CN114155724B - 一种车联网环境下的交叉口交通信号控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车联网环境下的交叉口自适应控制方法，该方法首先在相位红灯结束末基于车道排队长度计算车道初始清空绿灯时长，而后得到相位初始绿灯时长；然后基于车道车辆到达率计算相位初始绿灯时长内到达并加入排队的车辆数，重新计算各车道排队清空绿灯时长及相位绿灯时长；最后更新车道车头时距和车辆到达率参数。本发明简单可靠，在车联网环境下能够实时适应交通流变化趋势，降低不必要的车辆延误，提高交叉口的通行效率。

Description

一种车联网环境下的交叉口交通信号控制方法

技术领域

本发明属于信控交叉口交通信号控制领域，特别是一种基于排队长度清空时长需求的控制方法。

背景技术

当前随着城市汽车保有量的稳步增长，城市交通路网压力越来越大，城市道路显得愈发拥堵。交叉口是城市道路的交汇点，是不同交通流有序通行的重要保障，承担了大部分的交通压力，对城市道路网的交通状况起着至关重要的作用。

交叉口进口车道的饱和车头时距、车辆到达率等是交通信号配时重要的基本参数，对交通信号配时的合理性起着重要作用，而这些参数需要交通信号配时人员现场调查，费时费力，而且现场调查时间只能覆盖特定日期的特定时间段，并且这些基本参数无法得到及时更新。同时在传统的技术条件下，交通流信息的采集存在一定的滞后，导致交通信号配时只能根据历史数据进行未来的交通控制。这些情况在一定程度上导致了交通信号配时的不合理性，使得相位可能存在绿灯浪费或者不能满足交通需求的情况，交叉口的通行能力无法得到有效、充分的利用，大大降低了城市路网的运行效率。

综上所述，需要一种能够实时更新基本参数并基于实时交通流采集数据进行交通信号控制的方法，以充分利用交叉口的通行能力，提高通行效率，降低出行延误。

车联网是智能交通系统与物联网相结合的一个重要子系统，其由车辆定位信息、车辆状态信息、车辆路径信息等组成的信息互联，是以环保、节能、安全、高效、可持续发展为目的的车-网融合技术。有了车联网技术后，可充分利用相关信息，及时准确响应相位交通需求，提高交叉口通行效率，缓解城市交通路网拥堵压力。

发明内容

本发明的目的在于获得准确响应相位交通需求的绿灯时长，提供一种交通信号控制方法，基于车联网环境下的实时交通流采集数据，准确计算相位绿灯时长。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，在相位红灯末统计隶属该相位所有车道的排队车辆数；

步骤2，计算该相位下各车道的初始排队清空绿灯时长，并计算相位初始绿灯时长；

步骤3，基于相位初始绿灯时长，计算相位所属各车道在初始绿灯时长内预计到达并加入排队的车辆数；

步骤4，基于相位各车道预测的新排队车辆数，重新计算各车道排队清空时长和相位绿灯时长；

步骤5，更新交叉口各车道的车头时距参数；

步骤6，更新交叉口各车道的车辆到达率参数。

进一步地，步骤1中所述统计隶属该相位所有车道的排队车辆数，具体为：车辆在交叉口进口道速度连续2次小于指定阈值同时与前方停止状态的车辆保持1至2个车头间距时，则认为车辆处于停车排队状态，红灯期间该车道最后一辆进入停止状态的车辆为该车道的排队队尾。

进一步地，步骤2中计算该相位下各车道的初始排队清空绿灯时长时，定义交叉口进口车道排队车辆前Y辆车通过停止线时的状态为损失阶段，Y+1至队尾车辆通过停止线的状态为饱和阶段。

进一步地，步骤2中计算相位初始绿灯时长，具体包括：

步骤2-1，相位i下所有车道的编号集合为N，各车道饱和阶段车头时距分别为

单位为秒，j为集合N中的元素，即j∈N，损失阶段车头时距分别为

单位为秒，相位i红灯末各车道排队车辆数分别为

则相位i的各车道清空各自的排队长度分别需要绿灯时长为：

式中，

为相位i下的编号为j的车道的排队清空绿灯时长，单位为秒；

步骤2-2，先取相位i的最小绿灯时长与各车道的排队清空绿灯时长中的最大值，然后取该最大值与相位i的最大绿灯时长中的较小值作为相位初始绿灯时长gⁱ。

进一步地，步骤4中重新计算相位绿灯时长，具体过程包括：

步骤4-1，相位i下各车道的到达率分别为

单位为辆/小时，计算各车道在初始绿灯时长gⁱ内的车辆到达数分别为

步骤4-2，更新相位i下各车道的预测排队车辆数：

步骤4-3，基于相位i下各车道的预测排队车辆数

利用步骤2的方法重新计算各车道的排队清空时长

和相位i的绿灯时长gⁱ。

进一步地，步骤5所述更新交叉口各车道的车头时距参数，具体包括：

令交叉口车道车头时距更新间隔为T₁分钟，定义排队车辆头车的车头时距为绿灯点亮至头车前保险杠到达停止线的时间差；

对于交叉口车道j，统计其当前时刻t的前T₁分钟内排队-消散过程完整的排队车辆的车头时距，对于每次排队取前Y个车头时距，将所有排队的前Y个车头时距求平均得到损失阶段平均车头时距

单位为秒，同理，取所有排队Y+1至队尾的车头时距，求平均得到饱和阶段平均车头时距

单位为秒。

进一步地，步骤5所述更新交叉口各车道的车头时距参数，还包括：

更新损失阶段和饱和阶段的车头时距分别为：

式中，hu^j、hs^j分别为交叉口车道j损失阶段和饱和阶段的车头时距，α_u、α_s均为平滑系数，其取值区间均为[0,1]。

进一步地，车辆到达率更新间隔为T₂分钟即每隔T₂分钟更新一次，设当前时间t为车辆到达率更新时刻，对于交叉口的上游路段k，统计[t-T₂,t]时间段内进入该路段的车辆数

视为随机交通流量，统计前一天相同时间的未来一个小时内的交通流量

视为趋势交通流量，则路段k下一统计间隔内的车辆到达交通流量E^k预测为：

式中，α_e为平滑系数，其取值区间为[0,1]，ceil(·)为向上取整函数。

进一步地，步骤6所述更新交叉口各车道的车辆到达率参数，具体包括：路段在下游交叉口的出口车道即为交叉口在该方向上的进口车道，其到达率更新步骤如下：

步骤6-1，令路段k在下游交叉口出口车道编号集合为M，各车道在[t-T₂,T₂]内通过的车辆数分别为

j为集合M中的元素，即j∈M，各车道在T₂间隔末排队车辆数

对于车道j的交通需求在集合M中车道的所有交通需求的占比

为：

步骤6-2，计算路段k的出口车道j的在未来T₂间隔内车辆到达率

步骤6-3，更新路段k的出口车道j的在未来T₂间隔内车辆到达率：

式中，α_q为平滑系数，其取值区间为[0,1]，β为修正系数，其计算公式如下：

其中，

为车道j在上一个间隔内的车辆到达率

本发明与现有技术相比，其显著优点为：

1)本发明在计算绿灯时长时将进口道排队车流的车头时距分为损失阶段和饱和阶段，比将排队车流的车头时距视为一个整体更加符合实际交通状况；

2)本发明实时更新损失阶段和饱和阶段的车头时距参数，能够实时跟随进口排队车流在高峰、平峰等不同交通状况下的车头时距的变动；

3)本发明基于历史同期数据和当前统计数据，预测未来一段时间内的路段车辆到达率，能够紧随交通流的变化趋势，提高车辆到达率的预测准确度；

4)本发明利用指数加权法对车辆到达率、车头时距参数进行更新，能够提取参数的整体趋势，减少其随机波动性，确保其稳定；

5)本发明在相位开始前一刻计算其排队清空绿灯时长，并预测排队清空时间内到达的车辆数，比现有技术能够更加及时、准确相应相位交通需求。

本发明可使得相位绿灯时长跟随交通需求趋势而变化，并能够得到更加准确的相位绿灯时长，有效提高绿灯利用率，降低延误，提高交叉口通行效率。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1为本发明方法流程图。

图2为交叉口实例示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

如图1所示，本发明提出的基于实时车头时距和车辆到达率的交通信号控制方法，包括以下步骤：

假设一个标准十字交叉口如图2所示，四个进口方向均为分为左、直、右车道，车道编号如图中车道内数字所示，车流均为标准小汽车，相位放行方案为相位1东西直右、相位2东西左转、相位3南北直右、相位4南北左转，当前为相位2东西左转红灯末，则该相位下有两条车道，分别为由西向北左转即车道12，由东向南左转即车道6。

第一步，统计相位红灯末，隶属该相位的所有车道的排队车辆数。车辆在交叉口进口道速度连续2次小于指定阈值同时与前方停止状态的车辆保持1至2个车头间距时，认为车辆处于停车排队状态，红灯期间该车道最后一辆进入停止状态的车辆为该车道的排队队尾，由此统计红灯末相位下各车道的排队车辆数。实例图2中车道12排队车辆数为3辆，车道6排队车辆数为6辆。

第二步，计算该相位下各车道的排队清空时长。令交叉口所有车道排队车辆前Y辆车通过停止线时的状态为损失阶段，后面的车辆通过停止线时为饱和阶段，相位i下车道编号集合为N，各车道饱和阶段车头时距分别为

j∈N，损失阶段车头时距分别为

相位i红灯末各车道排队车辆数分别为

则相位i的各车道清空各自的排队长度分别需要绿灯时长为：

假设Y＝4，则图2中车道12排队清空时长为

车道6排队清空时长为

第三步，计算相位的初始绿灯时长。令相位i的最小绿灯时长为

最大绿灯时长为

基于该相位下各车道的排队清空绿灯时长，相位i的初始绿灯时长为：

对于实例图2的东西左转相位的绿灯时长为：

第四步，计算相位i初始绿灯时长内各车道到达车辆数：

对于实例图2为车道12到达车辆数为

假定

车道6的车辆到达数为

更新相位i下各条车道的预计排队车辆数：

对于实例图2为车道12到排队车辆数为

车道6的排队车辆数为

重新计算相位i下各条车道的排队清空绿灯时长：

对于实例图2的车道6排队清空时长为

车道12的绿灯清空时长为

重新计算相位i的绿灯时长：

对于实例图2的东西左转相位的绿灯时长为

第五步，更新交叉口进口车道车头时距。令交叉口车道车头时距更新间隔为T₁分钟，排队头车的车头时距为绿灯点亮至头车前保险杠到达停止线的时间差；对于交叉口车道j，统计其当前时刻t的前T₁分钟内排队-消散过程完整的排队车辆的车头时距，对于每次排队取前Y个车头时距，将所有排队的前Y个车头时距求平均得到

同理取所有排队Y+1至队尾的车头时距，求平均得到

更新损失阶段和饱和阶段的车头时距:

式中，α_u、α_s均为平滑系数，其取值区间均为[0,1]。

第六步，更新交叉口进口车道车辆到达率。路段在下游交叉口的出口车道即为交叉口在该方向上的进口车道，令车辆到达率更新间隔为T₂分钟即每隔T₂分钟更新一次，设当前时间t为车辆到达率更新时刻，对于交叉口的上游路段k，统计[t-T₂,t]时间段内进入该路段的车辆数分别

视为随机交通流量，统计前一天相同时间的未来一个小时内的交通流量

视为趋势交通流量，则路段k下一统计间隔内的车辆到达交通流量E^k预测为:

式中，α_e为平滑系数，其取值区间为[0,1]，ceil(·)为向上取整函数。

令路段k在下游交叉口出口车道编号集合为M，各车道在[t-T₂,T₂]内通过的车辆数分别为

j为集合M中的元素，即j∈M，各车道在T₂间隔末排队车辆数

对于车道j的交通需求在集合M中车道的所有交通需求的占比

为：

计算路段k的出口车道j的在未来T₂间隔内车辆到达率

更新路段k的出口车道j的在未来T₂间隔内车辆到达率：

式中，α_q为平滑系数，其取值区间为[0,1]，β为修正系数，其计算公式如下：

其中，

为车道j在上一个间隔内的车辆到达率。

综上，本发明简单可靠，在车联网环境下能够实时适应交通流变化趋势，降低不必要的车辆延误，提高交叉口的通行效率。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (6)

1.一种车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，在相位红灯末统计隶属该相位所有车道的排队车辆数；

步骤2，计算该相位下各车道的初始排队清空绿灯时长，并计算相位初始绿灯时长；计算该相位下各车道的初始排队清空绿灯时长时，定义交叉口进口车道排队车辆前Y辆车通过停止线时的状态为损失阶段，Y+1至队尾车辆通过停止线的状态为饱和阶段；

步骤3，基于相位初始绿灯时长，计算相位所属各车道在初始绿灯时长内预计到达并加入排队的车辆数；

步骤4，基于相位各车道预测的新排队车辆数，重新计算各车道排队清空时长和相位绿灯时长；

步骤5，更新交叉口各车道的车头时距参数；所述更新交叉口各车道的车头时距参数，具体包括：

令交叉口车道车头时距更新间隔为T₁分钟，定义排队车辆头车的车头时距为绿灯点亮至头车前保险杠到达停止线的时间差；

对于交叉口车道j，统计其当前时刻t的前T₁分钟内排队-消散过程完整的排队车辆的车头时距，对于每次排队取前Y个车头时距，将所有排队的前Y个车头时距求平均得到损失阶段平均车头时距

单位为秒，同理，取所有排队Y+1至队尾的车头时距，求平均得到饱和阶段平均车头时距

单位为秒；

还包括：

更新损失阶段和饱和阶段的车头时距分别为：

式中，hu^j、hs^j分别为交叉口车道j损失阶段和饱和阶段的车头时距，α_u、α_s均为平滑系数，其取值区间均为[0,1]；

步骤6，更新交叉口各车道的车辆到达率参数。

2.根据权利要求1所述的车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，其特征在于，步骤1中所述统计隶属该相位所有车道的排队车辆数，具体为：车辆在交叉口进口道速度连续2次小于指定阈值同时与前方停止状态的车辆保持1至2个车头间距时，则认为车辆处于停车排队状态，红灯期间该车道最后一辆进入停止状态的车辆为该车道的排队队尾。

3.根据权利要求1所述的车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，其特征在于，步骤2中计算相位初始绿灯时长，具体包括：

步骤2-1，相位i下所有车道的编号集合为N，各车道饱和阶段车头时距分别为

单位为秒，j为集合N中的元素，即j∈N，损失阶段车头时距分别为

单位为秒，相位i红灯末各车道排队车辆数分别为

则相位i的各车道清空各自的排队长度分别需要绿灯时长为：

式中，

为相位i下的编号为j的车道的排队清空绿灯时长，单位为秒；

步骤2-2，先取相位i的最小绿灯时长与各车道的排队清空绿灯时长中的最大值，然后取该最大值与相位i的最大绿灯时长中的较小值作为相位初始绿灯时长gⁱ。

4.根据权利要求3所述的车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，其特征在于，步骤4中重新计算相位绿灯时长，具体过程包括：

步骤4-1，相位i下各车道的到达率分别为

单位为辆/小时，计算各车道在初始绿灯时长gⁱ内的车辆到达数分别为

步骤4-2，更新相位i下各车道的预测排队车辆数：

步骤4-3，基于相位i下各车道的预测排队车辆数

利用步骤2的方法重新计算各车道的排队清空时长

和相位i的绿灯时长gⁱ。

5.根据权利要求1所述的车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，其特征在于，车辆到达率更新间隔为T₂分钟即每隔T₂分钟更新一次，设当前时间t为车辆到达率更新时刻，对于交叉口的上游路段k，统计[t-T₂,t]时间段内进入该路段的车辆数

视为随机交通流量，统计前一天相同时间的未来一个小时内的交通流量

视为趋势交通流量，则路段k下一统计间隔内的车辆到达交通流量E^k预测为：

式中，α_e为平滑系数，其取值区间为[0,1]，ceil(·)为向上取整函数。

6.根据权利要求5所述的车联网环境下的交叉口交通信号控制方法，其特征在于，步骤6所述更新交叉口各车道的车辆到达率参数，具体包括：路段在下游交叉口的出口车道即为交叉口在该方向上的进口车道，其到达率更新步骤如下：

步骤6-1，令路段k在下游交叉口出口车道编号集合为M，各车道在[t-T₂,t]内通过的车辆数分别为

j为集合M中的元素，即j∈M，各车道在T₂间隔末排队车辆数

对于车道j的交通需求在集合M中车道的所有交通需求的占比

为：

步骤6-2，计算路段k的出口车道j的在未来T₂间隔内车辆到达率

步骤6-3，更新路段k的出口车道j的在未来T₂间隔内车辆到达率：

式中，α_q为平滑系数，其取值区间为[0,1]，β为修正系数，其计算公式如下：

其中，

为车道j在上一个间隔内的车辆到达率。

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