CN111402584B - 一种双向动态绿波配时方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种双向动态绿波配时方法，包括云平台控制中心、传感器、交叉口绿波控制器。有效的解决了交通堵塞的道路交叉口的交通压力不能被缓解、交通流量不能被提高的问题。本发明首先通过传感器检测道路的交通数据，交通数据被发送至云平台控制中心后，通过云平台控制中心中的配时方法根据交通数据进行绿波带的动态配时，将新配时的相位时长发送至交叉口绿波控制器内，实现缓解交叉口的交通压力，提高道路的交通流量，避免解决了一个交叉口的交通压力得到缓解又加重了另一个交叉口的交通压力的情况发生。
Description
技术领域
本发明涉及交通信号控制领域，特别是一种双向动态绿波配时方法。
背景技术
随着社会和经济的发展，城市中的交通工具日益增多，城市道路的交通压力也随之增大，为缓解交通压力，提高交通流量，防止出现交通堵塞的情况，产生了英式配时法，英式配时法将一个周期分为四个阶段：南北直行，南北左转，东西直行，东西左转，一个周期内红绿灯是依据这四个阶段依次亮的，但是这种方法很快显示出它的弊端，尤其在道路交叉口尤为堵塞的情况下起不到应有的作用，缓解不了交通压力，且英式配时方案一般只获取单道路交叉口的交通数据，用于交通堵塞的交叉口时不能够缓解交通压力，也未能提高交通流量。
因此本发明提供一种的新的方案来解决此问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种双向动态绿波配时方法，有效的解决了交通堵塞的道路交叉口的交通压力不能被缓解、交通流量不能被提高的问题。
其解决的技术方案如下：
本发明提供了一种双向动态绿波配时方法，包括云平台控制中心、传感器、交叉口绿波控制器，所述云平台控制中心在获取传感器所检测到的交通数据后，交通数据经过云平台控制中心的配时方法处理后，发送至交叉口绿波控制器来执行动态调控，所述配时方法包括以下步骤：
Y1、传感器检测到道路上有N个交叉口，每个交叉口有各自的不同相位，并且存在协调相位，传感器将检测到的交通数据发送至云平台控制中心，其中协调相位指交叉口之间存在相同的放行相位，相位是指道路交叉口一个方向的车流；
Y2、根据动态配时算法，在车辆到达第一个交叉口放行前得出第一个交叉口协调相位时长；
Y3、将车辆从第一个交叉口至第二个交叉口的行驶时间作为协调相位的相位差，根据第一个交叉口和第二个交叉口之间道路上的车流量、协调相位的相位差，在云平台控制中心预测第二个交叉口的协调相位，根据动态配时算法得到协调相位的时长，然后发送至各个交叉口绿波控制器；
Y4、以此类推，计算后续交叉口之间的相位差以及协调相位时长；
Y5、当预测车辆到达下一交叉口时，交叉口正处于放行冲突相位，则提前结束冲突相位，放行协调相位，当下一交叉口正在放行协调相位，则将协调相位时长根据交通数据进行延长。
本发明首先通过传感器检测道路的交通数据，交通数据被发送至云平台控制中心后，通过云平台控制中心中的双向动态绿波配时方法根据交通数据进行绿波带的动态配时，将新配时的相位时长发送至交叉口绿波控制器内，实现缓解交叉口的交通压力，提高了道路的交通流量，避免解决了一个交叉口的交通压力得到缓解又加重了另一个交叉口的交通压力的情况发生。
附图说明
图1为本发明的双向动态绿波流程图。
图2为本发明中动态相位组合的双向绿波配时方法流程图。
具体实施方式
为有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考附图1-2对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。
下面将参照附图描述本发明的各示例性的实施例。
一种双向动态绿波配时方法，应用在交通压力较为严重的交叉口，通过传感器所检测到的交通数据，经过云平台控制中心的双向动态绿波配时方法处理后，发送至交叉口的绿波控制器按照交通需求进行动态配时，进而实现缓解交叉口的交通压力，提高交通流量，其中配时方法包括以下步骤：
Y1、传感器检测到道路上有N个交叉口，每个交叉口有各自的不同相位，并且存在协调相位，传感器将检测到的交通数据发送至云平台控制中心，其中协调相位指交叉口之间存在相同的放行相位，相位是指道路交叉口一个方向的车流；
Y2、根据动态配时算法，在车辆到达第一个交叉口放行前得出第一个交叉口协调相位时长；
Y3、将车辆从第一个交叉口至第二个交叉口的行驶时间作为协调相位的相位差，根据第一个交叉口和第二个交叉口之间道路上的车流量、协调相位的相位差，在云平台控制中心预测第二个交叉口的协调相位，根据动态配时算法得到协调相位的时长，然后发送至各个交叉口绿波控制器；
Y4、以此类推，计算后续交叉口之间的相位差以及协调相位时长；
Y5、当预测车辆到达下一交叉口时，交叉口正处于放行冲突相位，则提前结束冲突相位，放行协调相位，当下一交叉口正在放行协调相位，则将协调相位时长根据交通数据进行延长；
所述交通数据包括交叉口之间车辆平均行驶速度
，交通数据经过双向动态绿波配时方法的处理后发送至云平台控制中心；
所述步骤Y2和步骤Y3中的动态配时算法，具体包括如下步骤：
S1、利用传感器实时检测出的交叉口间车辆平均行驶速度V，根据公式T=(S/V)∙J∙g∙b预测出来车辆通过该路段的时间T，其中S为两道路交叉口间的距离，J为路段拥堵系数，g为路段坡度系数，b为路段弯道系数；
S2、将预测出的时间T作为路段两端路口之间的相对相位差，相对相位差与所有绿波带交叉口的信号配时周期共同计算共周期时长与绝对相位差，共周期时长与绝对相位差以0.5h的频率更新一次，将绝对相位差发送至云平台控制中心；
S3、在交通数据上传到云平台时，云平台会根据交通数据来确定绿波带内的所有的相邻交叉路口的两协调相位是否冲突，当两协调相位冲突时，则根据绝对相位差，确定阶段顺序进行重新配时，当两协调相位不冲突时，则根据绝对相位差，确定相位顺序进行重新配时；
S4、云平台将经过重新配时的相位发送给各个交叉口绿波控制器去执行；
动态配时算法对相位的配时进行了调整，但保持总时长不变，进而交通压力较大的道路交叉口，其中共周期时长与绝对相位差的具体计算步骤如下：
X1：使用最小二乘法对所有路口周期时长进行线性拟合，产生线性拟合直线；
X2：在线性拟合直线上找出距离峰值点最接近的6的倍数的周期时长值，作为最大共周期时长Cm，选择1/3*Cm、1/2*Cm、Cm作为备选共周期时长；
X3：令与每个交叉口的周期时长距离最接近的备选共周期时长作为该交叉口的共周期时长；
X4：根据新的周期时长、未进行动态配时的百分比和预先设定的绿波带宽来调整含有协调相位的阶段时长；
X5：根据每个交叉口新配时方案中含有协调相位的阶段的开始时间节点，计算各交叉口的绝对相位差，其中绝对相位差等于相对相位差叠加得到的和。
所述传感器包括雷达，安装在道路上距离交叉口停车线80-100m的距离的位置，用于检测交通数据，供云平台控制中心中的双向动态绿波配时方法进行处理。
本发明在进行使用的时候，首先通过传感器检测道路的交通数据，交通数据被发送至云平台控制中心后，通过云平台控制中心中的配时方法根据交通数据进行绿波带的动态配时，将新配时的相位时长发送至交叉口绿波控制器内，实现缓解交叉口的交通压力，提高道路的交通流量，尤其是当交叉口处于严重堵塞状态，避免解决了一个交叉口的交通压力得到缓解又加重了另一个交叉口的交通压力的情况发生，本发明使用但不仅限于道路交叉口处于严重堵塞状态。
Claims (1)
1.一种双向动态绿波配时方法，包括云平台控制中心、传感器、交叉口绿波控制器，所述云平台控制中心在获取传感器所检测到的交通数据后，交通数据经过云平台控制中心的配时方法处理后，发送至交叉口绿波控制器来执行动态配时，其特征在于，所述配时方法包括以下步骤：
Y1、传感器检测到道路上有N个交叉口，每个交叉口有各自的不同相位，并且存在协调相位，传感器将检测到的交通数据发送至云平台控制中心，其中协调相位指交叉口之间存在相同的放行相位，相位是指道路交叉口一个方向的车流；
Y2、根据动态配时算法，在车辆到达第一个交叉口放行前得出第一个交叉口协调相位时长；
Y3、将车辆从第一个交叉口至第二个交叉口的行驶时间作为协调相位的相位差，根据第一个交叉口和第二个交叉口之间道路上的车流量、协调相位的相位差，在云平台控制中心预测第二个交叉口的协调相位，根据动态配时算法得到协调相位的时长，然后发送至各个交叉口绿波控制器；
Y4、以此类推，计算后续交叉口之间的相位差以及协调相位时长；
Y5、当预测车辆到达下一交叉口时，交叉口正处于放行冲突相位，则提前结束冲突相位，放行协调相位，当下一交叉口正在放行协调相位，则将协调相位时长根据交通数据进行延长；
所述交通数据包括交叉口间车辆平均行驶速度V；
所述动态配时算法包括以下步骤：
S1、利用传感器实时检测出的交叉口间车辆平均行驶速度V，根据公式 T=(S/V)∙J∙g∙b预测出来车辆通过路段的时间T，其中S为两道路交叉口间的距离，J为路段拥堵系数，g为路段坡度系数，b为路段弯道系数；
S2、将预测出的时间T作为路段两端路口之间的相对相位差，相对相位差与所有绿波带交叉口的信号配时周期共同计算共周期时长与绝对相位差，共周期时长与绝对相位差以0.5h的频率更新一次，将绝对相位差发送至云平台控制中心；
S3、在交通数据上传到云平台时，云平台会根据交通数据来确定绿波带内的所有的相邻交叉路口的两协调相位是否冲突，当两协调相位冲突时，则根据绝对相位差，确定阶段顺序进行重新配时，当两协调相位不冲突时，则根据绝对相位差，确定相位顺序进行重新配时；
S4、云平台将经过重新配时的相位发送给各个交叉口绿波控制器去执行；
步骤S3中所述的共周期时长与绝对相位差的具体计算步骤如下：
X1：使用最小二乘法对所有路口周期时长进行线性拟合，产生线性拟合直线；
X2：在线性拟合直线上找出距离峰值点最接近的6的倍数的周期时长值，作为最大共周期时长Cm，选择1/3*Cm、1/2*Cm、Cm作为备选共周期时长；
X3：令与每个交叉口的周期时长距离最接近的备选共周期时长作为该交叉口的共周期时长；
X4：根据新的周期时长、未进行动态配时的百分比和预先设定的绿波带宽来调整含有协调相位的阶段时长；
X5：根据每个交叉口新配时方案中含有协调相位的阶段的开始时间节点，计算各交叉口的绝对相位差，其中绝对相位差等于相对相位差叠加得到的和；
所述传感器包括雷达，通过雷达进行检测交通数据。
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