CN112614357B - 一种智能车交叉口左转相位信号优化方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能车交叉口左转相位信号优化方法，包括以下步骤：步骤1、获取目标车辆的换道微观信息；步骤2、计算目标车辆的换道紧迫系数；步骤3、基于目标车辆换道紧迫系数，计算目标车辆换道间隙；步骤4、获取车道实时数据；步骤5、根据步骤3计算得到的车辆换道间隙决策是否立即换道左转；步骤6、目标车辆换道左转后，计算当前直行车道停车线前车辆清空时间，即停车线前最后一辆车通过交叉口的时间，步骤7、计算对向直行车道停车线前车辆清空时间；步骤8、计算直行相位绿灯盈余时间；步骤9、根据步骤8计算的直行相位绿灯盈余时间优化左转相位配时方案。本发明提升交叉口信号配时效率，为道路交叉口安全和效率提供保障。

Description

一种智能车交叉口左转相位信号优化方法及装置

技术领域

本发明涉及智能交通控制技术领域，特别是一种智能车交叉口左转相位信号优化方法及装置。

背景技术

随着车路协同技术的飞速发展，常规汽车已逐渐配备智能设备，路侧设备将与智能网联汽车实时信息交互，自适应的交通控制将得以实施。在“交通强国”战略背景下，物联网公司和车企合作，不断更新迭代，车辆通过车载终端与路侧端进行实时通信并进行方案协调，高效提高道路交叉口安全性和通行效率。

智能车横向换道时，充分考虑到安全因素，对换道间隙要求较高，在直行车道等待换道左转车道时，由于左转车道流量大无法汇入，造成直行车道锁死排队，乃至直行相位和左转相位交通信号利用率低。已有研究中，中国专利申请CN201911230736.7通过构建通行权划分、信控方案、车辆轨迹模型，建立了用于智能网联环境下优化交叉口信号控制的算法。同样的，中国专利申请CN202010294012.5通过构建深度强化学习智能体，以交叉口车辆位置和速度为状态，以延误、排队长度为奖励，在仿真中自学习以提升交叉口信号灯控制效果；中国专利CN201710136307.8通过智能驾驶系统接收和提取事件信息，根据事件总体影响因子及当前道路环境，计算对当前车道车辆行驶路径的影响系数，辅助换道决策任务。总体来说，现有研究偏向于针对智能车换道或交通信号的宏观控制，忽略了智能车换道行为对交通信号控制效率的影响，鲜有对智能车换道与信号控制协调的微观研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种智能车交叉口左转相位信号优化方法及装置，以车辆换道微观数据、车辆排队数据和交叉口信号配时方案为基础信息，以历史车道平均延误和实时延误为依据，确定目标车辆当前换道紧迫系数，为驾驶员或智能车的强制换道左转提供决策依据，智能车换道左转后，在确保直行车道排队车辆清空的基础上，优化交叉口左转相位信号配时，为道路交通安全和效率提供保障。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种智能车交叉口左转相位信号优化方法，包括以下步骤：

步骤1、获取目标车辆的换道微观信息；

步骤2、计算目标车辆的换道紧迫系数k，

其中，D₁是目标车辆当前车道历史平均延误，

其中d_i表示当前车道第i个历史延误数据，N表示选取历史延误数据的数量，D₂表示目标车辆等待换道造成的当前车道第一辆跟随车的排队延误，

v表示车辆通过交叉口的平均速度，a_ace是排队车辆的加速度，l表示车辆启动损失时间，W表示排队车辆排队的时间，W＝t_end-t_start，t_start是第一辆跟随车到达拥堵点时刻；t_end是当前直行车道排队拥堵消散时刻；

步骤3、基于目标车辆换道紧迫系数，计算目标车辆换道间隙和最小换道间隙，目标车道内前导车辆和跟随车辆的距离L_g＝L+S₀+L_veh，其中L_veh表示车辆长度，S₀是静止车距，L是目标车辆换道间隙，最小换道间隙L_min＝max(2S₀,L₀)，其中L₀是跟随车辆的减速距离，

其中v、a_max分别为跟随车辆的速度、最大减速度；

步骤4、获取车道实时数据，包括目标车辆换道前直行车道停车线前车辆的位置数据，实时信号配时数据；

步骤5、根据步骤3计算得到的车辆换道间隙和最小换道间隙决策是否立即换道左转，当L≥L_min时，目标车辆换道左转，目标车辆换道左转后执行步骤6-9；其中L、L_min分别是步骤3计算得出的目标车辆换道间隙和最小换道间隙；

步骤6、目标车辆换道左转后，计算当前直行车道停车线前车辆清空时间，即停车线前最后一辆车通过交叉口的时间G_W，

其中，x_wl表示停车线前最后一辆排队车与交叉口停车线的距离；

步骤7、计算对向直行车道停车线前车辆清空时间G_E，

其中，x_el表示对向车道停车线前最后一辆车与交叉口停车线的距离；

步骤8、计算直行相位绿灯盈余时间，相位绿灯盈余时间G＝G_s…G_c，G_s表示目标车辆换道前直行相位绿灯时长，G_c是直行相位停车线前车辆清空总时间，G_c＝Max(G_W,G_E,G_p)，其中G_p表示行人通过该直行相位对应人行道所需时间；

步骤9、优化左转相位配时方案：当G＞0，将直行相位的绿灯盈余时间G转移到左转相位，直行相位绿灯时间变为G_s…G，左转相位绿灯时间变为G_l+G，其中G_l表示左转相位原有绿灯时间。

作为本发明所述的一种智能车交叉口左转相位信号优化方法进一步优化方案，步骤1中所述换道微观信息包括目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆的速度、位置数据和目标车道内跟随车辆的速度、位置数据、目标车辆当前车道的历史平均延误数据。

基于上述的一种智能车交叉口左转相位信号优化方法的装置，包括：

智能车状态感知模块，包括对本车的自感知单元、对目标车道内跟随车辆和前导车辆的感知单元、对当前直行相位停车线前排队车辆的感知单元、对信号控制机的感知和控制单元，分别用于获取目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据和当前直行相位停车线前排队车辆的数据、获取并控制实时信号配时方案；

数据存储模块，包括历史数据单元和实时数据单元，分别用于存储历史和实时车道数据；

换道紧迫系数计算和车辆换道间隙模块，包括目标车辆的换道紧迫系数和车辆换道间隙计算单元，用于采用权利要求1中步骤2、3的方法分别计算目标车辆换道紧迫系数和车辆换道间隙；

交叉口左转相位信号优化计算模块，用于计算直行相位清空时间和绿灯盈余时间。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

(1)本发明基于既有车辆信息数据库和实时感知系统，以目标车辆、目标车道内前导车辆、跟随车辆和排队车辆为对象，以速度和位置信息为基础，计算目标车辆当前换道紧迫系数，为驾驶员或智能车的强制换道左转提供决策依据，智能车换道左转后，在确保直行车道排队车辆清空的基础上，确定优化交叉口左转相位信号的配时方案；

(2)本发明提供的方法综合考虑智能车换道与信号控制相互作用，交叉口左转相位信号优化方案更加科学、适应，进而更好的辅助驾驶员或智能车决策，提升交叉口信号配时效率，为道路交叉口安全和效率提供保障。

附图说明

图1是本发明实施例的方法流程图。

图2是本发明实施例的智能车换道紧迫系数计算示意图。

图3是本发明实施例示例中交通状况的示意图。

图4是本发明实施例的车辆清空时间计算示意图。

图5是本发明实施例的装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述。

如图1所示，本发明实施例公开的一种智能车交叉口左转相位信号优化方法，包括如下步骤：

步骤1、获取目标车辆换道微观信息、当前车道实时和历史延误数据，所述换道微观信息包括目标车辆、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据。目标车辆为智能车；

具体的，换道微观数据可以通过智能车的环境感知系统自动获取，可以通过智能网联或车-路协同控制系统获取，也可以通过物联网、云数据平台获取。车辆位置信息等可以通过其与目标车辆相对位置而确定。坐标x轴平行于道路中心线，y轴垂直于道路中心线；

步骤2、计算目标车辆换道紧迫系数；

本实施例中，目标车辆换道紧迫系数，目标车辆的换道紧迫系数

其中0＜k＜1，D₁是目标车辆当前车道历史平均延误，

其中d_i表示当前车道第i个历史延误数据，N表示选取历史延误数据的数量，D₂表示目标车辆等待换道造成的当前车道第一辆跟随车的排队延误，

其中v表示车辆通过交叉口的平均速度，a_ace是排队车辆的加速度，l表示车辆启动损失时间，默认可设为3s，W表示排队车辆排队的时间，W＝t_end-t_start，t_start是第一辆跟随车到达拥堵点时刻；t_end是当前直行车道排队拥堵消散时刻；

步骤3、计算目标车辆换道间隙和最小换道间隙；

具体的，如图2所示，目标车辆换道间隙和最小换道间隙按如下方法计算：

计算目标车辆换道间隙，目标车道内前导车辆和跟随车辆的距离L_g＝L+S₀+L_veh，其中L_veh表示车辆长度，S₀是静止车距，一般取2m，L是目标车辆换道间隙，最小换道间隙L_min＝max(2S₀,L₀)，其中L₀是跟随车辆的减速距离，

其中v、a_max分别为车辆通过交叉口的平均速度、最大减速度；

步骤4、获取车道实时数据，包括目标车辆换道前直行车道停车线前车辆的位置数据，实时信号配时数据；

具体的，停车线前车辆的位置数据可以通过智能车的环境感知系统自动获取，实时信号配时数据可以通过智能网联或车-路协同控制系统获取，也可以通过物联网、云数据平台获取；

步骤5、决策是否立即换道左转；

具体的，根据步骤3计算得到的车辆换道间隙和最小换道间隙决策是否立即换道左转，当L≥L_min时，目标车辆立即换道左转，目标车辆换道左转后执行步骤6-8；其中L表示车辆换道间隙，L_min表示最小换道间隙，L、L_min分别是步骤3计算得出的目标车辆换道间隙和最小换道间隙；

步骤6、分别计算当前直行车道和对向直行车道停车线前车辆清空时间；

本实施例中，智能车换道左转后，当前直行车道停车线前车辆清空时间，即停车线前最后一辆车通过交叉口的时间，

其中x_wl表示停车线前最后一辆排队车与交叉口停车线的距离。同样的，计算对向直行车道停车线前车辆清空时间，

其中v表示车辆通过交叉口的平均速度，x_el表示对向车道停车线前最后一辆车与交叉口停车线的距离；

步骤7、计算直行相位绿灯盈余时间；

本实施例中，相位绿灯盈余时间G＝G_s-G_c，G_s表示目标车辆换道前直行相位绿灯时长，G_c是直行相位停车线前车辆清空总时间，G_c＝Max(G_W,G_E,G_p)，其中G_p表示行人通过该直行相位对应人行道所需时间；

步骤8、优化左转相位配时方案；

具体的，将直行相位的绿灯盈余时间G转移到左转相位，直行相位绿灯时间变为G_s-G，左转相位绿灯时间变为G_l+G，其中G_l表示左转相位原有绿灯时间。

本发明中N默认取数据库中最近的100次历史延误数据，以反映最新的驾驶水平和接受程度。k值为驾驶员换道行为决策提供依靠。

下面根据某交通状况示例对本发明作进一步阐述。

交通示例：如图3所示，某一智能车停止在交叉口进口道不远处，有向左转车道换道需求，停车等待合适换道间隙，造成直行车道拥堵锁死。具体的，对于交叉口西进口状况如图2所示，目标车辆编号

现有向左转车道换道需求，停车等待合适换道间隙，目标车道内前导车辆编号①，跟随车辆编号②，直行车道停车线前最后一辆车时编号⑥。车辆通过交叉口的平均车速v为7m/s，平均加速度和最大减速度均为3m/s²，车长均为5m，左转换道紧迫系数阈值k_min＝0.55。行人通过东西向的人行道时间G_p＝12s。某一时刻，西进口关键点的信息如表1所示：

表1西进口微观数据表

同样地，对向东进口状况如图4所示，目标车辆编号

现有向左转车道换道需求，停车等待合适换道间隙，目标车道内前导车辆编号①，跟随车辆编号②，某一时刻关键点的信息如表2所示下：

表2东进口微观数据表

当前周期信号配时方案如表3所示

表3信号配时方案表

其他参数中，S0是静止车距，一般取2m，l表示车辆启动损失时间，可设为3s。

以下将采用本发明提出的一种智能车强制换道汇入点的确定方法：

(1)从目标车辆的信息数据库提取研究范围内所需车辆微观数据，如上表所示；

(2)计算目计算目标车辆换道紧迫系数：

排队车辆编号③的到达时刻t_start＝5s，当前时刻可作为t_end＝20s，其W＝t_end-t_start＝20-5＝15s，延误

D₁是目标车辆当前车道的历史平均延误，由数据存储模块中提取D₁＝12s，则换道紧迫系数

(3)计算目标车辆换道间隙和最小换道间隙：

目标车道内前导车辆①和跟随车辆②的距离L_g＝2.22-(-16.43)＝18.65m，目标车辆换道间隙L＝L_g-L_veh-S₀＝18.65-5-2＝11.65m，跟随车辆编号②的减速距离

计算最小换道间隙，最小换道间隙L_min＝max(2S₀,L₀)＝max(4,10.2)＝10.2m；

(4)决策是否立即换道左转：

目标车辆换道间隙L＝11.65m大于最小换道间隙L_min＝10.2m，目标车辆立即换道左转，进入步骤(5)。

(5)分别计算当前直行车道和对向直行车道停车线前车辆清空时间：

如图2所示，西进口直行车道停车线前最后一辆排队车与交叉口停车线的距离x_wl＝61.1-28.77＝32.33m，最后一辆车编号⑥通过交叉口的时间为

同样的，如图4所示，计算对向直行车道停车线前车辆清空时间，

(6)计算直行相位绿灯盈余时间：

直行相位车辆清空总时间G_c＝Max(G_W,G_E,G_p)＝Max(9,14,12)＝14s，相位绿灯盈余时间G＝G_s-G_c＝30-14＝16s。最后，将直行相位的绿灯盈余时间G转移到左转相位，如表4所示更改信号配时方案。

表4优化信号配时方案表

如图5所示，

本发明实施例公开的一种智能车交叉口左转相位信号优化装置，包括：智能车状态感知模块、数据存储模块、换道紧迫系数和车辆换道间隙计算模块、交叉口左转相位优化计算模块；其中，智能车状态感知模块，用于获取目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据和当前直行相位停车线前排队车辆的数据、获取并控制实时信号配时方案；数据存储模块，用于存储历史和实时车道数据；换道紧迫系数计算和车辆换道汇入点模块，用于计算目标车辆换道紧迫系数和车辆换道汇入点；交叉口左转相位信号优化计算模块，用于计算直行相位清空时间和绿灯盈余时间。

其中，智能车状态感知模块包括：对本车的自感知单元、对交叉口进口道车辆的感知单元、对交通信号机的感知控制单元；数据存储模块包括：历史数据单元、实时数据单元；换道紧迫系数和车辆和换道间隙计算模块包括：目标车辆的换道紧迫系数计算单元、目标车辆换道间隙计算单元；交叉口左转相位优化计算模块包括：直行相位车辆清空时间的计算单元、绿灯盈余时间计算单元。

本实施例公开的一种智能车交叉口左转相位信号优化装置与一种智能车交叉口左转相位信号优化确定方法实施例属于同一构思，具体实现过程详见方法实施例，此处不再赘述。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种智能车交叉口左转相位信号优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取目标车辆的换道微观信息；

步骤2、计算目标车辆的换道紧迫系数k，

其中，D₁是目标车辆当前车道历史平均延误，

其中d_i表示当前车道第i个历史延误数据，N表示选取历史延误数据的数量，D₂表示目标车辆等待换道造成的当前车道第一辆跟随车的排队延误，

v表示车辆通过交叉口的平均速度，a_ace是排队车辆的加速度，l表示车辆启动损失时间，W表示排队车辆排队的时间，W＝t_end-t_start，t_start是第一辆跟随车到达拥堵点时刻；t_end是当前直行车道排队拥堵消散时刻；

步骤3、计算目标车辆换道间隙，目标车道内前导车辆和跟随车辆的距离L_g＝L+S₀+L_veh，其中L_veh表示车辆长度，S₀是静止车距，L是目标车辆换道间隙，根据目标车辆换道紧迫系数计算最小换道间隙L_min＝max(2S₀,L₀)，其中L₀是跟随车辆的减速距离，

其中v、a_max分别为跟随车辆的速度、最大减速度；

步骤4、获取车道实时数据，包括目标车辆换道前直行车道停车线前车辆的位置数据，实时信号配时数据；

步骤5、根据步骤3计算得到的车辆换道间隙和最小换道间隙决策是否立即换道左转，当L≥L_min时，目标车辆换道左转，目标车辆换道左转后执行步骤6-9；其中L、L_min分别是步骤3计算得出的目标车辆换道间隙和最小换道间隙；

步骤6、目标车辆换道左转后，计算当前直行车道停车线前车辆清空时间，即停车线前最后一辆车通过交叉口的时间G_W，

其中，x_wl表示停车线前最后一辆排队车与交叉口停车线的距离；

步骤7、计算对向直行车道停车线前车辆清空时间G_E，

其中，x_el表示对向车道停车线前最后一辆车与交叉口停车线的距离；

步骤8、计算直行相位绿灯盈余时间，相位绿灯盈余时间G＝G_s-G_c，G_s表示目标车辆换道前直行相位绿灯时长，G_c是直行相位停车线前车辆清空总时间，G_c＝Max(G_W,G_E,G_p)，其中G_p表示行人通过该直行相位对应人行道所需时间；

步骤9、优化左转相位配时方案：当G＞0，将直行相位的绿灯盈余时间G转移到左转相位，直行相位绿灯时间变为G_s-G，左转相位绿灯时间变为G_l+G，其中G_l表示左转相位原有绿灯时间。

2.根据权利要求1所述的一种智能车交叉口左转相位信号优化方法，其特征在于，步骤1中所述换道微观信息包括目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆的速度、位置数据和目标车道内跟随车辆的速度、位置数据、目标车辆当前车道的历史平均延误数据。

3.基于权利要求1所述的一种智能车交叉口左转相位信号优化方法的装置，其特征在于，包括：

智能车状态感知模块，包括对本车的自感知单元、对目标车道内跟随车辆和前导车辆的感知单元、对当前直行相位停车线前排队车辆的感知单元、对信号控制机的感知和控制单元，分别用于获取目标车辆的速度、位置数据、目标车道内前导车辆和跟随车辆的速度、位置数据和当前直行相位停车线前排队车辆的数据、获取并控制实时信号配时方案；

数据存储模块，包括历史数据单元和实时数据单元，分别用于存储历史和实时车道数据；

换道紧迫系数计算和车辆换道间隙模块，包括目标车辆的换道紧迫系数和车辆换道间隙计算单元，用于采用权利要求1中步骤2、3的方法分别计算目标车辆换道紧迫系数和车辆换道间隙；

交叉口左转相位信号优化计算模块，用于计算直行相位清空时间和绿灯盈余时间。

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