CN112289025A - 一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112289025A
CN112289025A CN202011150283.XA CN202011150283A CN112289025A CN 112289025 A CN112289025 A CN 112289025A CN 202011150283 A CN202011150283 A CN 202011150283A CN 112289025 A CN112289025 A CN 112289025A
Authority
CN
China
Prior art keywords
road section
day
road
reversible
sub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011150283.XA
Other languages
English (en)
Inventor
王嘉文
杨正
邵广兵
李正阳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Kuangtu Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Kuangtu Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Kuangtu Technology Co ltd filed Critical Shanghai Kuangtu Technology Co ltd
Priority to CN202011150283.XA priority Critical patent/CN112289025A/zh
Publication of CN112289025A publication Critical patent/CN112289025A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125Traffic data processing
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/065Traffic control systems for road vehicles by counting the vehicles in a section of the road or in a parking area, i.e. comparing incoming count with outgoing count

Abstract

本发明涉及智能交通技术领域,公开了一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。通过本发明创造,可以基于互联网数据以及大数据计算能力,在普适性的路网拓扑结构上结合穷举算法,先预算出实施各个穷举的可逆车道方案时的路段全天流量比不均等系数,最后将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案,作为会导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度最小化的最优可逆车道方案,进而可对城市的道路交通情况进行识别和分析,得到全时空条件下最优的分时段可逆车道方案,可确保实施效果的最大化,便于实际应用和推广。

Description

一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设 备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明属于智能交通技术领域,具体地涉及一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
智能交通系统(Intelligent TrafficSystem,简称ITS)又称智能运输系统(Intelligent Transportation System),是将先进的科学技术(信息技术、计算机技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术、自动控制理论、运筹学和人工智能等)有效地综合运用于交通运输、服务控制和车辆制造,加强车辆、道路和使用者三者之间的联系,从而形成一种保障安全、提高效率、改善环境、节约能源的综合运输系统。目前,我国交通部在城市智能交通投资约450亿,高速公路智能交通系统投资约350亿,其它智能交通系统投资大概300亿,由此可见,未来几年我国智能交通产业发展空间巨大,前景广阔。
潮汐车道也称可逆车道或可变车道,是指城市内部根据早晚交通流量不同情况,对有条件的道路设置一个或多个车辆行驶方向规定随不同时段变化的车道。虽然在许多城市道路上已经实施了潮汐车道技术以缓解交通压力,但大多仍采用较传统的手段(诸如利用自动化隔离护栏实现自动变换车道和根据监测流量交警调整潮汐车道等)来获取并执行潮汐车道方案,其效益是有限的。就当前潮汐车道技术现状而言,具体存在以下不足:(1)传统潮汐车道方案优化方法更多地基于经验或短时调查获得的数据,无法得到全时空条件下的最优解;(2)在潮汐车道控制方法关键阶段缺乏整体理论体系支撑,实施效果仍需提高;(3)传统的方案优化方法未能针对全时空尺度的全样本条件建立交通系统模型,因此无法优化得出系统最优的分时段可逆车道方案。
发明内容
为了解决现有无法得到全时空条件下最优可逆车道方案的问题,本发明目的在于提供一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质,可以基于互联网数据以及大数据计算能力,在普适性的路网拓扑结构上结合穷举算法,对城市的道路交通情况进行识别和分析,得到全时空条件下最优的分时段可逆车道方案,可确保实施效果的最大化。
第一方面,本发明提供了一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法,包括:
穷举获取路段的至少一个可逆车道方案,其中,所述可逆车道方案包含有至少一个方案子时段和分别与各个所述方案子时段一一对应的且在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目,所述至少一个方案子时段构成了全天时段,所述数目为正值时表示所述路段在所述第一方向上增加了对应数目的可逆车道且在第二方向上减少了对应数目的现有车道,所述数目为零值时表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道,所述数目为负值时表示所述路段在所述第一方向上减少了对应数目的现有车道且在所述第二方向上增加了对应数目的可逆车道,所述第一方向与所述第二方向相逆;
针对所述至少一个可逆车道方案中的各个可逆车道方案,分别计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,其中,所述路段全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上设置有可逆车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案确定为所述路段的最优可逆车道方案。
基于上述发明内容,可以基于互联网数据以及大数据计算能力,在普适性的路网拓扑结构上结合穷举算法,先预算出实施各个穷举的可逆车道方案时的路段全天流量比不均等系数,最后将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案,作为会导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度最小化的最优可逆车道方案,进而可对城市的道路交通情况进行识别和分析,得到全时空条件下最优的分时段可逆车道方案,可确保实施效果的最大化,便于实际应用和推广。此外,通过采用该交通组织方法,还可以摆脱人工能力的局限性,为城市道路网络中适宜设置可逆车道的路段,提供分时段方案优化和动态方案自适应优化两套管理方案,择优选择;可基于互联网数据基础,提出针对可逆车道设置的方法以及由互联网数据驱动的优化方法,充分利用了大数据资源;可基于互联网数据等更新率高的数据,提出适用于不同时段的可逆车道方案,适应变化的交通需求;由于是以路段双方向全时段车流量与路段车道数的数据为基础的,有广泛的适用性,避免了因忽视其他可逆车道的影响而造成的不良后果;可提高可逆车道切换的便捷性和道路通行能力,充分利用道路车道资源;由于使用穷举算法而非人工,效率高,可快速识别大型城市全路网区域内的道路交通状况,高效地输出最佳可逆车道设置方案。
在一个可能的设计中,在穷举获取路段的至少一个可逆车道方案之前,所述交通组织方法还包括:
计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,其中,所述路段现状全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小;
判断所述路段现状全天流量比不均等系数是否小于预设的不均等系数阈值和所述路段现状全天流量比潮汐系数是否小于预设的潮汐系数阈值;
若判定所述路段现状全天流量比不均等系数和所述路段现状全天流量比潮汐系数均不小于对应阈值,将所述路段标记为需要设置可逆车道的路段。
通过上述设计,可以基于路段现状情况下导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度及波动大小,通过阈值判断方式来确定路段是否需要设置可逆车道,进而针对在路网拓扑结构中多个路段,可预先定位需要设置可逆车道的路段,以便再精准地对路段进行可逆车道方案的获取,减少为路网拓扑结构中的路段探询最优可逆车道方案的计算量需求,降低数据处理压力。
在一个可能的设计中,在确定出所述路段的最优可逆车道方案之后,所述交通组织方法还包括:
按照如下公式计算所述最优可逆车道方案的改善比例R:
Figure BDA0002740964040000031
式中,LS0表示所述路段的路段现状全天流量比不均等系数,LSopt表示所述最小的路段全天流量比不均等系数,所述路段现状全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
根据所述最优可逆车道方案的改善比例、所述路段的中央分隔带模式和与所述中央分隔带模式一一对应的预设改善比例阈值,判断所述路段是否适宜设置可逆车道;
若判定所述路段适宜设置可逆车道,输出所述最优可逆车道方案/和所述最优可逆车道方案的改善比例。
通过上述设计,可通过改善比例计算及阈值比较方式,来最终确定路段是否适宜设置可逆车道,并输出最优可逆车道方案/和对应的改善比例,为可逆车道的施工作业提供指导作用。
在一个可能的设计中,所述至少一个方案子时段中的各个方案子时段分别包含有至少一个基础时段,计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,包括:
按照如下公式计算所述路段在一天内各个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数:
Figure BDA0002740964040000032
式中,sn表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数,
Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,
Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure BDA0002740964040000033
表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第一方向上第a1个车道的单车道通行能力,A1表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure BDA0002740964040000046
表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第二方向上第a2个车道的单车道通行能力,A2表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第二方向上的车道总数,n、a1和a2分别为正整数;
按照如下公式计算所述路段的路段全天流量比不均等系数LS:
Figure BDA0002740964040000041
式中,N表示在一天内的基础时段总数。
在一个可能的设计中,计算得到所述路段的现状全天流量比潮汐系数,包括:
按照如下公式计算得到所述路段在一天内各个基础时段的路段现状基础时段流量比差值:
Figure BDA0002740964040000042
式中,t0n表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段现状基础时段流量比差值,Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure BDA0002740964040000043
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上第b1个车道的单车道通行能力,B1表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure BDA0002740964040000044
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上第b2个车道的单车道通行能力,B2表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上的车道总数,n、b1和b2分别为正整数;
按照如下公式计算所述路段在一天内所有路段现状基础时段流量比差值的平均值t0
Figure BDA0002740964040000045
式中,N表示在一天内的基础时段总数;
按照如下公式计算所述路段的路段现状全天流量比潮汐系数LT0
Figure BDA0002740964040000051
在一个可能的设计中,计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,包括:
判断依次连续的至少两个子路段是否可合并;
若判定所述至少两个子路段可合并,按照如下公式计算合并后路段的路段现状全天流量比不均等系数LS0和路段现状全天流量比潮汐系数LT0
Figure BDA0002740964040000052
式中,N表示在一天内的基础时段总数,K表示所述至少两个子路段的总数,sk0表示第k个子路段在一天内第n个基础时段的子路段现状基础时段流量比不均等系数,Tk0表示第k个子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数,所述子路段现状基础时段流量比不均等系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全基础时段内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述子路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小,n和k分别为正整数。
通过上述设计,可以合并计算多个依次连续路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,以便后续可集中地确定合并路段是否需要设置可逆车道,以及可集中地为合并路段探询最优可逆车道方案,进而减少为路网拓扑结构中的路段探询最优可逆车道方案的计算量需求,降低数据处理压力。
在一个可能的设计中,判断依次连续的至少两个子路段是否可合并,包括:
获取所述至少两个子路段中各个子路段的车道数、左置公交专用道数、中央分隔带模式、起点属性、终点属性、子路段现状全天流量比不均等系数和子路段现状全天流量比潮汐系数,其中,所述子路段现状全天流量比不均等系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述子路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小;
当满足如下条件(A)~(H)时,判定所述至少两个子路段可合并:
(A)所有子路段的车道数均大于或等于预设的车道数阈值;
(B)所有子路段的左置公交专用道数均等于零;
(C)所有子路段的中央分隔带模式相同;
(D)首个子路段的起点属性指示存在信号控制交叉口且末尾子路段的终点属性也指示存在信号控制交叉口;
(E)所有相邻两子路段的子路段现状全天流量比不均等系数的绝对差值均小于或等于预设的第一不均等系数差距阈值;
(F)所有相邻两子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数的绝对差值均小于或等于预设的第一潮汐系数差距阈值;
(G)首尾两子路段的子路段现状全天流量比不均等系数的绝对差值小于或等于预设的第二不均等系数差距阈值;
(H)首尾两子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数的绝对差值小于或等于预设的第二潮汐系数差距阈值。
第二方面,本发明提供了一种基于城市道路可逆车道的交通组织装置,包括依次通信连接的方案获取单元、系数计算单元和方案确定单元;
所述方案获取单元,用于穷举获取路段的至少一个可逆车道方案,其中,所述可逆车道方案包含有至少一个方案子时段和分别与各个所述方案子时段一一对应的且在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目,所述至少一个方案子时段构成了全天时段,所述数目为正值时表示所述路段在所述第一方向上增加了对应数目的可逆车道且在第二方向上减少了对应数目的现有车道,所述数目为零值时表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道,所述数目为负值时表示所述路段在所述第一方向上减少了对应数目的现有车道且在所述第二方向上增加了对应数目的可逆车道,所述第一方向与所述第二方向相逆;
所述系数计算单元,用于针对所述至少一个可逆车道方案中的各个可逆车道方案,分别计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,其中,所述路段全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上设置有可逆车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
所述方案确定单元,用于将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案确定为所述路段的最优可逆车道方案。
第三方面,本发明提供了一种计算机设备,包括通信相连的存储器和处理器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的交通组织方法。
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上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述交通组织方法。
第五方面,本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品,当所述指令在计算机上运行时,使所述计算机执行如上第一方面或第一方面中任意一种可能设计的所述交通组织方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,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发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的基于城市道路可逆车道的交通组织方法的流程示意图。
图2是本发明提供的基于城市道路可逆车道的交通组织装置的结构示意图。
图3是本发明提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是,对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而,可用很多备选的形式来体现本发明,并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解,尽管本文可能使用术语第一、第二等等来描述各种单元,但是这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元,同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解,对于本文中可能出现的术语“和/或”,其仅仅是一种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,单独存在B,同时存在A和B三种情况;对于本文中可能出现的术语“/和”,其是描述另一种关联对象关系,表示可以存在两种关系,例如,A/和B,可以表示:单独存在A,单独存在A和B两种情况;另外,对于本文中可能出现的字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
应当理解,在本文中若将单元称作与另一个单元“连接”、“相连”或“耦合”时,它可以与另一个单元直相连接或耦合,或中间单元可以存在。相対地,在本文中若将单元称作与另一个单元“直接相连”或“直接耦合”时,表示不存在中间单元。另外,应当以类似方式来解释用于描述单元之间的关系的其他单词(例如,“在……之间”对“直接在……之间”,“相邻”对“直接相邻”等等)。
应当理解,本文使用的术语仅用于描述特定实施例,并不意在限制本发明的示例实施例。若本文所使用的,单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式,除非上下文明确指示相反意思。还应当理解,若术语“包括”、“包括了”、“包含”和/或“包含了”在本文中被使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性,并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。
应当理解,还应当注意到在一些备选可能设计中,所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如,取决于所涉及的功能/动作,实际上可以实质上并发地执行,或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。
应当理解,在下面的描述中提供了特定的细节,以便于对示例实施例的完全理解。然而,本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统,以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实例中,可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术,以避免使得示例实施例不清楚。
如图1所示,本实施例第一方面提供的所述基于城市道路可逆车道的交通组织方法,可以但不限于在城市道路可逆车道方案的制定工作中,由计算机设备执行,然后自动获取到全时空条件下最优的分时段可逆车道方案。所述基于城市道路可逆车道的交通组织方法,可以但不限于包括有如下步骤S101~S103。
S101.穷举获取路段的至少一个可逆车道方案,其中,所述可逆车道方案可以但不限于包含有至少一个方案子时段和分别与各个所述方案子时段一一对应的且在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目,所述至少一个方案子时段构成了全天时段,所述数目为正值时表示所述路段在所述第一方向上增加了对应数目的可逆车道且在第二方向上减少了对应数目的现有车道,所述数目为零值时表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道,所述数目为负值时表示所述路段在所述第一方向上减少了对应数目的现有车道且在所述第二方向上增加了对应数目的可逆车道,所述第一方向与所述第二方向相逆。
在所述步骤S101中,所述路段即为在路网拓扑结构中当起点和终点分别设有信号控制交叉口的一段行车道路,其可以是单个独立路段,也可以是由多个依次连续的独立子路段合并而成的路段。所述可逆车道方案即为一个具体的分时段可逆车道方案,其中,所述方案子时段是指可独立地在所述路段的第一方向上设置可逆车道数目的时段,可具体将全天内的所有基础时段(即可独立地在所述路段的第一方向上设置可逆车道数目的最小时段,例如可将全天内每两小时作为一个基础时段,全天内将有12个基础时段)分为若干组(例如6组),每一组即为一个方案子时段。在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目可举例有如下三种情况:(1)数目为1,表示所述路段在所述第一方向上增加了1条可逆车道且在所述第二方向上减少了1条现有车道(该车道作为了所述可逆车道,两方向上的总车道数是不变的,下同);(2)数目为0,表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上的车道数均未变(既不增加也不减少);(3)数目为-1,表示所述路段在所述第一方向上减少了1条现有车道且在所述第二方向上增加了1条可逆车道。由此可穷举得到3M*
Figure BDA0002740964040000081
种可逆车道方案,其中,M表示所述至少一个方案子时段的个数,N表示在一天内的基础时段总数,C表示排列组合中的组合符号。
S102.针对所述至少一个可逆车道方案中的各个可逆车道方案,分别计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,其中,所述路段全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上设置有可逆车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度。
在所述步骤S102中,所述路段全天流量比不均等系数越大,表示全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的情况越严重,其中,在所述第一方向上设置有可逆车道时的具体情况可举例为:(1)在所述第一方向上增设有1条可逆车道(此时在所述第二方向上减少了1条现有车道);(2)在所述第一方向上增设有0条可逆车道(即在所述第一方向上及所述第二方向上的车道数均未变,为现状情况);(3)在所述第一方向上增设有-1条可逆车道(即在所述第一方向上减少了1条现有车道且在所述第二方向上增加了1条可逆车道)。当所述至少一个方案子时段中的各个方案子时段分别包含有至少一个基础时段时,所述计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,包括但不限于有如下步骤S201~S202。
S201.按照如下公式计算所述路段在一天内各个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数:
Figure BDA0002740964040000091
式中,sn表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数,
Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,
Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure BDA0002740964040000093
表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第一方向上第a1个车道的单车道通行能力,A1表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure BDA0002740964040000092
表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第二方向上第a2个车道的单车道通行能力,A2表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第二方向上的车道总数,n、a1和a2分别为正整数。
在所述步骤S201中,由于各个方案子时段分别包含有至少一个基础时段,因此可以针对各个可逆车道方案,先计算得到对应的且所述路段在一天内各个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数。所述平均小时车流量是指每小时内的平均车流量,可根据车流量历史统计数据常规计算得到,例如针对周一的且各基础时段的平均小时车流量,可等于至少三个月内的所有周一在对应基础时段的平均小时车流量的平均值。当所述路段是由多个依次连续的独立子路段合并而成的路段时,可以但不限于按照如下步骤S2011~S2014获取到合并路段的单方向平均小时车流量。
S2011.获取各子路段的车道数,即首先选取子路段所关联的连接数据,然后选取车道数最小的连接作为子路段车道数据;如果子路段包含两个以上连接数,取连接中车道数最小的作为子路段车道数。此外,当子路段中存在左置的公交专用道(BRT车道)时,忽略这条车道(即车道数-1)。
S2012.获取进口各转向所对应的出口路段子路段。
S2013.采用延迟系数-流量关系模型估计目标子路段在单方向上的单车道平均小时车流量。
在所述步骤S2013中,所述延迟系数-流量关系模型为基于Greenshields模型的速度-流量关系模型,如下表1所示,可使用查表法与插值法获得各延迟系数下的平均小时车流量估计值:
表1.延迟系数-流量关系模型表
Figure BDA0002740964040000101
在运用上述延迟系数-流量关系模型进行估计时,需要注意以下五点:
(1)目标子路段的选取:在选择可以代表交叉口车流量的目标子路段时,应尽量选择交叉口之间较为中间的、路段数准确和延迟系数准确的子路段。如交叉口A到交叉口B之间有3个子路段,则选择中间的子路段作为目标子路段。
(2)延迟系数选取粒度:延迟系数按照小时粒度取用,即按照一个小时的延迟系数计算该小时的车流量。
(3)先按照每个小时的延迟系数计算出各小时的车流量后,再对车流量进行平均等运算,而不是直接对延迟系数进行平均等运算。
(4)车流量计算的时段选择:选择各天6:00~22:00的小时车流量的平均值作为各天的单日车流量小时平均值。
(5)车流量数据的时间跨度:应选取1个月(即30日)的历史数据计算车流量小时平均值。单月车流量小时平均值就等于一个月各天的单日车流量小时平均值的平均值,将此结果作为目标子路段的单车道平均小时车流量。
S2014.按照如下公式计算合并路段的单方向小时平均车流量Q:
Q=p*q
式中,p表示所述目标子路段的车道数,q表示目标子路段的单车道平均小时车流量。
在所述步骤S201中,所述单车道通行能力可根据车道属性查找如下表2的默认值得到。
表2.单车道通行能力的默认值表
Figure BDA0002740964040000111
S202.按照如下公式计算所述路段的路段全天流量比不均等系数LS:
Figure BDA0002740964040000112
式中,N表示在一天内的基础时段总数。
S103.将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案确定为所述路段的最优可逆车道方案。
由此通过前述步骤S101~S103所描述的基于城市道路可逆车道的交通组织方法,可以基于互联网数据以及大数据计算能力,在普适性的路网拓扑结构上结合穷举算法,先预算出实施各个穷举的可逆车道方案时的路段全天流量比不均等系数,最后将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案,作为会导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度最小化的最优可逆车道方案,进而可对城市的道路交通情况进行识别和分析,得到全时空条件下最优的分时段可逆车道方案,可确保实施效果的最大化,便于实际应用和推广。此外,通过采用该交通组织方法,还可以摆脱人工能力的局限性,为城市道路网络中适宜设置可逆车道的路段,提供分时段方案优化和动态方案自适应优化两套管理方案,择优选择;可基于互联网数据基础,提出针对可逆车道设置的方法以及由互联网数据驱动的优化方法,充分利用了大数据资源;可基于互联网数据等更新率高的数据,提出适用于不同时段的可逆车道方案,适应变化的交通需求;由于是以路段双方向全时段车流量与路段车道数的数据为基础的,有广泛的适用性,避免了因忽视其他可逆车道的影响而造成的不良后果;可提高可逆车道切换的便捷性和道路通行能力,充分利用道路车道资源;由于使用穷举算法而非人工,效率高,可快速识别大型城市全路网区域内的道路交通状况,高效地输出最佳可逆车道设置方案。
本实施例在前述第一方面的技术方案基础上,还具体提出了一种对所述路段进行预判断是否需要设置可逆车道的可能设计一,即在穷举获取路段的至少一个可逆车道方案之前,所述交通组织方法还包括但不限于有如下步骤S301~S302。
S301.计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,其中,所述路段现状全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小。
在所述步骤S301中,所述路段现状全天流量比不均等系数越大,表示现状下全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的情况越严重,具体的,计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数,包括但不限于有如下步骤S3011a~S3011b。
S3011a.按照如下公式计算得到所述路段在一天内各个基础时段的路段现状基础时段流量比不均等系数:
Figure BDA0002740964040000121
式中,s0n表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段现状基础时段流量比不均等系数,Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure BDA0002740964040000122
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上第b1个车道的单车道通行能力,B1表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure BDA0002740964040000123
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上第b2个车道的单车道通行能力,B2表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上的车道总数,n、b1和b2分别为正整数。
在所述步骤S3011a中,所述平均小时车流量和所述单车道通行能力等的具体含义及获取方式可参见前述第一方面,于此不再赘述。
S3011b.按照如下公式计算所述路段的路段现状全天流量比不均等系数LS0
Figure BDA0002740964040000124
式中,N表示在一天内的基础时段总数。
在所述步骤S301中,所述路段现状全天流量比潮汐系数越大,表示现状下全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动越剧烈,具体的,计算得到所述路段的路段现状全天流量比潮汐系数,包括但不限于有如下步骤S3012a~S3012c。
S3012a.按照如下公式计算得到所述路段在一天内各个基础时段的路段现状基础时段流量比差值:
Figure BDA0002740964040000131
式中,t0n表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段现状基础时段流量比差值,Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure BDA0002740964040000132
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上第b1个车道的单车道通行能力,B1表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure BDA0002740964040000133
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上第b2个车道的单车道通行能力,B2表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上的车道总数,n、b1和b2分别为正整数。
在所述步骤S3012a中,所述平均小时车流量和所述单车道通行能力等的具体含义及获取方式可参见前述第一方面,于此不再赘述。
S3012b.按照如下公式计算所述路段在一天内所有路段现状基础时段流量比差值的平均值
Figure BDA0002740964040000134
Figure BDA0002740964040000135
式中,N表示在一天内的基础时段总数。
S3012c.按照如下公式计算所述路段的路段现状全天流量比潮汐系数LT0
Figure BDA0002740964040000136
S302.判断所述路段现状全天流量比不均等系数是否小于预设的不均等系数阈值和所述路段现状全天流量比潮汐系数是否小于预设的潮汐系数阈值。
S303.若判定所述路段现状全天流量比不均等系数和所述路段现状全天流量比潮汐系数均不小于对应阈值,将所述路段标记为需要设置可逆车道的路段。
由此通过前述步骤S301~S303所描述的可能设计一,可以基于路段现状情况下导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度及波动大小,通过阈值判断方式来确定路段是否需要设置可逆车道,进而针对在路网拓扑结构中多个路段,可预先定位需要设置可逆车道的路段,以便再精准地对路段进行可逆车道方案的获取,减少为路网拓扑结构中的路段探询最优可逆车道方案的计算量需求,降低数据处理压力。此外,若判定所述路段现状全天流量比不均等系数和/或所述路段现状全天流量比潮汐系数均小于对应阈值,将所述路段标记为不需要设置可逆车道的路段,以免为这些路段探询最优可逆车道方案。
本实施例在前述可能设计一的技术方案基础上,还具体提出了一种如何合并计算多个依次连续路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数的可能设计二,即计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,包括但不限于有如下步骤S401~S402。
S401.判断依次连续的至少两个子路段是否可合并。
在所述步骤S401中,具体的,所述判断依次连续的至少两个子路段是否可合并,包括但不限于有如下步骤S4011~S4012。
S4011.获取所述至少两个子路段中各个子路段的车道数、左置公交专用道数、中央分隔带模式、起点属性、终点属性、子路段现状全天流量比不均等系数和子路段现状全天流量比潮汐系数,其中,所述子路段现状全天流量比不均等系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述子路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小。
在所述步骤S4011中,所述中央分隔带模式包括但不限于有岛式分隔带、分隔栏分隔带和无分隔带等模式。所述起点属性包括但不限于用于指示是否存在信号控制交叉口。所述终点属性包括但不限于用于指示是否存在信号控制交叉口。所述子路段现状全天流量比不均等系数和所述子路段现状全天流量比潮汐系数的具体计算公式可参见前述可能设计一,于此不再赘述。
S4012.当满足如下条件(A)~(H)时,判定所述至少两个子路段可合并:
(A)所有子路段的车道数均大于或等于预设的车道数阈值;
(B)所有子路段的左置公交专用道数均等于零;
(C)所有子路段的中央分隔带模式相同;
(D)首个子路段的起点属性指示存在信号控制交叉口且末尾子路段的终点属性也指示存在信号控制交叉口;
(E)所有相邻两子路段的子路段现状全天流量比不均等系数的绝对差值均小于或等于预设的第一不均等系数差距阈值;
(F)所有相邻两子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数的绝对差值均小于或等于预设的第一潮汐系数差距阈值;
(G)首尾两子路段的子路段现状全天流量比不均等系数的绝对差值小于或等于预设的第二不均等系数差距阈值;
(H)首尾两子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数的绝对差值小于或等于预设的第二潮汐系数差距阈值。
S402.若判定所述至少两个子路段可合并,按照如下公式计算合并后路段的路段现状全天流量比不均等系数LS0和路段现状全天流量比潮汐系数LT0
Figure BDA0002740964040000151
式中,N表示在一天内的基础时段总数,K表示所述至少两个子路段的总数,sk0表示第k个子路段在一天内第n个基础时段的子路段现状基础时段流量比不均等系数,Tk0表示第k个子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数,所述子路段现状基础时段流量比不均等系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全基础时段内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述子路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小,n和k分别为正整数。
由此通过前述步骤S401~402所描述的可能设计二,可以合并计算多个依次连续路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,以便后续可集中地确定合并路段是否需要设置可逆车道,以及可集中地为合并路段探询最优可逆车道方案,进而减少为路网拓扑结构中的路段探询最优可逆车道方案的计算量需求,降低数据处理压力。此外,若不满足条件(A)~(H)中的任意一个,判定所述至少两个子路段不可合并。
本实施例在前述第一方面、可能设计一或可能设计二的技术方案基础上,还具体提出了一种如何最终确定路段是否适宜设置可逆车道的可能设计三,即在确定出所述路段的最优可逆车道方案之后,所述交通组织方法还包括但不限于有如下步骤S501~S503。
S501.按照如下公式计算所述最优可逆车道方案的改善比例R:
Figure BDA0002740964040000152
式中,LS0表示所述路段的路段现状全天流量比不均等系数,LSopt表示所述最小的路段全天流量比不均等系数,所述路段现状全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度。
在所述步骤S501中,所述路段现状全天流量比不均等系数的具体计算公式可参见前述可能设计一,于此不再赘述。
S502.根据所述最优可逆车道方案的改善比例、所述路段的中央分隔带模式和与所述中央分隔带模式一一对应的预设改善比例阈值,判断所述路段是否适宜设置可逆车道。
在所述步骤S502中,具体的,可在计算一周7天的所述改善比例后,将至少有一天改善比例大于对应路段的预设改善比例阈值(举例的,针对岛式分隔带,所述预设改善比例阈值可为30%;针对分隔栏分隔带,所述预设改善比例阈值可为15%;针对无分隔带,所述预设改善比例阈值可为10%;不可定义为常量)的路段设为适宜设置可逆车道的路段。
S503.若判定所述路段适宜设置可逆车道,输出所述最优可逆车道方案/和所述最优可逆车道方案的改善比例。
在所述步骤S503中,可具体输出一周7天的所述最优可逆车道方案/和所述最优可逆车道方案的改善比例。
由此通过前述步骤S501~S503所描述的可能设计三,可通过改善比例计算及阈值比较方式,来最终确定路段是否适宜设置可逆车道,并输出最优可逆车道方案/和对应的改善比例,为可逆车道的施工作业提供指导作用。
如图2所示,本实施例第二方面提供了一种实现第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述基于城市道路可逆车道的交通组织方法的虚拟装置,包括依次通信连接的方案获取单元、系数计算单元和方案确定单元;
所述方案获取单元,用于穷举获取路段的至少一个可逆车道方案,其中,所述可逆车道方案包含有至少一个方案子时段和分别与各个所述方案子时段一一对应的且在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目,所述至少一个方案子时段构成了全天时段,所述数目为正值时表示所述路段在所述第一方向上增加了对应数目的可逆车道且在第二方向上减少了对应数目的现有车道,所述数目为零值时表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道,所述数目为负值时表示所述路段在所述第一方向上减少了对应数目的现有车道且在所述第二方向上增加了对应数目的可逆车道,所述第一方向与所述第二方向相逆;
所述系数计算单元,用于针对所述至少一个可逆车道方案中的各个可逆车道方案,分别计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,其中,所述路段全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上设置有可逆车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
所述方案确定单元,用于将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案确定为所述路段的最优可逆车道方案。
本实施例第二方面提供的前述装置的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的交通组织方法,于此不再赘述。
如图3所示,本实施例第三方面提供了一种执行第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述基于城市道路可逆车道的交通组织方法的计算机设备,包括通信相连的存储器和处理器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的基于城市道路可逆车道的交通组织方法。具体举例的,所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器(Random-AccessMemory,RAM)、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、闪存(Flash Memory)、先进先出存储器(First Input First Output,FIFO)和/或先进后出存储器(First Input Last Output,FILO)等等;所述处理器可以不限于采用型号采用STM32F105系列的微处理器。此外,所述计算机设备还可以但不限于包括有电源模块、显示屏和其它必要的部件。
本实施例第三方面提供的前述计算机设备的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的交通组织方法,于此不再赘述。
本实施例第四方面提供了一种存储包含第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述基于城市道路可逆车道的交通组织方法的指令的计算机可读存储介质,即所述计算机可读存储介质上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的基于城市道路可逆车道的交通组织方法。其中,所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体,可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等,所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。
本实施例第四方面提供的前述计算机可读存储介质的工作过程、工作细节和技术效果,可以参见第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的交通组织方法,于此不再赘述。
本实施例第五方面提供了一种包含指令的计算机程序产品,当所述指令在计算机上运行时,使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任意一种可能设计所述的基于城市道路可逆车道的交通组织方法。其中,所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。
以上所描述的实施例仅仅是示意性的,若涉及到作为分离部件说明的单元,其可以是或者也可以不是物理上分开的;若涉及到作为单元显示的部件,其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。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,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发明实施例技术方案的精神和范围。
最后应说明的是,本发明不局限于上述可选的实施方式,任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制,本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准,并且说明书可以用于解释权利要求书。

Claims (10)

1.一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法,其特征在于,包括:
穷举获取路段的至少一个可逆车道方案,其中,所述可逆车道方案包含有至少一个方案子时段和分别与各个所述方案子时段一一对应的且在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目,所述至少一个方案子时段构成了全天时段,所述数目为正值时表示所述路段在所述第一方向上增加了对应数目的可逆车道且在第二方向上减少了对应数目的现有车道,所述数目为零值时表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道,所述数目为负值时表示所述路段在所述第一方向上减少了对应数目的现有车道且在所述第二方向上增加了对应数目的可逆车道,所述第一方向与所述第二方向相逆;
针对所述至少一个可逆车道方案中的各个可逆车道方案,分别计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,其中,所述路段全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上设置有可逆车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案确定为所述路段的最优可逆车道方案。
2.如权利要求1所述的交通组织方法,其特征在于,在穷举获取路段的至少一个可逆车道方案之前,所述交通组织方法还包括:
计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,其中,所述路段现状全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小;
判断所述路段现状全天流量比不均等系数是否小于预设的不均等系数阈值和所述路段现状全天流量比潮汐系数是否小于预设的潮汐系数阈值;
若判定所述路段现状全天流量比不均等系数和所述路段现状全天流量比潮汐系数均不小于对应阈值,将所述路段标记为需要设置可逆车道的路段。
3.如权利要求1所述的交通组织方法,其特征在于,在确定出所述路段的最优可逆车道方案之后,所述交通组织方法还包括:
按照如下公式计算所述最优可逆车道方案的改善比例R:
Figure FDA0002740964030000011
式中,LS0表示所述路段的路段现状全天流量比不均等系数,LSopt表示所述最小的路段全天流量比不均等系数,所述路段现状全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
根据所述最优可逆车道方案的改善比例、所述路段的中央分隔带模式和与所述中央分隔带模式一一对应的预设改善比例阈值,判断所述路段是否适宜设置可逆车道;
若判定所述路段适宜设置可逆车道,输出所述最优可逆车道方案/和所述最优可逆车道方案的改善比例。
4.如权利要求1所述的交通组织方法,其特征在于,所述至少一个方案子时段中的各个方案子时段分别包含有至少一个基础时段,计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,包括:
按照如下公式计算所述路段在一天内各个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数:
Figure FDA0002740964030000021
式中,sn表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段基础时段流量比不均等系数,Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure FDA0002740964030000024
表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第一方向上第a1个车道的单车道通行能力,A1表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure FDA0002740964030000025
表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第二方向上第a2个车道的单车道通行能力,A2表示所述路段在所述第一方向上设置有可逆车道时在所述第二方向上的车道总数,n、a1和a2分别为正整数;
按照如下公式计算所述路段的路段全天流量比不均等系数LS:
Figure FDA0002740964030000022
式中,N表示在一天内的基础时段总数。
5.如权利要求2所述的交通组织方法,其特征在于,计算得到所述路段的现状全天流量比潮汐系数,包括:
按照如下公式计算得到所述路段在一天内各个基础时段的路段现状基础时段流量比差值:
Figure FDA0002740964030000023
式中,t0n表示所述路段在一天内第n个基础时段的路段现状基础时段流量比差值,Q1RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第一方向上采集的平均小时车流量,Q2RID表示所述路段在一天内第n个基础时段的且在所述第二方向上采集的平均小时车流量,
Figure FDA0002740964030000035
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上第b1个车道的单车道通行能力,B1表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第一方向上的车道总数,
Figure FDA0002740964030000036
表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上第b2个车道的单车道通行能力,B2表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时在所述第二方向上的车道总数,n、b1和b2分别为正整数;
按照如下公式计算所述路段在一天内所有路段现状基础时段流量比差值的平均值
Figure FDA0002740964030000031
Figure FDA0002740964030000032
式中,N表示在一天内的基础时段总数;
按照如下公式计算所述路段的路段现状全天流量比潮汐系数LT0
Figure FDA0002740964030000033
6.如权利要求2所述的交通组织方法,其特征在于,计算得到所述路段的路段现状全天流量比不均等系数和路段现状全天流量比潮汐系数,包括:
判断依次连续的至少两个子路段是否可合并;
若判定所述至少两个子路段可合并,按照如下公式计算合并后路段的路段现状全天流量比不均等系数LS0和路段现状全天流量比潮汐系数LT0
Figure FDA0002740964030000034
式中,N表示在一天内的基础时段总数,K表示所述至少两个子路段的总数,sk0表示第k个子路段在一天内第n个基础时段的子路段现状基础时段流量比不均等系数,Tk0表示第k个子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数,所述子路段现状基础时段流量比不均等系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全基础时段内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述子路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小,n和k分别为正整数。
7.如权利要求6所述的交通组织方法,其特征在于,判断依次连续的至少两个子路段是否可合并,包括:
获取所述至少两个子路段中各个子路段的车道数、左置公交专用道数、中央分隔带模式、起点属性、终点属性、子路段现状全天流量比不均等系数和子路段现状全天流量比潮汐系数,其中,所述子路段现状全天流量比不均等系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度,所述子路段现状全天流量比潮汐系数用于表征当子路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的波动大小;
当满足如下条件(A)~(H)时,判定所述至少两个子路段可合并:
(A)所有子路段的车道数均大于或等于预设的车道数阈值;
(B)所有子路段的左置公交专用道数均等于零;
(C)所有子路段的中央分隔带模式相同;
(D)首个子路段的起点属性指示存在信号控制交叉口且末尾子路段的终点属性也指示存在信号控制交叉口;
(E)所有相邻两子路段的子路段现状全天流量比不均等系数的绝对差值均小于或等于预设的第一不均等系数差距阈值;
(F)所有相邻两子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数的绝对差值均小于或等于预设的第一潮汐系数差距阈值;
(G)首尾两子路段的子路段现状全天流量比不均等系数的绝对差值小于或等于预设的第二不均等系数差距阈值;
(H)首尾两子路段的子路段现状全天流量比潮汐系数的绝对差值小于或等于预设的第二潮汐系数差距阈值。
8.一种基于城市道路可逆车道的交通组织装置,其特征在于,包括依次通信连接的方案获取单元、系数计算单元和方案确定单元;
所述方案获取单元,用于穷举获取路段的至少一个可逆车道方案,其中,所述可逆车道方案包含有至少一个方案子时段和分别与各个所述方案子时段一一对应的且在所述路段的第一方向上设置可逆车道的数目,所述至少一个方案子时段构成了全天时段,所述数目为正值时表示所述路段在所述第一方向上增加了对应数目的可逆车道且在第二方向上减少了对应数目的现有车道,所述数目为零值时表示所述路段在所述第一方向上及所述第二方向上均未增加可逆车道且均未减少现有车道,所述数目为负值时表示所述路段在所述第一方向上减少了对应数目的现有车道且在所述第二方向上增加了对应数目的可逆车道,所述第一方向与所述第二方向相逆;
所述系数计算单元,用于针对所述至少一个可逆车道方案中的各个可逆车道方案,分别计算得到所述路段的路段全天流量比不均等系数,其中,所述路段全天流量比不均等系数用于表征当路段在所述第一方向上设置有可逆车道时导致全天内在所述第一方向与所述第二方向上车流量比不均等的严重程度;
所述方案确定单元,用于将与最小的路段全天流量比不均等系数对应的可逆车道方案确定为所述路段的最优可逆车道方案。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括通信相连的存储器和处理器,其中,所述存储器用于存储计算机程序,所述处理器用于读取所述计算机程序,执行如权利要求1~7中任意一项所述的交通组织方法。
10.一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上存储有指令,当所述指令在计算机上运行时,执行如权利要求1~7中任意一项所述的交通组织方法。
CN202011150283.XA 2020-10-23 2020-10-23 一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Pending CN112289025A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011150283.XA CN112289025A (zh) 2020-10-23 2020-10-23 一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011150283.XA CN112289025A (zh) 2020-10-23 2020-10-23 一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112289025A true CN112289025A (zh) 2021-01-29

Family

ID=74423867

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011150283.XA Pending CN112289025A (zh) 2020-10-23 2020-10-23 一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112289025A (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107038864A (zh) * 2017-05-28 2017-08-11 浙江大学 一种交叉口进口导向车道设置合理性判别的方法
CN110223502A (zh) * 2019-05-29 2019-09-10 青岛海信网络科技股份有限公司 一种交叉口进口道数据渠化的方法及装置
CN110414708A (zh) * 2019-06-10 2019-11-05 上海旷途科技有限公司 一种潮汐车道优化方案选择方法、装置和存储介质
US20190378408A1 (en) * 2017-02-27 2019-12-12 International Business Machines Corporation Dynamic road width division for adaptive road-space utilization
CN111695714A (zh) * 2019-03-12 2020-09-22 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 车道渠化合理性检测方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190378408A1 (en) * 2017-02-27 2019-12-12 International Business Machines Corporation Dynamic road width division for adaptive road-space utilization
CN107038864A (zh) * 2017-05-28 2017-08-11 浙江大学 一种交叉口进口导向车道设置合理性判别的方法
CN111695714A (zh) * 2019-03-12 2020-09-22 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 车道渠化合理性检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110223502A (zh) * 2019-05-29 2019-09-10 青岛海信网络科技股份有限公司 一种交叉口进口道数据渠化的方法及装置
CN110414708A (zh) * 2019-06-10 2019-11-05 上海旷途科技有限公司 一种潮汐车道优化方案选择方法、装置和存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108109382B (zh) 基于复合网络的拥堵点、拥堵线、拥堵区域的发现方法
CN109377750B (zh) 一种基于渗流分析的交通系统弹性临界点确定方法
CN108171998B (zh) 一种基于电警数据的交叉口自适应交通信号控制系统及其工作方法
CN108335496B (zh) 一种城市级交通信号优化方法与系统
CN102034350B (zh) 交通流数据短时预测方法及系统
CN103996289B (zh) 一种流量-速度匹配模型及行程时间预测方法及系统
CN109087509B (zh) 一种路网交通运行状态预测方法
CN110414708B (zh) 一种潮汐车道优化方案选择方法、装置和存储介质
Koutsopoulos et al. An information discounting routing strategy for advanced traveler information systems
CN103413443A (zh) 基于隐马尔科夫模型的短时交通流状态预测方法
CN111931317B (zh) 基于车载gps数据的区域拥堵路网边界控制方法
CN105489006A (zh) 基于出租车gps数据的多尺度道路流量可视分析方法
Zhao et al. An edge streaming data processing framework for autonomous driving
CN103745106A (zh) 一种短时交通流预测方法
CN112819325A (zh) 高峰时段确定方法、装置、电子设备和存储介质
CN110490365B (zh) 一种基于多源数据融合预测网约车订单量的方法
Zheng et al. A novel approach to coordinating green wave system with adaptation evolutionary strategy
CN109887293A (zh) 一种交叉口信号控制时段划分方法
CN111199247A (zh) 一种公交运行仿真方法
CN112289025A (zh) 一种基于城市道路可逆车道的交通组织方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112258856B (zh) 一种区域交通信号数据驱动控制模型建立方法
CN112562311B (zh) 基于gis大数据的工况权重因子获取方法及装置
CN115456247A (zh) 线路规划方法、装置、计算机设备和可读存储介质
Feng et al. Urban Arterial Signal Coordination Using Spatial and Temporal Division Methods
CN116013083B (zh) 一种基于电子地图数据的路网常发性交通状态识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210129

RJ01 Rejection of invention patent application after publication