CN111383453A - 交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统及运行方法 - Google Patents

交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统及运行方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统及运行方法,具体涉及交通控制系统领域。交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统包括数据采集设备、数据传输设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统。本发明基于多源原始数据融合计算和现有信号机,通过对多源原始数据的采集和融合计算,构建了一个分布式部署的交叉口信号控制系统并给出详细的系统运行方法,将交通信号控制领域中的在线仿真与跟踪反馈结合起来,通过对可能的信号控制优化方案进行在线仿真并将上述最优方案应用于实际信号控制中,在此基础上,对信号机进行跟踪记录与实时反馈,这样也形成一个闭环结构。

Description

交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统及运行方法
技术领域
本发明涉及交通控制系统领域,具体涉及交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统及运行方法。
背景技术
随着城市机动车数量大幅增加,城市交通拥挤与堵塞时常发生,交叉口作为交通流汇聚与疏散的关键节点,很大程度上影响着城市交通系统运行的安全与效率。传统的交叉口信号控制多为依据经验而设定的定时信号控制,面对交叉口车流的动态性与复杂性,传统的信号控制方案往往不能满足交叉口对于效率的要求,容易引起堵塞,从而影响交通系统的整体运行效率。
为了应对问题交叉口的拥挤与堵塞等问题,交通管理部门往往采取现场人工手动调节信号灯的方法,人工的方法虽然有一定的效果,但人工调节具有一定的主观性和不稳定性,且在时间上存在一定的滞后性,而且,现有的信号控制系统的优化都是根据信号控制已经出现的问题后直接给出优化措施进行优化,优化后的情况具有不确定性,而且这样优化后的效果也不会进行再次反馈,这就可能导致交叉口运行问题的解决后有可能会重复多次出现。而目前的交通交叉口信号控制系统即使具有效果评价及优化等功能,也是大多采用离线形式对实时数据进行评价及优化,并不足以实现对交叉口信号灯的实时、动态控制。此外,现实的交通具有时空分布不均匀性,比如一天中的高峰时段和平峰时段具有明显区别,在进行交叉口信号控制优化的时候也需要进行区别对待。
现有的智能交通信号控制系统,如著名的SCOOOT、SCATS、以及我国的HICON交通信号控制系统,大多采用布设在交叉口进口道停车线后的单一固定交通检测器获取的交通流数据进行优化,但这些单一固定的检测器容易损坏、不易维修,若是交叉口信号控制系统仅仅依靠单一检测器获取数据,一旦检测器出现故障将大大影响交叉口的信号控制效果,且利用单一固定的检测器获取的数据不能有效反映整个交叉口的交通运行情况。而随着电子技术的发展,雷达和卡口也广泛应用于交叉口,他们覆盖范围较大、数据实时性强、数据完整性较高,且可相互补充,这些检测器检测到的数据在交叉口信号控制方面具有较大的应用潜力,如果能把这些数据综合起来用在交叉口信号控制上,将可以有效提升交叉口信号控制效果。
发明内容
本发明的目的是针对上述不足,提出了一种通过对多源原始数据进行采集和融合计算,解决单一数据原始可靠度低的问题,当交叉口配时方案需要优化的时候,在实时配时方案的优化需求基础上,结合配时方案专家库的历史配时方案,给出初步的优化方案,并将初步的优化方案通过在线仿真实验,提前了解交叉口配时方案优化后的可能结果,最后给出相对最优的推荐应用配时方案让信号机应用,并对优化后的信号交叉口配时方案运行效果进行跟踪记录,还将以上记录实时反馈,以便尽量减少交叉口运行问题的重复出现次数的基于多源原始数据融合的交通信号控制在线仿真评价和实时跟踪反馈系统及运行方法。
本发明具体采用如下技术方案:
交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,包括数据采集设备、数据传输设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统,数据采集设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统之间由数据传输设备进行连接;
数据采集设备包括雷达和卡口;
多源数据融合计算子系统包括数据融合单元和数据计算单元;
信号控制效果评价子系统包括评价分析单元、预警单元和配时方案推荐单元;
在线仿真平台包括若干个在线仿真单元和在线仿真结果输出单元;
跟踪反馈子系统包括跟踪记录单元和反馈优化单元。
数据采集设备将采集到的多源原始数据通过数据传输设备传输给多源数据融合计算子系统的数据融合单元进行多源原始数据的融合,然后传输给数据计算单元进行数据的融合计算;数据计算单元输出计算好的数据给信号控制效果评价子系统,进行信号控制效果的评价;预警单元根据评价结果进行预警;方案推荐单元在评价结果和预警信息的基础上,输出配时优化建议,同时结合配时方案专家库的历史配时数据,进行配时方案的推荐,并传输给在线仿真子系统。
在线仿真子系统的在线仿真单元对推荐的配时方案进行在线仿真,由结果输出单元输出仿真结果,仿真结果由数据传输设备传输到信号控制效果评价子系统进行控制效果的评价,由方案推荐单元推荐评价效果最好的配时方案作为推荐应用配时方案,同时传输给信号机进行应用。
信号机进行应用后,跟踪反馈子系统对信号机应用推荐应用配时方案以后,数据采集设备采集到的信号机应用推荐应用方案后的各种数据进行采集,再由多源数据融合计算子系统对上述数据进行融合计算,接着,由信号评价子系统对数据进行应用推荐方案后的效果评价,同时,跟踪反馈子系统跟踪记录上述的应用推荐配时方案后的各项交通数据和实际信号控制效果评价结果,并将结果进行对比,并将应用的配时方案和应用前后的各项交通数据、信号控制效果评价结果及二者的对比结果反馈到配时方案专家库中,进行配时方案专家库的数据更新。
交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法包括以下步骤:
步骤1,通过数据采集设备采集实时数据;
步骤2,数据采集设备通过数据传输设备将采集到的数据传输给的多源数据融合计算子系统进行数据处理;
步骤3,原始数据融合计算子系统将处理好的数据通过数据传输设备传输给的信号控制效果评价子系统;信号控制效果评价子系统对接收到的上述数据进行评价分析与预警,并根据评价结果给出配时优化建议,在实时交通数据基础上,结合配时方案专家库中的历史配时方案,进行配时方案的推荐;
步骤4,在线仿真子系统对的信号控制效果评价子系统所推荐的配时方案进行在线仿真,信号控制子系统对仿真后的信号控制效果进行评价分析,并根据评价结果输出最后的推荐应用配时方案;
步骤5,信号机应用的信号控制子系统推荐的最后的推荐应用配时方案,同时,跟踪反馈子系统跟踪记录应用推荐配时方案后的各项交通数据和实际信号控制效果评价结果,并将上述结果进行对比,最后,将应用的配时方案和应用前后的各项交通数据、信号控制效果评价结果及二者的对比结果反馈到配时方案专家库中,进行配时方案专家库的数据更新,以便专家库根据信号控制评价结果进行下一次的配时方案的优化。
数据采集设备采集的数据称为原始数据,从空间角度其包括两个范围:一是车辆经过信号交叉口时对应的数据、二是与信号交叉口进口道对应的数据,从时间角度其包括以24小时计的一天中高峰时间和平峰时间,高峰时间包括早高峰、午高峰及晚高峰,平峰时间是一天内的除高峰时间以外的所有时间;
采集的数据包括以下字段:采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的各进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口各出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的平均车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔。
数据融合单元接收来自的雷达和卡口的原始数据并进行数据的清洗与融合;
在数据融合单元进行数据清洗与融合之前,雷达和卡口采集的数据按照事先制定好的标准格式进行统一,统一一下数据字段:采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口各进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口各出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔;
数据清洗包括故障数据的剔除和缺失数据的补充;
故障数据的剔除是把采集到的车辆速度/流量/车辆数不在设定的合理阈值范围内的以及相邻采集时间段内的变化值大于设定的阈值的数据剔除;
缺失数据的补充是对于存在缺失的数据采用临近的采集时间段内相应数据的均值进行填充;
数据融合是采用多源原始数据融合模型对雷达数据和卡口数据除了采集时间段的不同数据字段对应的数据均进行融合;
数据的清洗与融合操作不管是是高峰时段数据还是平峰数据都会进行的;
多源原始数据融合模型如式(1)所示,
D'(t)=∑ωi(t)*D(t) (1)
其中,D'(t)为采集时间段t融合后的字段所对应的的数据,ωi(t)为采用第i种数据的权重值,i取1时为雷达,i取2时为卡口,D(t)为采集时间段t融合前的字段所对应的的数据;
而权值的计算如式(2)所示,
Figure BDA0002386585960000041
其中,D(t-1)为采集时间段t-1融合前的字段所对应的的数据;
数据融合单元输出的融合后的数据,包括采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔;
多源原始数据融合的数据计算单元的功能是根据的信号控制效果评价指标进行计算,指标有交叉口各车道的高峰小时系数(PHF)、饱和度、延误、排队长度;
高峰小时系数(PHF)是指分析道路通行能力时,表示高峰时段内交通量不平衡的修正系数,具体计算如式(3)所示,
Figure BDA0002386585960000051
其中,PHF为高峰小时系数;Q高峰小时为高峰小时交通流率,实际计算时候对于需要计算的交叉口而言,对于需要计算的交叉口而言,以一天24小时为标准,取加和为整一个小时的数据采集时段内的交通量之和;Q高峰15分钟取加和为整15分钟的数据采集时段内的交通量且此时段内的流量之和为此数据所对应的一小时内的最大的交通量;
车流饱和度用来反映道路的服务水平,对于本发明所涉及的信号交叉口而言,信号交叉口的车流饱和度具体计算如式(4)所示,
Figure BDA0002386585960000052
其中,x为信号交叉口车流饱和度;V为信号交叉口的实际交通流量,实际计算时候对于需要计算的交叉口而言,以一天24小时为标准,取换算后时段加和为整一个小时的数据采集时段内的交通量之和,V为信号交叉口的通行能力;
而信号交叉口的通行能力计算具体如下:
当信号交叉口的进口道中没有设置专用车道时候,其直行车道的通行能力计算如式(5)所示,
Figure BDA0002386585960000053
式中,Ns为一条直行车道的设计通行能力,tc为信号周期,tg为信号周期内的绿灯时间,t1为绿灯启亮后的第一辆车启动并通过停车线的时间,tls为直行或者右行车辆通过停车线的平均时间间隔,ψs为直行车道通行能力折减系数;
直右车道的通行能力与直行车道的通行能力一样,计算如式(6)所示,
Nsr=Ns (6)
式中,Nsr为一条直右车道的设计通行能力;
直左车道的通行能力计算如式(7)所示,
Nsl=Ns*(1-βl/2) (7)
式中,Nsl为一条直左车道的设计通行能力,βl为直左车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为直左车道中左转车车辆数目与直左车道中总车辆数目的比值;
直左右车道的通行能力与直左车道的通行能力一样,计算如式(8)所示,
Nslr=Nsl (8)
式中,Nslr为一条直左右车道的设计通行能力;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其进口道的设计通行能力计算如式(9)所示,
Nelr=∑Ns/(1-βlr) (9)
式中,Nelr为设置有专用左转车道和专用右转车道的设计通行能力,∑Ns为本面直行车道设计通行能力之和;βl为此车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中左转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;βr为此车道中右转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中右转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其专用左转车道的通行能力计算如式(10)所示,
Nl=Nelrl (10)
式中,Nl为其专用左转车道的设计通行能力,βl为此车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中左转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其专用右转车道的通行能力计算如式(11)所示,
Nr=Nelrr (11)
式中,Nr为其专用左转车道的设计通行能力,βr为此车道中右转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中右转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道而没有专用右转车道的时候,其专用左转车道的通行能力计算如式(13)所示,
Nl=Nell (12)
Nel=∑Nsr/(1-βl) (13)
式中,Nel为设有专用左转车道时,本面进口道设计通行能力,∑Nsr为本面直行车道及直右车道设计通行能力之和;
当信号交叉口的进口道设置有专用右转车道而没有专用左转车道的时候,其专用右转车道的通行能力计算如式(15)所示,
Nr=Nerr (14)
Ner=∑Nsl/(1-βr) (15)
式中,Ner为设有专用右转车道时,本面进口道设计通行能力,∑Nsl为本面直行车道及直左车道设计通行能力之和;
延误包括各车道的延误、各进口道的平均信控延误、整个交叉口的平均信控延误,具体计算如下:
其中,各车道的延误计算如公式(16)~(18)所示,
d=d1+d2 (16)
Figure BDA0002386585960000071
Figure BDA0002386585960000072
式中,d为各车道的平均信控延误,d1为均匀延误,即车辆均匀到达所产生的延误,d2为随机附加延误即车辆随机到达并引起超饱和周期所产生的附加,tc为信号灯周期时长,λ为所计算车道的绿信比,x为所计算车道的饱和度,C为所计算车道的通行能力,tcj为分析时段的持续时长,e为信号灯周期时长;
各进口车道的平均信控延误,按该进口道中各车道延误的加权平均数进行计算,具体如公式(19)所示,
Figure BDA0002386585960000073
式中,dA为进口道A的平均信控延误;dj为进口道A的第j车道A的平均信控延误;Qj-高峰小时为进口道A的高峰小时流率;
整个交叉口的平均信控延误,按该交叉口中各进口道延误的加权数计算,如式(20)所示,
Figure BDA0002386585960000081
式中,dI为交叉口每车的平均信控延误;QA-高峰小时为进口道A的高峰小时流率;
信号交叉口的排队长度的计算,实际计算的时候,分为以下两种情况:
当进口道车流量不饱和的时候,计算如式(21)所示,
N=Vt*r (21)
式中,N为进口道车辆排队长度,Vt为相应的分析时段的车流量,r为相应的有效红灯时长,实际计算的时候取总红灯时间与红灯时间内无车通过的时间之差;
当进口道车流量饱和的时候,如式(22)所示,
N=Vt*d+Vt*r/2 (22)
式中,d为进口道上每车的平均延误。
信号控制效果评价子系统的评价分析单元接收来自于多源数据融合计算子系统的数据计算单元计算得到的交叉口分析时段内的各进口道的车流量、各车辆经过停车线的瞬时速度、各项指标值,并对这些数值进行信号控制效果评价,并根据评价结果发布相应的预警,同时给出相应的配时优化建议;
信号控制效果评价是对交叉口各进口道分别进行分析,包括对分析时段内的车流量、紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布、PHF、饱和度、延误、排队长度与系统内设警戒值/阈值进行比对分析,警戒值包括高峰时段的系统内设警戒值和平峰时段的系统内设警戒值,所述阈值同理;分析时候,其相应的评价分析、预警及建议输出具体如下:
车辆量分析是将分析时段的车流量与分析时段对应的提前设定的车流量红线系统内设警戒值进行对比分析,计算如式(23)所示;
ΔV=Vj-Vt (23)
式中,Vj为分析时段对应的车流量系统内设警戒值,Vt为分析时段内的车流量,ΔV是分析时段对应的车流量系统内设警戒值与分析时段内的车流量的差值;
若是ΔV>0,则视为分析时段内的车流量低于分析时段对应的车流量红线系统内设警戒值,则评价术语库输出“车流量过少”的评语,同时将车流量预警指令发送到所述的预警单元输出“车流量过少”的预警,反之ΔV≤0,则评语为“车流量正常且不进行预警”;然后,针对车流量过少的评价结果和预警,建议术语库输出“车流量过少,请检查车速分布”的建议;
紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布分析是指将紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速按照大小从小到大进行排序,取排序前15%、85%分位的两个速度,计算这两个速度的差值,将此差值与分析时段对应的提前设定的速度警戒差值进行对比分析,计算公式如公式(24)~(25)所示,
Δvt=v85%-v15% (24)
Δv'=Δvj-Δvt (25)
式中,v15%、v85%是紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速按照大小从小到大进行排序,排序为前15%分位、85%分位的两个速度,Δvt是分析时段内的车速差值,Δvj是分析时段对应的速度警戒差值,Δv'是分析时段对应的速度警戒差值与分析时段内的车速差值的差值;
若是Δv'≤0,则视为分析时段内的车速差值不小于分析时段对应的车速警戒差值,否则,若是Δv'>0,则视为分析时段内的车速差值小于分析时段对应的车速警戒差值;
若是分析时段内的上述速度最大值低于15km/h且Δv'>0,则视为分析时段内的车速差值小于分析时段对应的车速警戒差值,评价术语库输出“速度接近且车速较慢”的评语,并将车道速度较慢指令发送到的预警单元,进行车道车速较慢的预警,否则,则评语为“车速分布正常且不进行预警”;然后,针对上述车速较慢的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加绿灯时间”的建议;
PHF分析是指将分析时段的PHF值与分析时段对应的提前设定好的PHF系统内设警戒值进行对比分析,计算公式如下:
ΔPHF=PHFj-PHFt (26)
式中,PHFj是分析时段对应的PHF系统内设警戒值,PHFt是分析时段的PHF值,ΔPHF是二者差值;
若是ΔPHF≤0,则视为分析时段的PHF值不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“车道通行能力欠佳”的评语,并将PHF预警指令发送到的预警单元,进行PHF异常预警,反之,若ΔPHF>0,则评语为“PHF正常且不进行预警;然后,针对车道通行能力欠佳的评价结果和PHF异常预警结果,建议术语库输出“建议再查看一下车速分布,若是车速较高则建议保持现有信号灯配时,若是车速较低则建议增加绿灯相位时间”;
饱和度分析是指将分析时段计算得到的饱和度值与分析时段对应的系统内设阈值进行比对分析,计算如式(27):
Figure BDA0002386585960000101
式中,x是饱和度;
若饱和度值在0~0.6之间,则评价术语库输出“道路不饱和,行车顺畅、服务水平较好”的评语;若饱和度值在0.6~0.8之间,则评价术语库输出“道路接近饱和,行车相对畅通、服务水平相对较好”的评语;若饱和度值在0.8~1.0之间,则评价术语库输出“道路饱和,行车拥堵、服务水平较差”的评语,同时发送道路拥堵指令到的预警单元进行道路拥堵的预警;若饱和度值超过1.0的,则评价术语库输出“道路过饱和,严重拥堵、服务水平极差”的评语、同时发送道路严重拥堵指令到的预警单元进行道路严重拥堵的预警;接着,针对饱和度值在0~0.8之间的评价结果,建议数据库输出“建议保持现有信号灯配时”,针对饱和度值大于0.8的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加信号灯周期时间且增加信号灯绿灯相位时间”;
延误分析是指将分析时段的延误分析所得值与分析时段对应的提前设定好的延误系统内设警戒值进行对比分析,具体计算如式(28):
Δd=dj-dt (28)
式中,dj是分析时段对应的系统内设的延误警戒值,dt是分析时段的延误分析所得值,Δd是二者差值;
若是Δd≤0,则视为分析时段的延误分析不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“车道延误过长”的评语,并将延误过长预警指令发送到的预警单元,进行延误过长预警,反之,若是Δd>0,则评语为“延误正常且不进行预警”;针对延误异常的评价结果和预警,建议术语库输出建议“增加信号灯绿灯相位时间”;
排队长度分析是指将分析时段的排队长度与分析时段对应的提前设定好的排队长度系统内设警戒值进行对比,具体计算如式(29):
ΔN=Nj-Nt (29)
式中,Nj是系统内设的延误警戒值,Nt是分析时段的延误分析所得值,ΔN是二者差值;
若是ΔN≤0,则视为分析时段的排队长度不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“排队过长”的评语,并将排队过长预警指令发送到的预警单元,进行排队过长预警,反之,若是ΔN>0,则视为分析时段的排队长度小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评语为“排队正常且不进行预警”;针对排队异常的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加信号灯周期时间且增加信号灯绿灯相位时间;
方案推荐单元根据上述输出的建议输出,在分析时段的信号配时方案的基础上,同时结合配时方案专家库中的历史配时方案,最后输出3个推荐配时方案;
方案推荐单元根据上述输出的建议输出,在分析时段的信号配时方案的基础上,同时结合配时方案专家库中的历史配时方案输出推荐方案前,系统内设的信号灯时间改变操作准则为10s准则,具体如下:
当输出建议为增加/减少信号灯绿灯相位时间时,则按照10s准则,单次增加/减少信号灯绿灯相位时间为10s;
当输出建议为增加/减少信号灯红灯相位时间时,则按照10s准则,单次增加/减少信号灯绿灯相位时间为10s;
当输出建议为增加/减少信号灯总相位时间时,则按照10s准则,单次增加/减少信号灯总相位时间为10s。
在线仿真单元是对所接收到的来自信号控制评价子系统的配时方案推荐单元给出的若干个推荐的配时方案进行在线仿真;
在线仿真结果输出单元输出的的数据包括若干个在线仿真单元进行仿真实验后所得到的信号交叉口各进口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、采集时间段内每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的时间、绿灯启亮时候的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔时间;
在线仿真输出单元输出的数据通过数据传输设备传输到数据采集设备的数据计算单元重复步骤1中的各项数据及指标值的计算过程,然后数据计算单元将计算完成后的仿真实验指标值通过数据传输设备传输到信号控制评价子系统进行仿真实验指标值,同时仿真实验所得的流量值和车速值也通过数据传输设备传输到信号控制效果评价子系统,信号控制效果评价子系统接收到上述全部数据后,进行仿真实验下的各个推荐配时方案的优化程度分析,输出优化程度最高的推荐配时方案作为最后的推荐应用配时方案;
对于高峰时段,所述的优化程度的衡量方式是仿真时段内的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值,上述比值最大的所对应的推荐配时方案视为优化程度最高,相应的方案作为最后的推荐应用配时方案,具体计算如下:
对于高峰时段(peak hours),将相应时段内的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值的最大值表示如下:
Figure BDA0002386585960000121
式中,
Figure BDA0002386585960000122
为高峰时段优化程度最高的配时方案对应的最大的比值,
Figure BDA0002386585960000123
为高峰时段第1个仿真配时方案对应的比值,
Figure BDA0002386585960000124
为高峰时段第2个仿真配时方案对应的比值,
Figure BDA0002386585960000125
为高峰时段第n个仿真配时方案对应的比值;
对于平峰时段,所述的优化程度的衡量方式是输出仿真时段内的红灯相位下的车辆停车次数总数与相应时间内的通过车辆的总数的比值,上述比值最低的所对应的推荐配时方案作为最后的推荐应用配时方案;
对于平峰时段(flat hours),将相应时段内的红灯相位下的车辆停车次数总数与相应时间内的通过车辆的总数的比值的最小值表示如下:
Figure BDA0002386585960000126
式中,
Figure BDA0002386585960000127
为平峰时段优化程度最高的配时方案对应的最大的比值,
Figure BDA0002386585960000128
为平峰时段第1个仿真配时方案对应的比值,
Figure BDA0002386585960000129
为平峰时段第2个仿真配时方案对应的比值,
Figure BDA00023865859600001210
为平峰时段第n个仿真配时方案对应的比值;
优选地,跟踪记录单元跟踪记录信号机在十字交叉口在应用了信号控制效果评价子系统的评价分析单元输出的最终的应用推荐配时方案后的各种交通数据,包括采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、采集时间段内绿灯相位下各进口道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和信号交叉口进口道路段上的平均车速、采集时间段内绿灯相位下信号交叉口各进口道的车流量、绿灯启亮后第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的时间、绿灯启亮时候的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔时间;
跟踪记录单元将记录的交通数据通过数据传输设备输出多源数据融合计算子系统进行指标值的计算,然后再将相应的车流量、速度、指标值通过数据传输设备传输到信号控制评价子系统进行信号控制效果的评价,信号控制评价结果通过数据传输设备将信号机应用推荐应用配时方案前后的各项交通数据和信号控制评价结果都传输给跟踪记录单元;
然后,跟踪记录单元将十字交叉口对应的信号机应用推荐配时方案前后的信号控制评价结果输出给反馈优化单元,反馈优化单元将上述结果进行对比,
对于高峰时段,所述的对比指标是应用推荐应用配时方案前后的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值,称为顺利通过车辆比,用
Figure BDA00023865859600001315
表示,具体计算如下:
Figure BDA0002386585960000131
Figure BDA0002386585960000132
式中,
Figure BDA0002386585960000133
为相应交叉口的各单个车道高峰时段下的顺利通过车辆比,
Figure BDA0002386585960000134
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的左转车辆数,
Figure BDA0002386585960000135
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的直行车辆数,
Figure BDA0002386585960000136
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的右转车辆数;
对于平峰时段,所述的对比指标是应用推荐应用配时方案前后的红灯相位下的车辆停车次数总数与相应时间内的通过车辆的总数的比值称为车辆停车比,用
Figure BDA0002386585960000137
表示,具体计算如下:
Figure BDA0002386585960000138
Figure BDA0002386585960000139
式中,
Figure BDA00023865859600001310
为相应交叉口的各单个车道平峰时段下的车辆停车比,
Figure BDA00023865859600001311
为相应车道的平峰时段的红灯相位下的车道上的总停车数;
对于高峰时段,若应用推荐应用方案后的比值高于应用前的比值,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果得到了优化;反之,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果没有得到了优化,需要根据优化目标继续进行优化;
具体计算如下:
Figure BDA00023865859600001312
式中,
Figure BDA00023865859600001313
是应用推荐应用方案后交叉口的实际的比值,
Figure BDA00023865859600001314
是应用推荐应用方案前交叉口的实际比值,ΔRpeak是二者差值;
若是ΔRpeak>0,则视为配时方案得到了优化,
若是ΔRpeak≤0,则视为配时方案没有得到优化;
对于平峰时段,若应用推荐应用方案后的比值低于应用前的比值,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果得到了优化;反之,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果没有得到了优化,需要根据优化目标继续进行优化;
具体计算如下:
Figure BDA0002386585960000141
式中,
Figure BDA0002386585960000142
是应用推荐应用方案后交叉口的实际的比值,
Figure BDA0002386585960000143
是应用推荐应用方案前交叉口的实际比值,ΔRflat是二者差值;
若是ΔRflat<0,则视为配时方案得到了优化,
若是ΔRflat≥0,则视为配时方案没有得到优化;
对比结束后,反馈优化单元将信对比结果反馈到跟踪记录单元中,跟踪记录单元将信号机应用推荐应用配时方案前后的各项交通数据和信号控制评价结果以及二者的信号控制效果优化结果都通过数据传输设备传输到配时方案专家库中,进行配时专家数据库的数据更新,以便进行下一次的配时方案的优化。
本发明具有如下有益效果:
本发明针对传统的交通数据采集所用的检测器较为单一,而且这些检测器容易受到损耗和使用寿命等限制,难以长期、稳定提供可靠的流量数据的问题和城市交通信号交叉口具有时空分布的不均匀性这两个突出问题,基于多源原始数据统合计算,将交通划分为高峰时段和平峰时段,首次提出分时段将交通信号控制领域中的在线仿真与跟踪反馈结合,并把整个系统做成一个闭环结构,而且在此基础上还给出可行的运行方法,同时,通过分布式的部署方式,将庞大的交通信号控制系统拆解成各个子系统,又根据各子系统的功能划分成不同的处理单元,这样,不同的处理单元、不同的子系统相互独立又相互关联,形成了一个有序运行的有机整体,有助于提高整个系统的运行效率。
本发明的信号控制效果评价子系统,一方面以各种交通数据为基础,对现有的信号配时方案进行评价分析,另一方面以路网交通又具有一定的长期性和规律性为理论基础,根据评价结果,在实时交通数据基础上,同时结合配时方案专家库中的历史数据,科学地给出推荐优化配时方案,这有助于保证配时方案的合理性与适用性。
本发明的在线仿真子系统可对推荐的配时方案进行实时在线仿真实验,还会对仿真结果进行评价分析和对比,有助于提前预知推荐的配时方案应用后可能的情况,尽早避开可能出现的拥堵等不利于交叉口运行的情况。
本发明的跟踪优化子系统会对对信号机应用推荐应用配时方案前后的各种数据进行记录及评价与对比,并以上信息反馈给配时方案专家库进行数据的存储与更新,这有助于迭代优化交叉口配时方案,有助于进一步提升交叉口的运行效率。
附图说明
图1为本发明的系统结构框图;
图2为本发明的系统总运行方法流程示意图;
图3为本发明的信号控制效果评价流程示意图;
图4为本发明的在线仿真流程示意图;
图5为本发明的跟踪反馈流程示意图;
图6为本发明的算例所用交叉口的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的具体实施方式做进一步说明:
如图1所示,交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,包括数据采集设备、数据传输设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统,数据采集设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统之间由数据传输设备进行连接;
数据采集设备包括雷达和卡口;
多源数据融合计算子系统包括数据融合单元和数据计算单元;
信号控制效果评价子系统包括评价分析单元、预警单元和配时方案推荐单元;
在线仿真平台包括若干个在线仿真单元和在线仿真结果输出单元;
跟踪反馈子系统包括跟踪记录单元和反馈优化单元。
数据采集设备将采集到的原始数据通过数据传输设备传输给多源数据融合计算子系统的数据融合单元进行多源原始数据的融合,然后传输给数据计算单元进行数据的融合计算;数据计算单元输出计算好的数据给信号控制效果评价子系统,进行信号控制效果的评价;预警单元根据评价结果进行预警;方案推荐单元在评价结果和预警信息的基础上,输出配时优化建议,同时结合配时方案专家库的历史配时数据,进行配时方案的推荐,并传输给在线仿真子系统。
在线仿真子系统的在线仿真单元对推荐的配时方案进行在线仿真,由结果输出单元输出仿真结果,仿真结果由数据传输设备传输到信号控制效果评价子系统进行控制效果的评价,由方案推荐单元推荐评价效果最好的配时方案作为推荐应用配时方案,同时传输给所述信号机进行应用。
信号机进行应用后,跟踪反馈子系统对信号机应用推荐应用配时方案以后,数据采集设备采集到的信号机应用推荐应用方案后的各种数据进行采集,再由多源数据融合计算子系统对上述数据进行融合计算,接着,由信号评价子系统对数据进行应用推荐方案后的效果评价,同时,跟踪反馈子系统跟踪记录上述的应用推荐配时方案后的各项交通数据和实际信号控制效果评价结果,并将结果进行对比,并将应用的配时方案和应用前后的各项交通数据、信号控制效果评价结果及二者的对比结果反馈到配时方案专家库中,进行配时方案专家库的数据更新。
如图2所示,交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,采用如上所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,先进行多源原始数据的采集,再进行多源原始数据的融合计算,接着进行信号控制效果的评价,基于评价结果进行异常预警,同时基于评价结果和预警信息给出配时方案的优化建议,再结合配时方案专家库的历史配时方案进行配时方案的推荐,这些配时方案先进行在线仿真实验,以便筛选出最好的推荐配时方案,将此配时方案推荐给信号机进行应用,信号机应用推荐配时方案以后,重复上述数据的采集和各种计算与评价,并将上述信号机应用前后的各种数据及效果对比结果进行跟踪记录,并反馈到配时方案专家库中,进行配时方案专家库的数据更新,以便进行下一次配时方案的优化。
下面以图6所示的十字交叉路口为例,说明该运行方法的具体步骤:
步骤1,通过数据采集设备采集实时数据,此时段对应的为早高峰时段;
数据采集设备采集的数据称为原始数据,从空间角度其包括两个范围:一是车辆经过信号交叉口时对应的数据、二是与信号交叉口进口道对应的数据,从时间角度其包括以24小时计的一天中高峰时间和平峰时间,上述高峰时间为早高峰时段的数据;
采集的数据包括以下字段:采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔。
步骤2,数据采集设备通过数据传输设备将采集到的数据传输给所述的多源数据融合计算子系统进行数据处理;
数据融合单元接收来自所述的雷达和卡口的原始数据并进行数据的清洗与融合;
在数据融合单元进行数据清洗与融合之前,雷达和卡口采集的数据按照事先制定好的标准格式进行统一,统一一下数据字段:采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口路段上的各车辆平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔;
数据清洗包括故障数据的剔除和缺失数据的补充;
故障数据的剔除是把采集到的车辆速度/流量/车辆数不在设定的合理阈值范围内的以及相邻采集时间段内的变化值大于设定的阈值的数据剔除;
缺失数据的补充是对于存在缺失的数据采用临近的采集时间段内相应数据的均值进行填充;
数据融合是采用多源原始数据融合模型对雷达数据和卡口数据除了采集时间段的不同数据字段对应的数据均进行融合;
上述数据的清洗与融合处理不管是是高峰时段数据还是平峰时段数据都会进行的;
多源原始数据融合模型如式(1)所示,
D'(t)=∑ωi(t)*D(t) (1)
其中,D'(t)为采集时间段t融合后的字段所对应的的数据,ωi(t)为采用第i种数据的权重值,i取1时为雷达,i取2时为卡口,D(t)为采集时间段t融合前的字段所对应的的数据;
而权值的计算如式(2)所示,
Figure BDA0002386585960000171
其中,D(t-1)为采集时间段t-1融合前的字段所对应的的数据;
数据融合单元输出的融合后的数据,包括采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔;
信号控制效果评价是对交叉口各进口道分别进行分析,包括对分析时段内的车流量、紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布、PHF、饱和度、延误、排队长度与系统内设警戒值/阈值进行比对分析,所述警戒值包括高峰时段的系统内设警戒值和平峰时段的系统内设警戒值;分析时候,其相应的评价分析、预警及建议输出具体如下:
高峰小时系数(PHF)是指分析道路通行能力时,表示高峰时段内交通量不平衡的修正系数,具体计算如式(3)所示,
Figure BDA0002386585960000181
其中,PHF为高峰小时系数;Q高峰小时为高峰小时交通流率,实际计算时候对于需要计算的交叉口而言,对于需要计算的交叉口而言,以一天24小时为标准,取加和为整一个小时的数据采集时段内的交通量之和;Q高峰15分钟取加和为整15分钟的数据采集时段内的交通量且此时段内的流量之和为此数据所对应的一小时内的最大的交通量;
车流饱和度用来反映道路的服务水平,对于本发明所涉及的信号交叉口而言,信号交叉口的车流饱和度具体计算如式(4)所示,
Figure BDA0002386585960000182
其中,x为信号交叉口车流饱和度;V为信号交叉口的实际交通流量,实际计算时候对于需要计算的交叉口而言,以一天24小时为标准,取换算后时段加和为整一个小时的数据采集时段内的交通量之和,V为信号交叉口的通行能力;
而信号交叉口的通行能力计算具体如下:
当信号交叉口的进口道中没有设置专用车道时候,其直行车道的通行能力计算如式(5)所示,
Figure BDA0002386585960000183
式中,Ns为一条直行车道的设计通行能力,tc为信号周期,tg为信号周期内的绿灯时间,t1为绿灯启亮后的第一辆车启动并通过停车线的时间,tls为直行或者右行车辆通过停车线的平均时间间隔,ψs为直行车道通行能力折减系数;
直右车道的通行能力与直行车道的通行能力一样,计算如式(6)所示,
Nsr=Ns (6)
式中,Nsr为一条直右车道的设计通行能力;
直左车道的通行能力计算如式(7)所示,
Nsl=Ns*(1-βl/2) (7)
式中,Nsl为一条直左车道的设计通行能力,βl为直左车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为直左车道中左转车车辆数目与直左车道中总车辆数目的比值;
直左右车道的通行能力与直左车道的通行能力一样,计算如式(8)所示,
Nslr=Nsl (8)
式中,Nslr为一条直左右车道的设计通行能力;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其进口道的设计通行能力计算如式(9)所示,
Nelr=∑Ns/(1-βlr) (9)
式中,Nelr为设置有专用左转车道和专用右转车道的设计通行能力,∑Ns为本面直行车道设计通行能力之和;βl为此车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中左转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;βr为此车道中右转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中右转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其专用左转车道的通行能力计算如式(10)所示,
Nl=Nelrl (10)
式中,Nl为其专用左转车道的设计通行能力,βl为此车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中左转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其专用右转车道的通行能力计算如式(11)所示,
Nr=Nelrr (11)
式中,Nr为其专用左转车道的设计通行能力,βr为此车道中右转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中右转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道而没有专用右转车道的时候,其专用左转车道的通行能力计算如式(13)所示,
Nl=Nell (12)
Nel=∑Nsr/(1-βl) (13)
式中,Nel为设有专用左转车道时,本面进口道设计通行能力,∑Nsr为本面直行车道及直右车道设计通行能力之和;
当信号交叉口的进口道设置有专用右转车道而没有专用左转车道的时候,其专用右转车道的通行能力计算如式(15)所示,
Nr=Nerr (14)
Ner=∑Nsl/(1-βr) (15)
式中,Ner为设有专用右转车道时,本面进口道设计通行能力,∑Nsl为本面直行车道及直左车道设计通行能力之和;
延误包括各车道的延误、各进口道的平均信控延误、整个交叉口的平均信控延误,具体计算如下:
其中,各车道的延误计算如公式(16)~(18)所示,
d=d1+d2 (16)
Figure BDA0002386585960000201
Figure BDA0002386585960000202
式中,d为各车道的平均信控延误,d1为均匀延误,即车辆均匀到达所产生的延误,d2为随机附加延误即车辆随机到达并引起超饱和周期所产生的附加,tc为信号灯周期时长,λ为所计算车道的绿信比,x为所计算车道的饱和度,C为所计算车道的通行能力,tcj为分析时段的持续时长,e为信号灯周期时长;
各进口车道的平均信控延误,按该进口道中各车道延误的加权平均数进行计算,具体如公式(19)所示,
Figure BDA0002386585960000203
式中,dA为进口道A的平均信控延误;dj为进口道A的第j车道A的平均信控延误;Qj-高峰小时为进口道A的高峰小时流率;
整个交叉口的平均信控延误,按该交叉口中各进口道延误的加权数计算,如式(20)所示,
Figure BDA0002386585960000211
式中,dI为交叉口每车的平均信控延误;QA-高峰小时为进口道A的高峰小时流率;
信号交叉口的排队长度的计算,实际计算的时候,分为以下两种情况:
当进口道车流量不饱和的时候,计算如式(21)所示,
N=Vt*r (21)
式中,N为进口道车辆排队长度,Vt为相应的分析时段的车流量,r为相应的有效红灯时长,实际计算的时候取总红灯时间与红灯时间内无车通过的时间之差;
当进口道车流量饱和的时候,如式(22)所示,
N=Vt*d+Vt*r/2 (22)
式中,d为进口道上每车的平均延误。
步骤3,原始数据融合计算子系统将处理好的数据通过数据传输设备传输给所述的信号控制效果评价子系统;信号控制效果评价子系统对接收到的上述数据进行评价分析与预警,并根据评价结果给出配时优化建议,在实时交通数据基础上,结合配时方案专家库中的历史配时方案,进行配时方案的推荐;
如图3所示,信号控制效果评价子系统的评价分析单元接收来自于多源数据融合计算子系统的数据计算单元计算得到的交叉口分析时段内的各进口道的车流量、各车辆经过停车线的瞬时速度、各项指标值,并对这些数值进行信号控制效果评价,并根据评价结果发布相应的预警,同时给出相应的配时优化建议;
信号控制效果评价是对交叉口各进口道分别进行分析,包括对分析时段内的车流量、紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布、PHF、饱和度、延误、排队长度与系统内设警戒值/阈值进行比对分析,所述警戒值包括高峰时段的系统内设警戒值和平峰时段的系统内设警戒值,所述阈值同理;分析时候,其相应的评价分析、预警及建议输出具体如下:
车辆量分析是将分析时段的车流量与分析时段对应的提前设定的车流量红线系统内设警戒值进行对比分析,计算如式(23)所示;
ΔV=Vj-Vt (23)
式中,Vj为分析时段对应的车流量系统内设警戒值,Vt为分析时段内的车流量,ΔV是分析时段对应的车流量系统内设警戒值与分析时段内的车流量的差值;
由上式计算得到ΔV>0,则视为分析时段内的车流量低于分析时段对应的车流量红线系统内设警戒值,则评价术语库输出“车流量过少”的评语,同时将车流量预警指令发送到所述的预警单元输出“车流量过少”的预警;然后,针对车流量过少的评价结果和预警,建议术语库输出“车流量过少,请检查车速分布”的建议;
紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布分析是指将紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速按照大小从小到大进行排序,取排序前15%、85%分位的两个速度,计算这两个速度的差值,将此差值与分析时段对应的提前设定的速度警戒差值进行对比分析,计算公式如公式(24)~(25)所示,
Δvt=v85%-v15% (24)
Δv'=Δvj-Δvt (25)
式中,v15%、v85%是紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速按照大小从小到大进行排序,排序为前15%分位、85%分位的两个速度,Δvt是分析时段内的车速差值,Δvj是分析时段对应的速度警戒差值,Δv'是分析时段对应的速度警戒差值与分析时段内的车速差值的差值;
由上式计算得到Δv'>0,则视为分析时段内的车速差值小于分析时段对应的车速警戒差值;
再做分析时段内的上述速度最大值与15km/h之间的大小比较,发现上述速度最大值低于15km/h且Δv'>0,则视为分析时段内的车速差值小于分析时段对应的车速警戒差值,评价术语库输出“速度接近且车速较慢”的评语,并将车道速度较慢指令发送到所述的预警单元,进行车道车速较慢的预警,;然后,针对上述车速较慢的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加绿灯时间”的建议;
PHF分析是指将分析时段的PHF值与分析时段对应的提前设定好的PHF系统内设警戒值进行对比分析,计算公式如下:
ΔPHF=PHFj-PHFt (26)
式中,PHFj是分析时段对应的PHF系统内设警戒值,PHFt是分析时段的PHF值,ΔPHF是二者差值;
由上式计算得到ΔPHF≤0,则视为分析时段的PHF值不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“车道通行能力欠佳”的评语,并将PHF预警指令发送到所述的预警单元,进行PHF异常预警;然后,针对车道通行能力欠佳的评价结果和PHF异常预警结果,建议术语库输出“建议再查看一下车速分布,若是车速较高则建议保持现有信号灯配时,若是车速较低则建议增加绿灯相位时间”;
饱和度分析是指将分析时段计算得到的饱和度值与分析时段对应的系统内设阈值进行比对分析,计算如式(27):
Figure BDA0002386585960000231
式中,x是饱和度;
由上式计算得到饱和度为0.82,则评价术语库输出“道路饱和,行车拥堵、服务水平较差”的评语,同时发送道路拥堵指令到所述的预警单元进行道路拥堵的预警;接着,针对饱和度值大于0.8的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加信号灯周期时间且增加信号灯绿灯相位时间”;
延误分析是指将分析时段的延误分析所得值与分析时段对应的提前设定好的延误系统内设警戒值进行对比分析,具体计算如式(28):
Δd=dj-dt (28)
式中,dj是分析时段对应的系统内设的延误警戒值,dt是分析时段的延误分析所得值,Δd是二者差值;
由上式计算得到Δd≤0,则视为分析时段的延误分析不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“车道延误过长”的评语,并将延误过长预警指令发送到所述的预警单元,进行延误过长预警;针对延误异常的评价结果和预警,建议术语库输出建议“增加信号灯绿灯相位时间”;
排队长度分析是指将分析时段的排队长度与分析时段对应的提前设定好的排队长度系统内设警戒值进行对比,具体计算如式(29):
ΔN=Nj-Nt (29)
式中,Nj是系统内设的延误警戒值,Nt是分析时段的延误分析所得值,ΔN是二者差值;
由上式计算得到ΔN≤0,则视为分析时段的排队长度不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“排队过长”的评语,并将排队过长预警指令发送到所述的预警单元,进行排队过长预警;针对排队异常的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加信号灯周期时间且增加信号灯绿灯相位时间;
方案推荐单元根据上述输出的建议输出,在分析时段的信号配时方案的基础上,同时结合配时方案专家库中的历史配时方案,最后输出3个推荐配时方案;
方案推荐单元根据上述输出的建议输出,在分析时段的信号配时方案的基础上,同时结合配时方案专家库中的历史配时方案输出推荐方案前,系统内设的信号灯时间改变操作准则为10s准则,具体如下:
当输出建议为增加信号灯绿灯相位时间时,则按照10s准则,单次增加信号灯绿灯相位时间为10s;
当输出建议为减少信号灯红灯相位时间时,则按照10s准则,单次减少信号灯绿灯相位时间为10s;
当输出建议为增加信号灯总相位时间时,则按照10s准则,单次增加信号灯总相位时间为10s。
在线仿真单元是对所接收到的来自信号控制评价子系统的配时方案推荐单元给出的若干个推荐的配时方案进行在线仿真;
在线仿真结果输出单元输出的的数据包括若干个在线仿真单元进行仿真实验后所得到的信号交叉口各进口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、采集时间段内每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的时间、绿灯启亮时候的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔时间;
在线仿真输出单元输出的数据通过数据传输设备传输到数据采集设备的数据计算单元重复步骤1中的各项数据及指标值的计算过程,然后数据计算单元将计算完成后的仿真实验指标值通过数据传输设备传输到信号控制评价子系统进行仿真实验指标值,同时仿真实验所得的流量值和车速值也通过数据传输设备传输到信号控制效果评价子系统,信号控制效果评价子系统接收到上述全部数据后,进行仿真实验下的各个推荐配时方案的优化程度分析,输出优化程度最高的推荐配时方案作为最后的推荐应用配时方案;
对于高峰时段,所述的优化程度的衡量方式是仿真时段内的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值,上述比值最大的所对应的推荐配时方案视为优化程度最高,相应的方案作为最后的推荐应用配时方案,具体计算如下:
对于高峰时段(peak hours),将相应时段内的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值的最大值表示如下:
Figure BDA0002386585960000251
式中,
Figure BDA0002386585960000252
为高峰时段优化程度最高的配时方案对应的最大的比值,
Figure BDA0002386585960000253
为高峰时段第1个仿真配时方案对应的比值,
Figure BDA0002386585960000254
为高峰时段第2个仿真配时方案对应的比值,
Figure BDA0002386585960000255
为高峰时段第n个仿真配时方案对应的比值;
跟踪记录单元跟踪记录信号机在十字交叉口在应用了信号控制效果评价子系统的评价分析单元输出的最终的应用推荐配时方案后的各种交通数据,包括采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、采集时间段内绿灯相位下各进口道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和信号交叉口进口道路段上的平均车速、采集时间段内绿灯相位下信号交叉口各进口道的车流量、绿灯启亮后第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的时间、绿灯启亮时候的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔时间;
跟踪记录单元将记录的交通数据通过数据传输设备输出多源数据融合计算子系统进行指标值的计算,然后再将相应的车流量、速度、指标值通过数据传输设备传输到信号控制评价子系统进行信号控制效果的评价,信号控制评价结果通过数据传输设备将信号机应用推荐应用配时方案前后的各项交通数据和信号控制评价结果都传输给跟踪记录单元;
然后,跟踪记录单元将十字交叉口对应的信号机应用推荐配时方案前后的信号控制评价结果输出给反馈优化单元,反馈优化单元将上述结果进行对比,
对于高峰时段,所述的对比指标是应用推荐应用配时方案前后的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值,称为顺利通过车辆比,用
Figure BDA0002386585960000256
表示,具体计算如下:
Figure BDA0002386585960000257
Figure BDA0002386585960000258
式中,
Figure BDA0002386585960000259
为相应交叉口的各单个车道高峰时段下的顺利通过车辆比,
Figure BDA00023865859600002510
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的左转车辆数,
Figure BDA00023865859600002511
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的直行车辆数,
Figure BDA00023865859600002512
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的右转车辆数;
对于高峰时段,若应用推荐应用方案后的比值高于应用前的比值,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果得到了优化;反之,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果没有得到了优化,需要根据优化目标继续进行优化;
具体计算如下:
Figure BDA0002386585960000261
式中,
Figure BDA0002386585960000262
是应用推荐应用方案后交叉口的实际的比值,
Figure BDA0002386585960000263
是应用推荐应用方案前交叉口的实际比值,ΔRpeak是二者差值;
由上述若干式子计算得到ΔRpeak>0,则视为配时方案得到了优化,
对比结束后,反馈优化单元将信对比结果反馈到跟踪记录单元中,跟踪记录单元将信号机应用推荐应用配时方案前后的各项交通数据和信号控制评价结果以及二者的信号控制效果优化结果都通过数据传输设备传输到配时方案专家库中,进行配时专家数据库的数据更新,以便进行下一次的配时方案的优化。
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,其特征在于,包括数据采集设备、数据传输设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统,数据采集设备、信号机、多源数据融合计算子系统、信号控制效果评价子系统、在线仿真子系统及跟踪反馈子系统之间由数据传输设备进行连接;
数据采集设备包括雷达和卡口;
多源数据融合计算子系统包括数据融合单元和数据计算单元;
信号控制效果评价子系统包括评价分析单元、预警单元和配时方案推荐单元;
在线仿真平台包括若干个在线仿真单元和在线仿真结果输出单元;
跟踪反馈子系统包括跟踪记录单元和反馈优化单元。
2.如权利要求1所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,其特征在于,数据采集设备将采集到的多源原始数据通过数据传输设备传输给多源数据融合计算子系统的数据融合单元进行多源原始数据的融合,然后传输给数据计算单元进行数据的融合计算;数据计算单元输出计算好的数据给信号控制效果评价子系统,进行信号控制效果的评价;预警单元根据评价结果进行预警;方案推荐单元在评价结果和预警信息的基础上,输出配时优化建议,同时结合配时方案专家库的历史配时数据,进行配时方案的推荐,并传输给在线仿真子系统。
3.如权利要求2所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,其特征在于,在线仿真子系统的在线仿真单元对推荐的配时方案进行在线仿真,由结果输出单元输出仿真结果,仿真结果由数据传输设备传输到信号控制效果评价子系统进行控制效果的评价,由方案推荐单元推荐评价效果最好的配时方案作为推荐应用配时方案,同时传输给所述信号机进行应用。
4.如权利要求2所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,其特征在于,
信号机进行应用后,跟踪反馈子系统对信号机应用推荐应用配时方案以后,数据采集设备采集到的信号机应用推荐应用方案后的各种数据进行采集,再由多源数据融合计算子系统对上述数据进行融合计算,接着,由信号评价子系统对数据进行应用推荐方案后的效果评价,同时,跟踪反馈子系统跟踪记录上述的应用推荐配时方案后的各项交通数据和实际信号控制效果评价结果,并将结果进行对比,并将应用的配时方案和应用前后的各项交通数据、信号控制效果评价结果及二者的对比结果反馈到配时方案专家库中,进行配时方案专家库的数据更新。
5.交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,采用如权利要求1-4任一所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,通过数据采集设备采集实时数据;
步骤2,数据采集设备通过数据传输设备将采集到的数据传输给所述的多源数据融合计算子系统进行数据处理;
步骤3,原始数据融合计算子系统将处理好的数据通过数据传输设备传输给所述的信号控制效果评价子系统;信号控制效果评价子系统对接收到的上述数据进行评价分析与预警,并根据评价结果给出配时优化建议,在实时交通数据基础上,结合配时方案专家库中的历史配时方案,进行配时方案的推荐;
步骤4,在线仿真子系统对所述的信号控制效果评价子系统所推荐的配时方案进行在线仿真,信号控制子系统对仿真后的信号控制效果进行评价分析,并根据评价结果输出最后的推荐应用配时方案;
步骤5,信号机应用所述的信号控制子系统推荐的最后的推荐应用配时方案,同时,跟踪反馈子系统跟踪记录应用推荐配时方案后的各项交通数据和实际信号控制效果评价结果,并将上述结果进行对比,最后,将应用的配时方案和应用前后的各项交通数据、信号控制效果评价结果及二者的对比结果反馈到配时方案专家库中,进行配时方案专家库的数据更新,以便专家库根据信号控制评价结果进行下一次的配时方案的优化。
6.如权利要求5所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,其特征在于,数据采集设备采集的数据称为原始数据,从空间角度其包括两个范围:一是车辆经过信号交叉口时对应的数据、二是与信号交叉口进口道对应的数据,从时间角度其包括以24小时计的一天中高峰时间和平峰时间,高峰时间包括早高峰、午高峰及晚高峰,平峰时间是一天内的除高峰时间以外的所有时间;
采集的数据包括以下字段:采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的各进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口各出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的平均车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔。
7.如权利要求5所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,其特征在于,数据融合单元接收来自所述的雷达和卡口的原始数据并进行数据的清洗与融合;
在数据融合单元进行数据清洗与融合之前,雷达和卡口采集的数据按照事先制定好的标准格式进行统一,统一一下数据字段:采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口各进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口各出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔;
数据清洗包括故障数据的剔除和缺失数据的补充;
故障数据的剔除是把采集到的车辆速度/流量/车辆数不在设定的合理阈值范围内的以及相邻采集时间段内的变化值大于设定的阈值的数据剔除;
缺失数据的补充是对于存在缺失的数据采用临近的采集时间段内相应数据的均值进行填充;
数据融合是采用多源原始数据融合模型对雷达数据和卡口数据除了采集时间段的不同数据字段对应的数据均进行融合;
数据的清洗与融合处理不管是高峰时段数据还是平峰数据都会进行的;
多源原始数据融合模型如式(1)所示,
D'(t)=∑ωi(t)*D(t) (1)
其中,D'(t)为采集时间段t融合后的字段所对应的的数据,ωi(t)为采用第i种数据的权重值,i取1时为雷达,i取2时为卡口,D(t)为采集时间段t融合前的字段所对应的的数据;
而权值的计算如式(2)所示,
Figure FDA0002386585950000031
其中,D(t-1)为采集时间段t-1融合前的字段所对应的的数据;
数据融合单元输出的融合后的数据,包括采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆数、左转车辆数、右转车辆数、采集时间段内各车道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的路段流量、绿灯启亮后各车道第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的平均间隔时间、绿灯启亮时候的各车道的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔;
多源原始数据融合的数据计算单元的功能是根据所述的信号控制效果评价指标进行计算,所述指标有交叉口各车道的高峰小时系数(PHF)、饱和度、延误、排队长度;
高峰小时系数(PHF)是指分析道路通行能力时,表示高峰时段内交通量不平衡的修正系数,具体计算如式(3)所示,
Figure FDA0002386585950000041
其中,PHF为高峰小时系数;Q高峰小时为高峰小时交通流率,实际计算时候对于需要计算的交叉口而言,对于需要计算的交叉口而言,以一天24小时为标准,取加和为整一个小时的数据采集时段内的交通量之和;Q高峰15分钟取加和为整15分钟的数据采集时段内的交通量且此时段内的流量之和为此数据所对应的一小时内的最大的交通量;
车流饱和度用来反映道路的服务水平,对于本发明所涉及的信号交叉口而言,信号交叉口的车流饱和度具体计算如式(4)所示,
Figure FDA0002386585950000042
其中,x为信号交叉口车流饱和度;V为信号交叉口的实际交通流量,实际计算时候对于需要计算的交叉口而言,以一天24小时为标准,取换算后时段加和为整一个小时的数据采集时段内的交通量之和,V为信号交叉口的通行能力;
而信号交叉口的通行能力计算具体如下:
当信号交叉口的进口道中没有设置专用车道时候,其直行车道的通行能力计算如式(5)所示,
Figure FDA0002386585950000043
式中,Ns为一条直行车道的设计通行能力,tc为信号周期,tg为信号周期内的绿灯时间,t1为绿灯启亮后的第一辆车启动并通过停车线的时间,tls为直行或者右行车辆通过停车线的平均时间间隔,ψs为直行车道通行能力折减系数;
直右车道的通行能力与直行车道的通行能力一样,计算如式(6)所示,
Nsr=Ns (6)
式中,Nsr为一条直右车道的设计通行能力;
直左车道的通行能力计算如式(7)所示,
Nsl=Ns*(1-βl/2) (7)
式中,Nsl为一条直左车道的设计通行能力,βl为直左车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为直左车道中左转车车辆数目与直左车道中总车辆数目的比值;
直左右车道的通行能力与直左车道的通行能力一样,计算如式(8)所示,
Nslr=Nsl (8)
式中,Nslr为一条直左右车道的设计通行能力;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其进口道的设计通行能力计算如式(9)所示,
Nelr=∑Ns/(1-βlr) (9)
式中,Nelr为设置有专用左转车道和专用右转车道的设计通行能力,∑Ns为本面直行车道设计通行能力之和;βl为此车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中左转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;βr为此车道中右转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中右转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其专用左转车道的通行能力计算如式(10)所示,
Nl=Nelrl (10)
式中,Nl为其专用左转车道的设计通行能力,βl为此车道中左转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中左转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道和专用右转车道的时候,其专用右转车道的通行能力计算如式(11)所示,
Nr=Nelrr (11)
式中,Nr为其专用左转车道的设计通行能力,βr为此车道中右转车所占的比例,实际计算的时候为此车道中右转车车辆数目与车道中总车辆数目的比值;
当信号交叉口的进口道设置有专用左转车道而没有专用右转车道的时候,其专用左转车道的通行能力计算如式(13)所示,
Nl=Nell (12)
Nel=∑Nsr/(1-βl) (13)
式中,Nel为设有专用左转车道时,本面进口道设计通行能力,∑Nsr为本面直行车道及直右车道设计通行能力之和;
当信号交叉口的进口道设置有专用右转车道而没有专用左转车道的时候,其专用右转车道的通行能力计算如式(15)所示,
Nr=Nerr (14)
Ner=∑Nsl/(1-βr) (15)
式中,Ner为设有专用右转车道时,本面进口道设计通行能力,∑Nsl为本面直行车道及直左车道设计通行能力之和;
延误包括各车道的延误、各进口道的平均信控延误、整个交叉口的平均信控延误,具体计算如下:
其中,各车道的延误计算如公式(16)~(18)所示,
d=d1+d2 (16)
Figure FDA0002386585950000061
Figure FDA0002386585950000062
式中,d为各车道的平均信控延误,d1为均匀延误,即车辆均匀到达所产生的延误,d2为随机附加延误即车辆随机到达并引起超饱和周期所产生的附加,tc为信号灯周期时长,λ为所计算车道的绿信比,x为所计算车道的饱和度,C为所计算车道的通行能力,tcj为分析时段的持续时长,e为信号灯周期时长;
各进口车道的平均信控延误,按该进口道中各车道延误的加权平均数进行计算,具体如公式(19)所示,
Figure FDA0002386585950000063
式中,dA为进口道A的平均信控延误;dj为进口道A的第j车道A的平均信控延误;Qj-高峰小时为进口道A的高峰小时流率;
整个交叉口的平均信控延误,按该交叉口中各进口道延误的加权数计算,如式(20)所示,
Figure FDA0002386585950000064
式中,dI为交叉口每车的平均信控延误;QA-高峰小时为进口道A的高峰小时流率;
信号交叉口的排队长度的计算,实际计算的时候,分为以下两种情况:
当进口道车流量不饱和的时候,计算如式(21)所示,
N=Vt*r (21)
式中,N为进口道车辆排队长度,Vt为相应的分析时段的车流量,r为相应的有效红灯时长,实际计算的时候取总红灯时间与红灯时间内无车通过的时间之差;
当进口道车流量饱和的时候,如式(22)所示,
N=Vt*d+Vt*r/2 (22)
式中,d为进口道上每车的平均延误。
8.如权利要求5所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,其特征在于,信号控制效果评价子系统的评价分析单元接收来自于多源数据融合计算子系统的数据计算单元计算得到的交叉口分析时段内的各进口道的车流量、各车辆经过停车线的瞬时速度、各项指标值,并对这些数值进行信号控制效果评价,并根据评价结果发布相应的预警,同时给出相应的配时优化建议;
信号控制效果评价是对交叉口各进口道分别进行分析,包括对分析时段内的车流量、紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布、PHF、饱和度、延误、排队长度与系统内设警戒值/阈值进行比对分析,所述警戒值包括高峰时段的系统内设警戒值和平峰时段的系统内设警戒值,所述阈值同理;分析时候,其相应的评价分析、预警及建议输出具体如下:
车辆量分析是将分析时段的车流量与分析时段对应的提前设定的车流量红线系统内设警戒值进行对比分析,计算如式(23)所示;
ΔV=Vj-Vt (23)
式中,Vj为分析时段对应的车流量系统内设警戒值,Vt为分析时段内的车流量,ΔV是分析时段对应的车流量系统内设警戒值与分析时段内的车流量的差值;
若是ΔV>0,则视为分析时段内的车流量低于分析时段对应的车流量红线系统内设警戒值,则评价术语库输出“车流量过少”的评语,同时将车流量预警指令发送到所述的预警单元输出“车流量过少”的预警,反之ΔV≤0,则评语为“车流量正常且不进行预警”;然后,针对车流量过少的评价结果和预警,建议术语库输出“车流量过少,请检查车速分布”的建议;
紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速分布分析是指将紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速按照大小从小到大进行排序,取排序前15%、85%分位的两个速度,计算这两个速度的差值,将此差值与分析时段对应的提前设定的速度警戒差值进行对比分析,计算公式如公式(24)~(25)所示,
Δvt=v85%-v15% (24)
Δv'=Δvj-Δvt (25)
式中,v15%、v85%是紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速按照大小从小到大进行排序,排序为前15%分位、85%分位的两个速度,Δvt是分析时段内的车速差值,Δvj是分析时段对应的速度警戒差值,Δv'是分析时段对应的速度警戒差值与分析时段内的车速差值的差值;
若是Δv'≤0,则视为分析时段内的车速差值不小于分析时段对应的车速警戒差值,否则,若是Δv'>0,则视为分析时段内的车速差值小于分析时段对应的车速警戒差值;
若是分析时段内的上述速度最大值低于15km/h且Δv'>0,则视为分析时段内的车速差值小于分析时段对应的车速警戒差值,评价术语库输出“速度接近且车速较慢”的评语,并将车道速度较慢指令发送到所述的预警单元,进行车道车速较慢的预警,否则,则评语为“车速分布正常且不进行预警”;然后,针对上述车速较慢的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加绿灯时间”的建议;
PHF分析是指将分析时段的PHF值与分析时段对应的提前设定好的PHF系统内设警戒值进行对比分析,计算公式如下:
ΔPHF=PHFj-PHFt (26)
式中,PHFj是分析时段对应的PHF系统内设警戒值,PHFt是分析时段的PHF值,ΔPHF是二者差值;
若是ΔPHF≤0,则视为分析时段的PHF值不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“车道通行能力欠佳”的评语,并将PHF预警指令发送到所述的预警单元,进行PHF异常预警,反之,若ΔPHF>0,则评语为“PHF正常且不进行预警;然后,针对车道通行能力欠佳的评价结果和PHF异常预警结果,建议术语库输出“建议再查看一下车速分布,若是车速较高则建议保持现有信号灯配时,若是车速较低则建议增加绿灯相位时间”;
饱和度分析是指将分析时段计算得到的饱和度值与分析时段对应的系统内设阈值进行比对分析,计算如式(27):
Figure FDA0002386585950000091
式中,x是饱和度;
若饱和度值在0~0.6之间,则评价术语库输出“道路不饱和,行车顺畅、服务水平较好”的评语;若饱和度值在0.6~0.8之间,则评价术语库输出“道路接近饱和,行车相对畅通、服务水平相对较好”的评语;若饱和度值在0.8~1.0之间,则评价术语库输出“道路饱和,行车拥堵、服务水平较差”的评语,同时发送道路拥堵指令到所述的预警单元进行道路拥堵的预警;若饱和度值超过1.0的,则评价术语库输出“道路过饱和,严重拥堵、服务水平极差”的评语、同时发送道路严重拥堵指令到所述的预警单元进行道路严重拥堵的预警;接着,针对饱和度值在0~0.8之间的评价结果,建议数据库输出“建议保持现有信号灯配时”,针对饱和度值大于0.8的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加信号灯周期时间且增加信号灯绿灯相位时间”;
延误分析是指将分析时段的延误分析所得值与分析时段对应的提前设定好的延误系统内设警戒值进行对比分析,具体计算如式(28):
Δd=dj-dt (28)
式中,dj是分析时段对应的系统内设的延误警戒值,dt是分析时段的延误分析所得值,Δd是二者差值;
若是Δd≤0,则视为分析时段的延误分析不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“车道延误过长”的评语,并将延误过长预警指令发送到所述的预警单元,进行延误过长预警,反之,若是Δd>0,则评语为“延误正常且不进行预警”;针对延误异常的评价结果和预警,建议术语库输出建议“增加信号灯绿灯相位时间”;
排队长度分析是指将分析时段的排队长度与分析时段对应的提前设定好的排队长度系统内设警戒值进行对比,具体计算如式(29):
ΔN=Nj-Nt (29)
式中,Nj是系统内设的延误警戒值,Nt是分析时段的延误分析所得值,ΔN是二者差值;
若是ΔN≤0,则视为分析时段的排队长度不小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评价术语库输出“排队过长”的评语,并将排队过长预警指令发送到所述的预警单元,进行排队过长预警,反之,若是ΔN>0,则视为分析时段的排队长度小于分析时段对应的系统内设警戒值,则评语为“排队正常且不进行预警”;针对排队异常的评价结果和预警,建议术语库输出“建议增加信号灯周期时间且增加信号灯绿灯相位时间;
方案推荐单元根据上述输出的建议输出,在分析时段的信号配时方案的基础上,同时结合配时方案专家库中的历史配时方案,最后输出3个推荐配时方案;
方案推荐单元根据上述输出的建议输出,在分析时段的信号配时方案的基础上,同时结合配时方案专家库中的历史配时方案输出推荐方案前,系统内设的信号灯时间改变操作准则为10s准则,具体如下:
当输出建议为增加/减少信号灯绿灯相位时间时,则按照10s准则,单次增加/减少信号灯绿灯相位时间为10s;
当输出建议为增加/减少信号灯红灯相位时间时,则按照10s准则,单次增加/减少信号灯绿灯相位时间为10s;
当输出建议为增加/减少信号灯总相位时间时,则按照10s准则,单次增加/减少信号灯总相位时间为10s。
9.如权利要求5所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,其特征在于,在线仿真单元是对所接收到的来自信号控制评价子系统的配时方案推荐单元给出的若干个推荐的配时方案进行在线仿真;
在线仿真结果输出单元输出的的数据包括若干个在线仿真单元进行仿真实验后所得到的信号交叉口各进口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、信号交叉口出口道编号、信号交叉口各出口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、采集时间段内每辆车辆的经过信号交叉口的车速和紧邻信号交叉口各路段上的各车辆的平均车速、采集时间段内信号交叉口进口道和出口道的车流量和与信号交叉口相连的各路段流量、绿灯启亮后第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的时间、绿灯启亮时候的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔时间;
在线仿真输出单元输出的数据通过数据传输设备传输到数据采集设备的数据计算单元重复步骤1中的各项数据及指标值的计算过程,然后数据计算单元将计算完成后的仿真实验指标值通过数据传输设备传输到信号控制评价子系统进行仿真实验指标值,同时仿真实验所得的流量值和车速值也通过数据传输设备传输到信号控制效果评价子系统,信号控制效果评价子系统接收到上述全部数据后,进行仿真实验下的各个推荐配时方案的优化程度分析,输出优化程度最高的推荐配时方案作为最后的推荐应用配时方案;
对于高峰时段,所述的优化程度的衡量方式是仿真时段内的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值,上述比值最大的所对应的推荐配时方案视为优化程度最高,相应的方案作为最后的推荐应用配时方案,具体计算如下:
对于高峰时段(peak hours),将相应时段内的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值的最大值表示如下:
Figure FDA0002386585950000111
式中,
Figure FDA0002386585950000112
为高峰时段优化程度最高的配时方案对应的最大的比值,
Figure FDA0002386585950000113
为高峰时段第1个仿真配时方案对应的比值,
Figure FDA0002386585950000114
为高峰时段第2个仿真配时方案对应的比值,
Figure FDA0002386585950000115
为高峰时段第n个仿真配时方案对应的比值;
对于平峰时段,所述的优化程度的衡量方式是输出仿真时段内的红灯相位下的车辆停车次数总数与相应时间内的通过车辆的总数的比值,上述比值最低的所对应的推荐配时方案作为最后的推荐应用配时方案;
对于平峰时段(flat hours),将相应时段内的红灯相位下的车辆停车次数总数与相应时间内的通过车辆的总数的比值的最小值表示如下:
Figure FDA0002386585950000116
式中,
Figure FDA0002386585950000117
为平峰时段优化程度最高的配时方案对应的最大的比值,
Figure FDA0002386585950000118
为平峰时段第1个仿真配时方案对应的比值,
Figure FDA0002386585950000119
为平峰时段第2个仿真配时方案对应的比值,
Figure FDA00023865859500001110
为平峰时段第n个仿真配时方案对应的比值。
10.如权利要求5所述的交通信号控制在线仿真和实时跟踪反馈系统运行方法,其特征在于,跟踪记录单元跟踪记录信号机在十字交叉口在应用了信号控制效果评价子系统的评价分析单元输出的最终的应用推荐配时方案后的各种交通数据,包括采集时间段、信号交叉口编号、信号交叉口的进口道编号,信号交叉口各进口道的直行车辆车辆数、左转车辆车辆数、右转车辆车辆数、采集时间段内绿灯相位下各进口道每辆车辆的经过信号交叉口的车速和信号交叉口进口道路段上的平均车速、采集时间段内绿灯相位下信号交叉口各进口道的车流量、绿灯启亮后第一辆车启动并通过信号交叉口停车线的时间、绿灯启亮时候的初始排队车辆数、直行车辆或者右行通过停止线的平均间隔时间;
跟踪记录单元将记录的交通数据通过数据传输设备输出多源数据融合计算子系统进行指标值的计算,然后再将相应的车流量、速度、指标值通过数据传输设备传输到信号控制评价子系统进行信号控制效果的评价,信号控制评价结果通过数据传输设备将信号机应用推荐应用配时方案前后的各项交通数据和信号控制评价结果都传输给跟踪记录单元;
然后,跟踪记录单元将十字交叉口对应的信号机应用推荐配时方案前后的信号控制评价结果输出给反馈优化单元,反馈优化单元将上述结果进行对比,
对于高峰时段,所述的对比指标是应用推荐应用配时方案前后的顺利通过交叉口的车辆总数与需要通过交叉口的车辆总数的比值,称为顺利通过车辆比,用
Figure FDA0002386585950000121
表示,具体计算如下:
Figure FDA0002386585950000122
Figure FDA0002386585950000123
式中,
Figure FDA0002386585950000124
为相应交叉口的各单个车道高峰时段下的顺利通过车辆比,
Figure FDA0002386585950000125
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的左转车辆数,
Figure FDA0002386585950000126
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的直行车辆数,
Figure FDA0002386585950000127
为相应车道的高峰时段下的顺利通过交叉口的右转车辆数;
对于平峰时段,所述的对比指标是应用推荐应用配时方案前后的红灯相位下的车辆停车次数总数与相应时间内的通过车辆的总数的比值称为车辆停车比,用
Figure FDA0002386585950000128
表示,具体计算如下:
Figure FDA0002386585950000129
Figure FDA00023865859500001210
式中,
Figure FDA00023865859500001211
为相应交叉口的各单个车道平峰时段下的车辆停车比,
Figure FDA00023865859500001212
为相应车道的平峰时段的红灯相位下的车道上的总停车数;
对于高峰时段,若应用推荐应用方案后的比值高于应用前的比值,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果得到了优化;反之,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果没有得到了优化,需要根据优化目标继续进行优化;
具体计算如下:
Figure FDA00023865859500001213
式中,
Figure FDA00023865859500001214
是应用推荐应用方案后交叉口的实际的比值,
Figure FDA00023865859500001215
是应用推荐应用方案前交叉口的实际比值,ΔRpeak是二者差值;
若是ΔRpeak>0,则视为配时方案得到了优化,
若是ΔRpeak≤0,则视为配时方案没有得到优化;
对于平峰时段,若应用推荐应用方案后的比值低于应用前的比值,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果得到了优化;反之,则视为应用推荐应用配时方案后的信号控制效果没有得到了优化,需要根据优化目标继续进行优化;
具体计算如下:
Figure FDA0002386585950000131
式中,
Figure FDA0002386585950000132
是应用推荐应用方案后交叉口的实际的比值,
Figure FDA0002386585950000133
是应用推荐应用方案前交叉口的实际比值,ΔRflat是二者差值;
若是ΔRflat<0,则视为配时方案得到了优化,
若是ΔRflat≥0,则视为配时方案没有得到优化;
对比结束后,反馈优化单元将信对比结果反馈到跟踪记录单元中,跟踪记录单元将信号机应用推荐应用配时方案前后的各项交通数据和信号控制评价结果以及二者的信号控制效果优化结果都通过数据传输设备传输到配时方案专家库中,进行配时专家数据库的数据更新,以便进行下一次的配时方案的优化。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112750304A (zh) * 2020-12-30 2021-05-04 东南大学 一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置
CN113178072A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 淮阴工学院 一种交通防堵塞预测系统及预测方法
CN115116231A (zh) * 2022-08-26 2022-09-27 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种车路协同微观仿真系统、方法、电子设备及存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6366219B1 (en) * 1997-05-20 2002-04-02 Bouchaib Hoummady Method and device for managing road traffic using a video camera as data source
CN101789182A (zh) * 2010-02-05 2010-07-28 北京工业大学 一种基于平行仿真技术的交通信号控制系统及方法
CN102750834A (zh) * 2012-06-18 2012-10-24 北京航空航天大学 用于交叉口交通信号控制器的性能检测装置及其检测方法
CN102915636A (zh) * 2012-10-19 2013-02-06 北京工业大学 交通信号机控制策略综合性能有效性测试系统及方法
CN103593535A (zh) * 2013-11-22 2014-02-19 南京洛普股份有限公司 基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统及方法
CN103700266A (zh) * 2013-12-12 2014-04-02 清华大学 一种交通信号控制仿真系统
CN106056905A (zh) * 2016-06-24 2016-10-26 北京工业大学 基于多传感器的交通控制策略硬件在环仿真系统及方法
CN108470461A (zh) * 2018-03-27 2018-08-31 北京航空航天大学 一种交通信号控制器控制效果在线评价方法及系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6366219B1 (en) * 1997-05-20 2002-04-02 Bouchaib Hoummady Method and device for managing road traffic using a video camera as data source
CN101789182A (zh) * 2010-02-05 2010-07-28 北京工业大学 一种基于平行仿真技术的交通信号控制系统及方法
CN102750834A (zh) * 2012-06-18 2012-10-24 北京航空航天大学 用于交叉口交通信号控制器的性能检测装置及其检测方法
CN102915636A (zh) * 2012-10-19 2013-02-06 北京工业大学 交通信号机控制策略综合性能有效性测试系统及方法
CN103593535A (zh) * 2013-11-22 2014-02-19 南京洛普股份有限公司 基于多尺度融合的城市交通复杂自适应网络平行仿真系统及方法
CN103700266A (zh) * 2013-12-12 2014-04-02 清华大学 一种交通信号控制仿真系统
CN106056905A (zh) * 2016-06-24 2016-10-26 北京工业大学 基于多传感器的交通控制策略硬件在环仿真系统及方法
CN108470461A (zh) * 2018-03-27 2018-08-31 北京航空航天大学 一种交通信号控制器控制效果在线评价方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112750304A (zh) * 2020-12-30 2021-05-04 东南大学 一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置
CN113178072A (zh) * 2021-04-23 2021-07-27 淮阴工学院 一种交通防堵塞预测系统及预测方法
CN115116231A (zh) * 2022-08-26 2022-09-27 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种车路协同微观仿真系统、方法、电子设备及存储介质

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