CN112820123A - 一种交通信号灯绿波智能调节方法及智能调节系统 - Google Patents

一种交通信号灯绿波智能调节方法及智能调节系统 Download PDF

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CN112820123A CN202110015443.8A CN202110015443A CN112820123A CN 112820123 A CN112820123 A CN 112820123A CN 202110015443 A CN202110015443 A CN 202110015443A CN 112820123 A CN112820123 A CN 112820123A
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Abstract

本发明了一种交通信号灯绿波智能调节方法及智能调节系统，通过第一通信模块与交通信号灯系统建立通信连接，第一通信模块接收到路口交通信号灯的运行数据后，发送给第一处理器，第一处理器将所述交通信号灯的运行数据发送至存储模块保存；测速模块对车辆进行实时测速并将车速信息和时刻信息发送给第一处理器；摄像头模块对车辆的车牌号进行识别，并将车牌信息发送给第一处理器；第一处理器接收到车速、时刻和车牌号信息后，将数据打包发送给第二处理器，第二处理器根据接收到的数据进行速度预测并进行流量分析，根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果。可实现实时调整绿波时速，通行效率最大化。

Description

一种交通信号灯绿波智能调节方法及智能调节系统
本发明为申请号名称为“一种交通信号灯绿波智能调节方法及智能调节系统”，申请号为“2020108741318”的发明专利的分案申请。
技术领域
本申请属于计算机和智能化领域，特别涉及一种交通信号灯绿波智能调节系统及其使用方法。
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。合理的绿波通行，对于显著提高道路通行效率，缓解交通拥堵具有十分重要的意义，同时，高效的通行对于节能减排效果明显。
现有技术对于绿波通行的技术方案是设定一段绿波带，根据绿波带中红绿灯间隔和路段长度计算一个确定的绿波速度，作为所有通行车辆的指引。但是现有技术存在的缺陷是：仅能给出一个统一的绿波速度，但在车辆通行高峰缓行时，普遍达不到指引的绿波时速，这样便使得绿波通行失效，导致某些车辆一路红灯到底，严重影响通行效率、增加排放。
发明内容
本发明提出了一种交通信号灯绿波智能调节系统及其使用方法，以解决目前只有一个统一的绿波速度，车辆通行高峰缓行时，普遍达不到指引的绿波时速，导致某些车辆一路红灯到底，严重影响通行效率、增加排放的技术问题，以实现根据宏观交通通行状况，实时调整绿波时速，实现绿波调节的同时，也实现通行效率最大化的技术效果。
本发明技术方案如下：
一种交通信号灯绿波智能调节方法，包括以下步骤：
通过第一通信模块与交通信号灯系统建立通信连接，第一通信模块接收到路口交通信号灯的运行数据后，发送给第一处理器，第一处理器将所述交通信号灯的运行数据发送至存储模块保存；
第一接口模块上连接的测速模块对车辆进行实时测速并将车速信息和时刻信息发送给第一处理器；第一接口模块上还连接有摄像头模块对车辆的车牌号进行识别，并将车牌信息发送给第一处理器；
第一处理器接收到车速、时刻和车牌号信息后，将数据打包为
Figure BDA0002884320410000021
其中i表示车辆的计数，i为大于0的整数，即车辆i，t表示数据时刻，D表示数据包；
Figure BDA0002884320410000022
表示t时刻识别到的车辆i的车牌号，
Figure BDA0002884320410000023
表示车辆i在t时刻的测速序列；所述第一处理器将数据包
Figure BDA0002884320410000024
发送给第二处理器，第二处理器运行多目标速度预测程序可以根据接收到的
Figure BDA0002884320410000025
数据进行速度预测，并基于速度预测进行流量分析，根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果。
进一步，所述测速模块测速时采用的是测速序列的方法，即测速模块将以时间间隔Δt，对车辆进行n个序列的测速，并得到时刻t状态目标车辆i的测速序列
Figure BDA0002884320410000031
n>2为整数。
进一步，所述第二处理器进行多目标速度预测以及基于速度预测进行流量分析的具体步骤如下：
S1建立目标车辆车速预测时刻相关的拟合预测网络；
S2基于速度预测，实时分析未来时刻各路口的流量；
S3根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果。
进一步，所述步骤S1中，所述拟合预测网络的建立方法如下：
建立一个四层神经网络，四层神经网络包括输入层、第一中间层、第二中间层和输出层，输入层和第一中间层各由一个神经元，第二中间层有n个神经元，n等于测速序列的维度，输出层由一个神经元构成，输入为时刻变量，输出为速度预测值。
第二中间层还具有输入激励，令时刻t状态下目标车辆i的n维测速序列
Figure BDA0002884320410000032
为输入激励；
输入层与第一中间层的连接权值记为w12，第一中间层与第二中间层的连接权值记为w2x(1≤x≤n)，第二中间层与输出层的连接权值记为w3q(1≤q≤n)。网络神经元的阈值采用统一阈值控制法，当输入激励不全为0时，代表神经元满足输出阈值。
进一步，所述拟合预测网络的计算过程为：
输入为tm并且输入激励不全为0时，输入层神经元的输出为f1(tm)w12，其中f1(d)为输入层的激活函数,d为函数自变量，作为本发明的一个实施例，可令
Figure BDA0002884320410000041
则输入层神经元的输出记为f10(tm)，则有
Figure BDA0002884320410000042
w12；
输入层神经元的输出f10(tm)即第一中间层的输入，第一中间层的输出记为f2O(tm)，则有f2O(tm)＝f2(f1O)w2x，其中f2表示第一中间层的激活函数；作为本发明的一个实施例，
Figure BDA0002884320410000043
则有
Figure BDA0002884320410000044
w2x；
第一中间层各神经元的输出以及输入激励共同参与第二中间层的计算，第二中间层神经元的输出记为yj(m),(1≤j≤n)；则有：
Figure BDA0002884320410000045
输出层神经元的最后输出记为
Figure BDA0002884320410000046
进一步，所述步骤S2的具体方法如下：
当第二处理器接收到第一处理器发来的数据包
Figure BDA0002884320410000047
第二处理器解析到数据包中的时刻t和测速序列
Figure BDA0002884320410000048
并预测时刻(t+Δt)，测速序列为
Figure BDA0002884320410000049
状态下的目标速度记为
Figure BDA00028843204100000410
对于任意路口r，四个方向的标号依次设为1,2,3,4，相应方向上所述绿波智能调节系统设备距离路口停止线的距离依次为
Figure BDA00028843204100000411
分别计算4个方向目标车辆到达路口停止线的所需的预估时间：
Figure BDA0002884320410000051
其中，
Figure BDA0002884320410000052
分别表示方向1、2、3、4目标车辆到达路口停止线所需的预估时间，
Figure BDA0002884320410000053
分别表示方向1、2、3、4目标车辆在(t+Δt)时的估计速度；
对于路口r的方向1来说，将目标车辆i的参数
Figure BDA0002884320410000054
测速序列
Figure BDA0002884320410000055
输入S1步骤所建立的预测网络，可预测到目标车辆i运动到停止线时的速度
Figure BDA0002884320410000056
则目标车辆i从测速点运动到停止线的平均速度
Figure BDA0002884320410000057
目标车辆i到达停止线的时间为
Figure BDA0002884320410000058
同理，可分别计算路口r其它3个方向上，目标车辆到达停止线的时间分别为
Figure BDA0002884320410000059
记路口r红绿灯的状态周期为Tr,未来时刻路口r的流量分析如下：
在第二处理器中，设置4个计数器Timer1、Timer2、Timer3、Timer4，用来计数4个方向的流量；
对于方向1来说，在一个红绿灯状态周期
Figure BDA00028843204100000510
则Timer1＝Timer1++，其中Timer1++表示计数器自加1，当
Figure BDA0002884320410000061
Timer1保持不变；
同理，可分析出其它3个方向的流量，4个计数器的计数周期为Tr，当计数周期超过Tr时，4个计数器清零并重新计数，进入下一周期的流量分析；
记在一个计数周期内，最终4个方向的流量计数分别为Timer1、Timer2、Timer3、Timer4，也就完成了所述计数周期内路口r的4个方向的流量分析。
进一步，所述步骤S3基于S2步骤的流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口的通行结果，过程如下：
当max(Timer1，Timer3)>max(Timer2，Timer4)时，路口r的1、3方向为通行状态，2、4方向为禁行状态；
当max(Timer1，Timer3)≤max(Timer2，Timer4)时，路口r的1、3方向为禁行状态，2、4方向为通行状态；其中，max(,)表示取较大值；
取max(Timer1，Timer2，Timer3，Timer4)计数器，最后一个有效计数所对应的未来时刻
Figure BDA0002884320410000062
作为本计数周期内的绿波调节时刻，将目标车辆i的输入参数
Figure BDA0002884320410000063
和测速序列
Figure BDA0002884320410000064
输入到S2步骤的预测网络中，可输出速度
Figure BDA0002884320410000065
则所述
Figure BDA0002884320410000066
就是对目标车辆i的绿波建议速度；
第二处理器将
Figure BDA0002884320410000067
发送至第一处理器，第一处理器将
Figure BDA0002884320410000068
发送至第二通信模块，第二通信模块将
Figure BDA0002884320410000069
广播给目标车辆i。
进一步，第二处理器还将时刻
Figure BDA0002884320410000071
发送至第一处理器，第一处理器将
Figure BDA0002884320410000072
通过第二接口模块发送至显示模块显示，用来提醒目标车辆绿灯状态的时间。
一种交通信号等绿波智能调节系统，包括第一通信模块，第一处理器，第二处理器，第一接口模块，测速模块，摄像头模块，第二接口模块，显示模块，第二通信模块以及存储模块；
所述第一通信模块，主要用来跟交通信号等系统互相通信，可以接收红绿灯系统发来的红绿灯运行数据和向交通信号灯控制系统发送控制信号；第一通信模块连接有第一处理器；
所述第一处理器，主要用于对所述交通信号等绿波智能调节系统中各模块传来的数据进行处理，并与各模块进行数据交互，第一处理器连接有第二处理器、第一接口模块、第二接口模块、第二通信模块以及存储模块；
所述第二处理器，运行有多目标速度预测和流量分析程序，可以对多个目标车速进行快速预测，并基于速度预测，进行路口流量分析；
所述第一接口模块，用于连接测速和图像采集设备，所述第一接口模块连接有测速模块和摄像头模块；
所述测速模块，用于对包括车辆在内的移动目标进行测速，并将测速数据通过第一接口模块发送给第一处理器；
所述摄像头模块，用于拍摄和识别车牌号码，并将数据通过第一接口模块发送给第一处理器；
所述第二接口模块，用于连接并传输数据给显示模块；
所述显示模块，主要用于显示智能调节的建议绿波速度；
所述第二通信模块，主要用于接收第一处理器发来的数据，并向周边车辆差异化广播建议绿波速度；
所述存储模块主要用于存放交通信号灯的运行数据和车辆速度、车牌号及图像数据。
进一步，所述信号灯的运行数据包括，红绿灯的当前运行模式、红灯黄灯绿灯工作周期、当前红绿灯状态、状态剩余时间及下一状态数据。
本发明至少具有以下有益效果：
(1)本发明包括采用的技术方案是，“测速模块对车辆进行实时测速并将车速信息和时刻信息发送给第一处理器，摄像头模块对车辆的车牌号进行识别，并将车牌信息发送给第一处理器，第一处理器将数据包
Figure BDA0002884320410000081
发送给第二处理器，第二处理器运行多目标速度预测程序可以根据接收到的
Figure BDA0002884320410000082
数据进行速度预测，并基于速度预测进行流量分析，根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果”，通过上述技术方案，可实时测速、实时进行速度预测，可实现根据宏观交通通行状况，实时调整绿波时速；并可以根据不同车辆驾驶习惯，向不同车辆推送差异化的建议绿波时速。
(2)本发明采用拟合预测网络对目标车辆车速预测，该预测网路结构简单、计算速度快，可以在实际工况中，连续快速地对多目标速度进行预测输出，本发明中绿波调节决策是基于速度预测来实现的，因此实现绿波调节的同时，也实现了通行效率最大化。
附图说明
图1本发明所述交通信号灯绿波智能调节系统框图；
图2本发明所述绿波智能调节系统在现有交通系统中工作示意图；
图3本发明所述拟合预测网络结构图。
具体实施方式
为了更清楚的说明本发明，下面将结合说明书附图和具体实施例来做详细说明。
参考图1，本发明所述的一种交通信号等绿波智能调节系统，由以下部分构成：
第一通信模块10，第一处理器20，第二处理器30，第一接口模块40，测速模块50，摄像头模块60，第二接口模块70，显示模块80，第二通信模块90以及存储模块100。
参照图2，由上述模块构成的所述绿波智能调节系统设备安装于多个红绿灯组成的交通系统中，所述绿波智能调节系统设备安装于红绿灯之间的路段，理论上安装密度越大，效果越好，综合实际工况和投资规模，应至少保证每两个红绿灯之间安装有一个所述绿波智能调节系统设备。
所述第一通信模块10，主要用来跟交通信号等系统互相通信，可以接收红绿灯系统发来的红绿灯运行数据和向交通信号灯控制系统发送控制信号；第一通信模块10通过数据总线连接有第一处理器20。
所述第一处理器20，主要用于对本发明所述系统中各模块传来的数据进行处理，并与各模块进行数据交互。第一处理器20通过数据总线连接有第二处理器30。
所述第二处理器30，运行有多目标速度预测和流量分析程序，可以对多个目标车速进行快速预测，并基于速度预测，进行路口流量分析。
所述第一处理器20还通过数据总线连接有第一接口模块40。
所述第一接口模块40，用于连接测速和图像采集设备，所述连接的方式包括但不限于网线、电缆、光纤等有线通信连接和蓝牙、wifi、红外等无线通信连接。第一接口模块40连接有测速模块50和摄像头模块60。
所述测速模块50，用于对包括车辆在内的移动目标进行测速，并将测速数据通过第一接口模块发送给第一处理器20。
所述摄像头模块60，用于拍摄和识别车牌号码，并将数据通过第一接口模块发送给第一处理器20.
所述第一处理器20还通过数据总线连接有第二接口模块70。
所述第二接口模块70，用于连接并传输送显数据给显示模块80。
所述显示模块80，主要用于显示智能调节的建议绿波速度。
所述第一处理器20还通过数据总线连接有第二通信模块90。
所述第二通信模块90，主要用于接收第一处理器发来的数据，并向周边车辆差异化广播建议绿波速度：
第一处理器20还通过数据总线连接有存储模块100，所述存储模块100主要用于存放交通信号灯的运行数据和车辆速度、车牌号、图像等数据，所述信号灯的运行数据，包括红绿灯的当前运行模式、红灯黄灯绿灯工作周期、当前红绿灯状态、状态剩余时间及下一状态等运行数据。
本发明所述交通信号灯绿波智能调节系统，通过第一通信模块10与交通信号灯系统建立通信连接，在所述智能调节系统初始化时，第一通信模块10接收到路口交通信号灯的运行数据后，发送给第一处理器20，第一处理器20将所述交通信号灯的运行数据发送至存储模块100保存。
第一接口模块40上连接的测速模块50对车辆进行实时测速并将车速信息和时刻信息发送给第一处理器20；为了确保后续车速预测的准确性，本发明采用测速序列的方法，即测速模块50将以时间间隔Δt，对车辆进行n个序列的测速，并得到时刻t状态目标车辆i的测速序列
Figure BDA0002884320410000111
n>2为整数；第一接口模块40上还连接有摄像头模块60对车辆的车牌号进行识别，并将车牌信息发送给第一处理器20。第一处理器20接收到车速、时刻和车牌号信息后，将数据打包为
Figure BDA0002884320410000112
其中i表示车辆的计数，i为大于0的整数，即车辆i；t表示数据时刻；D表示数据包；
Figure BDA0002884320410000113
表示t时刻识别到的车辆i的车牌号；
Figure BDA0002884320410000114
表示车辆i在t时刻的测速序列。所述第一处理器20将数据包
Figure BDA0002884320410000115
发送给第二处理器30，第二处理器30运行多目标速度预测程序可以根据接收到的
Figure BDA0002884320410000116
数据进行速度预测，并基于速度预测进行流量分析，具体处理过程如下：
为了最大程度降低车辆突变加速度对速度预测准确性的影响，本发明提出了一种拟合预测网络，参照图3。
S1建立目标车辆车速预测时刻相关的拟合预测网络。
建立一个四层神经网络，如图3所示，四层神经网络包括输入层、第一中间层、第二中间层和输出层，输入层和第一中间层各由一个神经元，第二中间层有n个神经元，n等于测速序列的维度，输出层由一个神经元构成，输入为时刻变量，输出为速度预测值。
第二中间层还具有输入激励，令时刻t状态下目标车辆i的n维测速序列
Figure BDA0002884320410000121
为输入激励。
输入层与第一中间层的连接权值记为w12，第一中间层与第二中间层的连接权值记为w2x(1≤x≤n)，第二中间层与输出层的连接权值记为w3q(1≤q≤n)。网络神经元的阈值采用统一阈值控制法，当输入激励不全为0时，代表神经元满足输出阈值。
预测网络的计算过程为：
输入为tm并且输入激励不全为0时，输入层神经元的输出为f1(tm)w12，其中f1(d)为输入层的激活函数,d为函数自变量，作为本发明的一个实施例，可令
Figure BDA0002884320410000122
则输入层神经元的输出记为f1O(tm)，则有
Figure BDA0002884320410000123
w12。
输入层神经元的输出f1O(tm)即第一中间层的输入，第一中间层的输出记为f2O(tm)，则有f2O(tm)＝f2(f1O)w2x,其中f2表示第一中间层的激活函数。作为本发明的一个实施例，
Figure BDA0002884320410000124
则有
Figure BDA0002884320410000125
w2x。上述激活函数中的e是公知常识，e表示自然对数的底数。
第一中间层各神经元的输出以及输入激励共同参与第二中间层的计算，第二中间层神经元的输出记为yj(m),(1≤j≤n)；则有：
Figure BDA0002884320410000131
输出层神经元的最后输出记为
Figure BDA0002884320410000132
采用本发明所述预测网络的有益效果是：结构简单、计算速度快，可以在实际工况中，连续快速地对多目标速度进行预测输出。
S2基于速度预测，实时分析未来时刻各路口的流量。
当第二处理器30接收到第一处理器20发来的数据包
Figure BDA0002884320410000133
第二处理器30解析到数据包中的时刻t和测速序列
Figure BDA0002884320410000134
并预测时刻(t+Δt)，测速序列为
Figure BDA0002884320410000135
状态下的目标速度记为
Figure BDA0002884320410000136
参照图2，对于任意路口r，四个方向的标号依次为1,2,3,4，相应方向上所述绿波智能调节系统设备距离路口停止线的距离依次为
Figure BDA0002884320410000137
Figure BDA0002884320410000138
分别计算4个方向目标车辆到达路口停止线的所需的预估时间：
Figure BDA0002884320410000141
其中，
Figure BDA0002884320410000142
分别表示方向1、2、3、4目标车辆到达路口停止线所需的预估时间。
Figure BDA0002884320410000143
分别表示方向1、2、3、4目标车辆在(t+Δt)时的估计速度。
对于路口r的方向1来说，将目标车辆i的参数
Figure BDA0002884320410000144
测速序列
Figure BDA0002884320410000145
输入S1步骤所建立的预测网络，可预测到目标车辆i运动到停止线时的速度
Figure BDA0002884320410000146
则目标车辆i从测速点运动到停止线的平均速度
Figure BDA0002884320410000147
目标车辆i到达停止线的时间为
Figure BDA0002884320410000148
同理，可分别计算路口r其它3个方向上，目标车辆到达停止线的时间分别为
Figure BDA0002884320410000149
记路口r红绿灯的状态周期为Tr,未来时刻路口r的流量分析如下：
在第二处理器30中，设置4个计数器Timer1、Timer2、Timer3、Timer4，用来计数4个方向的流量。
对于方向1来说，在一个红绿灯状态周期
Figure BDA00028843204100001410
则Timer1＝Timer1++，其中Timer1++表示计数器自加1。当
Figure BDA0002884320410000151
Timer1保持不变。
同理，可分析出其它3个方向的流量，4个计数器的计数周期为Tr，当计数周期超过Tr时，4个计数器清零并重新计数，进入下一周期的流量分析。
记在一个计数周期内，最终4个方向的流量计数分别为Timer1、Timer2、Timer3、Timer4，也就完成了所述计数周期内路口r的4个方向的流量分析。
S3根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果。
基于S2步骤的流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口的通行结果，过程如下：
当max(Timer1，Timer3)>max(Timer2，Timer4)时，路口r的1、3方向为通行状态，2、4方向为禁行状态。
当max(Timer1，Timer3)≤max(Timer2，Timer4)时，路口r的1、3方向为禁行状态，2、4方向为通行状态。
其中，max(,)表示取较大值。
取max(Timer1，Timer2，Timer3，Timer4)计数器，最后一个有效计数所对应的未来时刻
Figure BDA0002884320410000152
作为本计数周期内的绿波调节时刻，将目标车辆i的输入参数
Figure BDA0002884320410000153
和测速序列
Figure BDA0002884320410000154
输入到S2步骤的预测网络中，可输出速度
Figure BDA0002884320410000155
则所述
Figure BDA0002884320410000156
就是对目标车辆i的绿波建议速度。
第二处理器30将
Figure BDA0002884320410000161
发送至第一处理器20，第一处理器20将
Figure BDA0002884320410000162
发送至第二通信模块90，第二通信模块90将
Figure BDA0002884320410000163
广播给目标车辆i。
第二处理器30还将时刻
Figure BDA0002884320410000164
发送至第一处理器20，第一处理器20将
Figure BDA0002884320410000165
通过第二接口模块70发送至显示模块80显示，用来提醒目标车辆绿灯状态的时间。
综上所述，实现了本发明所述的一种交通信号灯绿波智能调节系统。
可以理解的是，以上仅是本发明的较佳实施例，任何基于本发明的精神所做的改动均应在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种交通信号灯绿波智能调节方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过第一通信模块与交通信号灯系统建立通信连接，第一通信模块接收到路口交通信号灯的运行数据后，发送给第一处理器，第一处理器将所述交通信号灯的运行数据发送至存储模块保存；
第一接口模块上连接的测速模块对车辆进行实时测速并将车速信息和时刻信息发送给第一处理器；第一接口模块上还连接有摄像头模块对车辆的车牌号进行识别，并将车牌信息发送给第一处理器；
第一处理器接收到车速、时刻和车牌号信息后，将数据打包为
Figure FDA0002884320400000011
Figure FDA0002884320400000012
其中i表示车辆的计数，i为大于0的整数，即车辆i，t表示数据时刻，D表示数据包；
Figure FDA0002884320400000013
表示t时刻识别到的车辆i的车牌号，
Figure FDA0002884320400000019
表示车辆i在t时刻的测速序列；所述第一处理器将数据包
Figure FDA0002884320400000015
发送给第二处理器，第二处理器运行多目标速度预测程序可以根据接收到的
Figure FDA0002884320400000016
数据进行速度预测，并基于速度预测进行流量分析，根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果；
所述测速模块测速时采用的是测速序列的方法，即测速模块将以时间间隔Δt，对车辆进行n个序列的测速，并得到时刻t状态目标车辆i的测速序列
Figure FDA0002884320400000017
Figure FDA0002884320400000018
为整数；
所述第二处理器进行多目标速度预测以及基于速度预测进行流量分析的具体步骤如下：
S1建立目标车辆车速预测时刻相关的拟合预测网络；
S2基于速度预测，实时分析未来时刻各路口的流量；
S3根据流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口通行结果；
其中，所述步骤S2的具体方法如下：
当第二处理器接收到第一处理器发来的数据包
Figure FDA0002884320400000021
第二处理器解析到数据包中的时刻t和测速序列
Figure FDA0002884320400000022
并预测时刻(t+Δt)，测速序列为
Figure FDA0002884320400000023
状态下的目标速度记为
Figure FDA0002884320400000024
对于任意路口r，四个方向的标号依次设为1,2,3,4，相应方向上绿波智能调节系统设备距离路口停止线的距离依次为
Figure FDA0002884320400000025
分别计算4个方向目标车辆到达路口停止线的所需的预估时间：
Figure FDA0002884320400000026
其中，
Figure FDA0002884320400000027
分别表示方向1、2、3、4目标车辆到达路口停止线所需的预估时间，
Figure FDA0002884320400000028
分别表示方向1、2、3、4目标车辆在(t+Δt)时的估计速度；
对于路口r的方向1来说，将目标车辆i的参数
Figure FDA0002884320400000029
测速序列
Figure FDA00028843204000000210
输入S1步骤所建立的预测网络，可预测到目标车辆i运动到停止线时的速度
Figure FDA00028843204000000211
则目标车辆i从测速点运动到停止线的平均速度
Figure FDA00028843204000000212
目标车辆i到达停止线的时间为
Figure FDA00028843204000000213
同理，可分别计算路口r其它3个方向上，目标车辆到达停止线的时间分别为
Figure FDA00028843204000000214
记路口r红绿灯的状态周期为Tr,未来时刻路口r的流量分析如下：
在第二处理器中，设置4个计数器Timer1、Timer2、Timer3、Timer4，用来计数4个方向的流量；
对于方向1来说，在一个红绿灯状态周期
Figure FDA0002884320400000031
则Timer1＝Timer1++，其中Timer1++表示计数器自加1，当
Figure FDA0002884320400000032
Timer1保持不变；
同理，可分析出其它3个方向的流量，4个计数器的计数周期为Tr，当计数周期超过Tr时，4个计数器清零并重新计数，进入下一周期的流量分析；
记在一个计数周期内，最终4个方向的流量计数分别为Timer1、Timer2、Timer3、Timer4，也就完成了所述计数周期内路口r的4个方向的流量分析；
所述步骤S3基于S2步骤的流量分析结果，决策红绿灯状态周期内路口的通行结果，过程如下：
当max(Timer1,Timer3)>max(Timer2,Timer4)时，路口r的1、3方向为通行状态，2、4方向为禁行状态；
当max(Timer1,Timer3)≤max(Timer2,Timer4)时，路口r的1、3方向为禁行状态，2、4方向为通行状态；其中，max(,)表示取较大值；
取max(Timer1,Timer2,Timer3,Timer4)计数器，最后一个有效计数所对应的未来时刻
Figure FDA0002884320400000033
作为本计数周期内的绿波调节时刻，将目标车辆i的输入参数
Figure FDA0002884320400000034
和测速序列
Figure FDA0002884320400000035
输入到S2步骤的预测网络中，可输出速度
Figure FDA0002884320400000036
则所述
Figure FDA0002884320400000037
就是对目标车辆i的绿波建议速度；
第二处理器将
Figure FDA0002884320400000038
发送至第一处理器，第一处理器将
Figure FDA0002884320400000039
发送至第二通信模块，第二通信模块将
Figure FDA00028843204000000310
广播给目标车辆i。
2.如权利要求1所述的交通信号灯绿波智能调节方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述拟合预测网络的建立方法如下：
建立一个四层神经网络，四层神经网络包括输入层、第一中间层、第二中间层和输出层，输入层和第一中间层各有一个神经元，第二中间层有n个神经元，n等于测速序列的维度，输出层由一个神经元构成，输入为时刻变量，输出为速度预测值；
第二中间层还具有输入激励，令时刻t状态下目标车辆i的n维测速序列
Figure FDA0002884320400000041
Figure FDA0002884320400000042
为输入激励；
输入层与第一中间层的连接权值记为w12，第一中间层与第二中间层的连接权值记为w2x，1≤x≤n，第二中间层与输出层的连接权值记为w3q，1≤q≤n，网络神经元的阈值采用统一阈值控制法，当输入激励不全为0时，代表神经元满足输出阈值。
3.如权利要求1所述的交通信号灯绿波智能调节方法，其特征在于，第二处理器还将时刻
Figure FDA0002884320400000043
发送至第一处理器，第一处理器将
Figure FDA0002884320400000044
通过第二接口模块发送至显示模块显示，用来提醒目标车辆绿灯状态的时间。
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