CN112669600B - 一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法 - Google Patents

一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法，包括以下流程：通过在交叉口实时检测驶过的汽车信息，获取对应的汽车车型和时间信息，并将检测到的车辆信息传递到云端控制中心。控制中心连续截取形成当前时间点前的一段时间内的车流量，形成关于时间的数据序列，计算预测当前时间点的交通流量，依据交通流量的增长变化状态推测路口当前最近的绿灯控制时间的调整时间比例，并通过云端控制中心将预测信息传递给交通信号管理中心，实现对交通信号灯时长的实时调整。本发明能提高交叉口通行流量，充分挖掘路口通行潜力，同时也可以缓解驾驶员焦急心里，从而减少交叉口交通安全事故的发生。

Description

一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法
技术领域
本发明属于交通工程技术领域，具体涉及一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法。
背景技术
随着智能交通系统和智能网联汽车技术的快速发展，汽车电子标识技术必将迎来新的使用场景，有助于实现车路信息协同和车车协同间的身份辨识，保障车路、车车交互和协同间的信息安全。目前，我国主要城市已经开始推广汽车电子标识技术，在一些关键路段开始安装检测装置，建立的汽车电子标识监测系统主要利用电子标识内存储的信息，实现对通过电子标识检测装置的汽车号码、车型、用途、所有关系等信息获取，系统功能仅限于汽车身份信息的检测、行驶路径的跟踪、汽车车牌的防伪、电子栅栏等应用，没有发挥出电子标识信息在车路协同方面的巨大潜在价值。
目前，现有的汽车电子标识监测系统主要利用电子标识内存储的信息，实现对通过路口电子标识检测装置的汽车号码、车型、用途等的获取，系统功能仅限于汽车身份信息的检测、行驶路段定位、汽车车牌的防伪、电子栅栏、车辆数量等检测应用，没有发挥出电子标识信息在道路交叉口车流预判、车流引导和交通信号协同控制方面的巨大潜力。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术的不足，提供一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法，该方法通过交叉口车流预判，合理调整各方向绿灯时间，减少交叉口汽车停车、启动时间，提高交叉口通行流量，充分挖掘路口通行潜力，同时也可以缓解驾驶员焦急心里，从而减少交叉口交通安全事故的发生。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法，其特征在于，包括以下操作步骤：
S1、在当前交叉路口R(i)前方沿线对应的所有匝道入口r(i)处均安装对应的电子标识检测器及天线C(i)，形成当前交叉路口前方沿路的电子标识检测点位序列，实现对通过各匝道r(i)进入主路的车流量的检测；
S2、当汽车A(i)通过匝道入口r(i)时，电子标识检测器及天线C(i)检测到当前时间点信息t(i)和汽车A(i)的电子标识信息v(i)，检测时间点信息T(i)和车型信息v(i)自动上传到控制中心C并保存，控制中心C依据汽车电子标识信息v(i)识别汽车A(i)通过匝道入口r(i)；
S3、控制中心C依据当前交叉路口R(i)对应的最近绿灯记录控制起始时间点T(i)和绿灯控制时间长度t绿(i)，确定通过匝道入口r(i)的车流检测信息的时间节点长度，将时间点T(i)检测完成的、时长为t绿(i)的通过匝道入口r(i)的交通流数据F(i)依次存储到控制中心C的数据库中；
S4、控制中心C将当前交叉路口R(i)的当前时间点T(i)作为沿线匝道入口r(i)的当前回溯时间点，各匝道入口检测到的交通流数据可回溯到n次前的绿灯结束时刻T绿(i-n)，并以当前绿灯控制时长t绿(i)作为交通流数据截取时长，形成相对于当前时间点T(i)的采样时长为t绿(i)的短时交通流时间序列f(i)；
S5、控制中心C自动检索数据库，获取时间点T(i)前的、时间间隔为t绿(i)的短时交通流数据F(i-1)，F(i-2)等，以此类推，形成关于交叉路口R(i)的短时交通流时间序列f(i)；
S6、在最近绿灯控制起始时间点T(i)，控制中心C利用式(4)预测计算当前路口R(i)的对应采样时长为t绿(i)的交通流量F预(i)；
S7、控制中心C，检索回溯当前时刻点T(i)对应的上一周期绿灯时长下的真实交通流F实际(i-1)，判断路口R(i)交通流量的增长情况，将绿灯时长调整比例值s(i)作为调整依据，实现对最近绿灯时长的调整；
S8、确定当前最近绿灯时间t绿(i)调整比例值s(i)，控制中心将依据调整比例值s(i)实现对绿灯的时间调整；
S9、当控制中心C检测到计时时间到达T(i)+t绿(i)后，控制中心C终止对当前R(i)对应的时间点T(i)的引导，开始下一时间点T(i+1)的交通流量预测计算和绿灯时长调整。
优选的，所述S3-S9的具体计算包括以下步骤：
S101、交通流序列生成：用各匝道入口r(i)实时检测得到汽车流量数据构成交通流量时间序列f:F(0)，F(1)，…，F(n)，…。{ F(i)，t∈T ，T是时间集}为实时检测到的交通流数量；
S102、交通流流量增长变化概率计算：由于天气、光照、降水、出行需求等外界影响，连续交通流转移概率矩阵会随着时间、天气、出行需求等因素发生改变，交通流状态变化分为3种状态：增加、不变、减少；由交通流量增长变化状态历史记录，得如下表1的数据记录；
Figure 541730DEST_PATH_IMAGE001
以
Figure 859579DEST_PATH_IMAGE002
表示交通流量从状态i过度到状态j的变化概率估计值，则由表1的交通流计算估计值的公式如下
Figure 781398DEST_PATH_IMAGE003
交通流在T(i)-kt绿(i)时刻处于状态i，T(i)时刻转移到状态j的k步交通流转移概率为：
Figure 750360DEST_PATH_IMAGE004
Figure 997802DEST_PATH_IMAGE005
式（1）
则匝道入口r(i)对应的k步交通流转移矩阵为
Figure 989898DEST_PATH_IMAGE006
式（2）
同理，可得交叉口R(i)在同一时刻点对应的k步交通流转移矩阵为
Figure 777725DEST_PATH_IMAGE007
式（3）
当前路口R(i)在时刻点T(i)对应的交通流处于状态i经过k个采样时间回溯后所得的当前预测交通流
Figure 289609DEST_PATH_IMAGE008
的交通流量加权递推公式为
Figure 756887DEST_PATH_IMAGE009
式（4）
当k=1时，规定交叉路口初始交通流量为
Figure 518169DEST_PATH_IMAGE010
，式（4）中，M为归属路口R(i)的道路沿线匝道路口数量，N为匝道r(i)对应采样时长为t绿(i)时的采样次数的最大圆整值，也是交通流状态变化的次数；
S103、时长调整比例计算：由式（4）,可以获得交叉路口R(i)在时间点T（i）时，交叉路口最近绿灯时预测得到的交通流流量
Figure 47371DEST_PATH_IMAGE011
，可利用该数值与上一周期绿灯通过的实际交通流数据
Figure 459767DEST_PATH_IMAGE012
进行对比，根据交通流增长比例对绿灯时长进行调整，具体调整方法为：
a、如果
Figure 580169DEST_PATH_IMAGE011
计算结果大于
Figure 94327DEST_PATH_IMAGE012
，则认为当前路口绿灯时长应适当延长，调整比例值S(i)为：
Figure 958378DEST_PATH_IMAGE013
，延长时间为
Figure 225280DEST_PATH_IMAGE014
；
b、如果
Figure 47743DEST_PATH_IMAGE011
计算结果小于
Figure 252459DEST_PATH_IMAGE012
，则认为当前路口绿灯时长应适当减少，减少时间为
Figure 107152DEST_PATH_IMAGE015
；
c、如果
Figure 244872DEST_PATH_IMAGE011
计算结果等于
Figure 972656DEST_PATH_IMAGE012
，则认为当前路口绿灯时长可保持不变。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明通过在主干、快速道路交叉路口前方卡口或匝道入口处安装汽车电子标识检测装置，采集连续固定时间间隔内通过各检测装置的车辆车型、时间等信息，形成各检测点处的短时交通流数据，上传到云端，构建描述当前交叉口沿线主要车流量变化的数据序列，并结合当前交叉口交通信号灯控制时间周期变化，实现对当前交叉口在下一个绿灯通行时间内的交通流量数据的提前预判，为当前交叉口绿灯时间的调整提供依据，实现交叉口交通流量和交通管制信号间的协同和优化，减少交叉口各方向信号周期固定引起的通行能力固化问题，实现对交叉口信号控制时间的实时调整，减少车辆在交叉口处停车、起步带来的时间浪费，减少交叉口交通拥堵问题，提升交叉口车辆通行效率，也有助于减少汽车尾气的排放量。
2、本发明减少交通流量信息缺失带来的绿灯时长过短过长问题，提升交叉路口管控和通行效率。挖掘现有电子标识系统价值，发挥交通流信息作用，促进交通管控技术进步。
下面结合实施例对本发明作进一步详细说明。
具体实施方式
本发明包括以下操作步骤：
S1、在当前交叉路口R(i)前方沿线对应的所有匝道入口r(i)处均安装对应的电子标识检测器及天线C(i)，形成当前交叉路口前方沿路的电子标识检测点位序列，实现对通过各匝道r(i)进入主路的车流量的检测；
S2、当汽车A(i)通过匝道入口r(i)时，电子标识检测器及天线C(i)检测到当前时间点信息t(i)和汽车A(i)的电子标识信息v(i)，检测时间点信息T(i)和车型信息v(i)自动上传到控制中心C并保存，控制中心C依据汽车电子标识信息v(i)识别汽车A(i)通过匝道入口r(i)；
S3、控制中心C依据当前交叉路口R(i)对应的最近绿灯记录控制起始时间点T(i)和绿灯控制时间长度t绿(i)，确定通过匝道入口r(i)的车流检测信息的时间节点长度，将时间点T(i)检测完成的、时长为t绿(i)的通过匝道入口r(i)的交通流数据F(i)依次存储到控制中心C的数据库中；
S4、控制中心C将当前交叉路口R(i)的当前时间点T(i)作为沿线匝道入口r(i)的当前回溯时间点，各匝道入口检测到的交通流数据可回溯到n次前的绿灯结束时刻T绿(i-n)，并以当前绿灯控制时长t绿(i)作为交通流数据截取时长，形成相对于当前时间点T(i)的采样时长为t绿(i)的短时交通流时间序列f(i)；
S5、控制中心C自动检索数据库，获取时间点T(i)前的、时间间隔为t绿(i)的短时交通流数据F(i-1)，F(i-2)等，以此类推，形成关于交叉路口R(i)的短时交通流时间序列f(i)；
S6、在最近绿灯控制起始时间点T(i)，控制中心C利用式(4)预测计算当前路口R(i)的对应采样时长为t绿(i)的交通流量F预(i)；
S7、控制中心C检索回溯当前时刻点T(i)对应的上一周期绿灯时长下的真实交通流F实际(i-1)，判断路口R(i)交通流量的增长情况，将绿灯时长调整比例值s(i)作为调整依据，实现对最近绿灯时长的调整；
S8、利用时长调整比例计算确定当前最近绿灯时间t绿(i)调整比例值s(i)，控制中心将依据调整比例值s(i)实现对绿灯的时间调整；
S9、当控制中心C检测到计时时间到达T(i)+t绿(i)后，控制中心C终止对当前R(i)对应的时间点T(i)的引导，开始下一时间点T(i+1)的交通流量预测计算和绿灯时长调整。
本实施例中，交叉路口交通流量的预测计算主要完成当前时间点前的交通流序列生成和对应路口绿灯控制时长内交通流量的预测、绿灯控制时长调整比例的计算，在利用电子标识检测器获取各匝道短时交通流数据的基础上，实现对路口绿灯通行时长内交通流量的预测计算和实时调整，其具体包括以下步骤：
S101、交通流序列生成：用各匝道入口r(i)实时检测得到汽车流量数据构成交通流量时间序列f:F(0)，F(1)，…，F(n)，…。{ F(i)，t∈T ，T是时间集}为实时检测到的交通流数量；
S102、交通流流量增长变化概率计算：由于天气、光照、降水、出行需求等外界影响，连续交通流转移概率矩阵会随着时间、天气、出行需求等因素发生改变，交通流状态变化分为3种状态：增加、不变、减少；由交通流量增长变化状态历史记录，得如下表1的数据记录；
Figure 442165DEST_PATH_IMAGE016
以
Figure 851281DEST_PATH_IMAGE002
表示交通流量从状态i过度到状态j的变化概率估计值，则由表1的交通流计算估计值的公式如下
Figure 296038DEST_PATH_IMAGE017
交通流在T(i)-kt绿(i)时刻处于状态i，T(i)时刻转移到状态j的k步交通流转移概率为：
Figure 194723DEST_PATH_IMAGE018
Figure 357720DEST_PATH_IMAGE019
式（1）
则匝道入口r(i)对应的k步交通流转移矩阵为
Figure 367265DEST_PATH_IMAGE020
式（2）
同理，可得交叉口R(i)在同一时刻点对应的k步交通流转移矩阵为
Figure 213998DEST_PATH_IMAGE021
式（3）
当前路口R(i)在时刻点T(i)对应的交通流处于状态i经过k个采样时间回溯后所得的当前预测交通流
Figure 283585DEST_PATH_IMAGE008
的交通流量加权递推公式为
Figure 402720DEST_PATH_IMAGE022
式（4）
当k=1时，规定交叉路口初始交通流量为
Figure 481534DEST_PATH_IMAGE010
，式（4）中，M为归属路口R(i)的道路沿线匝道路口数量，N为匝道r(i)对应采样时长为t绿(i)时的采样次数的最大圆整值，也是交通流状态变化的次数；
S103、由式（4）,可以获得交叉路口R(i)在时间点T（i）时，交叉路口最近绿灯时预测得到的交通流流量
Figure 169392DEST_PATH_IMAGE011
，可利用该数值与上一周期绿灯通过的实际交通流数据
Figure 144301DEST_PATH_IMAGE012
进行对比，根据交通流增长比例对绿灯时长进行调整，具体调整方法为：
a、如果
Figure 829361DEST_PATH_IMAGE011
计算结果大于
Figure 429975DEST_PATH_IMAGE012
，则认为当前路口绿灯时长应适当延长，调整比例值S(i)为：
Figure 454563DEST_PATH_IMAGE023
，延长时间为
Figure 865953DEST_PATH_IMAGE014
；
b、如果
Figure 21996DEST_PATH_IMAGE011
计算结果小于
Figure 380296DEST_PATH_IMAGE012
，则认为当前路口绿灯时长应适当减少，减少时间为
Figure 56128DEST_PATH_IMAGE015
；
c、如果
Figure 887687DEST_PATH_IMAGE024
计算结果等于
Figure 281759DEST_PATH_IMAGE025
，则认为当前路口绿灯时长可保持不变。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制。凡是根据发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (1)

1.一种利用汽车电子标识信息预测路口交通流的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在当前交叉路口R(i)前方沿线对应的所有匝道入口r(i)处均安装对应的电子标识检测器及天线C(i)，形成当前交叉路口前方沿路的电子标识检测点位序列；
S2、当汽车A(i)通过匝道入口r(i)时，电子标识检测器及天线C(i)检测到当前时间点信息t(i)和汽车A(i)的电子标识信息v(i)，并自动上传到控制中心C保存，控制中心C依据汽车电子标识信息v(i)识别汽车A(i)通过匝道入口r(i)；
S3、控制中心C依据当前交叉路口R(i)对应的最近绿灯记录控制起始时间点T(i)和绿灯控制时间长度t绿(i)，确定通过匝道入口r(i)的车流检测信息的时间节点长度，将时间点T(i)检测完成的、时长为t绿(i)的通过匝道入口r(i)的交通流数据F(i)依次存储到控制中心C的数据库中；
S4、控制中心C将当前交叉路口R(i)的当前时间点T(i)作为沿线匝道入口r(i)的当前回溯时间点，各匝道入口检测到的交通流数据可回溯到n次前的绿灯结束时刻T绿(i-n)，并以当前绿灯控制时长t绿(i)作为交通流数据截取时长，形成相对于当前时间点T(i)的采样时长为t绿(i)的短时交通流时间序列f(i)；
S5、控制中心C自动检索数据库，获取时间点T(i)前的、时间间隔为t绿(i)的短时交通流数据F(i-1)，F(i-2)，以此类推，形成关于交叉路口R(i)的短时交通流时间序列f(i)；
S6、在最近绿灯控制起始时间点T(i)，控制中心C计算当前路口R(i)的对应采样时长为t绿(i)的交通流量F预(i)；
S7、控制中心C检索回溯当前时刻点T(i)对应的上一周期绿灯时长下的真实交通流F实际(i-1)，判断路口R(i)交通流量的增长情况，将绿灯时长调整比例值s(i)作为调整依据，实现对最近绿灯时长的调整；
S8、确定当前最近绿灯时间t绿(i)的调整比例值s(i)，控制中心C将依据调整比例值s(i)实现对绿灯的时间调整；
S9、当控制中心C检测到计时时间到达T(i)+t绿(i)后，控制中心C终止对当前R(i)对应的时间点T(i)的引导，开始下一时间点T(i+1)的交通流量预测计算和绿灯时长调整；
所述S3-S9的具体计算包括以下步骤：
S101、交通流序列生成：用各匝道入口r(i)实时检测得到汽车流量数据构成交通流量时间序列f:F(0)，F(1)，…，F(n)，…为实时检测到的交通流数量；
S102、交通流流量增长变化概率计算：由于天气、光照、降水、出行需求，连续交通流转移概率矩阵会随着时间、天气、出行需求发生改变，交通流状态变化分为3种状态：增加、不变、减少；由交通流量增长变化状态历史记录，得如下表1的数据记录；
Figure 713781DEST_PATH_IMAGE001
以
Figure 761896DEST_PATH_IMAGE002
表示交通流量从状态i过度到状态j的变化概率估计值，则由表1的交通流计算估计值的公式如下
Figure 515089DEST_PATH_IMAGE003
，
交通流在T(i)-kt绿(i)时刻处于状态i，T(i)时刻转移到状态j的k步交通流转移概率为：
Figure 662036DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure 893297DEST_PATH_IMAGE005
，式（1）
则匝道入口r(i)对应的k步交通流转移矩阵为
Figure 792989DEST_PATH_IMAGE006
； 式（2）
同理，可得当前交叉路口R(i)在同一时刻点对应的k步交通流转移矩阵为
Figure 717083DEST_PATH_IMAGE007
； 式（3）
当前交叉路口R(i)在时刻点T(i)对应的交通流处于状态i经过k个采样时间回溯后所得的当前预测交通流
Figure DEST_PATH_FDA00036959113200000315
的交通流量加权递推公式为
Figure DEST_PATH_FDA0003695911320000033
当k=1时，规定交叉路口初始交通流量为
Figure 78160DEST_PATH_IMAGE010
，式（4）中，M为当前交叉路口R(i)的道路沿线匝道路口数量，N为匝道入口r(i)对应采样时长为t绿(i)时的采样次数的最大圆整值，也是交通流状态变化的次数；
S103、时长调整比例计算：由式（4）可以获得当前交叉路口R(i)在时间点T（i）时，交叉路口最近绿灯时预测得到的交通流流量
Figure 872239DEST_PATH_FDA0003695911320000036
，利用
Figure 207406DEST_PATH_FDA0003695911320000036
与上一周期绿灯通过的实际交通流数据
Figure 936327DEST_PATH_FDA0003695911320000037
进行对比，根据交通流增长比例对绿灯时长进行调整；
所述S103中的具体调整方法为：
a、如果
Figure 15142DEST_PATH_FDA0003695911320000036
计算结果大于
Figure 513119DEST_PATH_FDA0003695911320000037
，则认为当前路口绿灯时长应延长，调整比例值S(i)为：
Figure DEST_PATH_FDA00036959113200000310
延长时间为
Figure 974288DEST_PATH_IMAGE014
；
b、如果
Figure 284766DEST_PATH_FDA0003695911320000036
计算结果小于
Figure 235405DEST_PATH_FDA0003695911320000037
，则认为当前路口绿灯时长应减少，减少时间为
Figure 455582DEST_PATH_IMAGE015
；
c、如果
Figure 117910DEST_PATH_FDA0003695911320000036
计算结果等于
Figure 470394DEST_PATH_FDA0003695911320000037
，则认为当前路口绿灯时长保持不变。
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