CN114419896B - 基于数字孪生的交通信号灯控制方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于数字孪生的交通信号灯控制方法、装置、设备及介质，涉及智能交通技术领域。该方法包括：根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于环境建模中的动态元素，环境建模包括目标路口、目标路口的上游或下游路口、目标路口和上游或下游路口之间的道路，动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；根据环境建模和动态元素，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；若不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。本方案能够智能调控交通信号灯，提高路口的通行效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着道路交通设施的逐渐完善和私人车辆数的增加，道路交通问题日益严重。
目前，道路的路口中通过布设交通信号灯来指示行人和车辆的通行，交通信号灯的变化周期是固定的，即交通信号灯根据预设的时间间隔来实现不同颜色的信号灯的周期性变化。然而，这种方案可能会出现某一方向上交通信号灯为绿灯，但是该方向并无车辆和行人通行；而另一方向上交通信号灯为红灯，且该方向上有车辆和/或行人在等待的情况。从而导致道路通行能力下降，造成交通资源浪费。
发明内容
本发明提供了一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法、装置、设备及介质，能够智能调控交通信号灯，提高路口的通行效率。
根据本发明的一方面，提供了一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法，包括：
根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于环境建模中的动态元素，其中，环境建模包括目标路口、目标路口的上游或下游路口、目标路口和上游或下游路口之间的道路，动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；
根据环境建模和动态元素，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；
根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；
若原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
可选的，环境建模还包括储藏空间；下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数根据以下任一原则进行预测：
每当有一个新动态元素从储藏空间出来，目标动态元素的个数等于动态元素的个数加一；每当动态元素中的任一动态元素进入储藏空间，目标动态元素的个数等于动态元素的个数减一；
目标动态元素的个数等于M*a+N*b，其中，M为目标路口的上游或下游路口的动态元素的个数，a为第一元素权重，N为从储藏空间出来的动态元素的个数，b为第二元素权重。
可选的，下一时刻到达目标路口的目标动态元素的运动方向根据以下原则中的至少之一进行预测：
目标动态元素的运动方向根据历史通行数据确定；
若目标动态元素为机动车或非机动车、且目标路口不具有特殊功能的车道线，则目标动态元素左拐、直行、右拐的概率均为1/3；
若目标动态元素为机动车或非机动车、且目标路口具有特殊功能的车道线，则目标动态元素的运动方向根据目标动态元素所处的车道线确定；
若目标动态元素为处于移动状态的行人，则目标动态元素沿东西方向运动、沿南北方向运动的概率均为1/2；
若目标动态元素为处于非移动状态的行人、且行人与目标路口的斑马线的距离小于或者等于预设阈值，则目标动态元素的运动方向根据原始控制方案确定。
可选的，根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理，包括：
根据每个目标动态元素的运动方向，将所有目标动态元素分为东西方向元素和南北方向元素；
分别计算东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分；
根据东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理。
可选的，东西方向元素的综合评分等于i1*x+i2*y+i3*z；
南北方向元素的综合评分等于j1*x+j2*y+j3*z；
其中，i1为东西方向元素中机动车的个数，i2为东西方向元素中非机动车的个数，i3为东西方向元素中行人的个数；j1为南北方向元素中机动车的个数，j2为南北方向元素中非机动车的个数，j3为南北方向元素中行人的个数；x为机动车的权重，y为非机动车的权重，z为行人的权重。
可选的，根据东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理，包括：
若东西方向元素的综合评分大于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定原始控制方案合理；
若东西方向元素的综合评分大于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定原始控制方案不合理；
若东西方向元素的综合评分小于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定原始控制方案不合理；
若东西方向元素的综合评分小于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定原始控制方案合理。
可选的，在生成目标控制方案后，还包括：
判断原始控制方案的已执行时长是否大于或者等于最低持续时长；
若原始控制方案的已执行时长小于最低持续时长，则维持原始控制方案不变，并丢弃目标控制方案；
若原始控制方案的已执行时长大于或者等于最低持续时长，则在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
根据本发明的另一方面，提供了一种基于数字孪生的交通信号灯控制装置，包括：建模模块，预测模块，判断模块和控制模块；
建模模块，用于根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于环境建模中的动态元素，其中，环境建模包括目标路口、目标路口的上游或下游路口、目标路口和上游或下游路口之间的道路，动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；
预测模块，用于根据环境建模和动态元素，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；
判断模块，用于根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；
控制模块，用于若原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：
至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的基于数字孪生的交通信号灯控制方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的基于数字孪生的交通信号灯控制方法。
本发明实施例的技术方案，通过路口的实际情况判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理，并在原始控制方案不合理时重新生成目标控制方案，以目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。从而实现了交通信号灯与机动车、非机动车、行人的动态感知与配合，避免了交通资源浪费的情况，提高了路口的通行效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一提供的一种环境建模的示意图；
图3是本发明实施例一提供的一种识别动态元素的示意图；
图4是本发明实施例一提供的一种预测行人的运动方向的示意图；
图5是本发明实施例一提供的一种判断原始控制方案是否合理的流程示意图；
图6（a）是本发明实施例一提供的一种东西方向元素综合评分与时间的关系图；
图6（b）是本发明实施例一提供的一种南北方向元素综合评分与时间的关系图；
图7是本发明实施例二提供的一种基于数字孪生的交通信号灯控制装置的结构示意图；
图8是本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“目标”、“原始”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。另外，本发明中提到的“和/或”是指包括一个或更多个相关所列项目的任何和所有组合。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法的流程示意图，本实施例可适用于控制道路路口的交通信号灯的情况，该方法可以由基于数字孪生的交通信号灯控制装置来执行，该基于数字孪生的交通信号灯控制装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该基于数字孪生的交通信号灯控制装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：
S110、根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于环境建模中的动态元素，其中，环境建模包括目标路口、目标路口的上游或下游路口、目标路口和上游或下游路口之间的道路，动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一。
具体的，本发明的方案是针对任一道路路口的交通信号灯设计的，因此，环境建模是对该路口及其周边实际环境的建模。例如，环境建模的范围可以是以该路口为中心，距该路口一定范围（如1km、3km、5km等）内的区域。
环境建模通过数字孪生技术构建。数字孪生技术是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
示例性的，图2为本发明实施例一提供的一种环境建模的示意图。如图2所示，该环境建模包括位于整个环境建模中间位置的目标路口A，目标路口的上游或下游路口B,C,D,E，以及目标路口A和上游或下游路口B,C,D,E之间的道路。环境建模中的动态元素如图2中箭头所指的元素o所示。
需要说明的是，本发明中提到的目标路口的上游或下游路口是一个相对的概念。如图2所示，对于从北到南的方向，路口B是目标路口A的上游路口，路口C是目标路口A的下游路口，而对于从南到北的方向，路口B是目标路口A的下游路口，路口C是目标路口A的上游路口；同理，对于从东到西的方向，路口D是目标路口A的上游路口，路口E是目标路口A的下游路口，而对于从西到东的方向，路口E是目标路口A的下游路口，路口D是目标路口A的上游路口。
图3为本发明实施例一提供的一种识别动态元素的示意图。如图3所示，环境建模中的动态元素可以通过图像识别技术、红外识别技术、微波雷达识别技术、移动信号（如第五代移动通信技术（5th Generation Mobile Communication Technology，5G）、未来通信发展中出现的新的通信技术如第六代移动通信技术（6th-generation，6G）或其他移动信号技术）等技术来实现。其中，图像识别技术可以通过路口及道路沿线设置的图像采集设备，来分析、识别动态元素；红外识别技术可以识别出可发出红外信号的动态元素（如行人、车辆、甚至活体动物等），用于辅助图像识别技术采集到的信息；移动信号技术可以通过车载设备或乘客携带的移动设备传递车辆信息（车辆位置信息、车速、运动轨迹、移动方向等），或者通过行人携带的移动设备传递个体信息（如行人走到了哪里、行走速度、位置信息、运动轨迹等）。多种识别技术共同运作，提升识别结果的准确性。
另外，在本发明中，环境建模可以周期性进行更新，也可以应用户需求进行更新，从而保证环境建模与实际地形情况一致。
S120、根据环境建模和动态元素，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和运动方向。
在本发明中，预测到的目标动态元素的个数可以为0个，1个，甚至多个，每个目标动态元素均具有各自的运动方向。其中，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的运动方向是两个不同的步骤，二者可以并行执行，也可以按序执行（执行先后关系并不固定），具体取决于基于数字孪生的交通信号灯控制装置的计算能力。
在一实施例中，环境建模还包括储藏空间，储藏空间可以是环境建模中的停车场和/或高速收费口。停车场的来源可以是小区、车库、商场、游乐园等任意具有停车场的设施。
具体的，下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数根据以下两个原则中的任意一个进行预测：
原则A1、每当有一个新动态元素从储藏空间出来，目标动态元素的个数等于动态元素的个数加一；每当动态元素中的任一动态元素进入储藏空间，目标动态元素的个数等于动态元素的个数减一。
利用原则A1，可以达到实时监测目标动态变化的目的，精准测算下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数。
原则A2、目标动态元素的个数等于M*a+N*b，其中，M为目标路口的上游或下游路口的动态元素的个数，a为第一元素权重，N为从储藏空间出来的动态元素的个数，b为第二元素权重。
第一元素权重a的取值和第二元素权重b的取值可以根据实际需求进行配置。通常，a≤1，b≤1。
利用原则A2，可以以目标路口的上游或下游路口的动态元素的个数和从储藏空间出来的动态元素的个数为基础，大概预估下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数，与上述原则A1相比，降低了运算难度。
在一实施例中，下一时刻到达目标路口的目标动态元素的运动方向根据以下五个原则中的至少之一进行预测：
原则B1、目标动态元素的运动方向根据历史通行数据确定。
在原则B1中，目标动态元素可以为机动车、非机动车、行人中的任意一种。当然，若目标路口不存在历史通行数据时，则无法采用原则B1进行预测。
原则B2、若目标动态元素为机动车或非机动车、且目标路口不具有特殊功能的车道线，则目标动态元素左拐、直行、右拐的概率均为1/3。
目标路口不具有特殊功能的车道线是指：目标路口的车道线因为年久失修等原因模糊；或者，目标路口因为道路规划比较简单（如简单的十字路口），不需要设计特殊的车道线，即不区分左拐、直行、右拐车道。在这种情况下，目标动态元素左拐、直行、右拐的概率均为1/3。
也就是说，假设从南向北的方向上目标动态元素的个数为9个，那么这9个目标动态元素中有3个要左拐，3个要右拐，3个要直行。
原则B3、若目标动态元素为机动车或非机动车、且目标路口具有特殊功能的车道线，则目标动态元素的运动方向根据目标动态元素所处的车道线确定。
目标路口具有特殊功能的车道线是指：目标路口设有左拐车道、直行车道、右转车道中的至少一种。在这种情况下，只需要知道目标动态元素当前所处的车道线，即可判断目标动态元素的运动方向。
原则B4、若目标动态元素为处于移动状态的行人，则目标动态元素沿东西方向运动、沿南北方向运动的概率均为1/2。
原则B5、若目标动态元素为处于非移动状态的行人、且行人与目标路口的斑马线的距离小于或者等于预设阈值，则目标动态元素的运动方向根据原始控制方案确定。
图4为本发明实施例一提供的一种预测行人的运动方向的示意图。如图4所示，当行人处于移动状态时，行人沿东西方向运动、沿南北方向运动的概率均为1/2；当行人停在图4中圆圈所示的区域（即行人与目标路口的斑马线的距离小于或者等于预设阈值）时，可根据当前红绿灯（即原始控制方案）判断行人去向。
S130、根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理。
示例性的，以双向通行的路口为例，图5为本发明实施例一提供的一种判断原始控制方案是否合理的流程示意图。如图5所示，包括如下步骤：
S131、根据每个目标动态元素的运动方向，将所有目标动态元素分为东西方向元素和南北方向元素。
由于路口通常为双向通行路口，因此，将所有目标动态元素分为两类：东西方向元素和南北方向元素。其中，东西方向元素包括运动方向由东向西的目标动态元素和运动方向由西向东的目标动态元素；同理，南北方向元素包括运动方向由南到北的目标动态元素和运动方向由北到南的目标动态元素。
可以理解的是，当路口为其他类型路口时，目标动态元素的分类可以进行相应的变化，本发明实施例对此不作具体限制。
S132、分别计算东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分。
在一实施例中，东西方向元素的综合评分等于i1*x+i2*y+i3*z；南北方向元素的综合评分等于j1*x+j2*y+j3*z；
其中，i1为东西方向元素中机动车的个数，i2为东西方向元素中非机动车的个数，i3为东西方向元素中行人的个数；j1为南北方向元素中机动车的个数，j2为南北方向元素中非机动车的个数，j3为南北方向元素中行人的个数；x为机动车的权重，y为非机动车的权重，z为行人的权重。
机动车、非机动车、行人的权重可以根据目标路口的位置、元素流量等因素确定。不同的路口，机动车、非机动车、行人的权重可以不同，例如，商圈附近的路口行人比较多，那行人的权重可以适度调低一些。
S133、根据东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理。
本发明中，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理的目的在于：确认原始控制方案是否与当前交通情况匹配，如果不匹配，表示此时出现了交通资源浪费的情况。示例性的，假设东西方向有100辆车和100个行人，而南北方向只有1辆车，此时如果两个方向的红绿灯时长一样，那么必然造成南北方向绿灯时，在这1辆车通过后，剩余的绿灯时长浪费，导致东西方向上出现无效等待的情况。
具体的，若东西方向元素的综合评分大于南北方向元素的综合评分，表示此时东西方向的交通压力大于南北方向的交通压力，此时如果原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定原始控制方案合理；如果原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定原始控制方案不合理。
同理，若东西方向元素的综合评分小于南北方向元素的综合评分，表示此时东西方向的交通压力小于南北方向的交通压力，此时如果原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定原始控制方案不合理；如果原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定原始控制方案合理。
S140、若原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
如此，可以实现了交通信号灯与机动车、非机动车、行人的动态感知与配合，避免了交通资源浪费的情况，提高了路口的通行效率。
在一实施例中，目标控制方案包括新的红绿灯周期和红绿灯占比。红绿灯占比可以依据东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分计算得到。
可选的，图6（a）为本发明实施例一提供的一种东西方向元素综合评分与时间的关系图，图6（b）为本发明实施例一提供的一种南北方向元素综合评分与时间的关系图。如图6（a）和图6（b）所示，5s后南北方向的综合评分高，东西方向的综合评分低，那么5s后南北方向应该是绿灯，东西方向应该是红灯；10s后南北方向的综合评分低，东西方向的综合评分高，那么10s后南北方向应该是红灯，东西方向应该是绿灯；以此类推。
但是考虑到交通安全的问题，交通信号灯通常会设置最低持续时长，即最短绿灯时间和黄闪时间（例如最短绿灯时间为15s，黄闪时间为3s，共18s）。在生成目标控制方案后，还需要判断原始控制方案的已执行时长是否大于或者等于最低持续时长；若原始控制方案的已执行时长小于最低持续时长，则维持原始控制方案不变，并丢弃目标控制方案，例如图6（a）和图6（b）中5s的时候切换了交通信号灯的控制方案，那么在10s的时候，虽然东西方向的综合评分高，但不再执行交通信号灯的切换，以保证合理的交通秩序，提高交通安全；若原始控制方案的已执行时长大于或者等于最低持续时长，则在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
本发明实施例提供了一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法，包括：根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于环境建模中的动态元素，其中，环境建模包括目标路口、目标路口的上游或下游路口、目标路口和上游或下游路口之间的道路，动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；根据环境建模和动态元素，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；若原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。通过路口的实际情况判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理，并在原始控制方案不合理时重新生成目标控制方案，以目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。从而实现了交通信号灯与机动车、非机动车、行人的动态感知与配合，避免了交通资源浪费的情况，提高了路口的通行效率。
实施例二
图7为本发明实施例二提供的一种基于数字孪生的交通信号灯控制装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：建模模块20，预测模块21，判断模块22和控制模块23；
建模模块20，用于根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于环境建模中的动态元素，其中，环境建模包括目标路口、目标路口的上游或下游路口、目标路口和上游或下游路口之间的道路，动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；
预测模块21，用于根据环境建模和动态元素，预测下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；
判断模块22，用于根据目标动态元素的个数和运动方向，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；
控制模块23，用于若原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
本实施例提供的基于数字孪生的交通信号灯控制装置为实现上述实施例的基于数字孪生的交通信号灯控制方法，本实施例提供的基于数字孪生的交通信号灯控制装置实现原理和技术效果与上述实施例类似，此处不再赘述。
可选的，环境建模还包括储藏空间；下一时刻到达目标路口的目标动态元素的个数根据以下任一原则进行预测：
每当有一个新动态元素从储藏空间出来，目标动态元素的个数等于动态元素的个数加一；每当动态元素中的任一动态元素进入储藏空间，目标动态元素的个数等于动态元素的个数减一；
目标动态元素的个数等于M*a+N*b，其中，M为目标路口的上游或下游路口的动态元素的个数，a为第一元素权重，N为从储藏空间出来的动态元素的个数，b为第二元素权重。
可选的，下一时刻到达目标路口的目标动态元素的运动方向根据以下原则中的至少之一进行预测：
目标动态元素的运动方向根据历史通行数据确定；
若目标动态元素为机动车或非机动车、且目标路口不具有特殊功能的车道线，则目标动态元素左拐、直行、右拐的概率均为1/3；
若目标动态元素为机动车或非机动车、且目标路口具有特殊功能的车道线，则目标动态元素的运动方向根据目标动态元素所处的车道线确定；
若目标动态元素为处于移动状态的行人，则目标动态元素沿东西方向运动、沿南北方向运动的概率均为1/2；
若目标动态元素为处于非移动状态的行人、且行人与目标路口的斑马线的距离小于或者等于预设阈值，则目标动态元素的运动方向根据原始控制方案确定。
可选的，判断模块22，具体用于根据每个目标动态元素的运动方向，将所有目标动态元素分为东西方向元素和南北方向元素；分别计算东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分；根据东西方向元素的综合评分和南北方向元素的综合评分，判断下一时刻目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理。
可选的，东西方向元素的综合评分等于i1*x+i2*y+i3*z；
南北方向元素的综合评分等于j1*x+j2*y+j3*z；
其中，i1为东西方向元素中机动车的个数，i2为东西方向元素中非机动车的个数，i3为东西方向元素中行人的个数；j1为南北方向元素中机动车的个数，j2为南北方向元素中非机动车的个数，j3为南北方向元素中行人的个数；x为机动车的权重，y为非机动车的权重，z为行人的权重。
可选的，判断模块22，具体用于若东西方向元素的综合评分大于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定原始控制方案合理；若东西方向元素的综合评分大于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定原始控制方案不合理；若东西方向元素的综合评分小于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定原始控制方案不合理；若东西方向元素的综合评分小于南北方向元素的综合评分、且原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定原始控制方案合理。
可选的，判断模块22，还用于在控制模块23生成目标控制方案后，判断原始控制方案的已执行时长是否大于或者等于最低持续时长；若原始控制方案的已执行时长小于最低持续时长，则维持原始控制方案不变，并丢弃目标控制方案；若原始控制方案的已执行时长大于或者等于最低持续时长，则控制模块23在下一时刻根据目标控制方案控制目标路口的交通信号灯。
实施例三
图8示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如基于数字孪生的交通信号灯控制方法。
在一些实施例中，基于数字孪生的交通信号灯控制方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的基于数字孪生的交通信号灯控制方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行基于数字孪生的交通信号灯控制方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于数字孪生的交通信号灯控制方法，其特征在于，包括：
根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于所述环境建模中的动态元素，其中，所述环境建模包括目标路口、目标路口的上游/下游路口、所述目标路口和所述上游/下游路口之间的道路，所述动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；
根据所述环境建模和所述动态元素，预测下一时刻到达所述目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；
根据每个所述目标动态元素的运动方向，将所有所述目标动态元素分为东西方向元素和南北方向元素；
分别计算所述东西方向元素的综合评分和所述南北方向元素的综合评分；
根据所述东西方向元素的综合评分和所述南北方向元素的综合评分，判断下一时刻所述目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；
若所述原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据所述目标控制方案控制所述目标路口的交通信号灯。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境建模还包括储藏空间；下一时刻到达所述目标路口的所述目标动态元素的个数根据以下原则进行预测：
每当有一个新动态元素从所述储藏空间出来，所述目标动态元素的个数等于所述动态元素的个数加一；每当所述动态元素中的任一动态元素进入所述储藏空间，所述目标动态元素的个数等于所述动态元素的个数减一；
或者，
所述目标动态元素的个数等于M*a+N*b，其中，M为所述目标路口的上游/下游路口的动态元素的个数，a为第一元素权重，N为从所述储藏空间出来的动态元素的个数，b为第二元素权重。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，下一时刻到达所述目标路口的所述目标动态元素的运动方向根据以下原则中的至少之一进行预测：
所述目标动态元素的运动方向根据历史通行数据确定；
若所述目标动态元素为机动车或非机动车、且所述目标路口不具有特殊功能的车道线，则所述目标动态元素左拐、直行、右拐的概率均为1/3；
若所述目标动态元素为机动车或非机动车、且所述目标路口具有特殊功能的车道线，则所述目标动态元素的运动方向根据所述目标动态元素所处的车道线确定；
若所述目标动态元素为处于移动状态的行人，则所述目标动态元素沿东西方向运动、沿南北方向运动的概率均为1/2；
若所述目标动态元素为处于非移动状态的行人、且行人与所述目标路口的斑马线的距离小于或者等于预设阈值，则所述目标动态元素的运动方向根据所述原始控制方案确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述东西方向元素的综合评分等于i1*x+i2*y+i3*z；
所述南北方向元素的综合评分等于j1*x+j2*y+j3*z；
其中，i1为所述东西方向元素中机动车的个数，i2为所述东西方向元素中非机动车的个数，i3为所述东西方向元素中行人的个数；j1为所述南北方向元素中机动车的个数，j2为所述南北方向元素中非机动车的个数，j3为所述南北方向元素中行人的个数；x为机动车的权重，y为非机动车的权重，z为行人的权重。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述东西方向元素的综合评分和所述南北方向元素的综合评分，判断下一时刻所述目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理，包括：
若所述东西方向元素的综合评分大于所述南北方向元素的综合评分、且所述原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定所述原始控制方案合理；
若所述东西方向元素的综合评分大于所述南北方向元素的综合评分、且所述原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定所述原始控制方案不合理；
若所述东西方向元素的综合评分小于所述南北方向元素的综合评分、且所述原始控制方案中东西方向为绿灯，南北方向为红灯，则确定所述原始控制方案不合理；
若所述东西方向元素的综合评分小于所述南北方向元素的综合评分、且所述原始控制方案中东西方向为红灯，南北方向为绿灯，则确定所述原始控制方案合理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成目标控制方案后，还包括：
判断所述原始控制方案的已执行时长是否大于或者等于最低持续时长；
若所述原始控制方案的已执行时长小于最低持续时长，则维持所述原始控制方案不变，并丢弃所述目标控制方案；
若所述原始控制方案的已执行时长大于或者等于最低持续时长，则在下一时刻根据所述目标控制方案控制所述目标路口的交通信号灯。
7.一种基于数字孪生的交通信号灯控制装置，其特征在于，包括：建模模块，预测模块，判断模块和控制模块；
所述建模模块，用于根据数字孪生技术构建环境建模，并识别位于所述环境建模中的动态元素，其中，所述环境建模包括目标路口、目标路口的上游/下游路口、所述目标路口和所述上游/下游路口之间的道路，所述动态元素包括机动车、非机动车、行人中的至少之一；
所述预测模块，用于根据所述环境建模和所述动态元素，预测下一时刻到达所述目标路口的目标动态元素的个数和运动方向；
所述判断模块，用于根据每个所述目标动态元素的运动方向，将所有所述目标动态元素分为东西方向元素和南北方向元素；分别计算所述东西方向元素的综合评分和所述南北方向元素的综合评分；根据所述东西方向元素的综合评分和所述南北方向元素的综合评分，判断下一时刻所述目标路口的交通信号灯的原始控制方案是否合理；
所述控制模块，用于若所述原始控制方案不合理，则生成目标控制方案，并在下一时刻根据所述目标控制方案控制所述目标路口的交通信号灯。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的基于数字孪生的交通信号灯控制方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的基于数字孪生的交通信号灯控制方法。
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Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
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| US11043122B2 (en) * | 2018-10-19 | 2021-06-22 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Digital behavioral twin system for intersection management in connected environments |
| CN112419762A (zh) * | 2020-08-12 | 2021-02-26 | 华东师范大学 | 基于物联网平台的强化学习智能交通信号灯控制方法及系统 |
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Patent Citations (1)
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