CN111462478B - 一种城市路网信号控制子区划分方法及装置 - Google Patents

一种城市路网信号控制子区划分方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种城市路网信号控制子区划分方法及装置，属于城市智能交通技术领域。其中该方法包括如下步骤：确定目标区域的灯控路口位置信息；根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性；根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，将得到的各信号控制子区分别用于进行信号控制策略设计。该方法利用浮动车数据实现了城市路网信号控制子区的划分，降低了控制系统复杂度，可提高交通信号控制系统的稳定性和控制效益。

Description

一种城市路网信号控制子区划分方法及装置
技术领域
本发明涉及一种城市路网信号控制子区划分方法及装置，属于城市智能交通技术领域。
背景技术
近年来，随着社会的不断进步，城市道路交通拥挤问题日益严重，政府及相关部门采取的多种控制管理方法中，交通信号控制是缓解交通拥堵的有效手段。然而随着城市路网规模、机动车保有量的不断增长，城市路网控制系统的复杂度也不断提高，因此，城市道路信号控制的难度也急剧增大，城市路网信号控制子区划分方法被提出以解决该问题。对城市路网信号控制子区划分时通常由交通工程师根据交叉口之间的物理距离以及观测路段上交通流状态，对城市路网系统进行信号控制子区的划分，这种方法很难保证城市路网信号控制子区划分的客观性和准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种城市路网信号控制子区划分方法及装置，用以解决现有技术中交通工程师根据交叉口之间的物理距离以及观测路段上交通流状态进行信号控制子区的划分，导致信号控制子区划分难以保证客观性和准确性的问题。
为实现上述目的，本发明提出一种城市路网信号控制子区划分方法，包括如下步骤：
确定目标区域的灯控路口位置信息；
根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性；
根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，将得到的各信号控制子区分别用于进行信号控制策略设计。
通过获取目标区域内各灯控路口的过车记录，得到各个灯控路口的过往车辆列表，计算各灯控路口间的相关度，并且将相关度高的灯控路口集中在一个信号控制子区内进行信号控制，可提高信号控制系统的稳定性，然后根据子区内各灯控路口的状态设计合适的信号控制策略，从而降低过往车辆的停车次数和延误，提高道路的通行量和区域路网的控制效益。将该子区划分方法应用到绿波子区的划分中，也可以实现很好的绿波带设计。
进一步的,确定目标区域的灯控路口位置信息的过程包括：采用模板匹配法，将目标区域的电子地图与设定标准图像进行比较，得到的匹配结果为灯控路口，并根据匹配结果在电子地图中的位置，得到灯控路口的位置信息；设定标准图像为红绿灯的标准图像。
通过模板匹配法可以更加准确的确定灯控路口的位置。
进一步的,各个灯控路口间的相关性为：
Figure BDA0001953955900000021
li为灯控路口i驶过车辆的集合，li+1为灯控路口i+1驶过车辆的集合，len(set(li∪li+1))为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆并集后去重的元素个数，len(li∩li+1)为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆的交集元素的个数。
相关性用于体现路口间的关联程度和相似性，通过在某个设定好的时间段内，既驶过灯控路口i又驶过灯控路口i+1的相同车辆的个数与驶过灯控路口i和灯控路口i+1的不同车辆的个数的比值，可以更加准确的体现路口间的关联程度和相似性。
进一步的,采用K-means聚类算法对目标区域进行划分。
采用K-means聚类算法可以进一步提高目标区域划分的准确性和速度。
另外，本发明还提出一种城市路网信号控制子区划分装置，包括存储器和处理器，处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现如下方法：
确定目标区域的灯控路口位置信息；
根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性；
根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，将得到的各信号控制子区分别用于进行信号控制策略设计。
通过获取目标区域内各灯控路口的过车记录，得到各个灯控路口的过往车辆列表，计算各灯控路口间的相关度，并且将相关度高的灯控路口集中在一个信号控制子区内进行信号控制，可提高信号控制系统的稳定性，然后根据子区内各灯控路口的状态设计合适的信号控制策略，从而降低过往车辆的停车次数和延误，提高道路的通行量和区域路网的控制效益。将该子区划分装置应用到绿波子区的划分中，也可以实现很好的绿波带设计。
进一步的,确定目标区域的灯控路口位置信息的过程包括：采用模板匹配法，将目标区域的电子地图与设定标准图像进行比较，得到的匹配结果为灯控路口，并根据匹配结果在电子地图中的位置，得到灯控路口的位置信息；设定标准图像为红绿灯的标准图像。
通过模板匹配法可以更加准确的确定灯控路口的位置。
进一步的,各个灯控路口间的相关性为：
Figure BDA0001953955900000031
li为灯控路口i驶过车辆的集合，li+1为灯控路口i+1驶过车辆的集合，len(set(li∪li+1))为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆并集后去重的元素个数，len(li∩li+1)为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆的交集元素的个数。
相关性用于体现路口间的关联程度和相似性，通过在某个设定好的时间段内，既驶过灯控路口i又驶过灯控路口i+1的相同车辆的个数与驶过灯控路口i和灯控路口i+1的不同车辆的个数的比值，可以更加准确的体现路口间的关联程度和相似性。
进一步的,采用K-means聚类算法对目标区域进行划分。
采用K-means聚类算法可以进一步提高目标区域划分的准确性和速度。
附图说明
图1为本发明城市路网信号控制子区划分方法的流程图；
图2为本发明电子地图中灯控路口的示意图；
图3为本发明图像处理的模板匹配法中的模板图像；
图4为本发明图像处理的模板匹配法中被搜索的图像；
图5本发明K-means聚类算法流程图。
具体实施方式
城市路网信号控制子区划分方法实施例：
本实施例提出的城市路网信号控制子区划分方法(以下简称信号控制子区划分方法)是基于浮动车技术。随着卫星定位技术及网络通信技术的发展，浮动车数据因为数据量大、精确度高、覆盖面广、可扩展性强等优点成为了最主要的交通数据检测手段之一。因此可利用浮动车数据进行城市路网信号控制子区的划分。城市路网信号控制区域即为目标区域，也就是说根据浮动车的数据对目标区域进行信号控制子区划分，浮动车上传的主要数据有时间戳、经纬度、浮动车id，具体信号控制子区划分方法的实施过程如图1所示：
1)确定目标区域的灯控路口位置信息。
由于浮动车上传的数据中并没有路口位置数据，所以在对各灯控路口进行绿波子区划分前，首先应该确定灯控路口的位置，在现有的电子地图中灯控路口如图2所示，为红绿灯的图像(图2为灰度过的图片，其中图片上有三个圆圈，第一个圆圈灰度最深，对应表示为红色圆圈，第二个圆圈灰度最浅，对应表示为黄色圆圈，第三个圆圈灰度的深度介于第一个圆圈和第二个圆圈之间，对应表示为绿色圆圈)，可以通过图像处理中的模板匹配法确定电子地图中灯控路口的经纬度。
图像处理的模板匹配法就是事先给定如图3所示的一幅图像(即模板T(M,N))，然后从如图4所示的另一幅图像(即被搜索图S(W，H))中寻找事先给定的图像，如果找到了，就是匹配成功。
模板匹配算法流程为：模板T(M,N)叠放在被搜索图S(W，H)上平移，模板T(M,N)覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij，i,j为子图左上角在被搜索图S(W，H)上的坐标，搜索范围是：1≤i≤W-M，1≤j≤H-N。可以用下式衡量模板T(M,N)和子图Sij的相似性(即误差法)：
Figure BDA0001953955900000041
当E(i,j)为最小值时即为匹配目标，表示匹配成功。作为其他实施方式，也可以在模板匹配中使用相关法、二次匹配误差算法等衡量模板T(M,N)和子图Sij的相似性。
在本实施例中，模板T(M,N)为设定标准图像，被搜索图S(W，H)为目标区域的电子地图，在此设定标准图像为红绿灯的标准图像，将目标区域的电子地图与红绿灯的标准图像进行比较，得到的匹配结果为浮动车所经过的灯控路口，并根据匹配结果在电子地图中的位置(即经纬度)，得到灯控路口的位置信息。
2)根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性。
具体为：步骤1)中已经确定各灯控路口的位置，通过每个灯控路口的中心经纬度，从驶过目标区域的浮动车的数据信息中可以按时段得到每个灯控路口的过车记录信息(即经过每个灯控路口的车辆列表)。然后通过统计的每个灯控路口的车辆列表计算出每个路口间的相关性。每个路口间的相关性的计算公式为：
Figure BDA0001953955900000051
其中：li为灯控路口i驶过车辆的集合，li+1为灯控路口i+1驶过车辆的集合，len(set(li∪li+1))为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆并集后去重的元素个数，len(li∩li+1)为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆的交集元素的个数。
该相关性的计算公式中分子为既驶过灯控路口i又驶过灯控路口i+1的相同车辆的个数，分母为驶过灯控路口i和灯控路口i+1的不同车辆的个数，该计算公式表达含义为在某个设定好的时间段内，即驶过灯控路口i又驶过灯控路口i+1的相同车辆的个数与驶过灯控路口i和灯控路口i+1的不同车辆的个数的比值，可以体现出灯控路口间的关联程度和相似性，d值越大，表明灯控路口i和灯控路口i+1之间的关联程度和相似性越高。
3)根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分。
本实施例中，采用K-means聚类算法对灯控路口进行分类达到信号控制子区划分的目的。K-means聚类算法的基本流程是：得到各灯控路口间的相关性d值后，首先从n个数据对象(这里的数据对象为灯控路口)中任意选择k个灯控路口作为初始聚类中心，意味着将这n个灯控路口分为k个聚类；而对于其余的灯控路口，则根据它们与这k各聚类中心的相关性，分别将它们分配给与其最相似的(聚类中心所代表的)聚类；然后再计算每个聚类的新的聚类中心，新的聚类中心的值要接近该聚类内所有数据对象的均值；不断重复这一过程，并且通过标准度函数来检测是否结束这一过程，当标准测度函数开始收敛，这一过程结束，通常都采用均方差作标准测度函数：
Figure BDA0001953955900000061
其中，di为聚类中灯控路口i与聚类中心的相关性，μ为聚类内所有灯控路口与聚类中心的相关性的平均值，m为聚类内灯控路口的数量。
当然，作为其他实施方式，聚类算法也可以是Clara或者Clarans等其他聚类算法，本发明对此不做限制。
4)目标区域经过划分之后，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，这里的相关性较高指的是驶过两个相邻灯控路口的相同车辆的个数比驶过不同车辆的个数的比值更高，适合放在一个信号控制子区内进行信号控制策略设计。
例如，一共有10个路口，按照上述方法得到信号控制子区为三个，可以将三个信号控制子区称为聚类1、聚类2和聚类3，聚类1包括路口1、2、3、4，聚类2包括路口5、6、7，聚类3包括路口8、9、10。其中相关度较高的意思为路口1、2、3、4之间的相关性比1和5或者2和7等其他灯控路口间的相关性高，因此将路口1、2、3、4分为一个聚类，也就是一个信号控制子区，以此类推，其他信号控制子区内的各灯控路口间的相关性也较高。
通过该方法划分信号控制子区，对各信号控制子区内的灯控路口进行信号控制策略设计，可降低控制系统复杂度，提高交通信号控制系统的稳定性和控制效益。
城市路网信号控制子区划分装置实施例：
城市路网信号控制子区划分装置包括存储器和处理器，处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现如下方法：
确定目标区域的灯控路口位置信息；
根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性；
根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，将得到的各信号控制子区分别用于进行信号控制策略设计。
城市路网信号控制子区划分装置所实现的方法的具体实施过程在上述城市路网信号控制子区划分方法实施例中已经详细介绍，这里不做赘述。

Claims (6)

1.一种城市路网信号控制子区划分方法，其特征在于，包括如下步骤：
确定目标区域的灯控路口位置信息；
根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息，所述过车记录信息为经过每个灯控路口的车辆列表；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性；所述各个灯控路口间的相关性为：
Figure FDA0003078274980000011
li为灯控路口i驶过车辆的集合，li+1为灯控路口i+1驶过车辆的集合，len(set(li∪li+1))为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆并集后去重的元素个数，len(li∩li+1)为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆的交集元素的个数；该计算公式表达含义为在某个设定好的时间段内，既驶过灯控路口i又驶过灯控路口i+1的相同车辆的个数与驶过灯控路口i和灯控路口i+1的不同车辆的个数的比值；根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，将得到的各信号控制子区分别用于进行信号控制策略设计。
2.根据权利要求1所述的城市路网信号控制子区划分方法，其特征在于，所述确定目标区域的灯控路口位置信息的过程包括：采用模板匹配法，将目标区域的电子地图与设定标准图像进行比较，得到的匹配结果为所述灯控路口，并根据匹配结果在电子地图中的位置，得到灯控路口的位置信息；所述设定标准图像为红绿灯的标准图像。
3.根据权利要求1或2所述的城市路网信号控制子区划分方法，其特征在于，采用K-means聚类算法对目标区域进行划分。
4.一种城市路网信号控制子区划分装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在存储器中的指令以实现如下方法：
确定目标区域的灯控路口位置信息；
根据驶过目标区域的浮动车的数据信息，获取每个灯控路口的过车记录信息，所述过车记录信息为经过每个灯控路口的车辆列表；根据各个灯控路口的过车记录信息，计算各个灯控路口间的相关性；所述各个灯控路口间的相关性为：
Figure FDA0003078274980000012
li为灯控路口i驶过车辆的集合，li+1为灯控路口i+1驶过车辆的集合，len(set(li∪li+1))为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆并集后去重的元素个数，len(li∩li+1)为灯控路口i和灯控路口i+1驶过车辆的交集元素的个数；该计算公式表达含义为在某个设定好的时间段内，既驶过灯控路口i又驶过灯控路口i+1的相同车辆的个数与驶过灯控路口i和灯控路口i+1的不同车辆的个数的比值；根据各个灯控路口间的相关性，采用聚类算法对目标区域进行划分，得到若干个子区域，每个子区域为信号控制子区，且每个信号控制子区是由对应个数的相关性较高的灯控路口形成，将得到的各信号控制子区分别用于进行信号控制策略设计。
5.根据权利要求4所述的城市路网信号控制子区划分装置，其特征在于，所述确定目标区域的灯控路口位置信息的过程包括：采用模板匹配法，将目标区域的电子地图与设定标准图像进行比较，得到的匹配结果为所述灯控路口，并根据匹配结果在电子地图中的位置，得到灯控路口的位置信息；所述设定标准图像为红绿灯的标准图像。
6.根据权利要求4或5所述的城市路网信号控制子区划分装置，其特征在于，采用K-means聚类算法对目标区域进行划分。
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