CN111275990B - 一种交通信号控制方法、装置、可读存储介质及终端设备 - Google Patents

Abstract

本申请属于交通控制技术领域，尤其涉及一种交通信号控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法在车路协同场景中，按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。通过本申请，可以兼顾公交车辆和普通社会车辆的运行效率，建立公交信号优先时长动态决策的最优化问题，从而获得最大的控制效益。

Description

一种交通信号控制方法、装置、可读存储介质及终端设备

技术领域

本申请属于交通控制技术领域，尤其涉及一种交通信号控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。

背景技术

公交信号优先包括被动公交优先和主动公交优先两种控制策略。被动公交优先主要考虑社会车辆和公交车辆的规律性运行特征，通过道路空间资源改造、相位相序设计、信号配时参数优化、公交发车间隔优化等多种手段灵活组合，为公交车提供更大的优先通行权。被动公交优先适用于公交车流量较大的场景。公交优先相位数较多时，被动公交优先的控制效益会被平均掉。主动公交优先则在实际检测公交车到达交叉口时提供信号优先，目前主要有两种控制方式：为公交车提供绿灯直至离开交叉口的绝对优先、预设固定优先时长的条件优先。由于信号灯和公交车之间的信息壁垒，信号控制系统无法掌握公交车的运动状态，而公交车在发出优先申请后，无法了解信号控制的响应机制，导致传统信号优先的控制方法效益并不明显。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种交通信号控制方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，以解决传统的信号优先的控制方法效益不明显的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种交通信号控制方法，应用于预设的车路协同场景中，所述交通信号控制方法包括：

按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；

当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；

按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。

进一步地，所述信号优先时长动态决策的模型为：

argmin_t[(∑_kW_k·d_k(t))+d_c(t)]

s.t.t∈[t₁,t₂]

其中，t为相位切换时间点，t₁为当前时刻，t₂为当前绿灯允许的最晚结束时刻，k为车辆的序号，W_k为车辆k的权重系数，d_k(t)为车辆k的延误，d_c(t)为普通社会车辆的总延误，Q_a,max(t)为进口道a的最大排队长度，L_a为进口道a的长度。

进一步地，所述交通信号控制方法还可以包括：

根据下式计算车辆的权重系数：

W_k＝N_p*V_p*V_t

其中，N_p为载客量，V_p为乘员价值，V_t为时间价值，h为公交车的序号，T_h为同一线路中第h辆公交车通过上一信号交叉口的时间，

为发车间隔。

进一步地，所述交通信号控制方法还可以包括：

根据下式计算车辆的延误：

其中，K_3,k为{0,1}变量，K_3,k＝0表示车辆k能够通过交叉口，K_3,k＝1表示车辆k不能通过交叉口，T_w,k为当车辆k不能通过交叉口时，额外产生的红灯等待时间，v_k为车辆k的速度，D_k为车辆k到停车线的距离，τ_k(t)为车辆k的行程时间。

进一步地，所述交通信号控制方法还可以包括：

根据下式计算车辆的行程时间：

其中，T_r,k(t)为红灯剩余时间，T_t,k为车辆行驶时间，T_q,k为前方车辆消散时间，K_1,k,K_2,k为{0,1}变量，K_1,k＝0表示车辆所在流向当前为绿灯，K_1,k＝1表示车辆所在流向当前为红灯，K_2,k＝1表示车辆有停车，K_2，k＝0表示车辆无停车，Q_k为车辆所在流向的排队长度，l为饱和车头间距，s为饱和流率。

进一步地，所述交通信号控制方法还可以包括：

根据下式计算普通社会车辆的总延误：

d_c(t)＝(Δg(t)·f)·T_e(t)+K₄·(g₂(t)·f)·Δg(t)

T_w(t)＝(1-K₄)·C-g₁(t))+K₄·(C-g₂(t))

Δg(t)＝|t-t0|

g₁(t)＝t-t₁+g_min

g₂(t)＝(t₂+g_min-t0)-Δg(t)

其中，f为车流率，C为周期时长，Δg(t)为迟起或早断的时间偏移量，g₁(t)为早断阶段的绿灯时长，g₂(t)为迟起阶段的绿灯时长，t0为初始相位切换时间点，K₄为{0,1}变量，K₄＝0表示绿灯早断，K₄＝1表示绿灯迟起，g_min为最小绿灯时长。

进一步地，所述交通信号控制方法还可以包括：

根据下式计算进口道最大排队长度：

Q_a,max(t)＝Q_a(t₁)+f*C-s*g(t)

其中，Q_a(t₁)为当前时刻的车辆排队长度。

本申请实施例的第二方面提供了一种交通信号控制装置，可以包括：

初始方案执行模块，用于按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；

优先时长动态决策模块，用于当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；

优化方案执行模块，用于按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。

进一步地，所述信号优先时长动态决策的模型为：

argmin_t[(∑_kW_k·d_k(t))+d_c(t)

s.t.t∈[t₁,t₂]

其中，t为相位切换时间点，t₁为当前时刻，t₂为当前绿灯允许的最晚结束时刻，k为车辆的序号，W_k为车辆k的权重系数，d_k(t)为车辆k的延误，d_c(t)为普通社会车辆的总延误，Q_a,max(t)为进口道a的最大排队长度，L_a为进口道a的长度。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆权重系数计算单元，用于根据下式计算车辆的权重系数：

W_k＝N_p*V_p*V_t

其中，N_p为载客量，V_p为乘员价值，V_t为时间价值，h为公交车的序号，T_h为同一线路中第h辆公交车通过上一信号交叉口的时间，

为发车间隔。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆延误计算单元，用于根据下式计算车辆的延误：

其中，K_3,k为{0,1}变量，K_3,k＝0表示车辆k能够通过交叉口，K_3,k＝1表示车辆k不能通过交叉口，T_w,k为当车辆k不能通过交叉口时，额外产生的红灯等待时间，v_k为车辆k的速度，D_k为车辆k到停车线的距离，τ_k(t)为车辆k的行程时间。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆行程时间计算单元，用于根据下式计算车辆的行程时间：

其中，T_r,k(t)为红灯剩余时间，T_t,k为车辆行驶时间，T_q,k为前方车辆消散时间，K_1,k,K_2,k为{0,1}变量，K_1,k＝0表示车辆所在流向当前为绿灯，K_1,k＝1表示车辆所在流向当前为红灯，K_2,k＝1表示车辆有停车，K_2,k＝0表示车辆无停车，Q_k为车辆所在流向的排队长度，l为饱和车头间距，s为饱和流率。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆延误计算单元，用于根据下式计算普通社会车辆的总延误：

d_c(t)＝(Δg(t)·f)·T_w(t)+K₄·(g₂(t)·f)·Δg(t)

T_w(t)＝(1-K₄)·(C-g₁(t))+K₄·(C-g₂(t))

Δg(t)＝|t-t0|

g₁(t)＝t-t₁+g_min

g₂(t)＝(t₂+g_min-t0)-Δg(t)

其中，f为车流率，C为周期时长，Δg(t)为迟起或早断的时间偏移量，g₁(t)为早断阶段的绿灯时长，g₂(t)为迟起阶段的绿灯时长，t0为初始相位切换时间点，K₄为{0,1}变量，K₄＝0表示绿灯早断，K₄＝1表示绿灯迟起，g_min为最小绿灯时长。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

排队长度计算单元，用于根据下式计算进口道最大排队长度：

Q_a,max(t)＝Q_a(t₁)+f*C-s*g(t)

其中，Q_a(t₁)为当前时刻的车辆排队长度。

本申请实施例的第三方面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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种交通信号控制方法的步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种交通信号控制方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述任一种交通信号控制方法的步骤。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例在车路协同场景中，按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。通过本申请实施例，可以兼顾公交车辆和普通社会车辆的运行效率，建立公交信号优先时长动态决策的最优化问题，从而获得最大的控制效益。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请实施例中一种交通信号控制方法的一个实施例流程图；

图2为决策变量的取值范围的示意图；

图3为不同状态的车辆的轨迹示意图；

图4为信号调整对普通社会车辆的影响的示意图；

图5为信号控制逻辑的示意图；

图6为本申请实施例中一种交通信号控制装置的一个实施例结构图；

图7为本申请实施例中一种终端设备的示意框图。

具体实施方式

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本申请保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请实施例中一种交通信号控制方法可以应用于预设的车路协同场景中，所述交通信号控制方法基于以下几点基本假设：

(1)锁定相位相序，不改变相位组合和相位阶段的放行顺序，只采用绿灯延长和绿灯提前启亮两种控制方式。

相位插入、相位倒转和相位跳跃的控制方式，适用于公交优先级别较高的情形。当交叉口的公交车到达分布比较离散时，容易发生频繁切换相位阶段的情况，导致交叉口通行秩序混乱，甚至威胁交通安全。因此，本申请实施例对改变相位相序的控制策略不作深入讨论。

(2)车路协同系统可以检测到交叉口公交车辆的运行状态，包括车辆的车道级定位、行驶速度、停靠站点和晚点状态，并能够为公交车和信号控制机提供的实时双向通信。公交车进入交叉口的车路协同区域后，按推荐车速行驶。

(3)车路协同系统可以获取普通社会车辆的流率和排队长度。普通社会车辆按正常交通秩序行驶。

(4)初始的信号配时方案是经过合理优化的，可以是基于现有技术中的任意一种交通信号控制方法确定出来的方案。当没有公交车辆被检测到时，运行初始的信号配时方案。当车路协同区域内检测到公交车时，信号优先以初始的信号配时方案为基础，对绿灯时间进行调整。

如图1所示，所述交通信号控制方法可以包括：

步骤S101、按照初始的信号配时方案进行交通信号控制。

步骤S102、当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策。

步骤S103、按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。

由于公交车辆的运行状态受到发车时刻和道路状况的影响，距离当前时刻越远，公交车辆到达交叉口的时间以及交叉口的交通运行状态越不准确。公交车到达交叉口时刻距离该相位绿灯启亮时间越近，信号优先的效果越好。因此，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点。

具体地，所述信号优先时长动态决策的模型为：

argmin_t[(∑_kW_k·d_k(t))+d_c(t)

s.t.t∈[t₁,t₂]

其中，t为相位切换时间点，t₁为当前时刻，t₂为当前绿灯允许的最晚结束时刻，k为车辆的序号，W_k为车辆k的权重系数，d_k(t)为车辆k的延误，d_c(t)为普通社会车辆的总延误，Q_a,max(t)为进口道a的最大排队长度，L_a为进口道a的长度。这里的进口道a指代交叉路口的任意一个进口道，也即交叉路口的任意一个进口道均满足这一约束条件。

以下对其中涉及的变量进行详细说明：

(1)决策变量t及其取值范围

算法的决策变量为当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的相位切换时间点t。变量的取值范围主要考虑两个约束：最小绿灯时长约束和两阶段总时长不变约束。

两阶段总时长不变约束是相对的。以图2所示的四阶段信号(即图中的P1-G、P2-G、P3-G、P4-G)为例，当阶段1收到优先请求时，约束阶段1和阶段2的总时长不变；当阶段2再次收到优先请求时，由于阶段2的时长调整，阶段1和阶段2的总时长随之变化，但此时周期仍然不变。如果将一个周期中所有阶段的时长同时作为决策变量，容易造成优先时间的浪费和周期时长的频繁调整；压缩前置相位绿灯时间造成的通行能力下降，需要等待一个周期的时间来补偿，容易产生较大的延误。

每个相位阶段的绿灯时长应满足最小绿灯时长约束。相邻两个相位阶段的切换时间点的取值范围为[t₁,t₂]。

(2)车辆的权重系数W_k

在本申请实施例中，可以根据下式计算车辆的权重系数：

W_k＝N_p*V_p*V_t

其中，N_p为载客量，V_p为乘员价值，V_t为时间价值。载客量表示实际的乘客数量，时间价值和乘员价值为附加属性价值。例如，公交车的时间价值可以根据准点情况进行确定，救护车等特殊车辆可以酌情增加乘员价值。

在本申请实施例的一种具体实现中，可以令公交车的时间价值为车辆与同一线路的前一辆车通过同一交叉口的时间间隔与发车间隔的比值：

其中，h为公交车的序号，T_h为同一线路中第h辆公交车通过上一信号交叉口的时间，

为发车间隔，

表明第h辆车滞后，增大车辆权重；否则车辆超前，不执行信号优先。

(3)公交车行程时间τ_k和延误d_k估计

图3所示为不同状态的车辆的轨迹示意图。图3-(1,2)表示车辆正处于队列中；图3-(3)表示车辆处于行驶中，且能够以当前车速不停车通过；图3-(4,5)表示车辆处于行驶中，随后发生停车行为进入队列。

在本申请实施例中，可以根据下式计算车辆的行程时间：

其中，T_r,k(t)为红灯剩余时间，T_t,k为车辆行驶时间，T_q,k为前方车辆消散时间，K_1,k,K_2,k为{0,1}变量，K_1,k＝0表示车辆所在流向当前为绿灯，K_1,k＝1表示车辆所在流向当前为红灯，K_2,k＝1表示车辆有停车，K_2,k＝0表示车辆无停车，Q_k为车辆所在流向的排队长度，l为饱和车头间距，通常取7米，s为饱和流率，v_k为车辆k的速度，D_k为车辆k到停车线的距离，τ_k(t)为车辆k的行程时间。

当车辆k不能通过交叉口时，将产生额外的红灯等待时间。考虑到相位搭接和一周多次的特殊相位结构，红灯等待时间为车辆所在流向的绿灯时间结束到下一次绿灯时间启亮的时间间隔。可以根据下式计算车辆的延误：

其中，K_3,k为{0,1}变量，K_3,k＝0表示车辆k能够通过交叉口，K_3,k＝1表示车辆k不能通过交叉口，T_w,k为当车辆k不能通过交叉口时，额外产生的红灯等待时间。

(4)普通社会车辆的延误估计

普通社会车辆是指没有装载OBU设备的车辆。系统无法实时掌握这部分车辆的运动状态，因此在模型的目标函数中增加信号优先对这些车辆造成的延误作为惩罚项，不考虑初始信号和车辆本身运动状态变化产生的延误。

如图4所示，图4-(1)表示绿灯早断时，部分车辆不能在当前相位阶段通过，额外产生的红灯等待时间为当前绿灯结束到下一次绿灯启亮的时间间隔；图4-(2)表示绿灯迟起时，在当前相位阶段通过的车辆的额外等待时间为绿灯迟起时间，在当前相位阶段不能通过的车辆的额外等待时间为当前绿灯结束到下一次绿灯启亮的时间间隔。可以根据下式计算绿灯减少造成的普通社会车辆的总延误：

d_c(t)＝(Δg(t)·f)·T_w(t)+K₄·(g₂(t)·f)·Δg(t)

T_w(t)＝(1-K₄)·(C-g₁(t))+K₄·(C-g₂(t))

Δg(t)＝|t-t0|

g₁(t)＝t-t₁+g_min

g₂(t)＝(t₂+g_min-t0)-Δg(t)

其中，f为车流率，C为周期时长，Δg(t)为迟起或早断的时间偏移量，g₁(t)为早断阶段的绿灯时长，g₂(t)为迟起阶段的绿灯时长，t0为初始相位切换时间点，K₄为{0,1}变量，K₄＝0表示绿灯早断，K₄＝1表示绿灯迟起，g_min为最小绿灯时长。

(5)进口道最大排队长度Q_a,max估计

在本申请实施例中，可以根据下式计算进口道最大排队长度：

Q_a,max(t)＝Q_a(t₁)+f*C-s*g(t)

其中，Q_a(t₁)为当前时刻的车辆排队长度，由于车流到达和离开具有一定的随机性，最大排队长度估计值可能偏小。为保证基本的交通运行秩序，一般取0.85为排队溢出约束阈值。

图5所示为整个信号控制逻辑的示意图。由图中可见，在每个仿真秒，在车路协同范围内检测是否有公交车辆，若未检测到公交车辆，则按初始的信号配时方案运行，若检测到公交车辆，则判断绿灯放行时间是否大于最小绿灯时间，若否，则继续保持绿灯，若是，则判断绿灯放行时间是否小于最大绿灯时间，若否，则切换相位，若是，则判断绿灯放行时间是否小于最大绿灯时间，若否，则进入绿灯倒计时，若是，则执行信号优先时长动态决策，并判断推荐绿灯剩余时间是否小于或等于10秒，若否，则更新绿灯剩余时间，并返回执行判断绿灯放行时间是否大于最小绿灯时间的过程，若是，则进入绿灯倒计时。在仿真前进一个步长(即1秒)之后，重新执行以上过程。

综上所述，本申请实施例在车路协同场景中，按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。通过本申请实施例，可以兼顾公交车辆和普通社会车辆的运行效率，建立公交信号优先时长动态决策的最优化问题，从而获得最大的控制效益。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的一种交通信号控制方法，图6示出了本申请实施例提供的一种交通信号控制装置的一个实施例结构图，该装置应用于预设的车路协同场景中。

本实施例中，一种交通信号控制装置可以包括：

初始方案执行模块601，用于按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；

优先时长动态决策模块602，用于当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；

优化方案执行模块603，用于按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。

进一步地，所述信号优先时长动态决策的模型为：

argmin_t[(∑_kW_k·d_k(t))+_c(t)

s.t.t∈[t₁,t₂]

其中，t为相位切换时间点，t₁为当前时刻，t₂为当前绿灯允许的最晚结束时刻，k为车辆的序号，W_k为车辆k的权重系数，d_k(t)为车辆k的延误，d_c(t)为普通社会车辆的总延误，Q_a,max(t)为进口道a的最大排队长度，L_a为进口道a的长度。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆权重系数计算单元，用于根据下式计算车辆的权重系数：

W_k＝N_p*V_p*V_t

其中，N_p为载客量，V_p为乘员价值，V_t为时间价值，h为公交车的序号，T_h为同一线路中第h辆公交车通过上一信号交叉口的时间，

为发车间隔。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆延误计算单元，用于根据下式计算车辆的延误：

其中，K_3,k为{0,1}变量，K_2,k＝0表示车辆k能够通过交叉口，K_3,k＝1表示车辆k不能通过交叉口，T_w,k为当车辆k不能通过交叉口时，额外产生的红灯等待时间，v_k为车辆k的速度，D_k为车辆k到停车线的距离，τ_k(t)为车辆k的行程时间。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆行程时间计算单元，用于根据下式计算车辆的行程时间：

其中，T_r,k(t)为红灯剩余时间，T_t,k为车辆行驶时间，T_q,k为前方车辆消散时间，K_1,k,K_2,k为{0,1}变量，K_1,k＝0表示车辆所在流向当前为绿灯，K_1,k＝1表示车辆所在流向当前为红灯，K_2,k＝1表示车辆有停车，K_2,k＝0表示车辆无停车，Q_k为车辆所在流向的排队长度，为饱和车头间距，为饱和流率。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

车辆延误计算单元，用于根据下式计算普通社会车辆的总延误：

d_c(t)＝(Δg(t)·f)·T_w(t)+K₄·(g₂(t)·f)·Δg(t)

T_w(t)＝(1-K₄)·(C-g₁(t))+K₄·(C-g₂(t))

Δg(t)＝|t-t0|

g₁(t)＝t-t₁+g_min

g₂(t)＝(t₂+g_min-t0)-Δg(t)

其中，f为车流率，C为周期时长，Δg(t)为迟起或早断的时间偏移量，g₁(t)为早断阶段的绿灯时长，g₂(t)为迟起阶段的绿灯时长，t0为初始相位切换时间点，K₄为{0,1}变量，K₄＝0表示绿灯早断，K₄＝1表示绿灯迟起，g_min为最小绿灯时长。

进一步地，优先时长动态决策模块可以包括：

排队长度计算单元，用于根据下式计算进口道最大排队长度：

Q_a,max(t)＝Q_a(t₁)+f*C-s*g(t)

其中，Q_a(t₁)为当前时刻的车辆排队长度。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

图7示出了本申请实施例提供的一种终端设备的示意框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个交通信号控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至步骤S103。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块601至模块603的功能。

示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述终端设备7中的执行过程。

所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备7还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述终端设备7所需的其它程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者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。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述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例方案的目的。

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。

所述集成的模块/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存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种交通信号控制方法，其特征在于，应用于预设的车路协同场景中，所述交通信号控制方法包括：

按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；

当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；

按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制；

所述信号优先时长动态决策的模型为：

argmin_t[(∑_kW_k·d_k(t))+d_c(t)]

s.t.t∈[t₁，t₂]

其中，t为相位切换时间点，t₁为当前时刻，t₂为当前绿灯允许的最晚结束时刻，k为车辆的序号，W_k为车辆k的权重系数，d_c(t)为普通社会车辆的总延误，Q_a，max(t)为进口道a的最大排队长度，L_a为进口道a的长度，d_k(t)为车辆k的延误，根据下式计算：

其中，K_3，k为{0，1}变量，K_3，k＝0表示车辆k能够通过交叉口，K_3，k＝1表示车辆k不能通过交叉口，T_w，k为当车辆k不能通过交叉口时，额外产生的红灯等待时间，v_k为车辆k的速度，D_k为车辆k到停车线的距离，τ_k(t)为车辆k的行程时间。

2.根据权利要求1所述的交通信号控制方法，其特征在于，还包括：

根据下式计算车辆的权重系数：

W_k＝N_p*V_p*V_t

其中，N_p为载客量，V_p为乘员价值，V_t为时间价值，h为公交车的序号，T_h为同一线路中第h辆公交车通过上一信号交叉口的时间，

为发车间隔。

3.根据权利要求1所述的交通信号控制方法，其特征在于，还包括：

根据下式计算车辆的行程时间：

其中，T_r，k(t)为红灯剩余时间，T_t，k为车辆行驶时间，T_q，k为前方车辆消散时间，K_1，k，K_2，k为{0，1}变量，K_1，k＝0表示车辆所在流向当前为绿灯，K_1，k＝1表示车辆所在流向当前为红灯，K_2，k＝1表示车辆有停车，K_2，k＝0表示车辆无停车，Q_k为车辆所在流向的排队长度，l为饱和车头间距，s为饱和流率。

4.根据权利要求1所述的交通信号控制方法，其特征在于，还包括：

根据下式计算普通社会车辆的总延误：

d_c(t)＝(Δg(t)·f)·T_w(t)+K₄·(g₂(t)·f)·Δg(t)

T_w(t)＝(1-K₄)·(C-g₁(t))+K₄·(C-g₂(t))

Δg(t)＝|t-t0|

g₁(t)＝t-t₁+g_min

g₂(t)＝(t₂+g_min-t0)-Δg(t)

其中，f为车流率，C为周期时长，Δg(t)为迟起或早断的时间偏移量，g₁(t)为早断阶段的绿灯时长，g₂(t)为迟起阶段的绿灯时长，t0为初始相位切换时间点，K₄为{0，1}变量，K₄＝0表示绿灯早断，K₄＝1表示绿灯迟起，g_min为最小绿灯时长。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的交通信号控制方法，其特征在于，还包括：

根据下式计算进口道最大排队长度：

Q_a，max(t)＝Q_a(t₁)+f*C-s*g(t)

其中，Q_a(t₁)为当前时刻的车辆排队长度。

6.一种交通信号控制装置，其特征在于，包括：

初始方案执行模块，用于按照初始的信号配时方案进行交通信号控制；

优先时长动态决策模块，用于当接收到一个以上的公交优先请求时，执行信号优先时长动态决策，所述信号优先时长动态决策基于所述初始方案的相位结构和相序，以每两个相邻阶段的绿灯时长为优化变量，以最小化加权车均延误为目标函数，确定当前绿灯相位阶段和下一绿灯相位阶段之间的最佳切换时间点；所述信号优先时长动态决策的模型为：

argmin_t[(∑_kW_k·d_k(t))+d_c(t)]

s.t.t∈[t₁，t₂]

其中，t为相位切换时间点，t₁为当前时刻，t₂为当前绿灯允许的最晚结束时刻，k为车辆的序号，W_k为车辆k的权重系数，d_c(t)为普通社会车辆的总延误，Q_a，max(t)为进口道a的最大排队长度，L_a为进口道a的长度，d_k(t)为车辆k的延误，根据下式计算：

其中，K_3，k为{0，1}变量，K_3，k＝0表示车辆k能够通过交叉口，K_3，k＝1表示车辆k不能通过交叉口，T_w，k为当车辆k不能通过交叉口时，额外产生的红灯等待时间，v_k为车辆k的速度，D_k为车辆k到停车线的距离，τ_k(t)为车辆k的行程时间；

优化方案执行模块，用于按照所述信号优先时长动态决策的结果进行交通信号控制。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的交通信号控制方法的步骤。

8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的交通信号控制方法的步骤。

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