CN112419758B - 一种网络绿波协调方法和终端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种网络绿波协调方法和终端，该终端包括处理器和存储器，其中，存储器被配置为：存储各个相位差和相序；处理器被配置为：根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；按照各干线的优先级从高到低的顺序，从相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；路口的目标相序为路口的相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；根据目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。考虑了干线重要程度的不均衡性，提高网络绿波协调方案的优化效果。

Description

一种网络绿波协调方法和终端

技术领域

本发明涉及交通信号控制技术领域，特别涉及一种网络绿波协调方法和终端。

背景技术

“绿波”交通，就是在一系列交叉口上，安装一套具有一定周期的自动控制的联动信号，使主干道上的车流依次到达前方各交叉口时，均会遇上绿灯。这种“绿波”交通减少车辆在交叉口的停歇，提高了平均行车速度和通行能力。当车流量较大或者路况复杂时，绿波交通即为一个比较理想的状态，因此，这种情况下，要综合各个路网因素，进行网络绿波协调优化，以实现最大程度的区域绿波协调效果。

相关技术中的绿波算法通常是针对干线级的信号控制。为了满足某条主干道的绿波效果，往往需要牺牲其他相交方向道路的运行效果，无法达到宏观区域范围内的交通运行效率最优。对于存在干线相交、区域级别的网络绿波协调方案主要还是由专业的调优人员完成，对人员的专业要求非常高，调优效果依赖调优人员的经验和水平，所需要的人员成本及时间成本都较大。以一个5ⅹ8的路网为例，仅多时段绿信比及相位差制作调试时间至少需要6小时。另外，相关技术中还有将整个区域路网视为一个整体，通过优化模型进行统一优化，但是，干线交通负荷并不均衡，这样会造成无法适应实际的交通需求，造成重要路口的调优效果下降。

发明内容

本发明提供一种网络绿波协调方法和终端，用以提高区域绿波的调优效果。

根据示例性的实施方式中的第一方面，提供一种网络绿波协调方法，该方法包括：

根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

按照各干线的优先级从高到低的顺序，从所述相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，所述各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；所述路口的目标相序为所述路口的所述相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

根据所述目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

本申请实施例，在进行网络绿波协调过程中，根据基础路网信息确定各个干线的优先级，先选择优先级高的干线的路口的目标相序，再选择优先级低的路口的目标相序，这样在二者目标相序存在相位冲突时，优先保证了优先级高的干线的协调效果；另外，由于目标相序的确定过程中，还考虑了当前路口到下一路口的停车次数和绿波带宽，这样，保证了闭合路网下，调整后的各路口的绿波带宽最大，提高了网络绿波协调的效果。在一些示例性的实施方式中，通过下列方式从所述相序集合中选择对应路口的目标相序：

从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；

从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

上述实施例，在确定目标相序的过程中，不仅考虑停车次数最少和绿波带最宽，还考虑干线的优先级，优先保证重要干线的协调效果，这样确定的目标相序比调节之前的相序更优。

在一些示例性的实施方式中，通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：

针对任意一个干线，根据所述干线的公共周期以及所述干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；

在所述相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定所述干线的各个相邻路口的相位差。

上述实施例，在确定目标相序时，需要应用各个相邻路口的相位差，而应用公共周期、绿信比以及停车次数最少原则确定的相位差，满足协调需求。

在一些示例性的实施方式中，所述在所述相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定各干线的各个相邻路口的相位差，包括：

针对每个干线的每个路口，从所述路口对应的相位差区间内，筛选所述路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；

从所述相位差集合中，筛选所述路口与所述相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为所述路口与所述相邻路口的相位差。

上述实施例，在两个行驶方向上，应用正反停车次数之和以及正反滤波带宽之和确定相邻路口的相位差，使得到相位差更符合网络绿波协调时的实际需求。

在一些示例性的实施方式中，通过下述方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比：

针对任意一个干线，将所述干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定所述基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将所述干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；

对于所述关键路口，根据所述关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定所述关键路口的绿信比；以及；

对于非关键路口，根据所述非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据所述需要增加的绿灯时间更新所述非关键路口的绿信比。

上述实施例，根据路口周期确定干线公共周期，进而对关键路口和非关键路口采用不同的确定绿信比的方式，这样，使确定相邻路口的相位差以及目标相序更可靠。

根据示例性的实施方式中的第二方面，提供一种终端，该终端包括处理器和存储器，其中，所述存储器被配置为：存储各个相位差和相序；

所述处理器被配置为：根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

按照各干线的优先级从高到低的顺序，从所述相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，所述各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；所述路口的目标相序为所述路口的所述相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

根据所述目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

在一些示例性的实施方式中，所述处理器被配置为通过下列方式从所述相序集合中选择对应路口的目标相序：

从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；

从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

在一些示例性的实施方式中，所述处理器被配置为通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：

针对任意一个干线，根据所述干线的公共周期以及所述干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；

在所述相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定所述干线的各个相邻路口的相位差。

在一些示例性的实施方式中，针对每个干线的每个路口，从所述路口对应的相位差区间内，筛选所述路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；

从所述相位差集合中，筛选所述路口与所述相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为所述路口与所述相邻路口的相位差。

在一些示例性的实施方式中，所述处理器被配置为通过下述方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比：

针对任意一个干线，将所述干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定所述基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将所述干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；

对于所述关键路口，根据所述关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定所述关键路口的绿信比；以及；

对于非关键路口，根据所述非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据所述需要增加的绿灯时间更新所述非关键路口的绿信比。

根据示例性的实施方式中的第三方面，提供一种网络绿波协调装置，该装置包括：

相序集合确定模块，用于根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

目标相序确定模块，用于按照各干线的优先级从高到低的顺序，从所述相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，所述各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；所述路口的目标相序为所述路口的所述相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

相序调整模块，用于根据所述目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

根据示例性的实施方式中的第四方面，提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面所述的网络绿波协调方法。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中适用的一种交通信号调优过程的应用场景图；

图2为本申请实施例提供的一种网络绿波协调方法的流程图；

图3为本申请实施例中适用的一种闭合路网的示意图；

图4为本申请实施例中适用的一种闭合路网相序调整的示意图；

图5为本申请实施例中适用的一种路口4的协调相位的示意图；

图6为本申请实施例中适用的一种路口5的协调相位的示意图；

图7为本申请实施例中适用的第一种调换方案后路口4的相序的示意图；

图8为本申请实施例中适用的第一种调换方案后路口5的相序的示意图；

图9为本申请实施例中适用的第二种调换方案后路口4的相序的示意图；

图10为本申请实施例中适用的第二种调换方案后路口5的相序的示意图；

图11为本申请实施例中适用的第三种调换方案后路口4的相序的示意图；

图12为本申请实施例中适用的第三种调换方案后路口5的相序的示意图；

图13为本申请实施例中适用的一种网络绿波协调的整体示意图；

图14为本申请实施例中适用的一种闭合路网下的绿波协调优化流程图；

图15为本申请实施例提供的一种网络绿波协调装置的结构示意图；

图16为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行清除、详尽地描述。其中，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，A/B可以表示A或B；文本中的“和/或”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，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，另外，在本申请实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。

以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征，在本申请实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

本申请实施例的专业术语含义如下：

(1)相位：红绿灯是有相位的，一个十字路口的两个方向的直行和左转都完成后所用的时间和过程称之为相位；相位是根据各个路口的车流量经过计算后来定的，所以每个路口的相位不一样。

(2)相序：不同方向的各股交通流放行的顺序。

(3)绿信比：绿信比是指交通灯一个周期内可用于车辆通行的比例时间。

(4)绿波带：绿波带是在指定的交通线路上，当规定好路段的车速后，要求信号控制机根据路段距离，把该车流所经过的各路口绿灯起始时间，做相应的调整，这样一来，以确保该车流到达每个路口时，正好遇到“绿灯”。

(5)单点优化周期：不依赖于其他点，单点进行优化后得到的周期。比如，单点是指一个路口，优化周期是按照车流等因素进行优化而且到的一个时间周期。

绿波控制是交通信号调优时最受欢迎、优化效果最明显的控制方式之一，目前的绿波算法都是针对干线级的信号控制。为了满足某条主干道的绿波效果，往往需要牺牲其他相交方向道路的运行效果，无法达到宏观区域范围内的交通运行效率最优。对于存在干线相交、区域级别的网络绿波协调方案，主要还是由专业的调优人员完成，对人员的专业要求非常高，调优效果依赖调优人员的经验和水平，所需要的人员成本及时间成本都较大。

相关技术中通常是对单条干线的协调方案进行优化，尚无有效进行网络绿波优化的方法。为了加大交通拥堵区域的综合治理力度，各地开始推进建设“全城绿波”，对降低区域绿网协调方案配置难度，提高调优效率提出了迫切需求。突破区域协调控制技术，优化闭环网络场景下的各路口间相位差，实现区域绿波效果最优化，对于提高区域通行效率，提升出行体验，具有重要意义。

本申请实施例在兼顾干线重要程度均衡性上，通过优化闭合路网下的路口相序，提出一种网络绿波协调方法，最大程度的实现区域绿波协调效果。具体的，网络绿波是由多条相交的协调干线组成，网络中经常存在闭合路网，即从一个交叉口出发，不重复地经过路网中的其他路段和交叉口，可以回到初始交叉口。根据协调控制中相位差的特点，封闭路网内各个交叉口的相位差之和等于公共周期时长的整数倍。也就是说按顺序依次优化交叉口1、2、3、4的相位差时，最后一个交叉口1相对于交叉口4的相位差是根据其他交叉口相位差直接确定的，并非是优化来的，所以与其他路段运行的最优相位差相比，交叉口4到交叉口1的路段达不到最佳的协调效果；同时，路网交通负荷并不均衡，交叉口1、2、3、4的重要程度不一样。因此，考虑到相位差的封闭性，本申请实施例根据干线优先级，以停车次数最少和绿波带最宽为优化目标，通过优化闭合路网下的路口相序，提高区域绿波配置效率，最大程度的提高区域绿波协调效果。在一个具体的例子中，图1示出了一种交通信号调优过程的应用场景图，其中，以十字路口西向为例，11、12、13分别表示干线上不同的车道，14表示当前路口的某一相位。

接下来通过各个实施例对本申请实施例的技术方案进行说明。

图2为本发明实施例提供的一种网络绿波协调方法的流程图，应用于上述终端，如图2所示，该方法可以包括：

S201、根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合。

S202、按照各干线的优先级从高到低的顺序，从相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；路口的目标相序为路口的相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序。

S203、根据目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

本申请实施例，在进行网络绿波协调过程中，根据基础路网信息确定各个干线的优先级，先选择优先级高的干线的路口的目标相序，再选择优先级低的路口的目标相序，这样在二者目标相序存在相位冲突时，优先保证了优先级高的干线的协调效果；另外，由于目标相序的确定过程中，还考虑了当前路口到下一路口的停车次数和绿波带宽，这样，保证了闭合路网下，调整后的各路口的绿波带宽最大，提高了网络绿波协调的效果。

涉及到S201，计算网络绿波，首先要构建基础路网，基础路网信息包括网络绿波的干线、各干线包括的路口、路口的位置信息、路段距离、路段速度等基础信息。基础路网信息不仅用于方案的计算，还用于绿波效果的整体展示。构建路网时，可以添加不同的干线，干线包括快速路、主干路、次干路和支路等；协调方向包括北、东、南、西；协调方式：正向、反向、双向，其中，以南北方向为例，如果由南向北为正向，则由北向南方向为反向，双向则为既包括由南向北，也包括由北向南。示例性的，路网集合可以用L(L₁,L₂,…,L_n)表示，其中，L代表干线集合，L_n表示第n条干线，在路网集合中可以添加干线和路口。比如添加路口时，获取路口所属的干线、路口与上下游路口的距离、路口与上下游路口的速度和路口的经纬度信息等。每个干线的路口集合用L_n(I₁,I₂,…，I_m)表示，其中，I表示路口，m表示该干线中的第m个路口。

考虑到相位差的封闭性对协调结果的影响，本申请实施例中综合考虑各个干线的优先级，进而根据各个干线的优先级计算各个相邻路口的相位差。具体的，通过下述方式计算各个干线的优先级：

计算各干线的路段平均正反向流量的加和作为干线流量，进行干线流量排名

其中，Q_Ln表示第n条干线L_n的干线流量，Q_Ln正表示第n条干线L_n的正向干线流量，Q_Ln反表示第n条干线L_n的反向干线流量。q_Ii正表示干线中路口i段的干线流量。

获取各干线的车道数进行干线车道数排名，

其中，N_Ln表示第n条干线L_n的车道数，N_Ln正表示第n条干线Ln的正向车道数，N_Ln反表示第n条干线L_n的反向车道数。n_Ii正表示干线中路口i段的车道数。按照车道数排名优先的原则，如果存在相同车道数排名的干线，以流量数据排名为准，在一个具体的例子中，

根据干线的重要程度，最终确定干线优先等级L₁＞L₃＞L₂＞…＞L_n。

在确定各个干线的优先级后，按照干线优先级，计算干线内各路口相位差，以停车次数最少和干线绿波带最宽为目标优化相位差。

可选的，通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：针对任意一个干线，根据干线的公共周期以及干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；在相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定干线的各个相邻路口的相位差。

示例性的，可以通过如下方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比。针对任意一个干线，将干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；对于关键路口，根据关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定关键路口的绿信比；以及，对于非关键路口，根据非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据需要增加的绿灯时间更新非关键路口的绿信比。

具体的，根据韦伯斯特方程计算干线各路口计算出的单点优化周期为

……，将子区中周期最大的路口作为协调干线的公共周期，即

并将该路口确定为协调干线的关键路口。取绿波网络内各干线的周期最大值作为公共周期C_公＝max(C_L1公，C_L2公，...,C_Lm公)。其中，C_Im表示路口m的单点优化周期，C_Lm公表示干线Lm的周期。

对关键路口，各相位根据关键相位交通流量进行绿信比分配。

其中，g_p表示相位为p时的绿信比，q_p为相位p时的车流量，q_总为各个相位相差的总车流量。对非关键路口I_m，要将其周期

置为

则需要增加的绿灯时间

需要对路口各相位的绿灯时间重新进行二次分配。

G_p＝Δg_p+g_p

其中，Δg_p为需要增加的绿灯时间，G_p为二次分配后的绿灯时间。

接下来，在相位差区间内，针对每个干线的每个路口，从路口对应的相位差区间内，筛选路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；从相位差集合中，筛选路口与相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为路口与相邻路口的相位差。

另外，在计算各个相邻路口的相位差时，还需考虑到初始排队的清空时间，计算车辆以自由流速通过上下游路口的行程时间：

其中，J₀表示上、下游路口之间路段距离；v₀表示车辆在路段上的自由流速度。计算协调方向上的行程时间t，每辆车的行程时间与t₀比较，记得到行程时间大于t₀的车辆数有m辆。则初始协调相位的初始排队长度：

其中，S₀为饱和车头间距，例如默认值可以取6米；C为下游路口的周期。

根据电警数据估算的路口初始排队长度l₀，计算路口I_i的初始排队清空时间

初始排队清空时间

包括两部分：消散波传递时间

排队尾车到达目标车速消耗时间

具体计算方法如下：

其中，

表示消散波传递时间；

表示排队尾车到达停止线所消耗的时间。

消散波传递时间

其中，l₀表示电警数据估算到的路口初始排队长度；l_车表示车身长度，可自行设定，一般取6m；v_消散表示消散波消散速度，可自行设定，一般取6m/s。

排队尾车到达停止线所消耗的时间

其中，v表示车辆正常行驶速度，可自行设定，一般取40-60km/h。

此时，可以计算各个相邻路口的相位差，计算自始路口以各路段速度为斜率与下游路口I_i的截距：

其中，

表示上游路口I_i-1到下游路口I_i之间的路段距离；

表示上游路口I_i-1到下游路口I_i之间的路段速度。

各路口相位差的取值范围为[a,b]，a、b值的具体计算方法如下：

枚举每个路口[a,b]内的相位差，根据停车次数最小和绿波带最宽的原则，得到每个路口I_i的相位差集合

具体的，从第二个路口开始，依次枚举各路口[a,b]内的相位差，计算在该相位差下，自起始路口至该路口的停车次数：判断头车自起始路口按照设定的路段速度行驶，到达下一路口是否停车，若不停车，则继续判断到下一个路口是否停车；若停车，则停车次数加1，以该路口为起始路口，继续判断，直到判断完所有协调路口。

车队从起始路口出发，认为在以下情况停车：

(1)当路口I_i-1与路口I_i的绿波带宽W_i小于W_min时，认为车队在路口I_i必停车。

(2)当路口I_i的排队清空时间

大于该路口对应协调相位绿灯时间

时，认为车队在该路口必停车。

(3)当路口协调相位的绿灯时间

时，认为车队在该路口必停车。

(4)当路口

时，认为车队在该路口必停车。

其中，W_min表示最小绿波带宽。当车队在路口停车时，

为根据路口间绿波带宽确定的相位差集合。

接下来先计算正向停车次数，再计算反向停车次数，根据正向及反向停车次数加和最小，从每个路口的相位差区间[a,b]筛选出部分元素，得到每个路口的相位差集合

依次计算每个路口相位差集合

中每一个相位差对应的绿波带宽，根据正反绿波带宽加和最大原则确定路口相位差的唯一解。

由于闭合路网中的相位差的封闭性，接下来以闭合路网为例来说明如何确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合，以及，如何从相序集合中确定对应对口的目标相序的。

以图3为例说明如何识别闭合路网。按照干线优先级对绿波网络进行排序，按照干线优先级和路口优先级依次将路口放入集合α中。按照干线优先级将路口放入集合α中时，判断L_n(I₁,I₂,...,I_m)与集合α存在2个或2个以上的交集路口，说明该干线与优先级高的干线组形成了闭合路网，且交叉重叠的路口就是集合中的路口。干线A、B、C的优先级较高，已将相应路口放入集合α。干线D的优先级低于干线A、B、C，将干线D放入集合，有两个路口(4,5)在集合中，说明干线D与干线A、B、C形成了闭合路网，且交叉路口就是路口4和路口5。找出路口4和5所在集合α中的干线(B,C)，查找干线(B，C)与其他干线交叉的路口(1,2)，则(1,2,4,5)形成闭合网路。

涉及到S202、按照各干线的优先级从高到低的顺序，从相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；路口的目标相序为路口的相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序。

具体的，通过下列方式从相序集合中选择对应路口的目标相序：从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

在一个具体的例子中，假设闭合路网的干线优先级A>B>C>D，按照干线优先级，分别计算各干线的相位差。首先计算优先级高的干线(A、B、C)上各路口的绝对相位差，确定1-2的绝对相位差，计算1-4,2-5相邻路口间绝对相位差，从而4,5路口的相位差已经确定。

计算路口{4,5}之间的相对相位差O₄₅和剩余绿波带宽d，判断是否停车。

比较路口{4,5}之间的相对相位差和路口{4,5}之间不停车的相对相位差集合[O_a,O_b]，以及路口{4,5}之间的绿波带宽，从而判断4,5路口之间是否停车。

O_a＜O₄₅＜O_b，当路口I₄与路口I₅的绿波带宽W_4-5小于W_min时，认为车队在路口I₅必停车。则调整路口I₄和I₅的路口相序。

O₄₅＜O_a，必停车，调整路口4、5的相序，调整相对相位差。

O₄₅＞O_b，必停车，调整路口4、5的相序，调整相对相位差。图4示出了一种闭合路网相序调整的示意图，参见图4，获取路口I₄和I₅的路口得到初始相序：I₄(p₁,p₂,p₃,p₅,p₆,p₇)和I₅(p₁,p₂,p₃,p₄,p₅,p₆,p₇,p₈)，其中，协调相位为I₄(p₂)和I₅(p₇)。

在一个具体的例子中，图5示出了一种路口4的协调相位的示意图，其中，路口4的协调相位为p₂。图6示出了一种路口5的协调相位的示意图，其中，路口4的协调相位为p₇。参见图5和图6，确定各路口与协调相位在同一侧的半环包含相位。路口4的协调相位为p₂在第一个屏障内，第一个半环包含p₁,p₂。路口5的协调相位为p₇在第二个屏障内，第二个半环包含p₇,p₈。将协调相位与同半环的其他相位调换位置。如果存在相位冲突，则舍弃当前交换方案，继续交换其他相位。

以上述路口4和路口5为例，说明相位调整的过程。路口4可交换相位p₁,p₂，路口5可交换相位p₇,p₈，除去原方案，共有3种调换相位的方案。

图7示出了第一种调换方案后路口4的相序，图8示出了第一种调换方案后路口5的相序，其中，路口4交换相位p₁,p₂，路口5相位保持不变。

图9示出了第二种调换方案后路口4的相序，图10示出了第二种调换方案后路口5的相序，其中，路口4相位保持不变，路口5交换相位p₇,p₈。

图11示出了第三种调换方案后路口4的相序，图12示出了第三种调换方案后路口5的相序，其中，路口4交换相位p₁,p₂，路口5交换相位p₇,p₈。

在上述交换方案中，判断交换相位后的方案是否存在相位冲突，存在则舍弃当前交换方案。判断交换相位后相邻路口之间是否停车，如果停车，则舍弃当前交换方案，继续交换其他相位。根据停车次数最少和绿波带最宽确定路口4,5之间不停车的相位差集合为[a,b]，分别计算所有调整相序的方案中两个路口的相对相位差O₄₅，如果O₄₅∈[a,b]，则确定为路口I₄，I₅最优相序。

涉及到S103、根据目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

以上述封闭网络为例，应用确定好的路口I₄，I₅最优相序来对对应的干线的路口的当前相序进行调整。

为了使本申请的技术方案更容易理解，下面用图13和图14来说明网络绿波协调方案的流程。图13示出了一种网络绿波协调的整体示意图；图14示出了一种闭合路网下的绿波协调优化流程图。

参见图13，该网络绿波协调的整体示意图如下：

S1301、输入基础路网信息和路口方案信息。

S1302、根据干线属性识别干线优先级。

S1303、确定网络公共周期。

S1304、根据干线优先级，以干线停车次数最少优化干线的相位差和绿信比。

S1305、判断干线之间是否形成闭合路网，若否，则执行S1306，若是，则执行S1307。

S1306、非闭合路网下的干线协调优化方法。

S1307、计算路口最优相序，保证闭合路网中各路口的滤波带宽最大。

S1308、考虑干线的重要程度，生成绿波网络中各路口的相位差，以协调网络绿波。

参见图14，闭合路网下的绿波协调优化流程图如下：

S1401、输入干线参数。

S1402、干线优先级排序，将干线的优先级赋予路口，同属于多条干线的路口取优先级最高的。

S1403、选择优先级最高的干线T。

S1404、计算干线各个路口协调相位的绝对相位差。

S1405、将计算过的路口及其协调相位分别加入集合T和集合R，其中，计算过相位相差的路口集合为T，相位差已经确定的相位集合为R。

S1406、在剩余干线中选择优先级最高的干线。

S1407、判断优先级最高的干线中，是否存在集合T中的路口，若是，则执行S1408，否则，返回执行S1404。

S1408、判断存在的路口的数量是否大于1，若是，则执行S1409，否则，执行S1410。

其中，执行完S1410后执行S1405。

S1409、以干线中优先级最高的路口为起始路口，计算上下游路口的相位差。

S1410、以交叉路口作为起始路口，计算该干线包含的各个路口的协调相位的绝对相位差。

S1411、判断路口是否形成闭合路网，若是，则执行S1412，否则，执行S1413。

S1412、判断相邻路口之间是否停车，若是，执行S1414，否则，执行S1415。

S1413、直接计算相邻路口协调相位的绝对相位差，并将两个相邻路口及其协调相位分别加入集合T和集合R。

S1414、确定路口最优相序。

S1415、将上下游路口的协调相位加入集合R。

S1416、判断是否存在不停车的方案，若是，则执行S1417，否则返回执行S1411。

S1417、确定剩余绿波带最宽并确定上下游路口协调相位的绝对相位差。

本申请实施例中，将区域整体路网优化转化为多条干线系统优化及不断叠加的过程，根据干线属性、干线流量、车道数等数据，系统自动识别干线优先级，确定网络绿波的公共周期。按照优先级排序，依次优化每条干线的控制参数，考虑干线重要程度的不均衡性，优先保证重要干线的协调效果。在没有形成闭合路网之前，以干线停车次数最少和绿波带最宽作为优化目标，优化干线各路口相位差和绿信比。形成闭合路网后，计算闭合路网下各路口的最优相序，从而保证闭合路网下各路口的绿波带宽最大，降低由于相位差的封闭性导致区域协调控制效益的损失，同时兼顾考虑干线重要程度的不均衡性，提高网络绿波协调方案的可靠性。

如图15所示，基于相同的发明构思，本发明实施例提供一种网络绿波协调装置，包括：相序集合确定模块151、目标相序确定模块152和相序调整模块153。

其中，相序集合确定模块151，用于根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

目标相序确定模块152，用于按照各干线的优先级从高到低的顺序，从相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；路口的目标相序为路口的相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

相序调整模块153，用于根据目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

在一些示例性的实施方式中，目标相序确定模块152具体用于：

从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；

从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

在一些示例性的实施方式中，相序集合确定模块151具体用于：

通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：

针对任意一个干线，根据干线的公共周期以及干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；

在相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定干线的各个相邻路口的相位差。

在一些示例性的实施方式中，相序集合确定模块151具体用于：

针对每个干线的每个路口，从路口对应的相位差区间内，筛选路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；

从相位差集合中，筛选路口与相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为路口与相邻路口的相位差。

在一些示例性的实施方式中，相序集合确定模块151具体用于：

通过下述方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比：

针对任意一个干线，将干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；

对于关键路口，根据关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定关键路口的绿信比；以及；

对于非关键路口，根据非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据需要增加的绿灯时间更新非关键路口的绿信比。

由于该装置即是本发明实施例中的方法中的装置，并且该装置解决问题的原理与该方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。

如图16所示，基于相同的发明构思，本发明实施例提供一种终端16，该终端16包括：处理器161以及存储器162。

其中，存储器162被配置为：存储各个相位差和相序；

处理器161被配置为：根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

按照各干线的优先级从高到低的顺序，从相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；路口的目标相序为路口的相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

根据目标相序调整对应的干线的路口的当前相序。

在一些示例性的实施方式中，处理器被配置为通过下列方式从相序集合中选择对应路口的目标相序：

从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；

从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

在一些示例性的实施方式中，处理器被配置为通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：

针对任意一个干线，根据干线的公共周期以及干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；

在相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定干线的各个相邻路口的相位差。

在一些示例性的实施方式中，针对每个干线的每个路口，从路口对应的相位差区间内，筛选路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；

从相位差集合中，筛选路口与相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为路口与相邻路口的相位差。

在一些示例性的实施方式中，处理器被配置为通过下述方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比：

针对任意一个干线，将干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；

对于关键路口，根据关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定关键路口的绿信比；以及。

对于非关键路口，根据非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据需要增加的绿灯时间更新非关键路口的绿信比。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机程序指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述电子家居设备的配网方法的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，其中：

所述存储器被配置为：存储各个相位差和相序；

所述处理器被配置为：根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

按照各干线的优先级从高到低的顺序，从所述相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，所述各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；所述路口的目标相序为所述路口的所述相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

根据所述目标相序调整对应的干线的路口的当前相序；

所述处理器还被配置为针对每个协调相位执行如下操作，得到各干线的闭合路网内各路口的相序集合：

确定所述协调相位以及所述协调相位所在的半环；

将所述协调相位以及所述半环内的其他相位调换位置，判断交换相位后的方案是否存在相位冲突，存在则舍弃当前交换方案；或者，判断交换相位后相邻路口之间是否停车，如果停车，则舍弃当前交换方案，继续交换其他相位；根据停车次数最少和绿波带最宽确定路口之间不停车的相位差集合为[a,b]，分别计算所有调整相序的方案中两个路口的相对相位差X，如果X∈[a,b]，则确定为路口的最优相序。

2.根据权利要求1所述的终端，其特征在于，所述处理器被配置为通过下列方式从所述相序集合中选择对应路口的目标相序：

从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；

从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

3.根据权利要求1或2所述的终端，其特征在于，所述处理器被配置为通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：

针对任意一个干线，根据所述干线的公共周期以及所述干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；

在所述相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定所述干线的各个相邻路口的相位差。

4.根据权利要求3所述的终端，其特征在于，所述处理器被配置为：

针对每个干线的每个路口，从所述路口对应的相位差区间内，筛选所述路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；

从所述相位差集合中，筛选所述路口与所述相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为所述路口与所述相邻路口的相位差。

5.根据权利要求3所述的终端，其特征在于，所述处理器被配置为通过下述方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比：

针对任意一个干线，将所述干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定所述基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将所述干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；

对于所述关键路口，根据所述关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定所述关键路口的绿信比；以及

对于非关键路口，根据所述非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据所述需要增加的绿灯时间更新所述非关键路口的绿信比。

6.一种网络绿波协调方法，其特征在于，该方法包括：

根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合；

按照各干线的优先级从高到低的顺序，从所述相序集合中选择对应路口的目标相序；其中，所述各干线的优先级是根据基础路网信息确定的；所述路口的目标相序为所述路口的所述相序集合中，与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序中，到下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序；

根据所述目标相序调整对应的干线的路口的当前相序；

所述根据各干线中各相邻路口的相位差，确定各干线的闭合路网内各路口的相序集合包括：

针对每个协调相位执行如下操作，得到各干线的闭合路网内各路口的相序集合：

确定所述协调相位以及所述协调相位所在的半环；

将所述协调相位以及所述半环内的其他相位调换位置，判断交换相位后的方案是否存在相位冲突，存在则舍弃当前交换方案；或者，判断交换相位后相邻路口之间是否停车，如果停车，则舍弃当前交换方案，继续交换其他相位；根据停车次数最少和绿波带最宽确定路口之间不停车的相位差集合为[a,b]，分别计算所有调整相序的方案中两个路口的相对相位差X，如果X∈[a,b]，则确定为路口的最优相序。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过下列方式从所述相序集合中选择对应路口的目标相序：

从路口的相序集合中，筛选与优先级高的干线的路口的目标相序不存在相位冲突的相序；

从筛选的相序中选择下一路口的停车次数最少且绿波带最宽的相序作为目标相序。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，通过下列方式确定各干线中各相邻路口的相位差：

针对任意一个干线，根据所述干线的公共周期以及所述干线中各个路口的绿信比，确定各相邻路口相位差的相位差区间；

在所述相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定所述干线的各个相邻路口的相位差。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述在所述相位差区间内，应用停车次数最少和绿波带最宽原则，确定各干线的各个相邻路口的相位差，包括：

针对每个干线的每个路口，从所述路口对应的相位差区间内，筛选所述路口与相邻路口在两个行驶方向上停车次数之和小于预设次数阈值时的相位差集合；

从所述相位差集合中，筛选所述路口与所述相邻路口在两个行驶方向上绿波带宽之和最大的相位差作为所述路口与所述相邻路口的相位差。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，通过下述方式确定各个干线的公共周期以及各个路口的绿信比：

针对任意一个干线，将所述干线的各个路口的单点优化周期中的最大值作为干线的周期，确定所述基础路网中全部干线的周期中的最大周期为各个干线的公共周期，并将所述干线中的单点优化周期最大的路口确定为关键路口；

对于所述关键路口，根据所述关键路口的相位的交通流量进行绿信比分配，确定所述关键路口的绿信比；以及

对于非关键路口，根据所述非关键路口的公共干线的公共周期确定需要增加的绿灯时间，根据所述需要增加的绿灯时间更新所述非关键路口的绿信比。

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