CN113140108A - 一种网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法 - Google Patents

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CN113140108A CN202110413494.6A CN202110413494A CN113140108A CN 113140108 A CN113140108 A CN 113140108A CN 202110413494 A CN202110413494 A CN 202110413494A CN 113140108 A CN113140108 A CN 113140108A
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Abstract

本发明提供了一种网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，以时间或事件方式触发交通态势预测后，交通云将实时采集城市域中网联智能车辆及路口单元中的相关交通数据，进而以这些数据为基础，采用统计预测与深度学习预测相结合的方式来预测车辆的速度、位置、到达道路特殊标志线的时间、车辆通过路口临界区的顺序及通过路口时间。最后，基于上述预测结果，采用道路权值模型对未来一段时间后路网中的交通流态势进行整体预测。本发明能够实现交通路网状态的快速预测，为智能车的路径规划、交通流的自主疏导与管理以及紧急车辆的优先通行指导等提供支撑。

Description

一种网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法
技术领域
本发明涉及一种车-路-云联网环境下的交通态势预测方法，特别涉及一种短时的交通流态势预测方法。
背景技术
众所周知，交通预测对于交通调度乃至智慧城市的管理具有非常重要的现实意义，尤其是对于由智能车辆组成的智能交通系统ITS(Intelligent TransportationSystems)，更准确的预测将有助于提高车辆的通行效率和交通管理水平。近年来，随着智能驾驶、V2X通信等核心技术的发展与成熟，智能交通系统的发展开始迈入网联智能车辆(Connected Intelligent Vehicle,CIV)、路口单元(Autonomous IntersectionController,AIC)和交通云(Traffic Cloud,TC)深度融合的协作式智能交通系统C-ITS(Cooperative-ITS)新阶段。在这种车-路-云融合发展的技术背景下，车辆、路口单元、交通云的融合可以实现从路口、路网区域到城市域的交通环境状态多维快速感知，进而在云端积累形成有效的交通大数据。基于历史、实时的交通大数据进行高质量的交通态势智能预测，使交通系统的优化调度和管理逐渐成为可能，并日益受到关注。
根据不同的预测时长和目的，交通态势预测通常可被分为三个类型：长时、中时和短时。长时及中时预测可以为交通规划、管理和出行建议提供依据，而短时预测主要用于对车辆行为和交通态势的实时控制和管理。近年来，相关预测模型及机制已受到了广泛的关注和研究，但可见的工作大多仍聚焦于传统交通系统。该类系统中，车辆、路口单元(信号灯)不具备深度网联能力，其环境感知、信息交互、数据汇聚等能力存在很大不足，从根本上限制了整个交通态势的可预测能力。而对于协作式智能交通系统而言，车辆、路口及路侧单元、交通云彼此之间深度互联，可以实现更为丰富的交通数据感知与汇聚。但因该类实际交通系统需根据车辆的服务属性(救援、摆渡、出租等)进行更为复杂的行驶行为协同及交通流管理，其过程会呈现出更强的随机性。随着预测间隔的增加，交通态势受随机因素的影响越大，预测难度也将大幅增加，这对现有的预测机制形成了挑战。
例如，文献“基于深度学习的短时交通流预测，计算机应用研究，2017，Vol34(1)，p91-93，97”针对现有预测方法无法充分揭示交通流内部本质规律的问题，提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型(DBN)与支持向量回归分类器(SVR)作为预测模型，利用差分去除交通流数据的趋势向，并用深度信念网络模型进行交通流特征学习，在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明，该预测模型较传统预测模型具有更高的预测精度。但所研究的方法仍聚焦于缺乏环境感知和数据交互能力的传统交通系统，不适用于具有自主感知与行为协同能力的网联智能车辆以及车、路、云协同的交通环境。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法。这是一种具有城市域特征的、部署于交通云端的短时交通态势预测方法。该方法的前提是，每个路口被划分为一组毗邻的矩形区域，每个区域在同一时刻只允许一辆车进入，将这样的矩形区域称之为临界区；车辆在通过某个路口时，在驶过路口的预约线之后需要向路口单元发起临界区通行申请，且仅当其所申请的一组临界区得到授权时才能驶入。该方法中，当以时间或事件方式触发交通态势预测后，交通云将实时采集城市域中网联智能车辆及路口单元中的相关交通数据，进而以这些数据为基础，采用统计预测与深度学习预测相结合的方式来预测车辆的速度、位置、到达道路特殊标志线的时间、车辆通过路口临界区的顺序及通过路口时间。最后，基于上述预测结果，采用道路权值模型对未来一段时间后路网中的交通流态势进行整体预测。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
步骤一，交通云对全局交通路网进行初始化；建立与物理路口、道路、车辆相对应的虚拟路口、虚拟道路、虚拟车辆模型和数据结构；
步骤二，交通云向城市内道路上每一辆网联智能车及每一个路口单元分别发送车辆状态查询消息及路口通行时间统计消息；每辆车实时更新运动状态数据，包括位置、速度和加速度，发送给交通云，形成车辆预测数据表；每个路口单元采集并记录所有车辆通过路口的时间信息，发送到交通云，形成通过路口时间数据表；
步骤三，对于每个路口Ij，建立一个队列
Figure BDA0003024950210000021
存储所有已授权车辆，建立一个队列
Figure BDA0003024950210000022
用于存储可能被授权的车辆；
步骤四，遍历队列
Figure BDA0003024950210000023
计算每辆车在第k轮次授权通过路口的预测时刻
Figure BDA0003024950210000031
式中，
Figure BDA0003024950210000032
为车辆在第k-1轮次授权预测计算得到的到达当前路口时刻；
Figure BDA0003024950210000033
为车辆通过所需临界区序列的预测耗时；如果
Figure BDA0003024950210000034
中存在某车辆的
Figure BDA0003024950210000035
超过了预测结束时刻tF，则跳转至步骤八，否则执行步骤五；
步骤五，对于每个路口Ij，计算
Figure BDA0003024950210000036
中所有车辆通过路口的时刻
Figure BDA0003024950210000037
设
Figure BDA0003024950210000038
其中Δt为设定的车速预测时间片；使用m作为每轮预测中的预测步骤计数变量，并将m的初始值设为1；
步骤六，对于每个路口Ij，计算其驶入车道上所有车辆的预测速度、预测行驶距离、预测位置及预测到达路口进入线时刻，进而更新虚拟交通对象的相关状态，同时m值加1；如果m≥M，则执行步骤七，否则重复本步骤；
步骤七，对于每个路口Ij，根据
Figure BDA0003024950210000039
时刻驶入道路上所有车辆的速度及位置，将能通过预约线的虚拟车辆对象存入
Figure BDA00030249502100000310
根据该路口所采用的多车协同授权策略预测出下一轮的车辆授权情况，清空
Figure BDA00030249502100000311
从
Figure BDA00030249502100000312
中选出将被授权的车辆存入
Figure BDA00030249502100000313
中；令k值加1，跳转执行步骤四；
步骤八，根据前述步骤中记录的车辆通过路口时刻、位置数据预测tF时刻道路上的车辆数目，根据BPR路阻函数计算路网中每条道路的预测权值，更新全局交通路网拓扑图。
所述的步骤二中，每辆车实时更新运动状态数据，在收到车辆状态查询消息后发送给交通云；每个路口单元采集并记录所有车辆通过路口的时间信息，在收到路口通行时间统计消息后发送到交通云。
所述的车辆通过所需临界区序列的预测耗时
Figure BDA00030249502100000314
根据车辆的类型、预约的临界区序列以及进入路口时的速度三个属性以最小欧氏距离的方法从各路口临界区的通行时间历史统计数据表HTPIdata中选择得到。
所述的车辆预测速度是从车辆预测数据表中提取待预测车辆的行驶特征，包括车辆当前速度、加速度、位置以及待预测车辆前车的速度、加速度变化幅度、到所预约第一个临界区的距离、其前方车辆的数量以及车辆间的距离，形成车速预测的特征向量，并将该特征向量输入至车速预测神经网络，得到车辆在tm+1时刻的预测速度。
所述的车辆预测行驶距离是计算车辆的速度增量
Figure BDA0003024950210000041
当
Figure BDA0003024950210000042
Figure BDA00030249502100000416
为车辆在tm+1时刻的预测速度；
当
Figure BDA0003024950210000043
Figure BDA0003024950210000044
为车辆在Δt内的速度增量，
Figure BDA0003024950210000045
为车辆在Δt内所行驶的距离，
Figure BDA0003024950210000046
为车辆在tm时刻的预测速度，tacc和tdec分别为车速从
Figure BDA0003024950210000047
变化至
Figure BDA0003024950210000048
所需的加速、减速时间，aacc为车辆加速度；
当
Figure BDA0003024950210000049
adec为车辆减速度。
所述的车辆预测位置是设车辆在tm时刻的位置坐标为
Figure BDA00030249502100000410
tm+1时刻的位置
Figure BDA00030249502100000411
如果某辆车的所需临界区序列都已被授权，位置预测显示其处于路口I，则将其位置坐标简化为路口中心点的坐标，即
Figure BDA00030249502100000412
如果某辆车未被授权，即使其在tm+1时刻的预测结果为处于路口之中，仍将其位置坐标置为路口的进入点坐标，即
Figure BDA00030249502100000413
如果某辆车行驶在道路上，并且在tm+1时刻不会到达路口I，则其位置坐标为
Figure BDA00030249502100000414
与相应X或Y方向的
Figure BDA00030249502100000415
之和。
所述的车辆预测到达路口进入线时刻
Figure BDA0003024950210000051
tm+1为第m+1个预测时间片开始的时刻，
Figure BDA0003024950210000052
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口的进入线所需的时间；如果车辆未被授权，当其处于刹车线与路口进入线之间，或
Figure BDA0003024950210000053
时，
Figure BDA0003024950210000054
当其处于进入线与刹车线之间，
Figure BDA0003024950210000055
为车辆在tm+1时刻的预测速度，vc为车辆最大巡航速度，
Figure BDA0003024950210000056
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离，a为车辆加速度；当其处于道路起始线与进入线之间时，
Figure BDA0003024950210000057
如果车辆已授权，
Figure BDA0003024950210000058
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离。
本发明的有益效果是：结合网联化智能交通系统的精确车、路状态实时感知的优势，在实时感知路网中所有车辆状态的基础上通过融合交通大数据和神经网络、统计分析等方法实现车辆速度、位置等的高精度预测，进而，基于典型的路阻模型进行道路交通流状态的预测。这种方法将可实现交通路网状态的快速预测，可为智能车的路径规划、交通流的自主疏导与管理以及紧急车辆的优先通行指导等提供支撑，从而从路口、车道、路网、服务质量等多个层次和维度提高路网的通行效率及交通系统的管理水平。
附图说明
图1是本发明的短时交通态势预测流程图。
图2是本发明方法实施例中的交通场景及主要交通对象的通信方式。
图3是本发明方法实施例中用于车速预测的神经网络结构。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。
本发明提供一种网联智能交通系统中的短时交通态势预测方法，包括以下步骤：
步骤一、初始化操作。
交通云TC启动后，首先用读取的全局交通路网数据和交通环境配置文件(GISFile)对全局交通路网进行初始化。进而，TC加载用于车辆速度预测的神经网络参数文件(VFNFile)，加载各路口临界区的通行时间历史统计数据表(HTPIdata)，并将车辆预测数据表(VFD)及通过路口时间数据表(PST)初始化为空。此外，在云端计算机中建立与物理路口、道路、车辆相对应的虚拟路口、虚拟道路、虚拟车辆模型和数据结构。通过车-云通信、路-云通信，这些虚拟对象就可以同步获取到所对应物理交通对象的全部状态。初始化完成后，通过时间或事件触发，即可在一个开始时刻tS预测结束时刻tF时的交通态势。
步骤二、预测数据采集及存储。
交通云于tS时刻向城市内道路上每一辆网联智能车及每一个路口单元分别发送车辆状态查询消息VFR及路口通行时间统计消息PTR，获取交通态势预测所需的数据。
每辆车CIV在行驶过程中实时更新位置、速度、加速度等运动状态数据VMS，并在收到VFR请求后立刻组装其最新的数据信息，以VFDS车辆预测数据上报消息格式发送给交通云。
每个路口单元AIC采集并记录所有车辆通过路口的时间信息，并在收到交通云发出的PTR消息后以通过路口时间消息格式PIT发送到交通云。
交通云TC对上报数据进行处理后，分别存入云端的VFD数据表及PST数据表，并从数据表中加载车辆运动状态数据VMS、车辆授权状态数据VAS，对云端的虚拟交通对象属性进行更新。
步骤三、车辆授权情况分类。
对于每个路口Ij，建立一个空队列
Figure BDA0003024950210000061
用于存储所有已授权车辆，建立一个空队列
Figure BDA0003024950210000062
用于存储可能被授权的车辆。如果Ij存在已授权车辆，则将该类车辆加入
Figure BDA0003024950210000063
否则，先根据该路口所采用的车辆调度策略选择会被授权的车辆并将这些车辆加入
Figure BDA0003024950210000064
步骤四、车辆通过路口时刻预测及预测终止判断。
(1)遍历非空队列
Figure BDA0003024950210000071
对于其中的每辆车计算该车辆到达Ij时的速度，之后根据公式1计算其通过路口的预测时刻
Figure BDA0003024950210000072
Figure BDA0003024950210000073
式中，Rk表示第k轮次授权，k为自然数，
Figure BDA0003024950210000074
为车辆在第k轮时通过当前路口的预测时刻；
Figure BDA0003024950210000075
为车辆在第k-1轮预测计算得到的到达当前路口时刻；
Figure BDA0003024950210000076
为车辆通过所需临界区序列的预测耗时，该值可根据车辆的类型、预约的临界区序列以及进入路口时的速度三个属性以最小欧氏距离的方法从HTPIdata中选择得到。
(2)遍历非空队列
Figure BDA0003024950210000077
如果其中存在某车辆的
Figure BDA0003024950210000078
超过了预测结束时刻tF，则跳转至步骤八进行道路的权值预测，否则继续执行步骤五。
步骤五、预测轮次划分。
对于每个路口Ij，计算
Figure BDA0003024950210000079
中所有车辆被调度通过路口的时刻
Figure BDA00030249502100000710
设
Figure BDA00030249502100000711
其中Δt为设计人员根据实际需要设定的车速预测时间片。用
Figure BDA00030249502100000712
表示车辆调度的时长，则
Figure BDA00030249502100000713
使用m作为每轮预测中的预测步骤计数变量，并将m的初始值设为1。
步骤六、车辆行驶状态预测。
对于每个路口Ij，计算其驶入车道上所有车辆的预测速度、预测行驶距离、预测位置及预测到达路口进入线时刻。
(1)车辆速度预测
从VFD数据表中提取待预测车辆的行驶特征，例如车辆当前速度
Figure BDA00030249502100000714
加速度、位置以及待预测车辆前车的速度、加速度变化幅度、到所预约第一个临界区的距离、其前方车辆的数量以及车辆间的距离，进而，将这些信息组装在一起形成车速预测的特征向量，并将该特征向量输入至车速预测神经网络，其输出值即为车辆在tm+1时刻的预测速度。
(2)车辆行驶距离预测
首先根据公式2计算车辆的速度增量。
Figure BDA0003024950210000081
式中，
Figure BDA0003024950210000082
为车辆在[tm，tm+1]内的速度增量，
Figure BDA0003024950210000083
和
Figure BDA0003024950210000084
分别为车辆在tm+1时刻和tm时刻的预测速度。
当
Figure BDA0003024950210000085
Figure BDA0003024950210000086
当
Figure BDA0003024950210000087
Figure BDA0003024950210000088
当
Figure BDA0003024950210000089
Figure BDA00030249502100000810
式中，tacc和tdec分别为车速从
Figure BDA00030249502100000811
变化至
Figure BDA00030249502100000812
所需的加速、减速时间，Δt为设定的车速预测时间片，
Figure BDA00030249502100000813
为车辆在Δt内的速度增量，aacc为车辆加速度，adec为车辆减速度，
Figure BDA00030249502100000814
为车辆在Δt内所行驶的距离。
(3)车辆位置预测
车辆的预测位置与其当前位置、预约状态相关，可根据是否通过预约线分为开始预约和车道行驶两种情况，而通过预约线后可分为所预约全部临界区是否被授权两种状态。设车辆在tm时刻的位置坐标为
Figure BDA0003024950210000091
tm+1时刻的位置
Figure BDA0003024950210000092
如果某辆车的所需临界区序列都已被授权，位置预测显示其处于路口I，则将其位置坐标简化为路口中心点的坐标，即
Figure BDA0003024950210000093
如果某辆车未被授权，即使其在tm+1时刻的预测结果为处于路口之中，仍将其位置坐标置为路口的进入点坐标，即
Figure BDA0003024950210000094
如果某辆车行驶在道路上，并且在tm+1时刻不会到达路口I，则其位置坐标为
Figure BDA0003024950210000095
与相应X或Y方向的
Figure BDA0003024950210000096
之和。
(4)车辆到达路口进入线时刻预测
采用公式6计算车辆到达路口进入线的预测时刻。
Figure BDA0003024950210000097
式中，
Figure BDA0003024950210000098
为车辆在tm+1时，到达路口进入线的预测时刻，tm+1为第m+1个预测时间片开始的时刻，
Figure BDA0003024950210000099
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口的进入线所需的时间。
如果车辆未被授权，当其位置处于
Figure BDA00030249502100000910
即刹车线与路口进入线之间，或
Figure BDA00030249502100000911
时，
Figure BDA00030249502100000912
当其位置处于[Pa，Pb]或[Ps，Pa]，即进入线与刹车线之间，或道路起始线与进入线之间时，分别采用公式7、8计算
Figure BDA00030249502100000913
Figure BDA00030249502100000914
式中，
Figure BDA00030249502100000915
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口进入线所需的时间，
Figure BDA00030249502100000916
为车辆在tm+1时刻的预测速度，vc为车辆在[Pa，Pb]之间的车辆最大巡航速度，
Figure BDA00030249502100000917
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离，a为车辆加速度。
Figure BDA0003024950210000101
式中，
Figure BDA0003024950210000102
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口进入线所需的时间，
Figure BDA0003024950210000103
为车辆在tm+1时刻的预测速度，
Figure BDA0003024950210000104
为车辆在tm+1时刻与进入线之间的距离，a为车辆自身的加速度(车辆信息系统自行感知这一数据)。当
Figure BDA0003024950210000105
时，vx为车辆最大巡航速度vc，否则，vx为车辆最大行驶速度vm。
如果车辆已授权，则其位置应处于
Figure BDA0003024950210000106
内，因此可通过公式9计算
Figure BDA0003024950210000107
Figure BDA0003024950210000108
式中，
Figure BDA0003024950210000109
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口进入线所需的时间，
Figure BDA00030249502100001010
为车辆在tm+1时刻的预测速度，vc为车辆在[Pa，Pb]之间的车辆最大巡航速度，
Figure BDA00030249502100001011
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离，a为车辆加速度。
使用上述生成的数据值更新虚拟交通对象的相关状态，同时m值加1。如果m≥M，则继续执行步骤七，否则重复步骤六。
步骤七、授权预测。
对于每个路口Ij，根据
Figure BDA00030249502100001012
时刻驶入道路上所有车辆的速度及位置，将能通过预约线的虚拟车辆对象存入
Figure BDA00030249502100001013
之后根据该路口所采用的多车协同授权策略(如以到达时间为优先级进行授权的“先到者先通过”策略，以道路优先级权重为依据进行授权的“权重高者先通过”策略)，预测出下一轮的车辆授权情况，清空
Figure BDA00030249502100001014
从
Figure BDA00030249502100001015
中选出将被授权的车辆存入
Figure BDA00030249502100001016
中。令k值加1，跳转执行步骤四。
步骤八、道路权值预测。根据前述步骤中记录的车辆通过路口时刻、位置数据等属性值可得到预测时刻tF时道路上的车辆数目预测值，之后根据美国公路局提出的BPR(Bureau of Public Roads)路阻函数，即公式10计算路网中每条道路的预测权值，更新全局交通路网拓扑图。至此，本次预测结束。
Figure BDA0003024950210000111
式中，tab为车辆从a点行驶到b点所需的时间，该值越大意味着道路的通行能力越差；αab为车辆以最大限行速度从a点行驶到b点所需的时间；fab为预测的处于a点和b点之间的车辆数量；Cab为道路的最大理想车辆容量；δ和τ为常数项系数。
如图1所示。本发明的实施例步骤如下：
本实施例中，对于图2所示的交叉路口，将其交叉区域划分为多个(本实施例中为4个)相互邻接且独立的矩形静态临界区(S-CS)，每个临界区在同一时刻只能授权给一辆车。同时，在每个交叉路口部署路口单元AIC，进行微观区域的车辆、临界区状态实时感知及车辆通行授权管理。任何车辆只有先向AIC预约所需要的临界区序列且得到授权后，才能驶入被授权的临界区，遵循“先预约，后通过”的通行机制。AIC端采用集中调度方式，其接收所有发起通行预约车辆的请求，之后根据特定的授权策略调度车辆安全通过路口。在该预约式机制中，我们在所有的驶入道路上都设置了多条特殊标志线：道路起始线Ps，车辆经过此线后便进入了当前道路；进入线Pa，车辆经过此线后速度要调整至最大预约速度以下；预约线Pr，车辆经过此线后开始向AIC发送通过路口(直行、左转或右转)所需临界区序列的预约消息；刹车线Pb，车辆若未获得任何临界区的授权则需在刹车线处开始制动；临界区进入线Pγs，车辆经过此线后进入其所预约的第一个临界区。
作为交通管理平台，交通云TC能够实时采集全局交通数据，并在云端的数据库中进行增量式存储。进而，TC通过对所存储的历史统计数据以及当前交通数据进行整合分析，运用本发明中的机制来预测未来一段时间后路网中的交通流态势。本预测机制的触发方式主要有两种：以根据用户设定的预测周期触发预测，或者是，由特定的事件集合触发(如车辆请求、车辆故障等)。为了更好地利用数据表中所存储的多元数据信息，TC端将在信息域中建立车、路等交通对象的虚拟对象，包括虚拟路口、虚拟道路及虚拟车辆，并为这些虚拟对象赋予其所对应物理对象的即时数据。此外，TC中保存有全局的交通路网状态图N＝{W，I，R，FR}。其中，N代表城市路网；W代表该路网中所有道路的集合，W＝{w1，w2......wn}；I代表路网中所有道路的交汇点，即路口的集合，I＝{I1，I2......In}；R代表路口之间的连通关系，FR代表路口之间交通流态势的预测值。
具体的预测过程详述如下。
步骤一、初始化操作。
本实施例中的路口类型是道路夹角为90°的十字路口，路口交叉区域被划分为4个矩形静态临界区域。交通云TC启动后，首先加载交通环境配置文件GISFile，对全局交通路网拓扑图进行初始化，同时加载用于车辆速度预测的神经网络参数文件VFNFile，清空车辆预测数据表VFD及通过路口时间数据表PST。
之后，TC端会根据交通拓扑图建立用于预测的虚拟路口VI(VirtualIntersection)、虚拟道路VL(VirtualLane)对象，并根据驶入该路网车辆发送给云端的信息动态建立虚拟车辆VV(VirtualVehicle)对象。其中，VI定义为<VI.id，alane，pscstime>，参数分别为虚拟路口id、虚拟路口中所包含的道路集合以及路口的通行时间统计信息；VL定义为<VL.id，vvehicle，fweight>，包括虚拟道路id、虚拟道路所包含的车辆集合和当前道路的预测权值；VV为<CI.id，CL.id，v.OD，Location，PSCS，PIT，vsf，path>，包括车辆所在路口及道路id、车辆初始状态数据、车辆位置、当前车辆通过所需临界区序列花费的时间、车速预测特征向量和车辆行驶路径。初始化完成后，即可通过后续步骤在一个开始时刻tS预测某个Δt时长之后(或结束时刻tF)路网中的交通流态势。
步骤二、预测数据采集及存储。
TC在tS时刻，向路网中的每一辆网联智能车及每一个路口单元AIC分别发送车辆预测数据的采集消息VFR及通过路口时间的数据采集消息PTR，以获取交通态势预测所需的即时数据。智能车在行驶过程中不断更新自身相关数据，在收到VFR请求后立刻组装为VFDS消息上报给TC。VFDS消息格式为<v.id，TC.id，v.tp，v.pri，l.id，v.vfront，v.x，v.y，v.vc，v.ac，v.Ic，v.ln，v.SCS，v.ts，v.authf>，这些参数分别为车辆id、交通云id、车辆类型、优先级、所在道路、前车id、当前位置、当前速度与加速度、所在路口、所在车道、临界区序列、到达预约线时间、授权序列等。每当一辆车辆通过路口，AIC自动记录该车辆通过路口的时间信息，并在收到TC发出的PTR消息后，立即以PIT消息上报TC，PIT消息的格式为<I.id，TC.id，v.direc，v.turn，v.SCS，v.type，v.espeed，v.ptw>，具体参数为路口id、交通云id以及车辆的行驶方向、具体转向、临界区序列、类型、进入路口时的速度以及通过该路口相关临界区时所花费的时间。TC对上报数据进行处理后，分别存入云端的VFD及PST数据表。VFD数据表中每条信息记录的格式为<rid，vid，vtype，vpri，Iid，lid，prlf，locx，locy，nlid，SCS，vturn，ospeed，averacc，ts，authf，fvid，stime，rtime，pif，fspeed>。其中，rid为随机生成的通用唯一识别码UUID，vid为车辆id，vtype为车辆类型，vpri为车辆服务紧急程度，iid为车辆所属路口id，lid为车辆所在车道id，prlf为车辆通过重置线的标志位，locx、locy为车辆的位置坐标，nlid为车辆将要去往的下一条车道id，SCS为车辆所需临界区序列，vturn为车辆的具体转向，ospeed为车辆发送VFDS消息时的车速，averacc为车辆发送VFDS消息前某段时间内的平均加速度，ts为车辆到达路口进入线的时间，authf为车辆授权标志位，fvid为车辆的前车id，stime为车辆发送VFDS消息的时间戳，rtime为车辆通过预约线的时间，pif为车辆是否通过当前路口标志位，fspeed为车辆的预测速度。
PST数据表中每条数据记录的格式为<rid，vfeature，ptw>。其中，rid为随机生成的UUID，vfeature包含多种车辆特征信息，可根据特征信息确定与车辆最相符的路口通行时间信息，ptw为车辆通过所需临界区序列花费的时间。同时，TC根据PST表整理形成数据集
Figure BDA0003024950210000131
其中，
Figure BDA0003024950210000132
为车辆的通过路口属性矢量，定义为<vturn，vtype，v.espeed>，即车辆转向、车辆类型及车辆进入路口时的速度；ptwj为车辆通过所需临界区序列花费的时间。
随后，TC从VFD数据表中加载车辆运动状态数据及授权车辆信息数据，对云端的虚拟交通对象的相关属性进行更新。
步骤三、车辆授权情况分类。
对于每个路口Ij，建立一个空队列
Figure BDA0003024950210000133
用于存储所有已授权车辆，建立一个空队列
Figure BDA0003024950210000141
用于存储可能被授权的车辆。如果Ij存在已授权车辆，则将该类车辆加入
Figure BDA0003024950210000142
否则，先根据该路口所采用的车辆调度策略选择会被授权的车辆并将这些车辆加入
Figure BDA0003024950210000143
步骤四、车辆通过路口时刻预测及预测终止判断。
①遍历非空队列
Figure BDA0003024950210000144
对于其中的每辆车，计算其到达Ij时的速度，之后根据公式1计算其通过路口的预测时刻
Figure BDA0003024950210000145
Figure BDA00030249502100001421
式中，Rk为授权轮次，k为自然数，
Figure BDA0003024950210000147
为车辆在第Rk轮时通过当前路口的预测时刻；
Figure BDA0003024950210000148
为车辆在第Pk-1轮预测计算得到的到达当前路口时刻；
Figure BDA0003024950210000149
为车辆通过所需临界区序列的预测耗时，该值可根据车辆的类型、预约的临界区序列以及进入路口时的速度三个属性以最小欧氏距离的方法从HTPIdata中选择得到。具体地，将当前车辆的通过路口属性整合为一个
Figure BDA00030249502100001410
之后计算其与历史统计数据集HTPIdata中每个
Figure BDA00030249502100001411
的欧氏距离，使用有监督学习算法K-NN(K-Nearest Neighbor)，从HTPIdata中选择与当前车辆通过路口属性
Figure BDA00030249502100001412
具有最小欧氏距离的
Figure BDA00030249502100001413
所对应的通过路口时间ptw作为结果值，即
Figure BDA00030249502100001414
如公式2所示。
Figure BDA00030249502100001415
式中，
Figure BDA00030249502100001416
共有n维，Attribv[p]为第p维属性值，
Figure BDA00030249502100001417
为历史统计数据集H中的第j个车辆通过路口属性矢量且
Figure BDA00030249502100001418
ptwbest为最符合
Figure BDA00030249502100001419
的通过路口时间长度，
Figure BDA00030249502100001420
为历史统计数据集HTPIdata中通过路口的车辆属性矢量。
②遍历非空队列
Figure BDA0003024950210000151
如果其中存在某车辆的
Figure BDA0003024950210000152
超过了预测时刻tF，则跳转至步骤八进行道路的权值预测，否则继续执行步骤五。
步骤五、预测轮次划分。
对于每个路口Ij，计算
Figure BDA0003024950210000153
中所有车辆被调度通过路口的时刻
Figure BDA0003024950210000154
设
Figure BDA0003024950210000155
其中Δt为设计人员根据实际需要设定的车速预测时间片。用
Figure BDA0003024950210000156
表示车辆调度的时长，则
Figure BDA0003024950210000157
使用m作为每轮预测中的预测步骤计数变量，并将m的初始值设为1。
步骤六、车辆行驶状态预测。
对于每个路口Ij，计算其驶入车道上所有车辆的预测速度、预测行驶距离、预测位置及预测到达路口进入线时刻。
①车辆速度预测
从VFD数据表中提取待预测车辆的行驶特征，例如车辆当前速度
Figure BDA0003024950210000158
加速度、位置与待预测车辆前车的速度、加速度变化幅度、到所预约第一个临界区的距离、其前方车辆的数量以及辆车间的距离，进而，将这些信息组装在一起形成车速预测的特征向量，并将该特征向量输入至车速预测神经网络，其输出值即为车辆在tm+1时刻的预测速度。本实施例选取了如表1-1所示的七种车辆行驶特征参数作为输入层，以车辆速度预测值作为输出层，进而建立起如图3所示的双隐含层车辆速度预测神经网络结构。
表1-1车辆行驶特征参数
Figure BDA0003024950210000159
对于待预测车辆，可从VFD数据表中提取与表1-1对应的全部行驶特征属性值，构建车速预测特征向量，并将该特征向量输入对应的神经网络模块，其输出即为车辆在tm+1时刻的预测速度。
②车辆行驶距离预测
首先根据公式3计算车辆的速度增量。
Figure BDA0003024950210000161
式中，
Figure BDA0003024950210000162
为车辆在[tm，tm+1]内的速度增量，
Figure BDA0003024950210000163
和
Figure BDA0003024950210000164
分别为车辆在tm+1时刻和tm时刻的预测速度。
当
Figure BDA0003024950210000165
Figure BDA0003024950210000166
当
Figure BDA0003024950210000167
Figure BDA0003024950210000168
当
Figure BDA0003024950210000169
Figure BDA00030249502100001610
式中，tacc和tdec分别为车速从
Figure BDA00030249502100001611
变化至
Figure BDA00030249502100001612
所需的加速、减速时间，Δt为设定的车速预测时间片，
Figure BDA00030249502100001613
为车辆在Δt内的速度增量，aacc为车辆加速度，adec为车辆减速度，
Figure BDA00030249502100001614
为车辆在Δt内所行驶的距离。
③车辆位置预测
车辆的预测位置与其当前位置、预约状态相关，可根据是否通过预约线分为开始预约和车道行驶两种情况，而通过预约线后可分为所预约全部临界区是否被授权两种状态。设车辆在tm时刻的位置坐标为
Figure BDA0003024950210000171
tm+1时刻的位置
Figure BDA0003024950210000172
如果某辆车的所需临界区序列都已被授权，位置预测显示其处于路口I，则将其位置坐标简化为路口中心点的坐标，即
Figure BDA0003024950210000173
如果某辆车未被授权，即使其在tm+1时刻的预测结果为处于路口之中，仍将其位置坐标置为路口的进入点坐标，即
Figure BDA0003024950210000174
如果某辆车行驶在道路上，并且在tm+1时刻不会到达路口I，则其位置坐标为
Figure BDA0003024950210000175
与相应X或Y方向的
Figure BDA0003024950210000176
之和。
④车辆到达路口进入线时刻预测
车辆到达路口进入线时刻预测采用公式7计算。
Figure BDA0003024950210000177
式中，
Figure BDA0003024950210000178
为车辆在tm+1时，到达路口进入线的预测时刻，tm+1为第m+1个预测时间片开始的时刻，
Figure BDA0003024950210000179
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口的进入线所需的时间。
如果车辆未被授权，当其位置处于
Figure BDA00030249502100001710
即刹车线与路口进入线之间，或
Figure BDA00030249502100001711
时，
Figure BDA00030249502100001712
当其位置处于[Pa，Pb]或[Ps，Pa]，即进入线与刹车线之间，或起始线与进入线之间时，分别采用公式8、9计算
Figure BDA00030249502100001713
Figure BDA00030249502100001714
式中，
Figure BDA00030249502100001715
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口进入线所需的时间，
Figure BDA00030249502100001716
为车辆在tm+1时刻的预测速度，vc为车辆在[Pa，Pb]之间的车辆最大巡航速度，
Figure BDA00030249502100001717
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离，a为车辆加速度。
Figure BDA00030249502100001718
式中，
Figure BDA0003024950210000181
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口进入线所需的时间，
Figure BDA0003024950210000182
为车辆在tm+1时刻的预测速度，
Figure BDA0003024950210000183
为车辆在tm+1时刻与进入线之间的距离，a为车辆自身的加速度(车辆信息系统自行感知这一数据)。当
Figure BDA0003024950210000184
时，vx为车辆最大巡航速度vc，否则，vx为车辆最大行驶速度vm。
如果车辆已授权，则其位置应处于
Figure BDA0003024950210000185
内，因此可通过公式10计算
Figure BDA0003024950210000186
Figure BDA0003024950210000187
式中，
Figure BDA0003024950210000188
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口进入线所需的时间，
Figure BDA0003024950210000189
为车辆在tm+1时刻的预测速度，vc为车辆在[Pa，Pb]之间的车辆最大巡航速度，
Figure BDA00030249502100001810
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离，a为车辆加速度。
使用上述生成的数据值更新虚拟交通对象的相关状态，同时m++。如果m≥M，则继续执行步骤七，否则重复步骤六。
步骤七、车辆授权预测。
对于每个路口Ij，根据
Figure BDA00030249502100001811
时刻驶入道路上所有车辆的速度及位置，将能通过预约线的虚拟车辆对象存入
Figure BDA00030249502100001812
之后根据该路口所采用的协同调度策略，预测出下一轮的授权情况。
本实施例中，AIC所采用的授权策略为基于到达时间的FAFP-MQ(First ArriveFirst Pass-Multi Queue)策略。其主要思想是，每当路口空闲时，AIC选择预计最早到达路口的车辆所在车道上的前N辆车进行授权，N是用户设定的一个自然数值，如5等。
随后，清空
Figure BDA00030249502100001813
并从
Figure BDA00030249502100001814
中选出将被授权的车辆存入
Figure BDA00030249502100001815
中。令k++，跳转执行步骤四。
步骤八、道路权值预测。
根据前述步骤中记录的车辆通过路口时刻、位置数据等属性值可得到预测时刻道路上的车辆数目值，之后根据BPR路阻函数，即公式11计算路网中每条道路的预测权值，更新全局交通路网拓扑图。至此，本次预测结束。
Figure BDA0003024950210000191
式中，tab为车辆从a点行驶到b点所需的时间，该值越大意味着道路的通行能力越差；αab为车辆以最大限行速度从a点行驶到b点所需的时间；fab为预测的处于a点和b点之间的车辆数量；Cab为道路的最大理想车辆容量；δ，τ取值分别为0.15和4。
依据本发明所描述的方法，本领域的技术人员即可设计出面向网联智能交通系统的云端交通流实时预测服务实施例。

Claims (7)

1.一种网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，交通云对全局交通路网进行初始化；建立与物理路口、道路、车辆相对应的虚拟路口、虚拟道路、虚拟车辆模型和数据结构；
步骤二，交通云向城市内道路上每一辆网联智能车及每一个路口单元分别发送车辆状态查询消息及路口通行时间统计消息；每辆车实时更新运动状态数据，包括位置、速度和加速度，发送给交通云，形成车辆预测数据表；每个路口单元采集并记录所有车辆通过路口的时间信息，发送到交通云，形成通过路口时间数据表；
步骤三，对于每个路口Ij，建立一个队列
Figure FDA0003024950200000011
存储所有已授权车辆，建立一个队列
Figure FDA0003024950200000012
用于存储可能被授权的车辆；
步骤四，遍历队列
Figure FDA0003024950200000013
计算每辆车在第k轮次授权通过路口的预测时刻
Figure FDA0003024950200000014
式中，
Figure FDA0003024950200000015
为车辆在第k-1轮次授权预测计算得到的到达当前路口时刻；
Figure FDA0003024950200000016
为车辆通过所需临界区序列的预测耗时；如果
Figure FDA0003024950200000017
中存在某车辆的
Figure FDA0003024950200000018
超过了预测结束时刻tF，则跳转至步骤八，否则执行步骤五；
步骤五，对于每个路口Ij，计算
Figure FDA0003024950200000019
中所有车辆通过路口的时刻
Figure FDA00030249502000000110
设
Figure FDA00030249502000000111
其中Δt为设定的车速预测时间片；使用m作为每轮预测中的预测步骤计数变量，并将m的初始值设为1；
步骤六，对于每个路口Ij，计算其驶入车道上所有车辆的预测速度、预测行驶距离、预测位置及预测到达路口进入线时刻，进而更新虚拟交通对象的相关状态，同时m值加1；如果m≥M，则执行步骤七，否则重复本步骤；
步骤七，对于每个路口Ij，根据
Figure FDA00030249502000000112
时刻驶入道路上所有车辆的速度及位置，将能通过预约线的虚拟车辆对象存入
Figure FDA00030249502000000113
根据该路口所采用的多车协同授权策略预测出下一轮的车辆授权情况，清空
Figure FDA00030249502000000114
从
Figure FDA00030249502000000115
中选出将被授权的车辆存入
Figure FDA00030249502000000116
中；令k值加1，跳转执行步骤四；
步骤八，根据前述步骤中记录的车辆通过路口时刻、位置数据预测tF时刻道路上的车辆数目，根据BPR路阻函数计算路网中每条道路的预测权值，更新全局交通路网拓扑图。
2.根据权利要求1所述的网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，所述的步骤二中，每辆车实时更新运动状态数据，在收到车辆状态查询消息后发送给交通云；每个路口单元采集并记录所有车辆通过路口的时间信息，在收到路口通行时间统计消息后发送到交通云。
3.根据权利要求1所述的网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，所述的车辆通过所需临界区序列的预测耗时
Figure FDA0003024950200000021
根据车辆的类型、预约的临界区序列以及进入路口时的速度三个属性以最小欧氏距离的方法从各路口临界区的通行时间历史统计数据表HTPIdata中选择得到。
4.根据权利要求1所述的网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，所述的车辆预测速度是从车辆预测数据表中提取待预测车辆的行驶特征，包括车辆当前速度、加速度、位置以及待预测车辆前车的速度、加速度变化幅度、到所预约第一个临界区的距离、其前方车辆的数量以及车辆间的距离，形成车速预测的特征向量，并将该特征向量输入至车速预测神经网络，得到车辆在tm+1时刻的预测速度。
5.根据权利要求1所述的网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，所述的车辆预测行驶距离是计算车辆的速度增量
Figure FDA0003024950200000022
当
Figure FDA0003024950200000023
Figure FDA0003024950200000024
为车辆在tm+1时刻的预测速度；
当
Figure FDA0003024950200000025
Figure FDA0003024950200000026
为车辆在Δt内的速度增量，
Figure FDA0003024950200000027
为车辆在Δt内所行驶的距离，
Figure FDA0003024950200000028
为车辆在tm时刻的预测速度，tacc和tdec分别为车速从
Figure FDA0003024950200000031
变化至
Figure FDA0003024950200000032
所需的加速、减速时间，aacc为车辆加速度；
当
Figure FDA0003024950200000033
adec为车辆减速度。
6.根据权利要求1所述的网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，所述的车辆预测位置是设车辆在tm时刻的位置坐标为
Figure FDA0003024950200000034
tm+1时刻的位置
Figure FDA0003024950200000035
如果某辆车的所需临界区序列都已被授权，位置预测显示其处于路口I，则将其位置坐标简化为路口中心点的坐标，即
Figure FDA0003024950200000036
如果某辆车未被授权，即使其在tm+1时刻的预测结果为处于路口之中，仍将其位置坐标置为路口的进入点坐标，即
Figure FDA0003024950200000037
如果某辆车行驶在道路上，并且在tm+1时刻不会到达路口I，则其位置坐标为
Figure FDA0003024950200000038
与相应X或Y方向的
Figure FDA0003024950200000039
之和。
7.根据权利要求1所述的网联智能交通系统中的云端交通态势预测方法，其特征在于，所述的车辆预测到达路口进入线时刻
Figure FDA00030249502000000310
tm+1为第m+1个预测时间片开始的时刻，
Figure FDA00030249502000000311
为车辆从tm+1时刻的位置到达路口的进入线所需的时间；如果车辆未被授权，当其处于刹车线与路口进入线之间，或
Figure FDA00030249502000000312
时，
Figure FDA00030249502000000313
当其处于进入线与刹车线之间，
Figure FDA00030249502000000314
Figure FDA00030249502000000315
为车辆在tm+1时刻的预测速度，vc为车辆最大巡航速度，
Figure FDA0003024950200000041
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离，a为车辆加速度；当其处于道路起始线与进入线之间时，
Figure FDA0003024950200000042
如果车辆已授权，
Figure FDA0003024950200000043
Figure FDA0003024950200000044
为车辆在tm+1时刻与路口进入线之间的距离。
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