CN111179612B - 交叉口车道功能生成方法、装置和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种交叉口车道功能生成方法、装置和设备,其中方法包括:根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。本发明以最小化交叉口车辆平均延误为目标,能够有效实现最优的车道功能划分与相应的信号控制方案的最佳组合,相对现有的车道功能划分方案,本发明具有更佳的普适性,且无需穷举所有车道状态组合。
Description
技术领域
本发明涉及交通信号控制领域,尤其涉及一种交叉口车道功能生成方法、装置和设备。
背景技术
随着我国经济的飞速发展,国民收入水平的不断提高,机动车成为人们出行的常用工具,近年来我国机动车保有量持续增加,城市道路交通压力越来越大,城市道路硬件资源的约束对城市的发展产生了重要影响。如何提高城市道路在空间和时间的利用率对交通出行具有重要意义,由此,派生出多种交叉口信号控制策略,而对于信号控制方案的确定往往需要基于具体的车道功能划分才能确定最佳策略。
所谓车道功能划分(为便于表述,本发明也称此为“车道状态”),即是对交叉口各进口进行不同交通流向的车道状态配置,例如一个交叉口进口需要设置几条直行车道以及几条左转车道等。而现有的交叉口车道功能的设计思路通常分为两类:
一类仅是从道路的硬件设施出发,考虑进出口的硬件条件和上下游交通条件对车道功能进行划分,缺乏与当前信号自动控制技术的结合;
另一类虽然是从信号控制策略的角度出发,从配时层面进行交叉口车道的功能划分,但往往受限于固定的交叉口形状、进口数量,并且在利用配时方案划分车道功能时,多采用穷举法罗列各种车道功能组合,不仅使得运算成本增加,也使得划分结果不佳。
发明内容
本发明针对上述现有技术的弊端,以城市道路交叉口的现有条件为基础,并结合现有的优化信号控制策略,提供了一种交叉口车道功能生成方法、装置和设备,本发明还相应提供了一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品,通过以上形式,能够有效实现最优的车道功能划分与信号控制方案的组合。
关于上述本发明采用的技术方案具体如下:
第一方面,本发明提供了一种交叉口车道功能生成方法,包括:
根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;
基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;
比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。
在其中一种可能的实现方式中,所述根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值包括:
构建初始的第一车道状态;
根据第一车道状态,确定相应的第一最优信号控制策略;
利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第一最优信号控制策略中的参数,得到相应于第一车道状态的第一交叉口车辆平均延误值。
在其中一种可能的实现方式中,所述基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值包括:
根据预设的相关性搜索策略,确定出与第一车道状态近似且未被搜索过的至少一种第二车道状态;
根据各第二车道状态,确定相应的各第二最优信号控制策略;
利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第二最优信号控制策略中的参数,得到相应于各第二车道状态的第二交叉口车辆平均延误值。
在其中一种可能的实现方式中,所述相关性搜索策略包括:
以交叉口的各进口数量作为维度数构建多维空间,且多维空间中的点对应于车道状态;
将第一车道状态作为起始点,在多维空间中搜索与起始点相邻的各相邻点;
将各相邻点对应的各车道状态确定为第二车道状态。
在其中一种可能的实现方式中,所述比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能包括:
比较各第二交叉口车辆平均延误值,并确定最小第二交叉口车辆平均延误值;
判断最小第二交叉口车辆平均延误值是否小于等于第一交叉口车辆平均延误值;
若否,则将第一交叉口车辆平均延误值相应的第一车道状态作为目标车道状态;
若是,则将最小第二交叉口车辆平均延误值相应的第二车道状态作为新的第一车道状态,并返回确定第一最优信号控制策略的步骤循环执行;
根据目标车道状态,确定最终的交叉口车道功能划分结果。
第二方面,本发明提供了一种交叉口车道功能生成装置,包括:
第一平均延误值获取模块,用于根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;
第二平均延误值获取模块,用于基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;
车道功能划分模块,用于比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。
在其中一种可能的实现方式中,所述第一平均延误值获取模块包括:
第一车道状态构建单元,用于构建初始的第一车道状态;
第一信控方案确定单元,用于根据第一车道状态,确定相应的第一最优信号控制策略;
第一平均延误值计算单元,用于利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第一最优信号控制策略中的参数,得到相应于第一车道状态的第一交叉口车辆平均延误值。
在其中一种可能的实现方式中,所述第二平均延误值获取模块包括:
第二车道状态搜索单元,用于根据预设的相关性搜索策略,确定出与第一车道状态近似且未被搜索过的至少一种第二车道状态;
第二信控方案确定单元,用于根据各第二车道状态,确定相应的各第二最优信号控制策略;
第二平均延误值计算单元,用于利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第二最优信号控制策略中的参数,得到相应于各第二车道状态的第二交叉口车辆平均延误值。
在其中一种可能的实现方式中,所述第二车道状态搜索单元具体包括相关性搜索策略设定子单元;
所述相关性搜索策略设定子单元包括:
多维空间构建组件,用于以交叉口的各进口数量作为维度数构建多维空间,且多维空间中的点对应于车道状态;
相邻点搜索组件,用于将第一车道状态作为起始点,在多维空间中搜索与起始点相邻的各相邻点;
第二车道状态确定组件,用于将各相邻点对应的各车道状态确定为第二车道状态。
在其中一种可能的实现方式中,所述车道功能划分模块包括:
第一比较单元,用于比较各第二交叉口车辆平均延误值,并确定最小第二交叉口车辆平均延误值;
第二比较单元,用于判断最小第二交叉口车辆平均延误值是否小于等于第一交叉口车辆平均延误值;
目标车道状态确定单元,用于当第二比较单元输出为否时,将第一交叉口车辆平均延误值相应的第一车道状态作为目标车道状态;
循环单元,用于当第二比较单元输出为是时,将最小第二交叉口车辆平均延误值相应的第二车道状态作为新的第一车道状态,并发送至第一信控方案确定单元;
车道功能确定单元,用于根据目标车道状态,确定最终的交叉口车道功能划分结果。
第三方面,本发明提供了一种交叉口车道功能生成设备,包括:
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序,所述存储器可以采用非易失性存储介质,其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中,所述一个或多个计算机程序包括指令,当所述指令被所述设备执行时,使得所述设备执行如第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的所述方法。
第四方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的所述方法。
第五方面,本发明提供了一种计算机程序产品,当所述计算机程序产品被计算机执行时,用于执行如第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的所述方法。
在第五方面的一种可能的设计中,该产品涉及到的相关程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储器上,也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储介质上。
应当理解的是,本发明的第二至五方面与本发明的第一方面的技术方案构思统一,各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果也是相似的,具体效果体现可参考如下:
本发明的构思在于将划分车道状态的任务转为向外搜索最小交叉口车辆平均延误的任务,基于当前交叉口的硬件条件,从一种假定的最为简化的车道状态出发,向外扩展出相关的其他车道状态,并在一个数量可控的车道状态组合范围内,比较各车道状态对应的最小交叉口车辆平均延误值的大小,以最小的交叉口车辆平均延误值对应的车道状态作为输出结果,而其中为了获取到各车道状态对应的最小交叉口车辆平均延误值,本发明则结合了当前已有的交通信号自动控制技术(本发明也称其为信号控制策略、信号控制方案等),由此保证了交叉口车辆平均延误的最小,进而能够有效实现最优的车道功能划分与相应的信号控制方案的最佳组合。
总之,与现有技术相比,本发明的技术优点至少包括:
(1)具有更佳的普适性,不再限制交叉口的进口个数以及特定形状;
(2)无需穷举交叉口车道功能划分的所有组合。
(3)以最小化交叉口车辆平均延误为设计目标,可形成车道功能划分和信号灯控制方案的最优组合。
附图说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步描述,其中:
图1为本发明提供的交叉口交通信号控制方法的实施例的流程图;
图2为本发明提供的获取当前车道状态交叉口车辆平均延误值的具体实施例的流程图;
图3为本发明提供的获取相关车道状态交叉口车辆平均延误值的具体实施例的流程图;
图4为本发明提供的相关性搜索策略的实施例的流程图;
图5为本发明提供的确定交叉口车道功能划分的较佳实施例的流程图;
图6为本发明提供的交叉口交通信号控制装置的实施例的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
在设计本发明创造的过程中,发明人对现有车道功能划分方案的弊端做了充分分析,并基于对现有技术问题的探究,推导出本发明的技术构思之一,即将划分车道状态的任务转为向外搜索最小交叉口车辆平均延误的任务,对此,在具体介绍本发明技术方案的各实施例之前,做如下说明:
如前所述,以交叉口进出口和上下游硬件设施为基础的一类车道功能划分方案,考虑的是交叉口上下游道路的交通承载能力,即仅从空间角度考虑交叉口交通需求,从而期待设计出能够缓解交叉口交通压力的车道功能,但是并没有充分结合当前已有大量研究成果的信号控制方案(信控方案)在时间层面对交叉口交通通行能力的提升作用,因而此类现有方案的划分结果并不理想。
而另一种基于时间层面进行车道功能划分的现有方案,其实现过程往往采用穷举交叉口车道功能的所有组合,配以相应的信号控制方案,选择最优的车道功能划分。但对于交叉口进口个数较多或进口车道较多等复杂情况,穷举所有的车道功能划分不切实际,不仅实施困难且耗费处理成本,并且此类方案也多针对特定形状的交叉口,例如十字交叉口,进而还缺乏车道划分与信控方案组合的普适性和高效性。
而在本领域中存在已有的研究成果表明,在交叉口车道功能划分确定后,可结合交叉口流量数据出具相应最优信控方案,以使交叉口的车辆平均延误最小。本发明为了实现对交叉口车道功能划分,设计构思采用了逆向思维,即以交叉口的车辆平均延误作为首要优化目标,其中的逻辑可解释如下:
交叉口车辆平均延误可定义为:
式(1)中:
d表示交叉口车辆平均延误,单位:s/辆;
n表示交叉口信号控制方案中的相位个数;
qi表示相位i的关键交通流的交通流量;
di表示相位i的车辆平均延误。
而关于其中的di,可根据韦伯斯特(Webster)配时法,定义如下:
式(2)中:
di表示相位i的车辆平均延误,单位:s/辆;
xi表示相位i的饱和度,其与预设的饱和流量相关;
gi表示相位i的绿灯时间,单位:s;
C表示信号灯控制方案周期时长,单位:s;
qi表示相位i的关键交通流的交通流量,单位:辆/h;
λi表示相位i的绿信比;
yi表示相位i的流量比。
而关于其中的C,则是以车辆的平均延误最小为原则,可得出最佳周期C0的计算公式:
式(3)中:
C0表示最佳周期时长,单位:s;
L表示每周期的总损失时间,单位:s;
Y表示组成周期的全部信号相位的流量比值之和。
在本领域现有的研究方案中,公式(2)(3)的推导可参考定周期信号配时算法TRRL法,而由公式(1)、(2)、(3)可知,计算交叉口的车辆平均延误需要至少获取到交叉口信号灯控制方案(交叉口信号灯控制方案可由式(2)中C、gi、λi变量确定)和交通流量(交通流量可由式(2)中qi变量给出)。并且,公式(2)中的yi、qi、xi与交叉口进口的车道功能划分相关,公式(2)中的C由公式(3)求得,公式(3)中Y=max{y1,y2,...,yn}也与交叉口进口的车道功能划分相关。由此可以推导出,交叉口车辆平均延误与交叉口车道功能划分相关。进一步地,如果可以高效地搜索到使交叉口车辆平均延误最小的一种车道功能状态,那么便可以锁定到最优的车道功能划分,并可结合现有研究确定出与该最优的车道功能划分对应的信控方案,形成二者的最佳组合。
由此前提逻辑,本发明构思出将划分车道状态的任务转为向外搜索最小交叉口车辆平均延误的任务,并基于当前交叉口的硬件条件,从一种假定的最为简化的车道状态出发,向外扩展出相关的其他车道状态,并在一个数量可控的车道状态组合范围内,比较各车道状态对应的最小交叉口车辆平均延误值的大小,以最小的交叉口车辆平均延误值对应的车道状态作为输出结果,而其中锁定到最小交叉口车辆平均延误值,则是结合了当前已有的交通信号自动控制技术。
具体来说,本发明提供了一种交叉口车道功能生成方法的实施例,如图1所示,包括:
步骤S1、根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;
步骤S2、基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;
步骤S3、比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。
以交叉口最简的车道状态为起点,可以达到高效搜索、定位最佳车道功能划分方案的目的,而所述最简的车道状态则是根据实际的车道空间环境拟定的一种初始的可能最优的车道功能划分(而实际最优与否还需后续步骤比对),例如以四个进口的十字交叉口为例,可以假定各进口只包含一条直行车道的状态为该交叉口的最简的车道状态,当然本领域技术人员可以理解的是,构建最简的车道状态可基于不同的交叉口类型以及其他规则(例如排除右转车道、掉头车道或复用车道等)而有所不同。
而对于获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值的方式,前文已有说明,此处提供至少一种更为详细的示例说明,以图2为例,前述步骤S1可以拓展为:
步骤S11、构建初始的第一车道状态;
步骤S12、根据第一车道状态,确定相应的第一最优信号控制策略;
步骤S13、利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第一最优信号控制策略中的参数,得到相应于第一车道状态的第一交叉口车辆平均延误值。
具体来说,可以先由预建的最简的第一车道状态,结合采集的交叉口交通流量及饱和流量以及本领域已有研究成果,确定出相应于第一车道状态的第一最优信号控制策略,进而再由卡口采集的流量数据以及与流量相关的预设固有属性,并结合第一最优信号控制策略中的诸如相位等参数,求取到满足第一车道状态下的最优第一交叉口车辆平均延误值,也即是获取到对应第一车道状态的最小第一交叉口车辆平均延误值。
接着,由当前车道状态为起始,获取到与当前车道状态相关的其他车道状态,这里所述“相关”是建立在高效搜索、扩展的构思之下,也即是可以理解为要找到近似、相似或邻近于当前最简车道状态的“次简”车道状态,当然,所述相关的其他车道状态的具体构成同样源于不同的交叉口形状以及相应规则,本发明对此不作限定,而需要说明的之所以在一定范围内将当前的最简车道状态拓展为“次简”车道状态,是由于前述当前的最简车道状态只是一种起始假定状态,没有经过比对和验证,因此需要在相关性指导下对其拓展,并求取“次简”车道状态的交叉口车辆平均延误值,而求取方式则可以参考前文过程,此处不再赘述。
基于此,针对步骤S2,本发明提供了至少一种更为详细的示例说明,以图3为例(为方便说明,沿用图2实施示例中的表述,但图2示例不是图3示例的唯一实施基础,下同),可以包括如下步骤:
步骤S21、根据预设的相关性搜索策略,确定出与第一车道状态近似且未被搜索过的至少一种第二车道状态;
步骤S22、根据各第二车道状态,确定相应的各第二最优信号控制策略;
步骤S23、利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第二最优信号控制策略中的参数,得到相应于各第二车道状态的第二交叉口车辆平均延误值。
在本发明前述构思框架下,按照某种搜索手段不重复地拓展出与第一车道状态相似的至少一种第二车道状态,并可基于前文介绍,分别求取各第二车道状态的最优的第二交叉口车辆平均延误值(对应各自第二车道状态的最小第二交叉口车辆平均延误值);而搜索手段则可以从多种搜素算法中选取,例如但不限于A*算法就可以适用于本申请所述向外搜索的技术构思,但需指出,搜索算法本身仅为工具,本发明对此不做限定。
例如,在其中至少一种可能的实现方式中,前述相关性搜索策略可以如图4所示,包括但不限于:
步骤S210、以交叉口的各进口数量作为维度数构建多维空间,且多维空间中的点对应于车道状态;
步骤S211、将第一车道状态作为起始点,在多维空间中搜索与起始点相邻的各相邻点;
步骤S212、将各相邻点对应的各车道状态确定为第二车道状态。
此相关性搜索策略示例是将搜索第二车道状态的任务进一步转化为在n维空间基于A*算法的搜索最优解(点)的任务,比如丁字交叉口就可定义为三维空间,十字交叉口则可定义为四位。而其中所述相邻点是指某点以统一的最小成本向周边扩展的一个或多个点。当然,为保证所述相邻点对应的车道状态符合实际交通场景应用,还可以预先对n维空间中的点进行非法点过滤,以保证多维空间中的点与车道状态最佳的映射状态,对此本发明不做限定。
而对于所述步骤S3,则至少可以包括如下三种实施方式:
其一、仅以本轮的第一车道状态与本轮的各第二车道状态进行一一比对,将其中交叉口车辆平均延误的最小值对应的车道状态作为最终的目标车道状态;
其二、还可以考虑先对本轮各第二车道状态进行一一比对,然后将其中具备最小的交叉口车辆平均延误值的第二车道状态再与本轮的第一车道状态比对,最后确定出目标车道状态;
其三、不限于仅比较本轮第一车道状态和各第二车道状态,而是采用多轮比对构思,即如果某第二车道的交叉口车辆平均延误值是最小的且同时不大于第一车道状态的交叉口车辆平均延误值,那么可以将该第二车道状态视作起始点,即新的第一车道状态,再从本方案开始重新下一轮的搜索相关车道、比较交叉口车辆平均延误值的过程,以此循环,直至由当前的第一车道状态确定出目标车道状态。
这里还需补充的,无论采取哪一项实施方案,当确定出目标车道状态的同时也必然求取到对应的最优交叉口车辆平均延误值,因为本发明的构思就是以先计算出最优交叉口车辆平均延误值作为比较基础,那么由此可知,本发明还具备高效的结果输出优势,即给出目标车道功能划分并附带了相应的最优交叉口车辆平均延误值,同时也就意味着获得针对当前交叉口的最优的信控方案(因为最优交叉口车辆平均延误值是由最优的信控方案得到的)。
基于上述第三项并结合图2示例,本发明提供了至少一种如图5所示的确定交叉口车道功能划分的较佳方案,包括:
步骤S31、比较各第二交叉口车辆平均延误值,并确定最小第二交叉口车辆平均延误值;
步骤S32、判断最小第二交叉口车辆平均延误值是否小于等于第一交叉口车辆平均延误值;
若否,则执行步骤S33、将第一交叉口车辆平均延误值相应的第一车道状态作为目标车道状态;
若是,则执行步骤S34、将最小第二交叉口车辆平均延误值相应的第二车道状态作为新的第一车道状态,并返回步骤S12;
步骤S35、根据目标车道状态,确定最终的交叉口车道功能划分结果。
对图5实施例需要说明的是,这里所称最小交叉口车辆平均延误值,与前文提及的车道状态的最小交叉口车辆平均延误值不是相同概念,前者是指经比较后的一个最小的交叉口车辆平均延误值,后者是指由最优信控方案算出的本车道状态的最优交叉口车辆平均延误值(即这里的第一交叉口车辆平均延误值和第二交叉口车辆平均延误值)。
综合上述各实施例及其优选方案,为了进一步方便其中的技术构思和实现方式,本发明结合实际场景给出了一种具体的操作参考。
首先假设某交叉口有n个进口,并且为了简化处理,去除通常默认为绿灯常亮的右转车道以及从统计上不太多见的掉头车道和复用车道,同时在不拓宽交叉口的前提下,每个进口的车道总数是恒定的。基于此继续,记进口1的车道总数为dr1(简化后只需由直行车道和左转车道构成车道总数),进口2的车道总数为dr2,以此类推,进口n的车道总数为drn;再者,记进口1的直行车道数为s1,进口2的直行车道数为s2,以此类推,进口n的直行车道数为sn;最后,记进口1的左转车道数为l1,进口2的左转车道数为l2,以此类推,进口n的左转车道数ln。
也即是说,进口车道总数dr、直行车道数s和左转车道数l的关系如下:
上式(4)中si表示进口i的直行车道数,li表示进口i的左转车道数,dri表示进口i的车道总数。
当交叉口各进口的车道总数确定后,由公式(4)可知,只要各进口的直行车道数确定,就可以确定各进口的左转车道数(反之亦然),那么可以理解的是,当各进口的直行车道数和左转车道数确定后,交叉口的车道功能划分就确定了。所以,在交叉口各进口车道总数恒定的条件下,交叉口车道功能划分可以用各进口直行车道数表示(采用左转车道也可,但更优地是考虑直行车道):
S(s1,s2,...,sn) (5)
上式(5)表示交叉口进口1的直行车道数为s1,进口2的直行车道数为s2,进口n的直行车道数为sn,且使用S(s1,s2,...,sn)表示车道功能划分的状态(车道状态)。由于每个进口的直行车道数和左转车道数均为变量,因此上式(5)中s1,s2,…,sn为可变的,s1,s2,…,sn取值范围是:
式(6)中,当si=dri时,表示进口i只有直行车道没有左转车道,当si=0时,表示进口i只有左转车道没有直行车道。
那么,交叉口最优车道功能划分问题就在本示例中体现为寻找s1,s2,...,sn的值的一种最佳组合,也即是根据此最优车道功能划分所设计的信号控制方案能够使交叉口车辆平均延误最小。
结合前文所述,交叉口最优车道划分问题则进一步可视作在n维空间搜索一个点S(s1,s2,...,sn),使得该点的车辆平均延误最小,其中si表示点S在n维空间中的坐标(代表进口i的直行车道数),n为交叉口进口个数,每一种车道功能划分可作为该n维空间的一个点。
在如上设置、介绍后,实际的搜索操作则可以参考如下:
(1)设搜索起始点为:
S1(1,1,...,1)
点S1表示交叉口各进口方向只保留一条直行车道,其余车道可以均为左转车道,这种假定的最简状态在其他示例中也可以定义为其他形式,本发明对此不做限定。接着,根据点S1表征的车道功能化分,结合已有研究成果可获取到相应的最优的信号灯控制方案,使得S1的交叉口车辆平均延误最小,既可以利用到前文提及的公式(1)计算出S1的交叉口车辆平均延误最优值为:
d1(1,1,...,1)
然后,将点S1保存至队列optimal和集合closed,并将S1赋值给min_delay_dot,而di赋值给min_delay。
optimal作为一个保存当前最优车道功能划分点的队列,具有队列先进先出的特性,因为在搜索的过程中可能存在多个车道功能划分的车辆平均延误相同,所以可使用队列保存;后续会对optimal中所有的点进行扩展搜索。例如,将加入队列optimal后,再将加入队列optimal,当从队列optimal取出数据时,会先取出对扩展搜索,将车辆平均延误最小且小于处车辆平均延误的点存入optimal,然后取出对扩展搜索,将车辆平均延误最小且小于处车辆平均延误的点存入optimal。
closed作为存储所有已经计算过延误的车道功能划分点的集合,一是可以避免重复计算;二是在下一步扩展搜索时可过滤掉closed中的点,因为closed中的点要么与optimal的点相同,要么其车辆平均延误值大于optimal中点的车辆平均延误值,因此为了达成搜索最小的车辆平均延误值的点,可在操作中用closed作为过滤点集合。
min_delay_dot作为变量,存储使交叉口车辆平均延误值最小的车道功能划分点,在搜索的过程中其值会不断变化。
min_delay作为变量,存储相应的交叉口车辆平均延误最小值,在搜索的过程中,其值也会不断变化。
(2)当队列optimal不为空时,可从optimal头部选择点Sj,从相应构建的n维空间中选择与Sj相邻的所有点,Sj相邻点的选择方式可参考A*算法选择搜索区域的方式,然后计算出各相邻点的车辆平均延误,比较相邻点的车辆平均延误,由于最小值对应的相邻点可能有多个,可以把它们存入一个集合中,即将最小值对应的相邻点添加到最小延误点集合minSet中,最小延误为di,其他相邻点保存至集合closed。本领域技术人员可以理解的是,如果比较后多个相邻点的车辆平均延误值最小且相同,那么就基于预设的策略从中选择其中之一,对此本发明不做限定。
(3)如果di小于或等于min_delay,则将延误值di赋值给最小延误min_delay,从集合minSet选择一个点作为最小延误点min_delay_dot,并将minSet中的点依次插入optimal队列尾部,作为多轮比对构思中的新的初始点。如果di大于min_delay,则将集合minSet中的点存入集合closed,并返回循环执行(2)。
(4)直至经过上述(1)~(3)的处理后,当队列optimal为空时,则表明已经处理结束,即找到了交叉口最优车道功能划分点min_delay_dot,而最小延误即为min_delay此时的数值,至此便同时得到了最终的交叉口车道功能的最优划分结果以及相应的最优的信号灯控制方案的组合。
综上所述,本发明的构思在于将划分车道状态的任务转为向外搜索最小交叉口车辆平均延误的任务,基于当前交叉口的硬件条件,从一种假定的最为简化的车道状态出发,向外扩展出相关的其他车道状态,并在一个数量可控的车道状态组合范围内,比较各车道状态对应的最小交叉口车辆平均延误值的大小,以最小的交叉口车辆平均延误值对应的车道状态作为输出结果,而其中为了获取到各车道状态对应的最小交叉口车辆平均延误值,本发明则结合了当前已有的交通信号自动控制技术(本发明也称其为信号控制策略、信号控制方案等),由此保证了交叉口车辆平均延误的最小,进而能够有效实现最优的车道功能划分与相应的信号控制方案的最佳组合。总之,与现有技术相比,本发明的技术优点至少包括:
(1)具有更佳的普适性,不再限制交叉口的进口个数以及特定形状;
(2)无需穷举交叉口车道功能划分的所有组合。
(3)以最小化交叉口车辆平均延误为设计目标,可形成车道功能划分和信号灯控制方案的最优组合。
相应于上述各实施例及优选方案,本发明还提供了一种交叉口车道功能生成装置的实施例,如图6所示,具体可以包括如下部件:
第一平均延误值获取模块1,用于根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;
第二平均延误值获取模块2,用于基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;
车道功能划分模块3,用于比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。
在其中一种可能的实现方式中,所述第一平均延误值获取模块包括:
第一车道状态构建单元,用于构建初始的第一车道状态;
第一信控方案确定单元,用于根据第一车道状态,确定相应的第一最优信号控制策略;
第一平均延误值计算单元,用于利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第一最优信号控制策略中的参数,得到相应于第一车道状态的第一交叉口车辆平均延误值。
在其中一种可能的实现方式中,所述第二平均延误值获取模块包括:
第二车道状态搜索单元,用于根据预设的相关性搜索策略,确定出与第一车道状态近似且未被搜索过的至少一种第二车道状态;
第二信控方案确定单元,用于根据各第二车道状态,确定相应的各第二最优信号控制策略;
第二平均延误值计算单元,用于利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第二最优信号控制策略中的参数,得到相应于各第二车道状态的第二交叉口车辆平均延误值。
在其中一种可能的实现方式中,所述第二车道状态搜索单元具体包括相关性搜索策略设定子单元;
所述相关性搜索策略设定子单元包括:
多维空间构建组件,用于以交叉口的各进口数量作为维度数构建多维空间,且多维空间中的点对应于车道状态;
相邻点搜索组件,用于将第一车道状态作为起始点,在多维空间中搜索与起始点相邻的各相邻点;
第二车道状态确定组件,用于将各相邻点对应的各车道状态确定为第二车道状态。
在其中一种可能的实现方式中,所述车道功能划分模块包括:
第一比较单元,用于比较各第二交叉口车辆平均延误值,并确定最小第二交叉口车辆平均延误值;
第二比较单元,用于判断最小第二交叉口车辆平均延误值是否小于等于第一交叉口车辆平均延误值;
目标车道状态确定单元,用于当第二比较单元输出为否时,将第一交叉口车辆平均延误值相应的第一车道状态作为目标车道状态;
循环单元,用于当第二比较单元输出为是时,将最小第二交叉口车辆平均延误值相应的第二车道状态作为新的第一车道状态,并发送至第一信控方案确定单元;
车道功能确定单元,用于根据目标车道状态,确定最终的交叉口车道功能划分结果。
应理解以上图6所示的交叉口车道功能生成装置的各个部件的划分仅仅是一种逻辑功能的划分,实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上,也可以物理上分开。且这些部件可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现;也可以全部以硬件的形式实现;还可以部分部件以软件通过处理元件调用的形式实现,部分部件通过硬件的形式实现。例如,某个上述模块可以为单独设立的处理元件,也可以集成在电子设备的某一个芯片中实现。其它部件的实现与之类似。此外这些部件全部或部分可以集成在一起,也可以独立实现。在实现过程中,上述方法的各步骤或以上各个部件可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如,以上这些部件可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路,例如:一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit;以下简称:ASIC),或,一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor;以下简称:DSP),或,一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array;以下简称:FPGA)等。再如,这些部件可以集成在一起,以片上系统(System-On-a-Chip;以下简称:SOC)的形式实现。
综合上述各实施例及其优选方案,本领域技术人员可以理解的是,在实际操作中,本发明适用于多种实施方式,本发明以下述载体作为示意性说明:
(1)一种交叉口车道功能生成设备,其可以包括:
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序,其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中,所述一个或多个计算机程序包括指令,当所述指令被所述设备执行时,使得所述设备执行前述实施例或等效实施方式的步骤/功能。
本发明交叉口车道功能生成设备可以是电子设备也可以是内置于上述电子设备的电路设备。上述电子设备可以为云服务器、终端计算机等。本实施例对交叉口交通信号控制设备的具体形式不作限定。
(2)一种计算机可读存储介质,在可读存储介质上存储有计算机程序或上述装置,当计算机程序或上述装置被执行时,使得计算机执行前述实施例或等效实施方式的步骤/功能。
在本发明所提供的几个实施例中,任一功能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,本发明的某些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部分可以以如下所述软件产品的形式体现出来。
(3)一种计算机程序产品(该产品可以包括上述装置),该计算机程序产品在计算机等设备上运行时,可执行前述实施例或等效实施方式的交叉口车道功能生成方法。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,上述计算机程序产品可以包括但不限于是指APP;接续前文,上述设备/终端可以是一台计算机设备(例如智能终端、PC、云平台、服务器、服务器集群或者诸如媒体网关等网络通信设备等)。并且,该计算机设备的硬件结构还可以具体包括:至少一个处理器,至少一个通信接口,至少一个存储器和至少一个通信总线;处理器、通信接口、存储器均可以通过通信总线完成相互间的通信。其中,处理器可能是一个中央处理器CPU、DSP、微控制器或数字信号处理器,还可包括GPU、嵌入式神经网络处理器(Neural-network Process Units;以下简称:NPU)和图像信号处理器(Image Signal Processing;以下简称:ISP),该处理器还可包括特定集成电路ASIC,或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等,此外,处理器可以具有操作一个或多个软件程序的功能,软件程序可以存储在存储器等存储介质中;而前述的存储器/存储介质可以包括:非易失性存储器(non-volatile memory),例如非可移动磁盘、U盘、移动硬盘、光盘等,以及只读存储器(Read-Only Memory;以下简称:ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)等。
本发明实施例中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达,是指的这些项中的任意组合,包括单项或复数项的任意组合。例如,a,b和c中的至少一项可以表示:a,b,c,a和b,a和c,b和c或a和b和c,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
本领域技术人员可以意识到,本说明书中公开的实施例中描述的各模块、单元及方法步骤,能够以电子硬件、计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方式来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以及,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其,对于装置、设备等实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以相关之处可参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置、设备等实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的模块、单元等可以是或者也可以不是物理上分开的,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个地方,例如系统网络的节点上。具体可根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块、单元来实现上述实施例方案的目的。本领域技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果,但以上仅为本发明的较佳实施例,需要言明的是,上述实施例及其优选方式所涉及的技术特征,本领域技术人员可以在不脱离、不改变本发明的设计思路以及技术效果的前提下,合理地组合搭配成多种等效方案;因此,本发明不以图面所示限定实施范围,凡是依照本发明的构想所作的改变,或修改为等同变化的等效实施例,仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时,均应在本发明的保护范围内。
Claims (12)
1.一种交叉口车道功能生成方法,其特征在于,包括:
根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;
基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;其中包括:将所述最简的车道状态作为拓展起始,拓展出一个或多个相对于最简车道状态的次简车道状态;
比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。
2.根据权利要求1所述的交叉口车道功能生成方法,其特征在于,所述根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值包括:
构建初始的第一车道状态;
根据第一车道状态,确定相应的第一最优信号控制策略;
利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第一最优信号控制策略中的参数,得到相应于第一车道状态的第一交叉口车辆平均延误值。
3.根据权利要求2所述的交叉口车道功能生成方法,其特征在于,所述基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值包括:
根据预设的相关性搜索策略,确定出与第一车道状态近似且未被搜索过的至少一种第二车道状态;
根据各第二车道状态,确定相应的各第二最优信号控制策略;
利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第二最优信号控制策略中的参数,得到相应于各第二车道状态的第二交叉口车辆平均延误值。
4.根据权利要求3所述的交叉口车道功能生成方法,其特征在于,所述相关性搜索策略包括:
以交叉口的各进口数量作为维度数构建多维空间,且多维空间中的点对应于车道状态;
将第一车道状态作为起始点,在多维空间中搜索与起始点相邻的各相邻点;
将各相邻点对应的各车道状态确定为第二车道状态。
5.根据权利要求3所述的交叉口车道功能生成方法,其特征在于,所述比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能包括:
比较各第二交叉口车辆平均延误值,并确定最小第二交叉口车辆平均延误值;
判断最小第二交叉口车辆平均延误值是否小于等于第一交叉口车辆平均延误值;
若否,则将第一交叉口车辆平均延误值相应的第一车道状态作为目标车道状态;
若是,则将最小第二交叉口车辆平均延误值相应的第二车道状态作为新的第一车道状态,并返回确定第一最优信号控制策略的步骤循环执行;
根据目标车道状态,确定最终的交叉口车道功能划分结果。
6.一种交叉口车道功能生成装置,其特征在于,包括:
第一平均延误值获取模块,用于根据预先构建的最简的车道状态以及相应的最优信号控制策略,获取针对当前车道状态的交叉口车辆平均延误值;
第二平均延误值获取模块,用于基于当前车道状态,获取与之相关的其他车道状态及相应的交叉口车辆平均延误值;其中包括:将所述最简的车道状态作为拓展起始,拓展出一个或多个相对于最简车道状态的次简车道状态;
车道功能划分模块,用于比较各车道状态的交叉口车辆平均延误值,并利用其中最小交叉口车辆平均延误值对应的车道状态,确定最终的交叉口车道功能。
7.根据权利要求6所述的交叉口车道功能生成装置,其特征在于,所述第一平均延误值获取模块包括:
第一车道状态构建单元,用于构建初始的第一车道状态;
第一信控方案确定单元,用于根据第一车道状态,确定相应的第一最优信号控制策略;
第一平均延误值计算单元,用于利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第一最优信号控制策略中的参数,得到相应于第一车道状态的第一交叉口车辆平均延误值。
8.根据权利要求7所述的交叉口车道功能生成装置,其特征在于,所述第二平均延误值获取模块包括:
第二车道状态搜索单元,用于根据预设的相关性搜索策略,确定出与第一车道状态近似且未被搜索过的至少一种第二车道状态;
第二信控方案确定单元,用于根据各第二车道状态,确定相应的各第二最优信号控制策略;
第二平均延误值计算单元,用于利用采集的交叉口交通流量、预设的交叉口饱和流量以及第二最优信号控制策略中的参数,得到相应于各第二车道状态的第二交叉口车辆平均延误值。
9.根据权利要求8所述的交叉口车道功能生成装置,其特征在于,所述第二车道状态搜索单元具体包括相关性搜索策略设定子单元;
所述相关性搜索策略设定子单元包括:
多维空间构建组件,用于以交叉口的各进口数量作为维度数构建多维空间,且多维空间中的点对应于车道状态;
相邻点搜索组件,用于将第一车道状态作为起始点,在多维空间中搜索与起始点相邻的各相邻点;
第二车道状态确定组件,用于将各相邻点对应的各车道状态确定为第二车道状态。
10.根据权利要求8所述的交叉口车道功能生成装置,其特征在于,所述车道功能划分模块包括:
第一比较单元,用于比较各第二交叉口车辆平均延误值,并确定最小第二交叉口车辆平均延误值;
第二比较单元,用于判断最小第二交叉口车辆平均延误值是否小于等于第一交叉口车辆平均延误值;
目标车道状态确定单元,用于当第二比较单元输出为否时,将第一交叉口车辆平均延误值相应的第一车道状态作为目标车道状态;
循环单元,用于当第二比较单元输出为是时,将最小第二交叉口车辆平均延误值相应的第二车道状态作为新的第一车道状态,并发送至第一信控方案确定单元;
车道功能确定单元,用于根据目标车道状态,确定最终的交叉口车道功能划分结果。
11.一种交叉口车道功能生成设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序,其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中,所述一个或多个计算机程序包括指令,当所述指令被所述设备执行时,使得所述设备执行如权利要求1~5任一项所述的交叉口车道功能生成方法。
12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1~5任一项所述的交叉口车道功能生成方法。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102930725A (zh) * | 2012-11-09 | 2013-02-13 | 王晓宁 | 道路交叉口交通灯控制系统及其控制方法 |
CN103208196A (zh) * | 2013-04-22 | 2013-07-17 | 东南大学 | 面向城市干道变向交通的车道调整方法 |
CN103700273A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-02 | 东南大学 | 基于可变导向车道的信号配时优化方法 |
US8709913B2 (en) * | 2010-12-20 | 2014-04-29 | Tessera, Inc. | Simultaneous wafer bonding and interconnect joining |
CN104077919A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-10-01 | 杭州鼎鹏交通科技有限公司 | 一种需求车道组合相位的优化方法 |
CN105139667A (zh) * | 2015-09-28 | 2015-12-09 | 大连理工大学 | 一种左转短车道影响的交叉口可变导向车道控制方法 |
CN106297326A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-01-04 | 深圳榕亨实业集团有限公司 | 基于全息路网潮汐交通流可变车道控制方法 |
CN106683443A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-05-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种交叉口左转相位信号配时设计和优化方法 |
CN109448371A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-08 | 王晨 | 一种实时可变车道控制方法及控制系统 |
CN109949587A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-28 | 武汉理工大学 | 一种相邻交叉口公交专用道信号协调控制优化方法 |
CN110415514A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-11-05 | 杨正 | 一种交叉口车道优化方案选择方法、装置和存储介质 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9542846B2 (en) * | 2011-02-28 | 2017-01-10 | GM Global Technology Operations LLC | Redundant lane sensing systems for fault-tolerant vehicular lateral controller |
CN104732775B (zh) * | 2013-12-19 | 2019-04-26 | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 | 一种车道控制方法、装置、处理服务器及系统 |
CN107798855B (zh) * | 2016-09-07 | 2020-05-08 | 高德软件有限公司 | 一种车道宽度计算方法和装置 |
CN206887658U (zh) * | 2017-06-23 | 2018-01-16 | 李慧青 | 一种新型路面 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911378008.0A patent/CN111179612B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8709913B2 (en) * | 2010-12-20 | 2014-04-29 | Tessera, Inc. | Simultaneous wafer bonding and interconnect joining |
CN102930725A (zh) * | 2012-11-09 | 2013-02-13 | 王晓宁 | 道路交叉口交通灯控制系统及其控制方法 |
CN103208196A (zh) * | 2013-04-22 | 2013-07-17 | 东南大学 | 面向城市干道变向交通的车道调整方法 |
CN103700273A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-02 | 东南大学 | 基于可变导向车道的信号配时优化方法 |
CN104077919A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-10-01 | 杭州鼎鹏交通科技有限公司 | 一种需求车道组合相位的优化方法 |
CN105139667A (zh) * | 2015-09-28 | 2015-12-09 | 大连理工大学 | 一种左转短车道影响的交叉口可变导向车道控制方法 |
CN106297326A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-01-04 | 深圳榕亨实业集团有限公司 | 基于全息路网潮汐交通流可变车道控制方法 |
CN106683443A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-05-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种交叉口左转相位信号配时设计和优化方法 |
CN109448371A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-03-08 | 王晨 | 一种实时可变车道控制方法及控制系统 |
CN109949587A (zh) * | 2019-03-25 | 2019-06-28 | 武汉理工大学 | 一种相邻交叉口公交专用道信号协调控制优化方法 |
CN110415514A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-11-05 | 杨正 | 一种交叉口车道优化方案选择方法、装置和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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