处理器可以确定第二交通灯与第一交通灯的相位差，使得消散波从下游路口到达上游路口的停车线。在一些实施例中，所述处理器可以根据消散波从下游路口到达上游停车线时的一个周期内的相对时间，进一步确定第二交通灯与第一交通灯的相位差。在一些实施例中，可以基于等式(18)来确定所述相对时间，
Figure BDA0001747900560000311
其中，ti表示道路i上的消散波从下游路口到达上游停车线时的一个周期内的相对时间，δi表示相位差，Li表示道路i的长度,ωi表示消散速度,c表示交通灯的周期长度,以及函数mod(x,y)表示求取x/y的余数。道路长度Li包括上游路口的长度。例如，如图6所示，道路长度L包括上游路口的长度z。在一些实施例中，第一交通灯的周期长度等于第二交通灯的周期长度。为了防止或减少交通拥堵，所述处理器可以调整相位差，以确保相对时间ti小于第二交通灯的绿灯亮灯时长。所述处理器可以基于不等式(19)进一步确定相位差,
Figure BDA0001747900560000312
其中，gi表示第二交通灯的绿灯亮灯时长。存在一个相位差范围的解使得不等式(19)成立。例如，所述相位差范围，δi∈[0，c)。在一些实施例中，所述相位差确定模块430可以从存储设备(例如，存储设备130)中获取道路长度Li，消散速度ωi，交通灯的周期长度c。所述处理器可以基于所述相位差范围进一步确定相位差。例如，所述相位差可以是所述相位差范围内的任意值。
在步骤910，处理器(例如，调整模块440)可以基于所述相位差确定第二交通灯的信号配时。所述交通灯的信号配时是指交通灯在多个周期内重复亮灯的周期性规则。所述交通灯的一个周期可以包括绿灯亮灯时间和红灯亮灯时间。所述绿灯亮灯时间是恒定值(例如，g0)。所述红灯亮灯时间也是恒定值(例如，r0)。
在一些实施例中，在所述拥堵时间段的起始时间点时，所述处理器可以通过延长所述第二交通灯相比于所述第一交通灯的相位差时长来确定所述第二交通灯的信号配时。例如，如图14所示，如果发生拥堵的起始时间点在第一周期内，所述处理器可以延长所述第二交通灯相比于所述第一交通灯的相位差时长来确定所述第二交通灯的信号配时。在所述确定的信号配时下，第二交通灯的红灯时长等于该红灯的原始时长r0和相位差时长δi的总和，即r0+δi。相应地，调整后的第二交通灯的第二周期的起始时间会晚于第二交通灯的第二周期的原始起始时间。在拥堵时间段内，通过控制所述第二交通灯的信号配时以防止或减少交通拥堵。
在一些实施例中，所述处理器可以根据绿灯第一次开始点亮的第一时间点和相位差，确定第二交通灯的信号配时。具体地，所述处理器可以确定第一交通灯的绿灯第一次开始点亮的第一时间点。所述处理器基于所述第一时间点和相位差，确定第二交通灯的绿灯开始点亮的第二时间点。例如，所述第二时间点等于第一时间点和相位差之和。所述处理器将所述第二交通灯的红灯时间延迟至第二时间点。在所述第二时间点，所述处理器点亮所述第二交通灯的绿灯。
图11是根据本申请的一些实施例所示的确定消散速度的流程图。在一些实施例中，过程1100可以在如图1所示的系统100中实施。例如，所述过程1100可以以指令的形式储存在存储设备130和/或其他存储器(如：ROM 230、RAM 240等)中，服务器110(比如，处理引擎112、处理器220)调用和/或执行所述存储指令。
在步骤1102，处理器(例如，消散速度确定模块420)可以基于历史轨迹数据确定每一第一车辆的相对起始时间点。所述第一车辆包括在第一交通灯的绿灯亮灯期间，从停车状态开始移动并越过下游停止线的车辆。所述第一交通灯指位于下游路口的交通灯。所述历史轨迹数据包括多个第一车辆在道路上的位置以及所述多个第一车辆处于该位置的相应时间点。在一些实施例中，所述处理器可以根据第一车辆的历史轨迹数据，获取第一车辆的实际起始时间。所述处理器可以获取第一交通灯的绿灯亮灯的起始时间点。所述处理器可以根据每一第一车辆的实际起始时间点和第一交通灯的绿灯亮灯的起点时间点，进一步获取所述相对起始时间点。例如，所述消散速度确定模块420可以指定绿灯亮灯的起始时间点作为参考时间点。所述消散速度确定模块420还可以确定第一车辆的实际起始时间点和绿灯的起始时间点之间的差值作为相对时间长度。所述消散速度确定模块420可以根据参考时间点和相对时间长度，进一步确定所述相对起始时间点。例如，如果第一车辆的实际起始时间点为时间点A，第一交通灯的绿灯亮灯的起始时间点为时间点B。假设当消散波在第一交通灯的绿灯亮灯的起点时间点以一定的消散速度开始向上游传播时，时间点A晚于时间点B。那么所述处理器根据时间点A和时间点B之间的差值(即，A-B)，确定所述第一车辆的相对时间。在一个周期内，绿灯的起始时间点可以被指定为参考时间点(例如，图13A或图13B所示的r1)。第一车辆的相对起始时间点可以根据所述参考时间点和第一车辆的相对时间长度来确定，例如，第一车辆的相对时间点是r1+(A-B)。在所述相对起始时间点，车辆开始移动。相对起始时间点对应于消散点，即相应车辆从停止状态开始移动的轨迹点，如图13B所示的消散点1321。
在步骤1104，处理器(例如，消散速度确定模块420)基于多个第一车辆的相对起始时间点确定消散速度。具体地，所述处理器根据多个第一车辆的相对起始时间点和车辆在所述相对起始时间点的位置确定消散速度。
所述第一车辆经过同一道路的时间可能不在同一周期内。例如，如图10所示，部分所采样的车辆历史轨迹不在同一周期内。所述处理器可以将不同周期内采样的历史轨迹映射到同一周期内。例如，如图13A所示，在时空图上，不同周期的采样的历史轨迹被映射到同一周期内。时空图的横轴代表第一车辆的相对时间点，纵轴代表第一车辆在各个相对时间点的位置。换句话说，所述处理器可以基于相对时间点和第一车辆在相对时间点的位置，将不同周期内采样的历史轨迹映射到同一周期。例如，在周一早上9点左右，一辆蓝色的汽车在上午9点10分至9点50分之间的第一交通灯的周期内，通过下游路口。周五早上8点左右，一辆黄色的汽车在8点至8点40分之间的第一交通灯的周期内，通过下游路口。所述处理器可以将周一早上蓝色的车的历史轨迹和周五早上黄色的车的历史轨迹映射到周期长度为42秒的交通灯的同一周期。如图13A所示，多个第一车辆从停止状态开始移动的轨迹点分布在所述同一周期内以绿灯亮灯起始时间点为起点的直线上，例如，直线1320。在一些实施例中，所述处理器可以根据所述直线确定消散速度。
仅仅为了示例，图13B所示的时空图类似于图13A所示的时空图。时空图的横轴代表第一车辆的相对时间点，纵轴代表第一车辆在各个相对时间点的位置。所述处理器可以确定第一车辆的一系列消散点，所述消散点对应于所述第一车辆的相对起始时间点。例如，所述处理器可以根据相对起始时间点t1，确定消散点1321。另外，所述处理器可以基于线性拟合方法，将所述确定的多个消散点(例如，消散点1321)拟合成一条线，例如，所述拟合的直线1322。在一些实施例中，所述处理器可以确定所述拟合线的斜率作为消散速度。典型的线性拟合方法可以包括最小二乘法，内插法等或其任意组合。典型的内插法可以包括拉格朗日内插法、牛顿内插法、样条插值方法等。应当理解的是，对于本领域技术人员而言，所述拟合消散点的方法可以是各种各样的，诸如此类的变形均应在本申请的保护范围之内。
图12是根据本申请的一些实施例所示的确定相对起始时间点的流程图。在一些实施例中，过程1200可以在如图1所示的系统100中实施。例如，所述过程1200可以以指令的形式储存在存储设备130和/或其他存储器(如：ROM 230、RAM 240等)中，服务器110(比如处理引擎112、处理器220)调用和/或执行所述存储指令。
在步骤1202，所述处理器获取每一第一车辆的实际起始时间点，所述每一第一车辆的实际起始时间点包括在第一交通灯的绿灯亮灯期间内，所述每一第一车辆从停止状态开始移动并越过道路和下游路口之间的边界的时间点。所述第一交通灯是指位于下游路口的交通灯。所述道路和下游路口之间的边界可以是下游路口的停车线(也称下游路口)。所述处理器可以从第一车辆的历史轨迹数据中获取第一车辆的实际起始时间点。所述第一车辆的历史轨迹数据包括第一车辆在各个时间点的位置。例如，所述处理器可以获取第一车辆从停车状态开始移动的历史轨迹点。所述处理器可以根据所述历史轨迹点获取该第一车辆的实际起始时间点。
在步骤1204，处理器可以获取第一交通灯的绿灯亮灯的起始时间点。在一些实施例中，所述获取模块410可以利用道路上的环形探测器获取第一交通灯的绿灯亮灯的起始时间点。所述环形探测器可以探测到第一交通灯的时间信息，例如，绿灯或红灯亮灯的起始时间点，以及绿灯或红灯的亮灯时长。在一些实施例中，所述处理器可以从数据库(例如，官方交通数据库)中获取所述第一交通灯的绿灯亮灯的起始时间点。
在步骤1206，所述处理器，基于所述每一第一车辆的实际起始时间点和所述第一交通灯的绿灯亮灯的起始时间点，确定所述相对起始时间点。例如，所述消散速度确定模块420可以指定绿灯亮灯起始时间点作为参考时间点。所述消散速度确定模块420还可以指定第一车辆的实际起始时间点与绿灯亮灯的起始时间点之间的差值作为相对时间长度。所述消散速度确定模块420可以根据参考时间点和相对时间长度(例如，基于906所描述的)来确定相对起始时间点。
如图9所示的过程900也可以应用于包括多个路口的道路网络(例如，如图15所示)。如图15所示，道路1502包括三个路口，即路口A、路口B、以及路口C。第一交通灯位于路口A，第二交通灯位于路口B，以及第三交通灯位于路口C。在一些实施例中，在拥堵时间段内，下游的队列溢流可以扩散到多个路口。例如，路口C和路口B之间的队列可以扩散到路口B和路口A。所述溢流可能导致交通堵塞。为了防止或减少交通堵塞，处理器可以根据本申请中公开的方法，进一步确定路口C和路口B之间的相位差。然后，处理器可以根据路口A和路口B之间的相位差分别确定路口A和路口B的交通灯的信号配时。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员而言，上述申请披露仅作为示例，并不构成对本申请的限制。虽然此处并未明确说明，但本领域的普通技术人员可以进行各种变更、改进和修改。诸如此类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。例如，术语“一个实施例”、“一实施例”及“一些实施例”意指与本申请的至少一个实施例相关的某一特征、结构或特性。因此，应当强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定系指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特性可以进行适当的组合。
此外，本领域的普通技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的制程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件实施、可以完全由软件(包括韧体、常驻软件、微代码等)实施、也可以由硬件和软件组合实施，上述硬件或软件均可以被称为“模块”、“单元”、“组件”、“装置”或“系统”。此外，本申请的各方面可以呈现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品具有计算机可读程序编码。
计算机可读信号介质可以包括一个含有计算机程序编码的传播数据讯号，例如在基带上或作为载波的一部分。此类传播讯号可以有多种形式，包括电磁形式、光形式等或任何合适的组合形式。计算机可读信号介质可以为除计算机可读储存介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、设备或装置以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序编码可以通过任何合适的媒体进行传播，包括无线电、缆线、光纤电缆、RF、或类似媒体、或任何上述媒体的合适组合。
本申请各方面操作所需的计算机程序码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写，包括面向对象程序设计，如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB。ET，Python或类似的常规程序编程语言，如"C"编程语言，Visual Basic，Fortran 2003，Perl，COBOL 2002，PHP，ABAP，动态编程语言如Python，Ruby和Groovy或其它编程语言。程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机上运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算器可以通过任何网络形式与用户计算器连接，例如，局域网络(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算器(例如通过因特网)，或在云端计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
然而，这些修正和改变仍然在本申请的保护范围之内。此外，处理元素或者序列的列举顺序、数字、字母或者其他名称的使用不是用于限制要求的过程和方法的。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，此类细节仅起说明的目的，附加的申请专利范围并不仅限于披露的实施例，相反，申请专利范围旨在覆盖所有符合本申请实施例精神和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所述的各种组件可以通过安装于硬件装置中实施，但也可以只通过软件的解决方案实施，例如在现有的服务器或移动设备上的装置。
同理，应当注意的是，为了简化本申请揭示的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，此揭示方法并不意味着本申请所需的特征比申请专利范围中涉及的特征多。实际上，申请专利范围的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

Claims (21)

1.一种控制由道路相连的上游路口和下游路口的交通灯的方法，其特征在于，所述方法包括：
从服务器获取在历史时段内穿过所述道路、所述上游路口、以及所述下游路口的车辆的历史轨迹数据；
获取拥堵时间段；
基于所述历史轨迹数据中的一部分数据，确定多个第一车辆的相对起始时间点；
基于所述多个第一车辆的相对起始时间点，通过线性拟合的方式确定所述拥堵时间段内的消散速度，所述一部分数据对应于所述拥堵时间段；
基于所述道路长度、所述消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度、以及第二交通灯的绿灯亮灯时长确定相位差，所述第一交通灯位于所述下游路口，所述第二交通灯位于所述上游路口，所述第一交通灯的周期长度等于所述第二交通灯的周期长度；以及
基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史时段包括多个工作日。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述车辆的历史轨迹数据包括所述车辆在所述道路上的位置数据和所述车辆在所述位置的对应时间点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述历史轨迹数据中的一部分数据，确定多个第一车辆的相对起始时间点，包括：
对于多个第一车辆中的每一车辆，基于历史轨迹数据确定所述每一第一车辆的相对起始时间点，所述历史轨迹数据对应于所述多个第一车辆的每一车辆，其中，所述第一车辆为在所述拥堵时间段内穿过所述道路与下游路口之间的边界的车辆。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于多个第一车辆中的每一车辆，基于其历史轨迹数据确定所述每一第一车辆的相对起始时间点，所述历史轨迹数据对应于所述多个第一车辆的每一车辆，包括：
获取所述每一第一车辆的实际起始时间点，所述每一第一车辆的实际起始时间点包括在所述第一交通灯的绿灯亮灯期间内，所述每一第一车辆从停止状态开始移动并越过所述道路和所述下游路口之间的边界的时间点；
获取所述第一交通灯的绿灯亮灯期间的起始时间点；以及
基于所述每一第一车辆的实际起始时间点和所述第一交通灯的绿灯亮灯期间的起始时间点，确定所述相对起始时间点。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，基于所述多个第一车辆的相对起始时间点确定所述消散速度，进一步包括：
基于所述多个第一车辆的相对起始时间点以及所述多个第一车辆在所述相对起始 时间点的对应位置，确定所述消散速度。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，基于所述道路长度、所述消散速度、所述第一交通灯的周期长度、所述第二交通灯的周期长度、以及所述第二交通灯的绿灯亮灯时长，确定相位差，包括：
基于所述道路长度、所述消散速度、所述第一交通灯的周期长度、所述第二交通灯的周期长度、以及所述第二交通灯的绿灯亮灯时长，确定相位差范围；以及
基于所述相位差范围确定所述相位差。
8.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，所述道路长度包括上游路口的长度。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时，包括：
在拥堵时间段延长所述第二交通灯相比于所述第一交通灯的相位差时长。
10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时，包括：
确定第一时间点，所述第一时间点指所述第一交通灯的绿灯第一次开始点亮的时间；
基于所述第一时间点和所述相位差，确定第二时间点；
将所述第二交通灯的红灯时间延迟至第二时间点；以及
在所述第二时间点，点亮所述第二交通灯的绿灯。
11.一种系统，用于控制由道路相连的上游路口和下游路口的交通灯，其特征在于，所述系统包括：
至少一个存储介质，所述存储介质包括一串指令；以及
至少一个处理器，所述处理器与所述至少一个存储介质通讯，其中，当执行所述一串指令时，所述至少一个处理器用于：
获取在历史时段内穿过所述道路、所述上游路口、以及所述下游路口的车辆的历史轨迹数据；
获取拥堵时间段；
基于所述历史轨迹数据中的一部分数据，确定多个第一车辆的相对起始时间点；
基于所述多个第一车辆的相对起始时间点，通过线性拟合的方式确定所述拥堵时间段内的消散速度，所述一部分数据对应于所述拥堵时间段；
基于所述道路长度、所述消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度、以及第二交通灯的绿灯时长确定一个相位差、所述第一交通灯位于所述下游路口、所述第二交通灯位于所述上游路口、所述第一交通灯的周期长度等于所述第二交通灯的周期长度；以及
基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述历史时段包括多个工作日。
13.根据权利要求11或12所述的系统，其特征在于，所述车辆的历史轨迹数据包括所述车辆在所述道路上的位置数据和所述多个车辆在所述位置的对应时间点。
14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，基于所述历史轨迹数据中的一部分数据，确定多个第一车辆的相对起始时间点，所述至少一个处理器进一步：
对于多个第一车辆中的每一车辆，基于历史轨迹数据确定所述每一第一车辆的相对起始时间点，所述历史轨迹数据对应于所述多个第一车辆的每一车辆，其中，所述第一车辆为在所述拥堵时间段内穿过所述道路与下游路口之间的边界的车辆。
15.根据权利要求14所述的系统，其特征在于，对于多个第一车辆中的每一车辆，基于其历史轨迹数据确定所述每一第一车辆的相对起始时间点，所述历史轨迹数据对应于所述多个第一车辆的每一车辆，所述至少一个处理器进一步：
获取所述每一第一车辆的实际起始时间点，所述每一第一车辆的实际起始时间点包括在所述第一交通灯的绿灯亮灯期间内，所述每一第一车辆从停止状态开始移动并越过所述道路和所述下游路口之间的边界的时间点；
获取所述第一交通灯的绿灯亮灯期间的起始时间点；以及
基于所述每一第一车辆的实际起始时间点和所述第一交通灯的绿灯亮灯期间的起始时间点，确定所述相对起始时间点。
16.根据权利要求14或15所述的系统，其特征在于，基于所述多个第一车辆的相对起始时间点确定所述消散速度，所述至少一个处理器进一步：
基于所述多个第一车辆的相对起始时间点以及所述多个第一车辆在所述相对起始 时间点的对应位置，确定所述消散速度。
17.根据权利要求11-16任一项所述的系统，其特征在于，基于所述道路长度、所述消散速度、所述第一交通灯的周期长度、所述第二交通灯的周期长度、以及所述第二交通灯的绿灯亮灯时长，确定相位差，所述至少一个处理器进一步：
基于所述道路长度、所述消散速度、所述第一交通灯的周期长度、所述第二交通灯的周期长度、以及所述第二交通灯的绿灯亮灯时长，确定相位差范围；以及
基于所述相位差范围确定所述相位差。
18.根据权利要求11-17任一项所述的系统，其特征在于，所述道路长度包括上游路口的长度。
19.根据权利要求11-18任一项所述的系统，其特征在于，基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时，所述至少一个处理器进一步用于：
在拥堵时间段延长所述第二交通灯相比于所述第一交通灯的相位差时长。
20.根据权利要求11-18任一项所述的系统，其特征在于，基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时，所述至少一个处理器进一步用于：
确定第一时间点，所述第一时间点指所述第一交通灯的绿灯第一次开始点亮的时间；
基于所述第一时间点和所述相位差，确定第二时间点；
将所述第二交通灯的红灯时间延迟至所述第二时间点；以及
在所述第二时间点，点亮所述第二交通灯的绿灯。
21.一种非暂时性计算机可读介质，其特征在于，包括控制由道路相连的上游路口和下游路口的交通灯的至少一组指令，当至少一个计算设备的处理器执行所述至少一组指令时，所述至少一组指令使所述计算设备执行方法，所述方法包括：
从服务器获取在历史时段内穿过所述道路、所述上游路口、以及所述下游路口的车辆的历史轨迹数据；
获取拥堵时间段；
基于所述历史轨迹数据中的一部分数据，确定多个第一车辆的相对起始时间点；
基于所述多个第一车辆的相对起始时间点，通过线性拟合的方式确定所述拥堵时间段内的消散速度，所述一部分数据对应于所述拥堵时间段；
基于所述道路长度、所述消散速度、第一交通灯的周期长度、第二交通灯的周期长度、以及第二交通灯的绿灯亮灯时长确定相位差，所述第一交通灯位于所述下游路口，所述第二交通灯位于所述上游路口，所述第一交通灯的周期长度等于所述第二交通灯的周期长度；以及
基于所述相位差确定所述第二交通灯的信号配时。
CN201880000916.3A 2018-07-25 2018-07-25 控制交通灯的系统和方法 Active CN111033592B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2018/096931 WO2020019177A1 (en) 2018-07-25 2018-07-25 Systems and methods for controlling traffic lights

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111033592A CN111033592A (zh) 2020-04-17
CN111033592B true CN111033592B (zh) 2022-04-05

Family

ID=69178161

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201880000916.3A Active CN111033592B (zh) 2018-07-25 2018-07-25 控制交通灯的系统和方法

Country Status (9)

Country Link
US (2) US10600320B2 (zh)
EP (1) EP3619697B1 (zh)
JP (1) JP6846443B2 (zh)
CN (1) CN111033592B (zh)
AU (1) AU2018282318B2 (zh)
CA (1) CA3027538A1 (zh)
SG (1) SG11201811242TA (zh)
TW (1) TWI718451B (zh)
WO (1) WO2020019177A1 (zh)

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11482103B2 (en) * 2018-11-22 2022-10-25 François VAUDRIN Control and manage traffic light system with VANET
DE102020116669A1 (de) * 2019-11-06 2021-05-06 Fujitsu Technology Solutions Intellectual Property Gmbh Verfahren zur Steuerung eines Verkehrssystems, Vorrichtung, Computerprogramm, und computerlesbares Speichermedium
US11984023B2 (en) * 2020-01-26 2024-05-14 Roderick Allen McConnell Traffic disturbances
CN111833619B (zh) * 2020-06-17 2021-06-25 东南大学 一种过饱和交通状态干线双向信号协调设计方法与装置
CN113936452A (zh) * 2020-06-29 2022-01-14 阿里巴巴集团控股有限公司 一种交通控制方法、装置及电子设备
CN112037540B (zh) * 2020-08-10 2021-07-27 东南大学 一种潮汐交通状态干线信号协调设计方法与装置
CN111968388B (zh) * 2020-10-26 2021-01-05 湖南华自信息技术有限公司 一种交通控制方法及交通控制系统
CN112885089B (zh) * 2021-01-25 2022-06-07 合肥学院 一种基于多维指标的干线绿波智能诊断方法
CN113160587B (zh) * 2021-04-15 2022-06-07 美棒技术(上海)有限公司 一种基于红绿灯的交通调整方法
CN113345231A (zh) * 2021-06-02 2021-09-03 兆边(上海)科技有限公司 一种面向混合流的基于管控边缘计算设备的交通管控系统
CN114463969B (zh) * 2021-12-22 2023-05-16 高德软件有限公司 红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品
CN114446066B (zh) * 2021-12-30 2023-05-16 银江技术股份有限公司 一种道路信号控制方法以及装置
CN115171374A (zh) * 2022-06-27 2022-10-11 云控智行(上海)汽车科技有限公司 一种基于车路协同的溢流排队预测与多路口交通信号协调控制算法、系统与装置
CN115311857B (zh) * 2022-08-05 2023-07-25 大连海事大学 一种道路信息组网方法
CN115424459B (zh) * 2022-08-29 2024-02-27 北京东土正创科技有限公司 一种干线协调方法及存储介质
CN115762229B (zh) * 2022-11-21 2023-09-22 长安大学 动态泊位分配的多车型车辆进站引导方法、系统、设备及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240523A (zh) * 2014-09-25 2014-12-24 上海理工大学 城市干道绿波控制方法
CN106846835A (zh) * 2017-02-22 2017-06-13 北方工业大学 一种城市区域交通信号自适应协调控制方法
CN107331172A (zh) * 2017-08-25 2017-11-07 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于道路交通状态的交通相位调整方法和装置
CN107730921A (zh) * 2017-09-11 2018-02-23 北方工业大学 一种城市区域交通过饱和交通策略控制方法

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000067371A (ja) * 1998-08-18 2000-03-03 Matsushita Electric Ind Co Ltd 交通信号制御方法及び制御装置
US6587778B2 (en) * 1999-12-17 2003-07-01 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Generalized adaptive signal control method and system
JP4860030B2 (ja) * 2000-08-15 2012-01-25 パナソニック株式会社 信号制御パラメータ設計方法および装置
JP4003054B2 (ja) * 2002-05-15 2007-11-07 学校法人日本大学 信号制御装置、及び、信号制御方法
US9076332B2 (en) * 2006-10-19 2015-07-07 Makor Issues And Rights Ltd. Multi-objective optimization for real time traffic light control and navigation systems for urban saturated networks
CN101206801B (zh) * 2007-12-17 2011-04-13 青岛海信网络科技股份有限公司 一种自适应交通控制方法
KR101254957B1 (ko) * 2011-07-18 2013-04-16 이흥수 교통 신호 제어 장치 및 방법
CN103093633B (zh) * 2011-10-28 2015-06-17 国际商业机器公司 交通信号灯调整系统和方法
CN103208191B (zh) 2012-01-13 2016-12-28 上海济祥智能交通科技有限公司 一种城市道路交叉口过饱和条件下信号协调控制的优化方法
JP2013257667A (ja) * 2012-06-11 2013-12-26 Toshiba Corp 交通管制システムおよび交通管制システムの情報提供方法
CN102842238A (zh) 2012-08-30 2012-12-26 浙江大学 一种城市主干道交通信号动态协调控制方法
US9412271B2 (en) * 2013-01-30 2016-08-09 Wavetronix Llc Traffic flow through an intersection by reducing platoon interference
US9224293B2 (en) * 2013-03-16 2015-12-29 Donald Warren Taylor Apparatus and system for monitoring and managing traffic flow
US9830813B2 (en) * 2013-06-18 2017-11-28 Carnegie Mellon University, A Pennsylvania Non-Profit Corporation Smart and scalable urban signal networks: methods and systems for adaptive traffic signal control
CN103927892B (zh) 2014-04-29 2016-01-13 山东比亚科技有限公司 一种交通溢流协调控制优化模型的建立方法及其工作方法
EP3158547B1 (en) 2014-06-17 2020-10-07 King Abdullah University Of Science And Technology System and method for traffic signal timing estimation
CN104299432B (zh) * 2014-10-31 2017-11-10 青岛海信网络科技股份有限公司 一种过饱和路口信号灯控制方法及装置
US20170140645A1 (en) 2015-11-06 2017-05-18 The Board Of Regents Of The University Of Oklahoma Traffic monitoring system
CN105869415B (zh) * 2015-11-30 2018-08-10 乐卡汽车智能科技（北京）有限公司 车路协同交通灯及车路协同交通灯的控制方法
JP6642025B2 (ja) * 2016-01-19 2020-02-05 住友電気工業株式会社 路側制御装置、信号制御パラメータの更新方法、及びコンピュータプログラムの記録媒体
CN105608911B (zh) * 2016-01-19 2017-11-17 邹晓虎 城市干道道路交通信号灯的智能控制方法
CN105809958A (zh) 2016-03-29 2016-07-27 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于交叉口群的交通控制方法及系统
CN106097736B (zh) * 2016-08-19 2019-05-14 华南理工大学 一种面向拥堵交叉口的双向红绿波协调控制方法
CN106504548B (zh) * 2016-10-27 2019-04-09 广州子灵信息科技有限公司 交通灯智能控制方法及系统
TWI624819B (zh) * 2016-12-13 2018-05-21 Chunghwa Telecom Co Ltd Vehicle driving direction prediction system and method
CN106600992B (zh) * 2017-02-14 2019-04-05 公安部交通管理科学研究所 城市热点片区交通信号优化控制方法
CN107170256A (zh) * 2017-06-23 2017-09-15 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 一种交通灯智能控制方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240523A (zh) * 2014-09-25 2014-12-24 上海理工大学 城市干道绿波控制方法
CN106846835A (zh) * 2017-02-22 2017-06-13 北方工业大学 一种城市区域交通信号自适应协调控制方法
CN107331172A (zh) * 2017-08-25 2017-11-07 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于道路交通状态的交通相位调整方法和装置
CN107730921A (zh) * 2017-09-11 2018-02-23 北方工业大学 一种城市区域交通过饱和交通策略控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
道路交通干线协调优化方法研究;万孟飞;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20170615(第6期);第1-76页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111033592A (zh) 2020-04-17
CA3027538A1 (en) 2020-01-25
EP3619697B1 (en) 2024-05-01
US10600320B2 (en) 2020-03-24
US20200035096A1 (en) 2020-01-30
EP3619697A4 (en) 2020-03-11
TWI718451B (zh) 2021-02-11
WO2020019177A1 (en) 2020-01-30
AU2018282318B2 (en) 2021-02-04
US20200184810A1 (en) 2020-06-11
JP6846443B2 (ja) 2021-03-24
EP3619697A1 (en) 2020-03-11
AU2018282318A1 (en) 2020-02-20
JP2020530596A (ja) 2020-10-22
TW202008323A (zh) 2020-02-16
SG11201811242TA (en) 2020-02-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111033592B (zh) 控制交通灯的系统和方法
CA3027564C (en) Systems and methods for determining traffic conditions
AU2018229223A1 (en) Systems and methods for recommending a pick-up location
WO2020082284A1 (zh) 一种路口是否存在目标道路设施的判断方法及系统
TW201908696A (zh) 用於在地圖上顯示運輸工具的移動的系統和方法
KR20180074373A (ko) 운송 장치 및 운송 장치 제어 방법
CN110998686B (zh) 一种交通灯配时的系统和方法
US10713941B2 (en) Cognitive traffic signal cycle timer
US11676485B2 (en) Systems and methods for determining traffic information of a region
US11290547B2 (en) Systems and methods for determining an optimal transportation service type in an online to offline service
WO2021128365A1 (en) Systems and methods for controlling traffic signals
CN110807913B (zh) 一种确定交通状况的系统和方法
US20200225052A1 (en) Communication control device, communication control method, and computer readable medium
CN115035716A (zh) 控制信号相位差确定方法及装置、电子设备和存储介质

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