CN115035704A - 一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法 - Google Patents

一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法 Download PDF

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CN115035704A CN202210587305.1A CN202210587305A CN115035704A CN 115035704 A CN115035704 A CN 115035704A CN 202210587305 A CN202210587305 A CN 202210587305A CN 115035704 A CN115035704 A CN 115035704A
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Abstract

本发明公开了一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,包括:S1、根据人车交互机理和概率论推导出人车冲突数估计模型;S2、根据人车随机到达分布理论和交通流理论,构建人车冲突延误模型及交通综合延误模型;S3、通过引入单位安全成本和单位效率成本,结合人车冲突数估计模型和交通综合延误模型,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型;S4、根据交叉口人车流量的变化,以行人信号提前时间和各相位绿灯时间为变量对模型进行求解,以此确定交叉口行人信号提前相位设置条件。根据本发明,提升过街行人安全的同时最大限度降低对交叉口运行效率的影响。

Description

一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法
技术领域
本发明涉及路口信号控制的技术领域,特别涉及一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法。
背景技术
随着城市人口的集聚,城市交通问题日益凸显,作为城市路网节点枢纽的交叉口交通流更为复杂,是交通拥堵、交通事故的常发地,尤其是人、车路权矛盾引起的人车冲突对过街行人安全产生威胁,并极大程度削减交叉口运行效率。为了进一步提高交叉口行人过街安全,许多研究提出在交叉口设置行人专用相位、行人信号提前等行人信号控制策略,但多仅以行人角度制定交叉口信号控制方案,未对机动车进行考虑。此上行人信号控制策略虽使行人和车辆在时空上隔离,消除冲突,但也会大大增加机动车延误,严重影响交叉口整体通行能力。
发明内容
针对现有技术中存在的不足之处,本发明的目的是提供一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,提升过街行人安全的同时最大限度降低对交叉口运行效率的影响。为了实现根据本发明的上述目的和其他优点,提供了一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,包括:
S1、根据人车交互机理和概率论推导出人车冲突数估计模型;
S2、根据人车随机到达分布理论和交通流理论,构建人车冲突延误模型及交通综合延误模型;
S3、通过引入单位安全成本和单位效率成本,结合人车冲突数估计模型和交通综合延误模型,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型;
S4、根据交叉口人车流量的变化,以行人信号提前时间和各相位绿灯时间为变量对模型进行求解,以此确定交叉口行人信号提前相位设置条件。
优选的,所述步骤S1中人车冲突数估计模型在信号控制交叉口,行人过街可分为集中过街和随机过街两个阶段,由于两阶段人车冲突的发生存在差异,需分别进行人车冲突数推导。
优选的,步骤S2中,人车冲突延误模型包括:受行人影响转弯车辆冲突延误模型和受转弯车辆影响行人冲突延误模型;
其中受行人影响转弯车辆冲突延误模型与受转弯车辆影响行人冲突延误模型在行人交通特性在集中和随机过街两阶段存在明显差异,导致人车冲突发生的机理不同,包括行人集中过街阶段与行人随机过街阶段。
优选的,所述步骤2中,交叉口信号延误包括行人和车辆的信号延误,分别为;
车辆信号延误:
dv=d1+d2+d3
行人信号延误:
Figure BDA0003660489070000021
其中,d1为车辆均匀到达产生的延误,s;d2为由车辆到达的随机性而产生的增量延误,s;d3为等待上周期未通过交叉口的剩余车辆产生的初始排队延误,s。
优选的,所述步骤3中,引入单位安全成本和单位效率成本,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型:
Figure BDA0003660489070000022
Figure BDA0003660489070000031
其中,
Figure BDA0003660489070000032
分别表示人车期望冲突数单位成本和单位小时内交叉口总延误成本,元/h;k1表示车辆平均载客率;Cmin、Cmax分别为最小、最大周期,s;
Figure BDA0003660489070000033
分别为行人最小、最大有效绿灯时间,s;
Figure BDA0003660489070000034
分别为车辆最小、最大有效绿灯时间。
本发明与现有技术相比,其有益效果是:本发明以人车期望冲突数为安全指标,以交叉口综合延误为效率指标,构建交叉口行人信号提前相位优模型化,在提高行人过街安全的同时,保障交叉口通行能力。
附图说明
图1为根据本发明的信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法的流程示意图;
图2为根据本发明的信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法的交叉路口的示意图;
图3为根据本发明的信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法的行人信号提前时间随人车流量变化示意图。
具体实施方式
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,都属于本发明保护的范围。
参照图1-3,一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,包括:
S1、根据人车交互机理和概率论推导出人车冲突数估计模型;
S2、根据人车随机到达分布理论和交通流理论,构建人车冲突延误模型及交通综合延误模型;
S3、通过引入单位安全成本和单位效率成本,结合人车冲突数估计模型和交通综合延误模型,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型;
S4、根据交叉口人车流量的变化,以行人信号提前时间和各相位绿灯时间为变量对模型进行求解,以此确定交叉口行人信号提前相位设置条件。
进一步的,所述步骤S1中人车冲突数估计模型在信号控制交叉口,行人过街可分为集中过街和随机过街两个阶段,由于两阶段人车冲突的发生存在差异,需分别进行人车冲突数推导。
进一步的,步骤S2中,人车冲突延误模型包括:受行人影响转弯车辆冲突延误模型和受转弯车辆影响行人冲突延误模型;
其中受行人影响转弯车辆冲突延误模型与受转弯车辆影响行人冲突延误模型在行人交通特性在集中和随机过街两阶段存在明显差异,导致人车冲突发生的机理不同,包括行人集中过街阶段与行人随机过街阶段。
集中过街阶段,当转弯车辆到达冲突点的时间大于人群在人行横道上的冲突点消散时间时,人车期望冲突数计算公式:
Figure BDA0003660489070000041
反之,计算公式为:
Figure BDA0003660489070000042
其中
Figure BDA0003660489070000043
Figure BDA0003660489070000044
Figure BDA0003660489070000045
Figure BDA0003660489070000046
Figure BDA0003660489070000047
为第j人行横道行人在冲突点集中消散时间,s;
Figure BDA0003660489070000048
为第i进口右转车辆到达冲突点的时间,s;
Figure BDA0003660489070000049
分别为第j人行横道上近、远端行人到达率,ped/s;
Figure BDA0003660489070000051
分别为人行横道近、远端人群在冲突点消散时间,s;C为信号周期,s;
Figure BDA0003660489070000052
为第k相位行人绿灯时间,s;
Figure BDA0003660489070000053
分别为第j人行横道近远端行人到达冲突点距离,m;vp、vc为行人、车辆速度,m/s;bp为每排过街行人时距,s;r为每排过街行人横向距离,m;wpj为第j人行横道宽度,m;
Figure BDA0003660489070000054
当tu=l和tu=r时,分别代表第i进口车道上左、右转车辆到达冲突点的时间,s;
Figure BDA0003660489070000055
为第k相位行人绿灯提前时间,s;
Figure BDA0003660489070000056
当tu=l和tu=r时,分别代表第i进口车道上左、右转车辆从停车线到达冲突点的距离,m。
行人随机过街阶段,人车期望冲突数公式为:
Figure BDA0003660489070000057
其中:
Pj p-v=p(xp=1)p(xv=1)
Figure BDA0003660489070000058
Figure BDA0003660489070000059
Figure BDA00036604890700000510
Figure BDA00036604890700000511
分别为第j人行横道随机过街阶段和集中过街阶段,s;
Figure BDA00036604890700000512
为第j人行横道行人在冲突点集中消散时间,s;p(x)表示t时间内到达x(车辆、行人)的概率;m为车辆到达率,veh/s;Pj p-v为单个行人和一辆车产生冲突的概率。
综上所述,一个信号相位周期内行人与转弯车辆期望冲突数:
Figure BDA00036604890700000513
Figure BDA00036604890700000514
分别为第j人行横道行人集中和随机过街阶段冲突影响系数。
所述步骤2中,人车冲突延误模型包括:受行人影响转弯车辆冲突延误模型和受转弯车辆影响行人冲突延误模型。下面分别进行推导:
(1)受行人影响转弯车辆冲突延误模型
行人交通特性在集中和随机过街两阶段存在明显差异,导致人车冲突发生的机理不同。因此,根据行人过街阶段的不同,建立相应的车辆冲突延误模型。
在行人集中过街阶段,受行人影响转弯车辆延误由转弯车辆到达冲突点的时刻与行人集中过街阶段结束时刻之间的时间间隔
Figure BDA0003660489070000061
和等待随机过街阶段可穿越间隔出现的时间
Figure BDA0003660489070000062
两部组成。此阶段转弯车辆平均冲突延误:
Figure BDA0003660489070000063
其中,
Figure BDA0003660489070000064
Figure BDA0003660489070000065
Figure BDA0003660489070000066
分别为关于延误
Figure BDA0003660489070000067
的概率密度函数,
Figure BDA0003660489070000068
为当tu=l和tu=r时,第i进口道左、右转车辆到达率,veh/s;
Figure BDA0003660489070000069
为当tu=l和tu=r时,分别代表第i进口道左、右转车辆到达冲突点的时刻,s;
Figure BDA00036604890700000610
为第j人行横道上行人可穿越间隙强度,ped/h。
在行人随机过街阶段,受行人影响转弯车辆冲突延误为车辆到达冲突点的时刻与离开冲突点的时刻之间的时间间隔
Figure BDA00036604890700000611
此阶段转弯车辆冲突延误为:
Figure BDA00036604890700000612
式中,
Figure BDA00036604890700000613
分别关于
Figure BDA00036604890700000614
和在转弯车道随机到达冲突点前提下产生延误
Figure BDA00036604890700000615
的概率密度函数,公式分别为:
Figure BDA00036604890700000616
Figure BDA00036604890700000617
其中,当转弯车辆离开冲突点的时刻在本相位绿灯结束前,此阶段转弯车辆冲突延误分布函数为:
Figure BDA00036604890700000618
当转弯车辆离开冲突点的时刻在黄灯期间,此阶段转弯车辆冲突延误分布函数为:
Figure BDA0003660489070000071
综上,转弯车辆在行人随机消散阶段产生的平均延误为:
Figure BDA0003660489070000072
单位信号周期内转弯车辆受过街行人影响产生的冲突延误为:
Figure BDA0003660489070000073
(2)受转弯车辆影响行人冲突延误模型
行人集中过街阶段,行人冲突延误公式:
Figure BDA0003660489070000074
行人随机过街阶段,过街行人产生的延误为行人等待转弯车流出现可穿越间隙的时间
Figure BDA0003660489070000075
此阶段行人延误公式为:
Figure BDA0003660489070000076
式中,
Figure BDA0003660489070000077
分别关于第j人行横道上行人到达冲突点的时刻
Figure BDA0003660489070000078
和在行人随机到达冲突点的前提下产生延误
Figure BDA0003660489070000079
的概率密度函数,公式分别为:
Figure BDA00036604890700000710
Figure BDA00036604890700000711
其中,当行人在本相位绿灯结束前离开冲突点时,此阶段行人冲突延误分布函数可表达为:
Figure BDA00036604890700000712
当行人在本相位黄灯期间离开冲突点时,此阶段行人冲突延误分布函数为:
Figure BDA00036604890700000713
式中,
Figure BDA00036604890700000714
为第i进口道上转弯车流中的可穿越间隙强度,veh/h。
综上,单位信号周期内受转弯车辆影响行人冲突总延误:
Figure BDA00036604890700000715
进一步的,所述步骤2中,交叉口信号延误包括行人和车辆的信号延误,分别为;
车辆信号延误:
dv=d1+d2+d3
行人信号延误:
Figure BDA0003660489070000081
其中,d1为车辆均匀到达产生的延误,s;d2为由车辆到达的随机性而产生的增量延误,s;d3为等待上周期未通过交叉口的剩余车辆产生的初始排队延误。
进一步的,所述步骤3中,引入单位安全成本和单位效率成本,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型:
Figure BDA0003660489070000082
Figure BDA0003660489070000083
其中,
Figure BDA0003660489070000084
分别表示人车期望冲突数单位成本和单位小时内交叉口总延误成本,元/h;k1表示车辆平均载客率;Cmin、Cmax分别为最小、最大周期,s;
Figure BDA0003660489070000085
分别为行人最小、最大有效绿灯时间,s;
Figure BDA0003660489070000086
分别为车辆最小、最大有效绿灯时间。
实施例1
在本实施例假设:(1)是对非饱和条件下两相位信号控制交叉口进行研究,行人和车辆到达均服从泊松分布。(2)绿灯初期,行人交通以队列的形式成群过街,遵守车让人规则。(3)实施例为双向两车道交叉口,各进口车道上车流混行,到达的右转车辆直接右转的概率较小,右转车流受信号灯控制。
(1)推导人车冲突数估计模型
在信号控制交叉口,行人过街可分为集中过街和随机过街两个阶段,由于两阶段人车冲突的发生存在差异,需分别定义人车期望冲突数。在行人集中过街阶段,行人是以人群的方式过街,此阶段人车期望冲突数为转弯车辆到达冲突点等待通过的行人数量;行人随机过街阶段,车辆和行人随机到达,此阶段人车期望冲突数为车辆和行人同时到达冲突点的次数。
因此,在集中过街阶段,当转弯车辆到达冲突点的时间大于人群在冲突点消散时间时,行人和车辆不存在冲突,即:
Figure BDA0003660489070000091
反之,转弯车辆会与部分行人产生冲突,结合实例交叉口几何特征,右转车辆早于左转到达冲突点,因此,右转车辆到达冲突点时便开始产生人车冲突,此时冲突数可表达为:
Figure BDA0003660489070000092
其中,
Figure BDA0003660489070000093
Figure BDA0003660489070000094
Figure BDA0003660489070000095
Figure BDA0003660489070000096
Figure BDA0003660489070000097
为第j人行横道行人在冲突点集中消散时间,s;
Figure BDA0003660489070000098
为第i进口右转车辆到达冲突点的时间,s;
Figure BDA0003660489070000099
分别为第j人行横道上近、远端行人到达率,ped/s;
Figure BDA00036604890700000910
分别为人行横道近、远端人群在冲突点消散时间,s;C为信号周期,s;
Figure BDA00036604890700000911
为第k相位行人绿灯时间,s;
Figure BDA00036604890700000912
分别为第j人行横道近远端行人到达冲突点距离,m;vp、vc为行人、车辆速度,m/s;bp为每排过街行人时距,s;r为横向距离,m;wpj为第j人行横道宽度,m;
Figure BDA00036604890700000913
当tu=l和tu=r时,分别代表第i进口车道上左、右转车辆到达冲突点的时间,s;
Figure BDA00036604890700000914
为第k相位行人绿灯提前时间,s;
Figure BDA00036604890700000915
在tu=l和tu=r时,分别代表第i进口车道上左、右转车辆从停车线到达冲突点的距离,m。
在行人随机过街阶段,车辆和行人均随机到达,车辆和行人到达均服从泊松分布,此阶段人车期望冲突数为车辆和行人同时到达冲突点的次数。公式可表达为:
Figure BDA0003660489070000101
其中,
Pj p-v=p(xp=1)p(xv=1)
Figure BDA0003660489070000102
Figure BDA0003660489070000103
Figure BDA0003660489070000104
Figure BDA0003660489070000105
分别为第j人行横道随机过街阶段和集中过街阶段,s;
Figure BDA0003660489070000106
为第j人行横道行人在冲突点集中消散时间,s;p(x)表示t时间内到达x(车辆、行人)的概率;Pj p-v为单个行人和一辆车产生冲突的概率,m为车辆到达率,veh/s。
综上,一个信号相位周期内行人与转弯车辆期望冲突数:
Figure BDA0003660489070000107
Figure BDA0003660489070000108
分别为第j人行横道行人集中和随机过街阶段冲突影响系数。
(2)构建延误模型
信号交叉口延误主要包括冲突延误和信号延误,本发明根据人车随机到达分布理论和交通流理论,推导出受行人影响转弯车辆冲突延误模型和受转弯车辆影响行人冲突延误模型,作为交叉口冲突延误模型;以美国高速公路通行能力手册(HCM)内的信号延误公式作为交叉口信号延误计算模型,基于两者,构建交通综合延误模型;
1)受行人影响转弯车辆冲突延误模型
行人交通特性在集中和随机过街两个阶段存在明显差异,导致人车冲突发生的机理不同。因此,根据行人过街阶段的不同,建立相应车辆冲突延误模型。
在行人集中过街阶段,行人是以人群的方式过街,不会出现可穿越间隙,转弯车辆需等待人群消散,直到在行人随机过街阶段出现可穿越间隙方可通行;此时,受行人影响转弯车辆延误包括到达冲突点的时刻与行人集中过街阶段结束时刻之间的时间间隔
Figure BDA0003660489070000111
和等待随机过街阶段中出现第一个可穿越间隔的时间
Figure BDA0003660489070000112
其中前者仅受转弯车辆随机到达的影响,后者仅受可穿越间隙出现概率的影响。两者概率密度函数分别为:
Figure BDA0003660489070000113
Figure BDA0003660489070000114
其中,
Figure BDA0003660489070000115
为当tu=l和tu=r时,第i进口道左、右转车辆到达率,veh/s;
Figure BDA0003660489070000116
为当tu=l和tu=r时,分别代表第i进口道左、右转车辆到达冲突点的时刻,s;
Figure BDA0003660489070000117
为第j人行横道上行人可穿越间隙强度,ped/h。
综上,行人集中过街阶段转弯车辆平均冲突延误:
Figure BDA0003660489070000118
在行人随机过街阶段,到达冲突点的车辆需要判断人行横道上过街人流中是否存在车辆最小穿越间距,如果存在即可通行,否则需等待下一个可穿越间隙的出现,此时,受行人影响转弯车辆冲突延误为车辆到达冲突点的时刻与离开冲突点的时刻之间的时间间隔
Figure BDA0003660489070000119
其同时受车辆到达冲突点的时刻和过街人流可穿越间隔出现的随机性影响。车辆冲突延误的分布函数和概率密度函数分别为
Figure BDA00036604890700001110
Figure BDA00036604890700001111
其中,当车辆离开冲突点的时刻在本相位绿灯结束前,即
Figure BDA00036604890700001112
其冲突延误分布函数为:
Figure BDA00036604890700001113
当车辆离开冲突点的时刻在黄灯期间,即
Figure BDA00036604890700001114
其冲突延误分布函数为:
Figure BDA00036604890700001115
式中,
Figure BDA00036604890700001116
为第k相位黄灯时间,s。
综上,转弯车辆在行人随机消散阶段产生的平均延误为:
Figure BDA0003660489070000121
其中
Figure BDA0003660489070000122
是关于
Figure BDA0003660489070000123
的概率密度函数,公式为:
Figure BDA0003660489070000124
单位信号周期内转弯车辆受过街行人影响产生的冲突延误为:
Figure BDA0003660489070000125
2)受转弯车辆影响行人冲突延误模型
行人集中过街阶段,考虑行人信号提前时间设置,车辆不会强行穿越人群,过街行人不受转弯车辆影响,故无延误产生,即:
Figure BDA0003660489070000126
行人随机过街阶段,行人和车辆均随机到达,可能出现转弯车辆在行人前通过冲突点的情况,此时行人需等待转弯车流出现可穿越间隙才可通行。此时,过街行人延误为行人等待转弯车流出现可穿越间隙的时间
Figure BDA0003660489070000127
其实质上与行人和车辆的随机到达特性有关,其分布函数和概率密度公式可分别表达为
Figure BDA0003660489070000128
Figure BDA0003660489070000129
当行人在本相位绿灯结束前离开冲突点时,即
Figure BDA00036604890700001210
其延误分布函数可表达为:
Figure BDA00036604890700001211
当行人在本相位黄灯期间离开冲突点时,即
Figure BDA00036604890700001212
其延误分布函数为:
Figure BDA00036604890700001213
其中,
Figure BDA00036604890700001214
为第j人行横道上行人到达冲突点的时刻,s;
Figure BDA00036604890700001215
为第i进口道上转弯车流中的可穿越间隙强度,veh/h。
因此,过街行人在行人随机消散阶段产生的平均延误公式可表达为:
Figure BDA00036604890700001216
其中,在本实施例中,交叉口各出口道为单车道,左、右转车辆会合并为一股车流依次通过冲突点,整体车流仍服从泊松分布,此时行人交通需要穿越由左、右转车辆组成的单列车流完成过街过程,故
Figure BDA0003660489070000131
对应的概率密度函数:
Figure BDA0003660489070000132
综上,单位信号周期内受转弯车辆影响行人冲突总延误:
Figure BDA0003660489070000133
3)信号延误模型
根据美国高速公路通行能力手册(HCM),车辆信号延误为:
dv=d1+d2+d3
行人信号延误:
Figure BDA0003660489070000134
其中,d1为车辆均匀到达产生的延误,s;d2为由车辆到达的随机性而产生的增量延误,s;d3为等待上周期未通过交叉口的剩余车辆产生的初始排队延误,s。
(3)综合成本优化模型
基于人车期望冲突数和交叉口延误模型,引入单位安全成本和单位效率成本,构建实施例交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型:
Figure BDA0003660489070000135
Figure BDA0003660489070000136
其中,
Figure BDA0003660489070000137
分别表示人车期望冲突数单位成本和单位小时内交叉口总延误成本,元/h;k1表示车辆平均载客率;Cmin、Cmax分别为最小、最大周期,s;
Figure BDA0003660489070000138
分别为行人最小、最大有效绿灯时间,s;
Figure BDA0003660489070000139
分别为车辆最小、最大有效绿灯时间,s。
通过对模型的求解,得到最优解为448.94元,实施例交叉口信号周期为41s,行人信号提前时间为4s。
这里说明的设备数量和处理规模是用来简化本发明的说明的,对本发明的应用、修改和变化对本领域的技术人员来说是显而易见的。
尽管本发明的实施方案已公开如上,但其并不仅限于说明书和实施方式中所列运用,它完全可以被适用于各种适合本发明的领域,对于熟悉本领域的人员而言,可容易地实现另外的修改,因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下,本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (5)

1.一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、根据人车交互机理和概率论推导出人车冲突数估计模型;
S2、根据人车随机到达分布理论和交通流理论,构建人车冲突延误模型及交通综合延误模型;
S3、通过引入单位安全成本和单位效率成本,结合人车冲突数估计模型和交通综合延误模型,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型;
S4、根据交叉口人车流量的变化,以行人信号提前时间和各相位绿灯时间为变量对模型进行求解,以此确定交叉口行人信号提前相位设置条件。
2.如权利要求1所述的一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,其特征在于,所述步骤S1中人车冲突数估计模型在信号控制交叉口,行人过街可分为集中过街和随机过街两个阶段,由于两阶段人车冲突的发生存在差异,需分别进行人车冲突数推导。
3.如权利要求2所述的一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,其特征在于,步骤S2中,人车冲突延误模型包括:受行人影响转弯车辆冲突延误模型和受转弯车辆影响行人冲突延误模型;
其中受行人影响转弯车辆冲突延误模型与受转弯车辆影响行人冲突延误模型在行人交通特性在集中和随机过街两阶段存在明显差异,导致人车冲突发生的机理不同,包括行人集中过街阶段与行人随机过街阶段。
4.如权利要求3所述的一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,其特征在于,所述步骤2中,交叉口信号延误包括行人和车辆的信号延误,分别为;
车辆信号延误:
dv=d1+d2+d3
行人信号延误:
Figure FDA0003660489060000021
其中,d1为车辆均匀到达产生的延误,s;d2为由车辆到达的随机性而产生的增量延误,s;d3为等待上周期未通过交叉口的剩余车辆产生的初始排队延误,s。
5.如权利要求4所述的一种信号控制交叉口行人信号提前相位设置方法,其特征在于,所述步骤3中,引入单位安全成本和单位效率成本,构建交叉口行人信号提前相位综合成本优化模型:
Figure FDA0003660489060000022
Figure FDA0003660489060000023
其中,
Figure FDA0003660489060000024
分别表示人车期望冲突数单位成本和单位小时内交叉口总延误成本,元/h;k1表示车辆平均载客率;Cmin、Cmax分别为最小、最大周期,s;
Figure FDA0003660489060000025
分别为行人最小、最大有效绿灯时间,s;
Figure FDA0003660489060000026
分别为车辆最小、最大有效绿灯时间。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115578865A (zh) * 2022-09-28 2023-01-06 东南大学 一种基于人工智能的自动驾驶车辆汇入间隙选择优化方法
CN117218871A (zh) * 2023-11-08 2023-12-12 中国汽车技术研究中心有限公司 交叉口信号配时方法、设备和存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150073686A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 International Business Machines Corporation Traffic control agency deployment and signal optimization for event planning
US20180096595A1 (en) * 2016-10-04 2018-04-05 Street Simplified, LLC Traffic Control Systems and Methods
CN112071068A (zh) * 2020-09-17 2020-12-11 西南交通大学 基于对称交叉口的行人过街效率与安全分析方法
WO2021208480A1 (zh) * 2020-04-13 2021-10-21 同济大学 一种信控交叉口信号时序控制方法及优化方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150073686A1 (en) * 2013-09-09 2015-03-12 International Business Machines Corporation Traffic control agency deployment and signal optimization for event planning
US20180096595A1 (en) * 2016-10-04 2018-04-05 Street Simplified, LLC Traffic Control Systems and Methods
WO2021208480A1 (zh) * 2020-04-13 2021-10-21 同济大学 一种信控交叉口信号时序控制方法及优化方法
CN112071068A (zh) * 2020-09-17 2020-12-11 西南交通大学 基于对称交叉口的行人过街效率与安全分析方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
袁黎等: "信号交叉口行人专用相位安全效益评价方法研究", 《中国安全科学学报》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115578865A (zh) * 2022-09-28 2023-01-06 东南大学 一种基于人工智能的自动驾驶车辆汇入间隙选择优化方法
CN115578865B (zh) * 2022-09-28 2023-08-29 东南大学 一种基于人工智能的自动驾驶车辆汇入间隙选择优化方法
CN117218871A (zh) * 2023-11-08 2023-12-12 中国汽车技术研究中心有限公司 交叉口信号配时方法、设备和存储介质
CN117218871B (zh) * 2023-11-08 2024-02-13 中国汽车技术研究中心有限公司 交叉口信号配时方法、设备和存储介质

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