CN113034937B - 一种城市干道分段绿波协调控制方法、装置及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种城市干道分段绿波协调控制方法、装置及系统，该方法包括：获取相邻路口之间的路段上行交通量、路段下行交通量；根据路段上行交通量、路段下行交通量，确定路段流量；根据路段流量，确定相邻路口的关联度；根据关联度、合并阈值以及绿波带宽最大通行能力进行分区，确定不同的通行子区；通过最大绿波带宽法，对任意通行子区进行绿波分段，确定单段绿波段；通过集合运算方法，确定相邻的单段绿波段之间的最优相对相位差，并根据最优相对相位差将单段绿波段协调连接。本发明在城市干道实施绿波协调控制，能够显著降低整体车辆延误和平均停车次数，能够根据路段和交叉口不同交通状态采用不同绿波控制，以实现精准绿波协调控制。

Description

一种城市干道分段绿波协调控制方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种城市干道分段绿波协调控制方法、装置及系统。
背景技术
现代社会中，城市路网密度不断增加，导致交叉口数量急剧增加。同时，城市交通需求也不断扩张，直接影响城市整体交通服务水平降低，排队拥堵现象日益严重。因此，加强交叉口之间的相关性，对城市干道协调控制是必然的结果，对城市干道通行效率以及整体交通服务水平的提高具有重要意义。Morgan和Little是国际上最早研究协调控制的学者，提出了绿波协调控制理论。绿波协调控制最大的不足之处在于随着交叉口数量的增多其控制效果逐渐变差。经典绿波控制考虑的交通模型比较理想，如今道路交通特征复杂，城市主干道的相交道路等级不同，出现主干道不同路段饱和度不同的情况，且相邻交叉口信号周期差异较大。这对绿波协调控制的实施带来了较大的困难，难以适应现在的交通路网特征。
随着协调控制范围的需求不断扩大，现有技术中主要是对模型的改进和扩展，虽扩展了模型的适用性，但其控制范围并没有得到扩大。尤其是在现有城市干道，信号控制交叉口众多且跨度较长，路口特征及交通流量差异较大。现有绿波协调控制模型无法对城市长干道进行大范围协调控制，即使能够实现大范围控制，其精确性较差，难以实现对不同交通特征实施不同绿波控制，其主要原因在于没有对绿波带进行分段控制。因此，确实有必要提出一种新的绿波协调控制方法，以克服现有道路模型存在的范围小、精准度差的问题，实现实时高效的绿波协调控制。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种城市干道分段绿波协调控制方法、装置及系统，用以解决如何进行实时高效的绿波协调控制的问题。
本发明提供一种城市干道分段绿波协调控制方法，包括：
获取相邻路口之间的路段上行交通量、路段下行交通量;
根据所述路段上行交通量、所述路段下行交通量，确定路段流量；
根据所述路段流量，确定相邻路口的关联度；
根据所述关联度、预设的合并阈值以及绿波带宽最大通行能力，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区；
通过最大绿波带宽法，对任意所述通行子区进行绿波分段，确定单段绿波段；
通过集合运算方法，确定相邻的所述单段绿波段之间的最优相对相位差，并根据所述最优相对相位差将所述单段绿波段协调连接。
进一步地，所述路段流量和所述关联度通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000021
Figure BDA0002957706990000022
上式中，i＝1，2，3……，n，
Figure BDA0002957706990000023
为相邻路口的所述关联度，Qi，i+1为相邻路口的所述路段流量，
Figure BDA0002957706990000024
为所述路段上行交通量，
Figure BDA0002957706990000025
为所述路段下行交通量，Si，i+1为相邻路口的路段长度。
进一步地，所述根据所述关联度、预设的合并阈值以及绿波带宽最大通行能力，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区包括：
对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定所述第i个路口至所述第i+1 个路口单个信号公共周期内不通车通过的第一车辆数和在协调方向上直行驶入第i个路口的第二车辆数；
根据所述关联度、所述合并阈值、所述第一车辆数和所述第二车辆数，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区。
进一步地，所述第一车辆数和所述第二车辆数通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000031
Qsi，i+1＝Qsm，i+Qsl，i+Qsr，i-Qsl，i+1-Qsr，i+1
上式中，i＝1，2，3……，n，NVi，i+1为所述第一车辆数；BWi，i+1为所述第i 个路口至所述第i+1个路口的绿波带宽；LNi，i+1为所述第i个路口或所述第i+1 个路口在协调方向的直行方向的车道数；C为信号公共周期的时长；ht为车辆通过路口的饱和车头时距；Qsi，i+1为所述第二车辆数；Qsm，j为所述第i个路口的直行车流量；Qsl，i为所述第i个路口的左转车流量；Qsr，i为所述第i个路口的右转车流量；Qsl，i+1为所述第i+1个路口的左转车流量；Qsr，i+1为所述第i+1个路口的右转车流量。
进一步地，所述根据所述关联度、所述合并阈值、所述第一车辆数和所述第二车辆数，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区包括：
判断所述关联度、所述合并阈值、所述第一车辆数和所述第二车辆数是否满足预设分区条件，其中所述预设分区条件包括所述关联度大于所述合并阈值且所述第一车辆数小于所述第二车辆数；
若满足，则相邻的第i个路口和第i+1个路口属于同一所述通行子区；
若不满足，则相邻的第i个路口和第i+1个路口属于不同的所述通行子区。
进一步地，所述通过最大绿波带宽法，对任意所述通行子区进行绿波分段，确定单段绿波段包括：
通过以下模型，确定所述单段绿波段：
其中，目标函数通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000041
其中，约束条件通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000042
1/Csi，max≤z≤1/Csi，min
wsi，i+bsi≤1-rsi，i
Figure BDA0002957706990000043
Figure BDA0002957706990000044
Figure 1
Figure 2
上式中，i＝1，2，3……，n，Csi，max为第i个通行子区的信号公共周期时长的最大限制；Csi，min为第i个通行子区的信号公共周期时长的最小限制；z为信号公共周期的倒数；bsi为第i个通行子区的上行绿波带宽；
Figure BDA0002957706990000047
为第i个通行子区的下行绿波带宽；αsi为第i个通行子区的上行与下行绿波带宽需求比，由上下行交通流确定；rsi，i为第i个通行子区中的第i个路口的上行红灯时间；
Figure BDA0002957706990000048
为第i个通行子区中的第i个路口的下行红灯时间；rsi，i+1为第i个通行子区中的第i+1个路口的上行红灯时间；
Figure BDA0002957706990000049
第i个通行子区中的第i+1个路口的下行红灯时间；wsi，i为第i个通行子区中的第i个路口的上行红灯右侧至绿波带左侧的时间或上行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure BDA00029577069900000410
为第i个通行子区中的第i个路口的下行红灯右侧至绿波带左侧的时间或下行红灯左侧至绿波带右侧的时间；wsi，i+1为第i个通行子区中第i+1个路口的上行红灯右侧至绿波带左侧的时间或上行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure BDA00029577069900000411
为第i个通行子区中第 i+1个路口的下行红灯右侧至绿波带左侧的时间或下行红灯左侧至绿波带右侧的时间；tsi，i为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的上行车辆行程时间；
Figure BDA0002957706990000051
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的下行车辆行程时间；
Figure BDA0002957706990000052
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的行程距离；vsi，max为第i个通行子区中的上行车流车辆最大速度限制；vsi，min为第i个通行子区中的上行车流车辆最小速度限制；
Figure 3
为第i个通行子区中的下行车流车辆最大速度限制；
Figure 4
为第i个通行子区中的下行车流车辆最小速度限制；Δsi，i为第i个通行子区中的第i个路口的上行与下行红灯时间中点时间差；Δsi，i+1为第i个通行子区中的第i+1个路口的上行与下行红灯时间中点时间差；m为信号公共周期的整数倍的正整数；
其中，若是对称放行相位，那么中点时间差Δsi，i、中点时间差Δsi，i+1取零；若是叠加相位或单口放行相位，中点时间差Δsi，i、中点时间差Δsi，i+1不为零，取值根据不同的放行方式确定。
进一步地，所述通过集合运算方法，确定相邻的所述单段绿波段之间的最优相对相位差包括：
在预设时间段[0，K]内，上游子区周期循环次数为N，下游子区周期循环次数为M，假定在零时刻，上游子区的最后一个路口与下游子区的第一个路口的相对相位差为
Figure BDA0002957706990000055
对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定所述预设时间段内，车辆从第i个路口到达第i+1个路口的N个第一到达时间区间，并根据所述N个第一到达时间区间构建第一到达时间集合；
对于第i+1个路口，确定所述预设时间段内，第i+1个路口为绿灯通行的 M个第一绿灯时间区间，并根据所述M个第一绿灯时间区间构建第一绿灯时间集合，其中，所述M个第一绿灯时间区间根据所述相对相位差
Figure BDA0002957706990000056
确定；
对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定预设时间段内，车辆从第i+1 个路口到第i个路口的M个第二到达时间区间，并根据所述M个第二到达时间区间构建第二到达时间集合，其中，所述M个第二到达时间区间根据所述相对相位差
Figure BDA0002957706990000061
确定；
对于第i个路口，确定所述预设时间段内，第i个路口为绿灯通行的N个第二绿灯时间区间，并根据所述N个第二绿灯时间区间构建第二绿灯时间集合；
根据所述第一到达时间集合、所述第一绿灯时间集合、所述第二到达时间集合和所述第二绿灯时间集合，确定所述相对相位差
Figure BDA0002957706990000062
的最优值，以确定所述最优相对相位差。
进一步地，所述根据所述第一到达时间集合、所述第一绿灯时间集合、所述第二到达时间集合和所述第二绿灯时间集合，确定所述相对相位差
Figure BDA0002957706990000063
的最优值包括：
根据所述第一到达时间集合、所述第一绿灯时间集合的交集操作，确定第一交集；
根据所述第二到达时间集合、所述第二绿灯时间集合的交集操作，确定第二交集；
通过枚举法，确定使所述第一交集和所述第二交集的并集达到最大值的所述相对相位差
Figure BDA0002957706990000064
以此确定对应的最优值。
本发明还提供一种城市干道分段绿波协调控制装置，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的城市干道分段绿波协调控制方法。
本发明还提供一种市干道分段绿波协调控制系统，包括一级控制单元、二级控制单元、三级控制单元以及如上所述的城市干道分段绿波协调控制装置，其中，所述一级控制单元，用于协调城市干道；所述二级控制单元，用于协调单段绿波段；所述三级控制单元，用于协调交叉路口。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：首先，对路段上行交通量、路段下行交通量进行有效的获取；进而，有效确定当前时刻上行下行的路段流量；然后，利用关联度的计算，表征交叉口间的关联性，充分考虑了交叉口间的相关性；接着，采用简易的耦合度模型，利用关联度和以及绿波带宽最大通行能力进行滤波分区，不仅考虑了交叉口间的相关性，同时也考虑了基于绿波带宽交叉口间的最大不停车通过路口数；然后，通过最大绿波带宽法，对任意通行子区进行绿波分段，通行子区内部采用的协调控制方法，以最大绿波带宽法为基础，拓展成多段绿波带宽，以便实现对单段绿波带之间的协调；最后，采用集合运算方法，编程利用枚举法可以求得相邻绿波带之间最佳相对相位差，以实现对相邻绿波段之间的连接，实现单段绿波段之间的协调，达到精准绿波控制，提高干道整体交通服务水平。综上，本发明在城市干道实施绿波协调控制，能够显著降低整体车辆延误和平均停车次数，能够根据路段和交叉口不同交通状态采用不同绿波控制，以实现对不同路段和交叉口的精准绿波协调控制。
附图说明
图1为本发明提供的城市干道分段绿波协调控制方法的流程示意图；
图2为本发明提供的确定不同的通行子区的流程示意图；
图3为发明提供的图2中步骤S42的流程示意图；
图4为发明提供的单段绿波段协调连接的流程示意图；
图5为本发明提供的图4中步骤S66的流程示意图；
图6为本发明提供的双向交通的示意图；
图7为本发明提供的系统控制示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
实施例1
本发明实施例提供了一种城市干道分段绿波协调控制方法，结合图1来看，图1为本发明提供的城市干道分段绿波协调控制方法的流程示意图，上述城市干道分段绿波协调控制方法包括步骤S1至步骤S6，其中：
在步骤S1中，获取相邻路口之间的路段上行交通量、路段下行交通量；
在步骤S2中，根据路段上行交通量、路段下行交通量，确定路段流量；
在步骤S3中，根据路段流量，确定相邻路口的关联度；
在步骤S4中，根据关联度和预设的合并阈值，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区；
在步骤S5中，通过最大绿波带宽法，对任意通行子区进行绿波分段，确定单段绿波段；
在步骤S6中，通过集合运算方法，确定相邻的单段绿波段之间的最优相对相位差，并根据最优相对相位差将单段绿波段协调连接。
在本发明实施例中，首先，对路段上行交通量、路段下行交通量进行有效的获取；进而，有效确定当前时刻上行下行的路段流量；然后，利用关联度的计算，表征交叉口间的关联性，充分考虑了交叉口间的相关性；接着，采用简易的耦合度模型，利用关联度和以及绿波带宽最大通行能力进行滤波分区，不仅考虑了交叉口间的相关性，同时也考虑了基于绿波带宽交叉口间的最大不停车通过路口数；然后，通过最大绿波带宽法，对任意通行子区进行绿波分段，通行子区内部采用的协调控制方法，以最大绿波带宽法为基础，拓展成多段绿波带宽，以便实现对单段绿波带之间的协调；最后，采用集合运算方法，编程利用枚举法可以求得相邻绿波带之间最佳相对相位差，以实现对相邻绿波段之间的连接，实现单段绿波段之间的协调，达到精准绿波控制，提高干道整体交通服务水平。
优选地，上述路段流量和上述关联度通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000081
Figure BDA0002957706990000082
上式中，i＝1，2，3……，n，
Figure BDA0002957706990000091
为相邻路口的所述关联度，Qi，i+1为相邻路口的所述路段流量，
Figure BDA0002957706990000092
为所述路段上行交通量，
Figure BDA0002957706990000093
为所述路段下行交通量，Si，i+1为相邻路口的路段长度。
作为具体实施例，本发明实施例有效确定当前时刻上行下行的路段流量，以此确定相邻路口的关联度，充分考虑了交叉口间的相关性。需要说明的是，绿波的分段首先要满足关联性的要求，即通过关联性子区划分方法将绿波分成若干段，同时也要满足车流通行需求，尽可能使车流在单段绿波内一次性不停车全部通过，达到高效率绿波的目的。表征交叉口间的关联性，本发明采用简易的耦合度模型，给出协调子区的合并阈值Rcom。
优选地，结合图2来看，图2为本发明提供的确定不同的通行子区的流程示意图，上述步骤S4包括步骤S41至步骤S42，其中：
在步骤S41中，对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定第i个路口至第i+1个路口单个信号公共周期内不通车通过的第一车辆数和在协调方向上直行驶入第i个路口的第二车辆数；
在步骤S42中，根据关联度、合并阈值、第一车辆数和第二车辆数，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区。
作为具体实施例，本发明实施例利用第一车辆数和第二车辆数表征绿波带宽最大通行能力，进而利用关联度和以及绿波带宽最大通行能力进行滤波分区，不仅考虑了交叉口间的相关性，同时也考虑了基于绿波带宽交叉口间的最大不停车通过路口数。
优选地，上述第一车辆数和上述第二车辆数通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000094
Qsi，i+1＝Qsm，i+Qsl，i+Qsr，i-Qsl，i+1-Qsr，i+1
上式中，i＝1，2，3……，n，NVi，i+1为第一车辆数；BWi，i+1为第i个路口至第i+1个路口的绿波带宽；LNi，i+1为第i个路口或第i+1个路口在协调方向的直行方向的车道数；C为信号公共周期的时长；ht为车辆通过路口的饱和车头时距；Qsi，i+1为第二车辆数；Qsm，i为第i个路口的直行车流量；Qsl，i为第i个路口的左转车流量；Qsr，i为第i个路口的右转车流量；Qsl，i+1为第i+1个路口的左转车流量；Qsr，i+1为第i+1个路口的右转车流量。
其中，Rcom＝a，通过比较
Figure BDA0002957706990000101
与Rcom的大小进行绿波分段，优选地，a取 19.3，单位为pcu/km2。
作为具体实施例，本发明实施例通过比较绿波带宽最大通行能力与实际流量的大小找到绿波带宽的瓶颈点，对主干道绿波进行分段，通过比较第一车辆数与第二车辆数的大小找到绿波瓶颈点，此处为饱和度较高的路段，对其进行分段。
优选地，结合图3来看，图3为发明提供的图2中步骤S42的流程示意图，上述步骤S42包括步骤S421至步骤S423，其中：
在步骤S421中，判断关联度、合并阈值、第一车辆数和第二车辆数是否满足预设分区条件，其中预设分区条件包括关联度大于合并阈值且第一车辆数小于第二车辆数；
在步骤S422中，若满足，则相邻的第i个路口和第i+1个路口属于同一通行子区；
在步骤S423中，若不满足，则相邻的第i个路口和第i+1个路口属于不同的通行子区。
作为具体实施例，本发明实施例结合关联度和绿波带宽最大通行能力两方面因素进行子区划分，通过关联性子区划分方法将绿波分成若干段，同时也要满足车流通行需求，尽可能使车流在单段绿波内一次性不停车全部通过，达到高效率绿波的目的。
在本发明一个具体的实施例中，第一路口属于第k通行子区，对于相邻的第一路口和第二路口，计算第一路口和第二路口之间的关联度
Figure BDA0002957706990000111
为19.7，大于预设的Rcom 19.3，则继续计算相邻的第一路口和第二路口之间的第一车辆数 NVi，i+1和第二车辆数Qsi，i+1，当第一车辆数NVi，i+1小于第二车辆数Qsi，i+1，则第二路口属于第一通行子区；否则，第二路口属于第k+1通行子区。
优选地，上述步骤S5具体包括：
通过以下模型，确定单段绿波段：
其中，目标函数通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000112
其中，约束条件通过以下公式确定：
Figure BDA0002957706990000113
1/Csi，max≤z≤1/Csi，min
wsi，i+bsi≤1-rsi，i
Figure BDA0002957706990000114
Figure BDA0002957706990000115
Figure 5
Figure 6
上式中，i＝1，2，3……，n，Csi，max为第i个通行子区的信号公共周期时长的最大限制；Csi，min为第i个通行子区的信号公共周期时长的最小限制；z为信号公共周期的倒数；bsi为第i个通行子区的上行绿波带宽；
Figure BDA0002957706990000118
为第i个通行子区的下行绿波带宽；αsi为第i个通行子区的上行与下行绿波带宽需求比，由上下行交通流确定；rsi，i为第i个通行子区中的第i个路口的上行红灯时间；
Figure BDA0002957706990000121
为第i个通行子区中的第i个路口的下行红灯时间；rsi，i+1为第i个通行子区中的第i+1个路口的上行红灯时间；
Figure BDA0002957706990000122
第i个通行子区中的第i+1个路口的下行红灯时间；wsi，i为第i个通行子区中的第i个路口的上行红灯右侧至绿波带左侧的时间或上行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure BDA0002957706990000123
为第i个通行子区中的第i个路口的下行红灯右侧至绿波带左侧的时间或下行红灯左侧至绿波带右侧的时间；wsi，i+1为第i个通行子区中第i+1个路口的上行红灯右侧至绿波带左侧的时间或上行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure BDA0002957706990000124
为第i个通行子区中第i+1个路口的下行红灯右侧至绿波带左侧的时间或下行红灯左侧至绿波带右侧的时间；tsi，i为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的上行车辆行程时间；
Figure BDA0002957706990000125
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的下行车辆行程时间；
Figure BDA0002957706990000126
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的行程距离；vsi，max为第i个通行子区中的上行车流车辆最大速度限制；vsi，min为第i个通行子区中的上行车流车辆最小速度限制；
Figure 7
为第i个通行子区中的下行车流车辆最大速度限制；
Figure 8
为第i个通行子区中的下行车流车辆最小速度限制；Δsi，i为第i个通行子区中的第i个路口的上行与下行红灯时间中点时间差；Δsi，i+1为第i个通行子区中的第i+1个路口的上行与下行红灯时间中点时间差；m为信号公共周期的整数倍的正整数；
其中，若是对称放行相位，那么中点时间差Δsi，i、中点时间差Δsi，i+1取零；若是叠加相位或单口放行相位，中点时间差Δsi，i、中点时间差Δsi，i+1不为零，取值根据不同的放行方式确定。
作为具体实施例，本发明实施例针对每一通行子区，在通行子区内部以最大绿波带宽法为基础，拓展成多段绿波带宽，以此有效确定单段绿波段。
优选地，结合图4来看，图4为发明提供的单段绿波段协调连接的流程示意图，上述步骤S6包括步骤S61至步骤S66，其中：
在步骤S61中，在预设时间段[0，K]内，上游子区周期循环次数为N，下游子区周期循环次数为M，假定在零时刻，上游子区的最后一个路口与下游子区的第一个路口的相对相位差为
Figure BDA0002957706990000131
在步骤S62中，对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定预设时间段内，车辆从第i个路口到达第i+1个路口的N个第一到达时间区间，并根据N 个第一到达时间区间构建第一到达时间集合；
在步骤S63中，对于第i+1个路口，确定预设时间段内，第i+1个路口为绿灯通行的M个第一绿灯时间区间，并根据M个第一绿灯时间区间构建第一绿灯时间集合，其中，M个第一绿灯时间区间根据相对相位差
Figure BDA0002957706990000132
确定；
在步骤S64中，对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定预设时间段内，车辆从第i+1个路口到第i个路口的M个第二到达时间区间，并根据M个第二到达时间区间构建第二到达时间集合，其中，M个第二到达时间区间根据相对相位差
Figure BDA0002957706990000133
确定；
在步骤S65中，对于第i个路口，确定预设时间段内，第i个路口为绿灯通行的N个第二绿灯时间区间，并根据N个第二绿灯时间区间构建第二绿灯时间集合；
在步骤S66中，根据第一到达时间集合、第一绿灯时间集合、第二到达时间集合和第二绿灯时间集合，确定相对相位差
Figure BDA0002957706990000134
的最优值，以确定最优相对相位差。
作为具体实施例，本发明实施例采用集合运算方法，编程利用枚举法可以求得相邻绿波带之间最佳相对相位差，以实现对相邻绿波段之间的连接，实现单段绿波段之间的协调，达到精准绿波控制，提高干道整体交通服务水平。
优选地，结合图5来看，图5为本发明提供的图4中步骤S66的流程示意图，上述步骤S66包括步骤S661至步骤S663，其中：
在步骤S661中，根据第一到达时间集合、第一绿灯时间集合的交集操作，确定第一交集；
在步骤S662中，根据第二到达时间集合、第二绿灯时间集合的交集操作，确定第二交集；
在步骤S663中，通过枚举法，确定使第一交集和第二交集的并集达到最大值的相对相位差
Figure BDA0002957706990000141
以此确定对应的最优值。
作为具体实施例，本发明实施例要得到两相邻子区最佳协调相位差，利用各个集合的运算，通过求解最优的相对相位差
Figure BDA0002957706990000142
将上、下游绿波带连接起来形成整体协调系统，以此将相对相位差
Figure BDA0002957706990000143
最优值的求解为线性规划问题。
在本发明一个具体的实施例中，结合图6来看，图6为本发明提供的双向交通的示意图，由于上游子区公共周期与下游子区公共周期不同，考虑双向交通对车辆达到时间区间和绿灯时间区间的分析均以两个相邻子区周期时长的最小公倍数K为单位。在时间区间[0，K]内，上游子区周期循环次数为N，下游子区周期循环次数为M，假定在零时刻，上游子区最后一个路口与下游子区第一个路口的相对相位差为
Figure BDA0002957706990000144
那么可以作以下分析：
车辆从第i个路口达到第i+1个路口的时间区间，即第一到达时间区间可表示如下：
Figure BDA0002957706990000145
则在时间区间[0，K]内，从第i个路口到第i+1个路口的到达时间区间的集合，即第一到达时间集合可表示如下：
X＝(x1，x2，x3，......xn)
第i+1个路口的绿灯时间区间，即第一绿灯时间区间可表示如下：
Figure BDA0002957706990000146
则在时间区间[0，K]内，第i+1个路口的绿灯时间区间集合，即第一绿灯时间集合表示如下：
Y＝(y1，y2，y3，......ym)
反向车辆从第i+1个路口到第i个路口的时间区间，即第二到达时间区间可表示如下：
Figure BDA0002957706990000151
则在时间区间[0，K]内，车辆从第i+1个路口到第i个路口的时间区间集合，即第二到达时间集合可表示如下：
X′＝(x′1，x′2，x′3，......x′m)
第i个路口的绿灯时间区间，即第二绿灯时间区间可表示如下：
Figure BDA0002957706990000152
则在时间区间[0，K]内，第i个路口的绿灯时间区间集合，即第二绿灯时间集合表示如下：
Y′＝(y′1，y′2，y′3，......y′n)
其中，要得到两相邻子区相对相位差
Figure BDA0002957706990000153
的最佳协调相位差
Figure BDA0002957706990000154
通过求解最优的相对相位差
Figure BDA0002957706990000155
将上、下游绿波带连接起来形成整体协调系统，相对相位差
Figure BDA0002957706990000156
的求解为一个线性规划问题，表示如下：
max{(X∩Y)∪(X′∩Y’)}：
Figure 10
Figure 9
其中，上述参数设定参见下表1：
表1
Figure BDA0002957706990000161
实施例2
本发明实施例提供了一种城市干道分段绿波协调控制装置，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的城市干道分段绿波协调控制方法。
实施例3
本发明实施例提供了一种城市干道分段绿波协调控制系统，包括一级控制单元、二级控制单元、三级控制单元以及如上所述的城市干道分段绿波协调控制装置，其中，一级控制单元，用于协调城市干道；二级控制单元，用于协调单段绿波段；三级控制单元，用于协调交叉路口。
需要说明的是，结合图7来看，图7为本发明提供的系统控制示意图，分段绿波协调控制模型可分为子区内部协调控制与子区外部协调控制，子区内部即同一个子区内采用最大绿波带宽协调控制，而子区外部采用第三节所阐述的连接算法控制，可将无协调的绿波带间接连接协调。其控制结构可分为三级，一级控制单位指需要协同控制的城市干道；二级控制单位指各协调子区，即单段绿波；三级控制单位指节点交叉口，每个实际控制的单点信号控制路口。
本发明公开了一种城市干道分段绿波协调控制方法、装置及系统，首先，对路段上行交通量、路段下行交通量进行有效的获取；进而，有效确定当前时刻上行下行的路段流量；然后，利用关联度的计算，表征交叉口间的关联性，充分考虑了交叉口间的相关性；接着，采用简易的耦合度模型，利用关联度和以及绿波带宽最大通行能力进行滤波分区，不仅考虑了交叉口间的相关性，同时也考虑了基于绿波带宽交叉口间的最大不停车通过路口数；然后，通过最大绿波带宽法，对任意通行子区进行绿波分段，通行子区内部采用的协调控制方法，以最大绿波带宽法为基础，拓展成多段绿波带宽，以便实现对单段绿波带之间的协调；最后，采用集合运算方法，编程利用枚举法可以求得相邻绿波带之间最佳相对相位差，以实现对相邻绿波段之间的连接，实现单段绿波段之间的协调，达到精准绿波控制，提高干道整体交通服务水平。
本发明技术方案，不仅考虑了交叉口间的相关性，同时也考虑了基于绿波带宽交叉口间的最大不停车通过路口数，实现了绿波带的准确分区分段，同时，采用集合运算方法，编程利用枚举法可以求得相邻绿波带之间最佳相对相位差，而现有技术没有对绿波带之间的协调方法，而通过最佳相对相位差协调多个单段绿波段，加强了交通控制的协调控制，以实现对相邻绿波段之间的连接在城市干道实施绿波协调控制，能够显著降低整体车辆延误和平均停车次数，能够根据路段和交叉口不同交通状态采用不同绿波控制，保证对不同路段和交叉口的精准绿波协调控制。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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之内。

Claims (7)

1.一种城市干道分段绿波协调控制方法，其特征在于，包括：
获取相邻路口之间的路段上行交通量、路段下行交通量；
根据所述路段上行交通量、所述路段下行交通量，确定路段流量；
根据所述路段流量，确定相邻路口的关联度；
根据所述关联度、预设的合并阈值以及绿波带宽最大通行能力，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区；
通过最大绿波带宽法，对任意所述通行子区进行绿波分段，确定单段绿波段；
通过集合运算方法，确定相邻的所述单段绿波段之间的最优相对相位差，并根据所述最优相对相位差将所述单段绿波段协调连接，以进行绿波协调控制；
其中，所述路段流量和所述关联度通过以下公式确定：
Figure 531857DEST_PATH_IMAGE001
Figure 652259DEST_PATH_IMAGE002
上式中，i=1，2，3……，n，
Figure 697576DEST_PATH_IMAGE003
为相邻路口的所述关联度，
Figure 296047DEST_PATH_IMAGE004
为相邻路口的所述路段流量，
Figure 375999DEST_PATH_IMAGE005
为所述路段上行交通量，
Figure 919500DEST_PATH_IMAGE006
为所述路段下行交通量，
Figure 389796DEST_PATH_IMAGE007
为相邻路口的路段长度；
所述通过集合运算方法，确定相邻的所述单段绿波段之间的最优相对相位差包括：
在预设时间段内，上游子区周期循环次数为N，下游子区周期循环次数为M，假定在零时刻，上游子区的最后一个路口与下游子区的第一个路口的相对相位差为
Figure 854275DEST_PATH_IMAGE008
；
对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定所述预设时间段内，车辆从第i个路口到达第i+1个路口的N个第一到达时间区间，并根据所述N个第一到达时间区间构建第一到达时间集合；
对于第i+1个路口，确定所述预设时间段内，第i+1个路口为绿灯通行的M个第一绿灯时间区间，并根据所述M个第一绿灯时间区间构建第一绿灯时间集合，其中，所述M个第一绿灯时间区间根据所述相对相位差
Figure 726416DEST_PATH_IMAGE008
确定；
对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定预设时间段内，车辆从第i+1个路口到第i个路口的M个第二到达时间区间，并根据所述M个第二到达时间区间构建第二到达时间集合，其中，所述M个第二到达时间区间根据所述相对相位差
Figure 985359DEST_PATH_IMAGE008
确定；
对于第i个路口，确定所述预设时间段内，第i个路口为绿灯通行的N个第二绿灯时间区间，并根据所述N个第二绿灯时间区间构建第二绿灯时间集合；
根据所述第一到达时间集合、所述第一绿灯时间集合、所述第二到达时间集合和所述第二绿灯时间集合，确定所述相对相位差
Figure 208530DEST_PATH_IMAGE008
的最优值，以确定所述最优相对相位差；
所述根据所述第一到达时间集合、所述第一绿灯时间集合、所述第二到达时间集合和所述第二绿灯时间集合，确定所述相对相位差
Figure 398072DEST_PATH_IMAGE008
的最优值包括：
根据所述第一到达时间集合、所述第一绿灯时间集合的交集操作，确定第一交集；
根据所述第二到达时间集合、所述第二绿灯时间集合的交集操作，确定第二交集；
通过枚举法，确定使所述第一交集和所述第二交集的并集达到最大值的所述相对相位差
Figure 187036DEST_PATH_IMAGE008
，以此确定对应的最优值。
2.根据权利要求1所述的城市干道分段绿波协调控制方法，其特征在于，所述根据所述关联度、预设的合并阈值以及绿波带宽最大通行能力，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区包括：
对于相邻的第i个路口和第i+1个路口，确定所述第i个路口至所述第i+1个路口单个信号公共周期内不通车通过的第一车辆数和在协调方向上直行驶入第i个路口的第二车辆数；
根据所述关联度、所述合并阈值、所述第一车辆数和所述第二车辆数，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区。
3.根据权利要求2所述的城市干道分段绿波协调控制方法，其特征在于，所述第一车辆数和所述第二车辆数通过以下公式确定：
Figure 820143DEST_PATH_IMAGE009
Figure 530610DEST_PATH_IMAGE010
上式中，i=1，2，3……，n，
Figure 71313DEST_PATH_IMAGE011
为所述第一车辆数；
Figure 918046DEST_PATH_IMAGE012
为所述第i个路口至所述第i+1个路口的绿波带宽；
Figure 518792DEST_PATH_IMAGE013
为所述第i个路口或所述第i+1个路口在协调方向的直行方向的车道数；C为信号公共周期的时长；ht为车辆通过路口的饱和车头时距；
Figure 700243DEST_PATH_IMAGE014
为所述第二车辆数；
Figure 44637DEST_PATH_IMAGE015
为所述第i个路口的直行车流量；
Figure 745877DEST_PATH_IMAGE016
为所述第i个路口的左转车流量；
Figure 783103DEST_PATH_IMAGE017
为所述第i个路口的右转车流量；
Figure 202583DEST_PATH_IMAGE018
为所述第i+1个路口的左转车流量；
Figure 288351DEST_PATH_IMAGE019
为所述第i+1个路口的右转车流量。
4.根据权利要求2所述的城市干道分段绿波协调控制方法，其特征在于，所述根据所述关联度、所述合并阈值、所述第一车辆数和所述第二车辆数，对主干道绿波进行分区，确定不同的通行子区包括：
判断所述关联度、所述合并阈值、所述第一车辆数和所述第二车辆数是否满足预设分区条件，其中所述预设分区条件包括所述关联度大于所述合并阈值且所述第一车辆数小于所述第二车辆数；
若满足，则相邻的第i个路口和第i+1个路口属于同一所述通行子区；
若不满足，则相邻的第i个路口和第i+1个路口属于不同的所述通行子区。
5.根据权利要求1所述的城市干道分段绿波协调控制方法，其特征在于，所述通过最大绿波带宽法，对任意所述通行子区进行绿波分段，确定单段绿波段包括：
通过以下模型，确定所述单段绿波段：
其中，目标函数通过以下公式确定：
Figure 906414DEST_PATH_IMAGE020
其中，约束条件通过以下公式确定：
Figure 567071DEST_PATH_IMAGE021
Figure 208268DEST_PATH_IMAGE022
Figure 894464DEST_PATH_IMAGE023
Figure 570296DEST_PATH_IMAGE024
Figure 949325DEST_PATH_IMAGE025
Figure 77818DEST_PATH_IMAGE026
上式中，i=1，2，3……，n，
Figure 567705DEST_PATH_IMAGE027
为第i个通行子区的信号公共周期时长的最大限制；
Figure 344382DEST_PATH_IMAGE028
为第i个通行子区的信号公共周期时长的最小限制；Z为信号公共周期的倒数；
Figure 831995DEST_PATH_IMAGE029
为第i个通行子区的上行绿波带宽；
Figure 510101DEST_PATH_IMAGE030
为第i个通行子区的下行绿波带宽；
Figure 741362DEST_PATH_IMAGE031
为第i个通行子区的上行与下行绿波带宽需求比，由上下行交通流确定；
Figure 188524DEST_PATH_IMAGE032
为第i个通行子区中的第i个路口的上行红灯时间；
Figure 581459DEST_PATH_IMAGE033
为第i个通行子区中的第i个路口的下行红灯时间；
Figure 199391DEST_PATH_IMAGE034
为第i个通行子区中的第i+1个路口的上行红灯时间；
Figure 31081DEST_PATH_IMAGE035
第i个通行子区中的第i+1个路口的下行红灯时间；
Figure 536011DEST_PATH_IMAGE036
为第i个通行子区中的第i个路口的上行红灯右侧至绿波带左侧的时间或上行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure 162165DEST_PATH_IMAGE037
为第i个通行子区中的第i个路口的下行红灯右侧至绿波带左侧的时间或下行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure 752546DEST_PATH_IMAGE038
为第i个通行子区中第i+1个路口的上行红灯右侧至绿波带左侧的时间或上行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure 387927DEST_PATH_IMAGE039
为第i个通行子区中第i+1个路口的下行红灯右侧至绿波带左侧的时间或下行红灯左侧至绿波带右侧的时间；
Figure 747364DEST_PATH_IMAGE040
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的上行车辆行程时间；
Figure 996949DEST_PATH_IMAGE041
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的下行车辆行程时间；
Figure 871364DEST_PATH_IMAGE042
为第i个通行子区中的第i个路口至第i+1个路口的行程距离；
Figure 248118DEST_PATH_IMAGE043
为第i个通行子区中的上行车流车辆最大速度限制；
Figure 462062DEST_PATH_IMAGE044
为第i个通行子区中的上行车流车辆最小速度限制；
Figure 882548DEST_PATH_IMAGE045
为第i个通行子区中的下行车流车辆最大速度限制；
Figure 244259DEST_PATH_IMAGE046
为第i个通行子区中的下行车流车辆最小速度限制；
Figure 159126DEST_PATH_IMAGE047
为第i个通行子区中的第i个路口的上行与下行红灯时间中点时间差；
Figure 493155DEST_PATH_IMAGE048
为第i个通行子区中的第i+1个路口的上行与下行红灯时间中点时间差；m为信号公共周期的整数倍的正整数；
其中，若是对称放行相位，那么中点时间差
Figure 897591DEST_PATH_IMAGE047
、中点时间差
Figure 684282DEST_PATH_IMAGE049
取零；若是叠加相位或单口放行相位，中点时间差
Figure 199577DEST_PATH_IMAGE047
、中点时间差
Figure 905889DEST_PATH_IMAGE049
不为零，取值根据不同的放行方式确定。
6.一种城市干道分段绿波协调控制装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现根据权利要求1-5任一项所述的城市干道分段绿波协调控制方法。
7.一种城市干道分段绿波协调控制系统，其特征在于，包括一级控制单元、二级控制单元、三级控制单元以及根据权利要求6所述的城市干道分段绿波协调控制装置，其中，所述一级控制单元，用于协调城市干道；所述二级控制单元，用于协调单段绿波段；所述三级控制单元，用于协调交叉路口。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113643554A (zh) * 2021-08-17 2021-11-12 阿波罗智联(北京)科技有限公司 绿波协调控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN113851010B (zh) * 2021-10-11 2023-02-03 武汉理工大学 一种非直线路径绿波控制方法、装置、设备及存储介质
CN113851009B (zh) * 2021-10-11 2023-04-07 武汉理工大学 一种城市干道时空划分方法
CN114694377B (zh) * 2022-03-17 2023-11-03 杭州海康威视数字技术股份有限公司 多场景交通干线协调子区的识别方法、系统及装置
CN114677847B (zh) * 2022-04-13 2023-05-23 华南理工大学 一种基于迭代优化的区域绿波协调方案求解方法
CN114842646B (zh) * 2022-04-15 2023-02-28 湖南大学 基于绿波信号的智慧车列联动控制方法及系统
CN115171406B (zh) * 2022-06-30 2024-04-02 青岛海信网络科技股份有限公司 电子设备及片区的交通控制策略确定方法
CN115311868B (zh) * 2022-07-20 2023-07-25 武汉理工大学 基于公交优先的干线协调控制方法及装置
CN115424460B (zh) * 2022-08-10 2024-02-09 上海宝康电子控制工程有限公司 一种道路绿波优化方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020224444A1 (zh) * 2019-05-06 2020-11-12 阿里巴巴集团控股有限公司 数据的处理方法、装置、设备及计算机存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101281685B (zh) * 2008-01-30 2010-08-25 吉林大学 区域混合交通自适应信号协调控制方法
CN103578281B (zh) * 2012-08-02 2015-10-21 中兴通讯股份有限公司 一种交通干线信号灯优化控制方法和装置
CN103236169B (zh) * 2013-04-17 2014-12-10 东南大学 城市干线公交站间双向分段绿波信号设置方法
CN103544841B (zh) * 2013-10-22 2015-10-21 银江股份有限公司 交通控制区域动态划分方法
CN108573608A (zh) * 2017-03-09 2018-09-25 孟卫平 交通信号的弦超模控制方法
CN109816999B (zh) * 2018-10-10 2021-05-18 扬州市鑫通智能信息技术有限公司 一种自适应动态双向绿波协调控制算法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020224444A1 (zh) * 2019-05-06 2020-11-12 阿里巴巴集团控股有限公司 数据的处理方法、装置、设备及计算机存储介质

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