CN112750304A - 一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置 - Google Patents

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CN112750304A CN202011606439.0A CN202011606439A CN112750304A CN 112750304 A CN112750304 A CN 112750304A CN 202011606439 A CN202011606439 A CN 202011606439A CN 112750304 A CN112750304 A CN 112750304A
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    • G08G1/0125—Traffic data processing

Abstract

本发明公开了一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置，方法包括：获取目标交叉口信息、交通流数据；根据交叉口渠化信息和交通流数据计算其最小和最大数据采集区间；对交叉口进行sumo仿真建模，设计或还原信号配时设计；确定交通流数据采集区间L；对交叉口进行仿真实验与数据提取；根据仿真数据计算综合评价指标P，若P>0，增加数据采集区间L＝L+ΔL重复上述步骤；若P<＝0，输出最优数据采集区间L。本发明提供的方法综合权衡数据采集区间扩大带来的交叉口信号控制效果收益和成本，为道路交通管理者提供决策依据，低成本并高效地提升道路交叉口服务水平和效率。

Description

一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置
技术领域
本发明涉及智能交通仿真与控制领域，具体涉及一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置。
背景技术
随着计算机技术、信息技术的快速发展，道路交通仿真技术也不断取得突破，涌现了一批优秀的交通仿真软件，它们可以精准地还原真实的交通场景。在交通信号控制领域，控制模型通过交通仿真软件的场景复现实现其算法落地前的性能测试。与此同时，城市中越来越多可用的实时数据，如卡口、雷达、检测器等数据，为新兴的自适应城市交通信号控制算法提供基础，为低成本并高效地缓解交通拥堵问题提供可能。
交叉口自适应信号控制算法多采集实时的车辆位置、速度、排队长度等数据，基于数据作出自适应的决策。然而，此类实时数据的采集区间大小与所需设备计算力成正比，而且随着采集区间增大，数据的错误率也会提升。已有研究中，中国专利已有研究中，中国专利202010067038.6通过实时采集互联网大数据，进行数据处理、分析、融合，进而实现实时交通仿真分析系统；同样的，中国专利201110443495.1通过将一个较长的时段划分为多个连续短时段，在短时段内根据人车分布进行区域划分，平衡仿真负载，进而实现可变区域的分布式交通仿真系统；CN 201510054223.0通过构建微观交通仿真模型和数学模型，组合备选项进行比较，最后获得提升交叉口控制效果的优化方案。总体来说，现有研究偏向于针对交通仿真的数据处理和系统建模，或是应用仿真优化信号控制效果，忽略了数据采集区间对交通仿真及信号控制的影响，鲜有对数据采集区间扩大带来的交叉口信号控制效果收益和成本的微观研究。
发明内容
发明目的：为了克服上述现有技术的不足，本发明目的在于提出一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置，以目标交叉口信息、交通流数据为基础信息，计算其最小和最大数据采集区间，构建交通仿真模型还原交叉口场景，依据仿真数据计算综合评价指标，迭代计算出最优数据采集区间，为道路交通管理者提供决策依据，低成本并高效地提升道路交叉口服务水平和效率。
技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种交叉口最小和最大数据采集区间确定方法，包括如下步骤：
①获取目标交叉口信息、交通流数据，所述交叉口信息包括目标交叉口进口道长度、信号配时方案，交通流数据包括车辆通过停车线的车速；
②计算目标交叉口各方向车道的最小数据采集区间：
左转车道最小数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000021
其中
Figure BDA0002873678170000022
表示左转车道长度，
Figure BDA0002873678170000023
Figure BDA0002873678170000024
表示左转车辆通过停车线的平均行驶车速，
Figure BDA0002873678170000025
是信号配时方案中左转相位的最小绿灯时间；
直行车道最小数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000026
其中
Figure BDA0002873678170000027
表示直行车道长度，
Figure BDA0002873678170000028
b表示直行相位修正系数，
Figure BDA0002873678170000029
表示直行车辆通过停车线的平均行驶车速，
Figure BDA00028736781700000210
是信号配时方案中直行相位的最小绿灯时间；
右转车道最小数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000211
其中
Figure BDA00028736781700000212
表示右转车道长度，
Figure BDA00028736781700000213
Figure BDA00028736781700000214
表示右转车辆通过停车线的平均行驶车速，
Figure BDA00028736781700000215
是信号配时方案中右转相位的最小绿灯时间；
③计算目标交叉口各方向车道的最大数据采集区间：
左转车道最大数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000216
其中
Figure BDA00028736781700000217
Figure BDA00028736781700000218
是信号配时方案中左转相位的最大绿灯时间；
直行车道最大数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000219
其中
Figure BDA00028736781700000220
Figure BDA00028736781700000221
是信号配时方案中直行相位的最大绿灯时间；
右转车道最大数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000222
其中
Figure BDA00028736781700000223
Figure BDA00028736781700000224
是信号配时方案中右转相位的最大绿灯时间。
进一步，
Figure BDA00028736781700000225
Figure BDA00028736781700000226
表示历史数据中第o个左转车辆通过停车线的速度，O表示历史数据中左转车辆数量；
Figure BDA00028736781700000227
Figure BDA00028736781700000228
表示历史数据中第p个直行车辆通过停车线的速度，P表示历史数据中直行车辆数量；
Figure BDA00028736781700000229
Figure BDA00028736781700000230
表示历史数据中第q个右转车辆通过停车线的速度，Q表示历史数据中右转车辆数量。
一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法，包括如下步骤：
(1)获取目标交叉口信息、交通流数据，所述交叉口信息包括目标交叉口的进口道数量、各车道长宽、交通岛、交叉口大小、信号配时方案，交通流数据包括各方向车道车流流量、车速、排队长度；
(2)根据交叉口信息和交通流数据对目标交叉口进行sumo仿真建模；
(3)通过迭代仿真测试确定目标交叉口各方向车道的数据采集区间长度：
(3.1)设定目标交叉口j方向车道的数据采集区间长度的初始值
Figure BDA0002873678170000031
其中j＝l,s,r，
Figure BDA0002873678170000032
表示根据步骤②所述的方法计算得到的目标交叉口j方向车道的最小数据采集区间长度；
(3.2)计算第i次迭代仿真测试时的综合评价指标：Pi＝Bi-Ci，Bi＝αd·bd+αs·bs+αq·bq，αd、αs、αq分别表示bd、bs、bq的系数，第i次迭代仿真测试时的车辆平均延误提升比例
Figure BDA0002873678170000033
di-1、di分别表示第i-1、i次迭代仿真测试时的仿真延误平均值，第i次迭代仿真测试时的车辆平均停车次数提升比例
Figure BDA0002873678170000034
si-1、si分别表示第i-1、i次迭代仿真测试时的仿真停车次数平均值，
Figure BDA0002873678170000035
qi-1、qi分别表示第i-1、i次迭代仿真测试时的仿真排队长度平均值；
Figure BDA0002873678170000036
Figure BDA0002873678170000037
表示第i次迭代仿真测试时的数据采集区间带来的数据错误率，cerror表示数据错误率系数，
Figure BDA0002873678170000038
表示第i次迭代仿真测试时的数据采集区间带来的计算力成本，ccost表示数据计算力成本系数；
(3.3)若Pi＞0且
Figure BDA0002873678170000039
令
Figure BDA00028736781700000310
返回步骤(3.2)，否则输出
Figure BDA00028736781700000311
作为目标交叉口j方向车道的最优数据采集区间长度；其中，
Figure BDA00028736781700000312
表示第i次迭代仿真测试时目标交叉口j方向车道的数据采集区间长度，ΔL表示预先设定的增值，
Figure BDA00028736781700000313
表示根据步骤③所述的方法计算得到的目标交叉口j方向车道的最大数据采集区间长度。
一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定装置，包括：
交叉口感知模块，包括交叉口数据感知单元、交通流数据感知单元，交叉口数据感知单元用于获取目标交叉口的进口道数量、各车道长宽、交通岛、交叉口大小、信号配时方案，交通流数据感知单元用于获取各方向车道车流流量、车速、排队长度；
数据存储模块，包括交叉口数据单元和交通流数据单元，分别用于交叉口数据感知单元、交通流数据感知单元获取的数据；
交叉口最小和最大数据采集区间计算模块，包括目标交叉口进口道的最小数据采集区间计算单元和最大数据采集区间计算单元，用于根据如步骤②和③所述的方法分别计算目标交叉口各方向车道的最小和最大数据采集区间长度；
基于交通仿真的交叉口数据采集区间计算模块，用于根据步骤(2)和(3)的方法进行迭代计算数，输出最优数据采集区间长度。
有益效果：本发明提出的一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法及装置，基于目标交叉口信息、交通流数据，计算其最小和最大数据采集区间，对交叉口进行sumo仿真建模，还原信号配时设计，依据仿真数据计算综合评价指标，迭代计算出最优数据采集区间，平衡了数据采集区间扩大带来的交叉口信号控制效果收益和成本，为道路交通管理者提供决策依据，有效提升道路交叉口的服务水平和效率。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程图；
图2是本发明实施例的迭代计算数据采集区间的流程图；
图3是本发明实施例的交叉口数据采集区间计算示意图；
图4是本发明实施例的装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明实施例公开的一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法，包括如下步骤：
①获取目标交叉口信息、交通流数据，所述交叉口信息包括目标交叉口进口道长度、信号配时方案等相关信息，交通流数据包括车辆通过停车线的车速等数据。
具体的，交叉口信息和交通流数据可以通过感知系统自动获取，也可以通过物联网、云数据平台获取。
②计算目标交叉口各方向车道的最小数据采集区间。
本实施例中，左转车道最小数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000041
其中
Figure BDA0002873678170000042
表示左转车道长度，
Figure BDA0002873678170000043
是根据左转相位最小绿灯时间计算的距离，
Figure BDA0002873678170000044
其中
Figure BDA0002873678170000045
表示左转车辆通过停车线车辆平均行驶车速，
Figure BDA0002873678170000051
Figure BDA0002873678170000052
表示历史数据中第o个左转车辆通过停车线的速度，O表示历史数据中左转车辆数量，
Figure BDA0002873678170000053
是信号配时方案中左转相位的最小绿灯时间；直行车道最小数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000054
其中
Figure BDA0002873678170000055
表示直行车道长度，
Figure BDA0002873678170000056
是根据直行相位最小绿灯时间计算的距离，
Figure BDA0002873678170000057
其中b表示直行相位修正系数，
Figure BDA0002873678170000058
表示直行车辆通过停车线车辆平均行驶车速，
Figure BDA0002873678170000059
Figure BDA00028736781700000537
表示历史数据中第p个直行车辆通过停车线的速度，P表示历史数据中直行车辆数量，
Figure BDA00028736781700000510
是信号配时方案中直行相位的最小绿灯时间；右转车道最小数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000511
其中
Figure BDA00028736781700000512
表示右转车道长度，
Figure BDA00028736781700000513
是根据右转相位最小绿灯时间计算的距离，
Figure BDA00028736781700000514
其中
Figure BDA00028736781700000515
表示右转车辆通过停车线车辆平均行驶车速，
Figure BDA00028736781700000516
Figure BDA00028736781700000517
表示历史数据中第q个右转车辆通过停车线的速度，Q表示历史数据中右转车辆数量，
Figure BDA00028736781700000518
是信号配时方案中右转相位的最小绿灯时间。
(3)计算目标交叉口各方向车道的最大数据采集区间。
本实施例中，左转车道最大数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000519
其中
Figure BDA00028736781700000520
表示左转车道长度，
Figure BDA00028736781700000521
是根据左转相位最大绿灯时间计算的距离，
Figure BDA00028736781700000522
其中
Figure BDA00028736781700000523
表示左转车辆通过停车线车辆平均行驶车速，
Figure BDA00028736781700000524
是信号配时方案中左转相位的最大绿灯时间；直行车道最大数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000525
其中
Figure BDA00028736781700000526
表示直行车道长度，
Figure BDA00028736781700000527
是根据直行相位最大绿灯时间计算的距离，
Figure BDA00028736781700000528
其中b表示直行相位修正系数，
Figure BDA00028736781700000529
表示直行车辆通过停车线车辆平均行驶车速，
Figure BDA00028736781700000530
是信号配时方案中直行相位的最大绿灯时间；右转车道最大数据采集区间长度
Figure BDA00028736781700000531
其中
Figure BDA00028736781700000532
表示右转车道长度，
Figure BDA00028736781700000533
是根据右转相位最大绿灯时间计算的距离，
Figure BDA00028736781700000534
其中
Figure BDA00028736781700000535
表示右转车辆通过停车线车辆平均行驶车速，
Figure BDA00028736781700000536
是信号配时方案中右转相位的最大绿灯时间。
(4)计算各方向车道交通流数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000061
如图2所示，本实施例中，确定各方向车道交通流数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000062
其中i表示第i次迭代仿真测试；j表示数据采集车道的方向，可取左转l、直行s、右转r三种；初始值
Figure BDA0002873678170000063
即交叉口信号配时算法中的数据依靠距交叉口进口道停车线距离
Figure BDA0002873678170000064
内的数据，采集区间单位增加ΔL，即每次迭代仿真测试数据采集区间长度增加ΔL，由此第1次仿真交通流数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000065
(5)构建sumo仿真模型与数据提取。
具体的，根据交叉口信息和交通流数据对交叉口进行sumo仿真建模，在仿真中还原真实的交叉口，用交通流数据中的车速、排队长度等数据标定仿真中的车辆参数，根据各车流方向流量设置仿真车流输入，还原交叉口的信号配时方案。校准仿真中的数据采集区间，对交叉口进行仿真实验与数据提取，分别对数据采集区间长度为
Figure BDA0002873678170000066
和数据采集区间长度为
Figure BDA0002873678170000067
进行N次仿真，提取信号控制效果的关键指标如车辆平均延误、车辆平均停车次数、交叉口进口道车辆平均排队长度等。
(6)计算综合评价指标Pi。
本实施例中，计算第i次迭代仿真测试时的综合评价指标Pi，Pi＝Bi-Ci，其中Bi表示第i次迭代仿真测试时的信号控制效果的提升比例系数，Bi＝αd·bd+αs·bs+αq·bq，其中αd、αs、αq分别表示信号控制效果在延误、停车次数、排队长度指标的系数，Ci表示第i次迭代仿真测试时的数据采集区间增加带来的成本系数，
Figure BDA0002873678170000068
其中
Figure BDA0002873678170000069
表示数据采集区间
Figure BDA00028736781700000610
带来的数据错误率，cerror表示数据错误率系数，
Figure BDA00028736781700000611
表示数据采集区间
Figure BDA00028736781700000612
带来的计算力成本，ccost表示数据计算力成本系数。
(7)根据综合评价指标P进行判断。
本实施例中，若P＞0且
Figure BDA00028736781700000613
增加数据采集区间
Figure BDA00028736781700000614
返回步骤(4)，否则进入步骤(8)。
(8)输出方向j车道的最优数据采集区间
Figure BDA00028736781700000615
本发明中O、P、Q默认取数据库中最近的100个速度数据，以反映最近的交叉口状况和驾驶员驾驶水平。N默认取10次仿真，以较好地还原交通状况同时确保计算量可控。
下面根据某交叉口状况示例对本发明作进一步阐述。
交通示例：如图3所示，某一交叉口西进口直行车道长度
Figure BDA0002873678170000071
为400m，直行相位最小绿灯时间
Figure BDA0002873678170000072
为15s，直行相位最大绿灯时间
Figure BDA0002873678170000073
为50s，直行车辆通过停车线的平均行驶车速
Figure BDA0002873678170000074
为6m/s，其间直行车道仿真等关键信息如下：
Figure BDA0002873678170000075
以下将采用本发明提出的一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法：
(1)获取目标交叉口信息、交通流数据，如上所述；
(2)计算目标交叉口直行方向车道的最小数据采集区间；
根据直行相位最小绿灯时间计算的距离
Figure BDA0002873678170000076
这里直行相位修正系数取0，直行方向车道的最小数据采集区间
Figure BDA0002873678170000077
(3)计算目标交叉口直行车道最大数据采集区间；
根据直行相位最大绿灯时间计算的距离
Figure BDA0002873678170000078
直行车道最大数据采集区间
Figure BDA0002873678170000079
(4)计算直行车道数据采集区间
Figure BDA00028736781700000710
本例中，直行车道数据采集区间初始值
Figure BDA00028736781700000711
即交叉口信号配时算法中的数据依靠直行车道距交叉口停车线距离90m内的数据，采集区间单位增加可设为ΔL＝30m，即每次数据采集区间增加30m，由此第1次仿真直行车道数据采集区间L1＝L0+ΔL＝90+30＝120m；
(5)构建sumo仿真模型与数据提取。
本例中，根据交叉口信息和交通流数据对交叉口进行sumo仿真建模，标定仿真中的车辆参数，根据各车流方向流量设置仿真车流输入，还原交叉口的信号配时方案。校准仿真中的数据采集区间，分别对直行车道数据采集区间长度为L0＝90m和直行车道数据采集区间长度为L1＝120m进行10次仿真，提取信号控制效果的关键指标如车辆平均延误、车辆平均停车次数、交叉口进口道车辆平均排队长度等；
(6)计算综合评价指标。
Figure BDA0002873678170000081
Figure BDA0002873678170000082
Figure BDA0002873678170000083
本实施例中，取αd、αs、αq均为1，则信号控制效果的提升比例系数B1＝αd·bd+αs·bs+αq·bq＝1×0.091+1×0.075+1×0.083＝0.25，取cerror＝1，ccost＝1，则
Figure BDA0002873678170000084
计算综合评价指标P1＝B1-C1＝0.250.09＝0.16>0。
(7)根据综合评价指标P1进行判断。
在第一次迭代计算中，P1＞0且
Figure BDA0002873678170000085
增加直行车道数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000086
返回步骤(4)迭代再次计算，步骤同上，几次迭代计算结果如下表所示。
Figure BDA0002873678170000087
(8)输出直行车道最优数据采集区间长度。
由上表迭代出，当
Figure BDA0002873678170000089
时P＜0，输出迭代出的直行车道最优数据采集区间长度
Figure BDA0002873678170000088
其他方向车道的最优数据采集区间确定办法即重复上述步骤。
如图4所示，本发明实施例公开的一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定装置，包括：交叉口感知模块、数据存储模块、交叉口最小和最大数据采集区间计算模块、基于交通仿真的交叉口数据采集区间计算模块；其中，交叉口感知模块，用于获取目标交叉口的进口道数量、各车道长宽、交通岛、交叉口大小、信号配时方案等相关数据，获取交通流数据包括各车流方向流量、车速、排队长度等数据；数据存储模块，用于存储交叉口和交通流数据；交叉口最小和最大数据采集区间计算模块，用于计算交叉口最小和最大数据采集区间；基于交通仿真的交叉口数据采集区间计算模块，用于计算仿真中延误、停车次数、排队长度等指标的提升比例，根据各指标的提升比例计算综合评价指标P，迭代计算数据采集区间长度，最后输出最优数据采集区间。
其中，交叉口感知模块：包括交叉口数据感知单元、交通流数据感知单元；数据存储模块包括：交叉口数据单元、交通流数据单元；交叉口最小和最大数据采集区间计算模块包括：最小数据采集区间计算单元、最大数据采集区间计算单元；基于交通仿真的交叉口数据采集区间计算模块包括：交通仿真单元、最优数据采集区间计算单元。
本实施例公开的一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定装置与一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间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。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (4)

1.一种交叉口最小和最大数据采集区间确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
①获取目标交叉口信息、交通流数据，所述交叉口信息包括目标交叉口进口道长度、信号配时方案，交通流数据包括车辆通过停车线的车速；
②计算目标交叉口各方向车道的最小数据采集区间：
左转车道最小数据采集区间长度
Figure FDA0002873678160000011
其中
Figure FDA0002873678160000012
表示左转车道长度，
Figure FDA0002873678160000013
Figure FDA0002873678160000014
表示左转车辆通过停车线的平均行驶车速，
Figure FDA0002873678160000015
是信号配时方案中左转相位的最小绿灯时间；
直行车道最小数据采集区间长度
Figure FDA0002873678160000016
其中
Figure FDA0002873678160000017
表示直行车道长度，
Figure FDA0002873678160000018
b表示直行相位修正系数，
Figure FDA0002873678160000019
表示直行车辆通过停车线的平均行驶车速，
Figure FDA00028736781600000110
是信号配时方案中直行相位的最小绿灯时间；
右转车道最小数据采集区间长度
Figure FDA00028736781600000111
其中
Figure FDA00028736781600000112
表示右转车道长度，
Figure FDA00028736781600000113
Figure FDA00028736781600000114
表示右转车辆通过停车线的平均行驶车速，
Figure FDA00028736781600000115
是信号配时方案中右转相位的最小绿灯时间；
③计算目标交叉口各方向车道的最大数据采集区间：
左转车道最大数据采集区间长度
Figure FDA00028736781600000116
其中
Figure FDA00028736781600000117
Figure FDA00028736781600000118
是信号配时方案中左转相位的最大绿灯时间；
直行车道最大数据采集区间长度
Figure FDA00028736781600000119
其中
Figure FDA00028736781600000120
Figure FDA00028736781600000121
是信号配时方案中直行相位的最大绿灯时间；
右转车道最大数据采集区间长度
Figure FDA00028736781600000122
其中
Figure FDA00028736781600000123
Figure FDA00028736781600000124
是信号配时方案中右转相位的最大绿灯时间。
2.如权利要求1所述的一种交叉口最小和最大数据采集区间确定方法，其特征在于，
Figure FDA00028736781600000125
Figure FDA00028736781600000126
表示历史数据中第o个左转车辆通过停车线的速度，O表示历史数据中左转车辆数量；
Figure FDA00028736781600000127
Figure FDA00028736781600000128
表示历史数据中第p个直行车辆通过停车线的速度，P表示历史数据中直行车辆数量；
Figure FDA0002873678160000021
Figure FDA0002873678160000022
表示历史数据中第q个右转车辆通过停车线的速度，Q表示历史数据中右转车辆数量。
3.一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取目标交叉口信息、交通流数据，所述交叉口信息包括目标交叉口的进口道数量、各车道长宽、交通岛、交叉口大小、信号配时方案，交通流数据包括各方向车道车流流量、车速、排队长度；
(2)根据交叉口信息和交通流数据对目标交叉口进行sumo仿真建模；
(3)通过迭代仿真测试确定目标交叉口各方向车道的数据采集区间长度：
(3.1)设定目标交叉口j方向车道的数据采集区间长度的初始值
Figure FDA0002873678160000023
其中j＝l,s,r，
Figure FDA0002873678160000024
表示根据如权利要求1中步骤②所述的方法计算得到的目标交叉口j方向车道的最小数据采集区间长度；
(3.2)计算第i次迭代仿真测试时的综合评价指标：Pi＝Bi-Ci，Bi＝αd·bd+αs·bs+αq·bq，αd、αs、αq分别表示bd、bs、bq的系数，第i次迭代仿真测试时的车辆平均延误提升比例
Figure FDA0002873678160000025
di-1、di分别表示第i-1、i次迭代仿真测试时的仿真延误平均值，第i次迭代仿真测试时的车辆平均停车次数提升比例
Figure FDA0002873678160000026
si-1、si分别表示第i-1、i次迭代仿真测试时的仿真停车次数平均值，
Figure FDA0002873678160000027
qi-1、qi分别表示第i-1、i次迭代仿真测试时的仿真排队长度平均值；
Figure FDA0002873678160000028
Figure FDA0002873678160000029
表示第i次迭代仿真测试时的数据采集区间带来的数据错误率，cerror表示数据错误率系数，
Figure FDA00028736781600000210
表示第i次迭代仿真测试时的数据采集区间带来的计算力成本，ccost表示数据计算力成本系数；
(3.3)若Pi＞0且
Figure FDA00028736781600000211
令
Figure FDA00028736781600000212
返回步骤(3.2)，否则输出
Figure FDA00028736781600000213
作为目标交叉口j方向车道的最优数据采集区间长度；其中，
Figure FDA00028736781600000214
表示第i次迭代仿真测试时目标交叉口j方向车道的数据采集区间长度，ΔL表示预先设定的增值，
Figure FDA00028736781600000215
表示根据如权利要求1中步骤③所述的方法计算得到的目标交叉口j方向车道的最大数据采集区间长度。
4.一种基于交通仿真的交叉口数据采集区间确定装置，其特征在于，包括：
交叉口感知模块，包括交叉口数据感知单元、交通流数据感知单元，交叉口数据感知单元用于获取目标交叉口的进口道数量、各车道长宽、交通岛、交叉口大小、信号配时方案，交通流数据感知单元用于获取各方向车道车流流量、车速、排队长度；
数据存储模块，包括交叉口数据单元和交通流数据单元，分别用于交叉口数据感知单元、交通流数据感知单元获取的数据；
交叉口最小和最大数据采集区间计算模块，包括目标交叉口进口道的最小数据采集区间计算单元和最大数据采集区间计算单元，用于根据如权利要求1中步骤②和③所述的方法分别计算目标交叉口各方向车道的最小和最大数据采集区间长度；
基于交通仿真的交叉口数据采集区间计算模块，用于根据如权利要求3中步骤(2)和(3)的方法进行迭代计算数，输出最优数据采集区间长度。
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