CN112396829B - 一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法 - Google Patents

一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，如下：对路口状态按照拥堵程度进行分级；绘制车头时距实际特性曲线，并设置车头时距阈值；绘制绿灯后排满所需时间实际特性曲线，并设置绿灯后排满时间阈值；路口状态一次识别；建路口三个状态的计算模型；路口状态二次识别；构建路口拥堵指数分段计算模型：畅通状态计算模型、基本畅通状态计算模型、轻度拥堵状态计算模型、中度拥堵状态计算模型、严重拥堵状态计算模型。本发明的方法统计并分析平均车头时距和绿灯后排满所需时间，并根据两项数据的各自特征融合后提出路口级拥堵指数分段计算模型，更加贴合路口本身的交通状态。

Description

一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法
技术领域
本发明属于交通数据处理技术领域，具体指代一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法。
背景技术
随着城市机动车保有量的持续增长，交通拥堵时有发生。及时识别路口所处状态是效益评估的必需要求，亦是智能控制的前提条件。同时，随着正向雷达检测设备的更新迭代，在原始检测数据的基础上挖掘更多交通参数具有实现的可能性。如何充分使用检测数据来更精确的描述路口的交通运行状态已成为一个亟待解决的问题。
目前的拥堵指数计算方法基本是针对路段提出，缺少路口级的指数评价。路口级拥堵指数计算方法，大多是采取单个交通参数计算。然而这些行业现有的交通参数在不同路口状态下可能是相同的数值，尚未发现可用的交通参数与路口拥堵程度呈正相关或负相关的关系，因此无法直接使用单个参数表征路口拥堵指数。此外，一些路口拥堵指数计算方法采用多个参数取平均的方式，简单的平均处理无法解决交通参数本身不与路口状态呈正相关或负相关的问题，也忽略了各类交通参数的特征关联分析。
发明内容
针对于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，本发明的方法统计并分析平均车头时距和绿灯后排满所需时间，并根据两项数据的各自特征融合后提出路口级拥堵指数分段计算模型，更加贴合路口本身的交通状态。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
本发明的一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，步骤如下：
1)对路口状态按照拥堵程度进行分级，划分五个等级，并确定对应指数级别区间；
2)绘制车头时距实际特性曲线，并设置车头时距阈值；
3)绘制绿灯后排满所需时间实际特性曲线，并设置绿灯后排满时间阈值；
4)路口状态一次识别：根据所述车头时距阈值及排满时间阈值对路口状态进行一次识别，识别出畅通、严重拥堵两种状态，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵的混合状态；
5)构建路口三个状态的计算模型：畅通状态计算模型、严重拥堵状态计算模型，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵混合状态计算模型；
6)路口状态二次识别：根据上述步骤5)的模型结果及指数取值范围，识别出畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵；
7)构建路口拥堵指数分段计算模型：畅通状态计算模型、基本畅通状态计算模型、轻度拥堵状态计算模型、中度拥堵状态计算模型、严重拥堵状态计算模型。
进一步地，所述步骤1)中路口状态按照拥堵程度划分为五个等级，分别是畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵，各自对应的指数级别分别为(0，2)、(2，4)、(4，6)、(6，8)、(8，10)。
进一步地，所述严重拥堵状态包含路口溢出，检测到路口溢出时拥堵指数为10。
进一步地，所述步骤2)中的车头时距为同向行驶的两个连续车辆，前车车头与后车车头通过路口检测位置的时间间隔。
进一步地，所述步骤2)具体包括：根据车头时距变化特性，绘制实际特性曲线，并选取曲线拐点作为车头时距阈值h0。
进一步地，所述车头时距变化特性为：随着路口内车辆数量增加，路口拥堵程度逐渐增加，平均车头时距逐渐变小；当路口内车辆数量超过一定程度时，路口拥堵程度增加，行车效率的相互影响平均车头时距逐渐变大；当路口内车辆数量继续增加，直至发生溢出，路口通过的车辆数少，过车时间具有随机性和不确定性，此时的平均车头时距也具有随机性和不确定性；路口状态变化时，平均车头时距也随之变化，针对使用的车头时距的实际特性曲线，即可选取曲线拐点设置车头时距阈值h0；默认车头时距配置3s。
进一步地，所述步骤3)具体包括：根据绿灯后排满所需时间变化特性，绘制实际特性曲线，并选取曲线由波动变化转为下降趋势的切换点，作为排满时间阈值t0。
进一步地，所述绿灯后排满所需时间变化特性为：路口内车辆少时，路口排满所需时间具有随机性和不确定性；随着路口内车辆数量增加，路口拥堵程度逐渐增加，绿灯后排满所需时间也变短；针对使用绿灯后排满所需时间的变化特性，即可选取曲线由波动变化转为下降趋势的切换点设置排满时间阈值t0；默认排满时间配置30s。
进一步地，所述步骤4)具体包括：根据所述车头时距阈值h0及排满时间阈值t0，识别出畅通、严重拥堵两种状态，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵的混合状态；
Figure BDA0002708499020000021
进一步地，所述步骤5)中路口畅通状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000022
路口严重拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000023
路口基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵混合状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000031
式中，h是平均车头时距，t是绿灯后排满所需时间，h0是车头时距阈值，t0是车头时距阈值，Z是路口拥堵指数。
进一步地，所述步骤6)中的路口状态如下：
Figure BDA0002708499020000032
进一步地，所述步骤7)中路口畅通状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000033
路口基本畅通状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000034
路口轻度拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000035
路口中度拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000036
路口严重拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000037
式中，h是平均车头时距，t是绿灯后排满所需时间，h0是车头时距阈值，t0是车头时距阈值，Z是路口拥堵指数。
进一步地，所述绿灯后排满所需时间为绿灯结束后，新的车辆陆续到达路口，在路口形成排队现象，车辆排队至渠化末端的时间即为绿灯后排满所需时间。
本发明的有益效果：
本发明应用于交通信号控制效益评估系统后，可以充分使用已有数据来更精确的定量的描述路口交通运行状态。构建的拥堵指数分段计算模型与路口拥堵程度呈正相关关系，解决了单个交通参数无法充分表征路口拥堵程度的问题。
本发明自动实时计算路口拥堵指数，输入的车头时距和绿灯后排满所需时间由系统实时采集，减少主观判断影响，计算结果更加客观，有利于不同路口之间和同一路口不同时间之间的路口交通运行状态比较。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
图2为平均车头时距特性曲线图。
图3为绿灯后排满所需时间对应的排满位置示意图。
图4为排满所需时间特性曲线图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1所示，本发明的一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，步骤如下：
1)对路口状态按照拥堵程度进行分级，划分五个等级，并确定对应指数级别区间；路口状态按照拥堵程度划分为五个等级，分别是畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵，各自对应的指数级别分别为(0，2)、(2，4)、(4，6)、(6，8)、(8，10)；
所述严重拥堵状态包含路口溢出，检测到路口溢出时拥堵指数为10。
2)绘制车头时距实际特性曲线，并设置车头时距阈值；
车头时距为同向行驶的两个连续车辆，前车车头与后车车头通过路口检测位置的时间间隔。
根据车头时距变化特性，绘制实际特性曲线，并选取曲线拐点作为车头时距阈值h0；
参照图2所示，车头时距变化特性为：随着路口内车辆数量增加，路口拥堵程度逐渐增加，平均车头时距逐渐变小；当路口内车辆数量超过一定程度时，路口拥堵程度增加，行车效率的相互影响平均车头时距逐渐变大；当路口内车辆数量继续增加，直至发生溢出，路口通过的车辆数少，过车时间具有随机性和不确定性，此时的平均车头时距也具有随机性和不确定性；路口状态变化时，平均车头时距也随之变化，针对使用的车头时距的实际特性曲线，即可选取曲线拐点设置车头时距阈值h0；默认车头时距配置3s。
3)绘制绿灯后排满所需时间实际特性曲线，并设置绿灯后排满时间阈值；
根据绿灯后排满所需时间变化特性，绘制实际特性曲线，并选取曲线由波动变化转为下降趋势的切换点，作为排满时间阈值t0；
参照图3所示，绿灯后排满所需时间对应的排满位置，是指刚开始进入路口范围且出现实线车道线的地方，与停止线的距离一般为几十米。
参照图4所示，绿灯后排满所需时间变化特性为：路口内车辆少时，路口排满所需时间具有随机性和不确定性；随着路口内车辆数量增加，路口拥堵程度逐渐增加，绿灯后排满所需时间也变短；针对使用绿灯后排满所需时间的变化特性，即可选取曲线由波动变化转为下降趋势的切换点设置排满时间阈值t0；默认排满时间配置30s。
4)路口状态一次识别：根据所述车头时距阈值及排满时间阈值对路口状态进行一次识别，识别出畅通、严重拥堵两种状态，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵的混合状态；
根据所述车头时距阈值h0及排满时间阈值t0，识别出畅通、严重拥堵两种状态，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵的混合状态；
Figure BDA0002708499020000051
5)构建路口三个状态的计算模型：畅通状态计算模型、严重拥堵状态计算模型，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵混合状态计算模型；其中，
路口畅通状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000052
路口严重拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000053
路口基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵混合状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000054
式中，h是平均车头时距，t是绿灯后排满所需时间，h0是车头时距阈值，t0是车头时距阈值，Z是路口拥堵指数。
6)路口状态二次识别：根据上述步骤5)的模型结果及指数取值范围，识别出畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵；
路口状态如下：
Figure BDA0002708499020000061
7)构建路口拥堵指数分段计算模型：畅通状态计算模型、基本畅通状态计算模型、轻度拥堵状态计算模型、中度拥堵状态计算模型、严重拥堵状态计算模型；其中，
路口畅通状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000062
路口基本畅通状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000063
路口轻度拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000064
路口中度拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000065
路口严重拥堵状态计算模型如下：
Figure BDA0002708499020000066
式中，h是平均车头时距，t是绿灯后排满所需时间，h0是车头时距阈值，t0是车头时距阈值，Z是路口拥堵指数。
所述绿灯后排满所需时间为绿灯结束后，新的车辆陆续到达路口，在路口形成排队现象，车辆排队至渠化末端的时间即为绿灯后排满所需时间。
本发明具体应用途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，其特征在于，步骤如下：
1)对路口状态按照拥堵程度进行分级，划分五个等级，并确定对应指数级别区间；
2)绘制车头时距实际特性曲线，并设置车头时距阈值；
3)绘制绿灯后排满所需时间实际特性曲线，并设置绿灯后排满时间阈值；
4)路口状态一次识别：根据所述车头时距阈值及排满时间阈值对路口状态进行一次识别，识别出畅通、严重拥堵两种状态，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵的混合状态；
5)构建路口三个状态的计算模型：畅通状态计算模型、严重拥堵状态计算模型，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵混合状态计算模型；
6)路口状态二次识别：根据上述步骤5)的模型结果及指数取值范围，识别出畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵；
7)构建路口拥堵指数分段计算模型：畅通状态计算模型、基本畅通状态计算模型、轻度拥堵状态计算模型、中度拥堵状态计算模型、严重拥堵状态计算模型；
所述步骤2)具体包括：根据车头时距变化特性，绘制实际特性曲线，并选取曲线拐点作为车头时距阈值h0；
所述步骤3)具体包括：根据绿灯后排满所需时间变化特性，绘制实际特性曲线，并选取曲线由波动变化转为下降趋势的切换点，作为排满时间阈值t0；
所述步骤4)具体包括：根据所述车头时距阈值h0及排满时间阈值t0，识别出畅通、严重拥堵两种状态，以及基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵的混合状态；
Figure FDA0003589309130000011
所述步骤5)中路口畅通状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000012
路口严重拥堵状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000013
路口基本畅通+轻度拥堵+中度拥堵混合状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000014
式中，h是平均车头时距，t是绿灯后排满所需时间，Z是路口拥堵指数；
所述步骤6)中的路口状态如下：
Figure FDA0003589309130000021
所述步骤7)中路口畅通状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000022
路口基本畅通状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000023
路口轻度拥堵状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000024
路口中度拥堵状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000025
路口严重拥堵状态计算模型如下：
Figure FDA0003589309130000026
2.根据权利要求1所述的基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，其特征在于，所述步骤1)中路口状态按照拥堵程度划分为五个等级，分别是畅通、基本畅通、轻度拥堵、中度拥堵、严重拥堵，各自对应的指数级别分别为(0，2)、(2，4)、(4，6)、(6，8)、(8，10)。
3.根据权利要求1所述的基于正向雷达数据的交叉口拥堵指数计算方法，其特征在于，所述步骤2)中的车头时距为同向行驶的两个连续车辆，前车车头与后车车头通过路口检测位置的时间间隔。
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