CN115880905B - 一种实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法，装置包括有信息获取模块、处理器和显示器，其中信息获取模块、处理器和显示器依次相连接，信息获取模块能够把采集的数据实时传输给处理器，处理器接收信息获取模块的传输数据后经过处理后通过显示器进行显示。其方法为：第一步、信息的获取；第二步、进行状态量的滤波更新；第三步、进行数据的计算；第四步、根据计算结果来判断当前车辆的通过情况；第五步、输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作；有益效果：原创性地提出了预测车辆通过交通信号灯路口总时间的计算公式，从而能够有效地避免追尾事故的发生。

Description

一种实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法

技术领域

本发明涉及一种通过交通信号灯路口时间的装置及方法，特别涉及一种实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法。

背景技术

目前，驾驶员在驾驶车辆通过红绿灯信号路口时，由于驾驶员的经验不足，或者是驾驶技术不够娴熟，从而会导致车辆会出现熄火、追尾以及闯红灯等行为。有时驾驶员的视线还会被前方大型车辆阻挡，从而导致驾驶员获取信息不足，无法及时预判车辆通过路口的时间，往往会选择在大车后方进行跟车，这样会出现闯红灯的行为，影响交通安全，对驾驶员本身也会造成不必要的损失。

现有的预测车辆通过交通信号灯路口时间的方法及装置，无法进行实时预测，或者是预测的精度不够。也有的装置是通过摄像头来获取信号灯信息，这种方案无法解决前方有大型车辆时无法获取信息的问题。

发明内容

本发明的主要目的是为了解决现有的预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法无法进行实时预测以及预测的精度不够的问题；

本发明的另一个目的是为了解决现有的预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法通过摄像头来获取信号灯信息，无法解决前方有大型车辆时及时获取信息的问题。

本发明为了达到上述目的、解决上述问题，而提供的一种实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法。

本发明提供的实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置包括有信息获取模块、处理器和显示器，其中信息获取模块、处理器和显示器依次相连接，信息获取模块能够把采集的数据实时传输给处理器，处理器接收信息获取模块的传输数据后经过处理后通过显示器进行显示。

信息获取模块包括有通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器和载荷传感器，其中通信模块为无线通讯模块具有远程收发功能，通信模块为4G模块或5G模块，通信模块能够与云端进行直接通信，通信模块能够根据GPS定位器的定位信息从城市交通信号灯控制系统获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间，通信模块也能获取当日的天气信息，通信模块根据天气信息对当前的路面附着系数及滚动阻力系数进行标定，GPS定位器能够获取车辆距离路口的距离以及本车的车速，ARS408-21毫米波雷达能够获取本车距前车的距离以及本车与前车的相对速度，发动机转矩传感器能够获取发动机转矩，载荷传感器能够获取本车所受载荷。

处理器内装配有更新模块、计算模块和判断模块，更新模块、计算模块和判断模块依次相连接，更新模块能够利用卡尔曼滤波更新状态量，更新模块将更新后的值输入计算模块中，使得计算结果更精确，计算模块根据预先设定的计算公式和程序实时计算通过当前路口所需的时间以及两车需要保持的安全时距，判断模块能够通过预先设定的逻辑语句，根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，处理器还连接有存储器，存储器内装配有可读存储介质并能够被处理器执行的计算机程序，存储器内装配的程序能够实现实时预测车辆通过交通信号灯路口时间，存储器为存储记忆体或随机存储记忆体或快闪存储器或硬盘或固态硬盘或光盘，存储器还可以为前述种类的存储器的组合。

显示器内装配有输出模块，经由处理器中计算程序执行计算后的输出结果由输出模块通过显示器进行显示，显示器显示的结果能够直接告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作。

上述的通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器、载荷传感器、更新模块、计算模块、判断模块、存储器和输出模块均为现有设备的组装，因此，具体型号和规格没有进行赘述。

本发明提供的实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的方法，其方法包括的步骤如下：

第一步、信息的获取，具体过程如下：

信息的获取通过信息获取模块实现，信息获取模块包括通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器和载荷传感器，其中通信模块为无线通讯模块具有远程收发功能，通信模块为4G模块或5G模块，通信模块与云端进行直接通信，通信模块能够根据GPS定位器的定位信息从城市交通信号灯控制系统获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间，通信模块也能获取当日的天气信息，通信模块根据天气信息对当前的路面附着系数及滚动阻力系数进行标定，GPS定位器能够获取车辆距离路口的距离以及本车车速，ARS408-21毫米波雷达能够获取本车距前车的距离以及本车与前车的相对速度，发动机转矩传感器能够获取发动机转矩，载荷传感器能够获取本车所受载荷，当路口的红灯与绿灯时间是变化的时候，通信模块亦能准确获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间；

第二步、进行状态量的滤波更新，具体过程如下：

更新模块能够利用卡尔曼滤波更新状态量，更新模块将滤波更新后的值输入计算模块中，使得计算结果更精确；

设置状态量为x＝[s₁，u₁，s₂，u₂]^T

其中s₁为本车距路口距离，u₁为本车车速，s₂为本车与前车之间的距离，u₂为本车与前车的相对速度；

由于两次测量的时间间隔短，故认为车速无变化，则当前时刻与上一时刻之间的状态量的关系为：

状态转移矩阵为：

观测矩阵为：

卡尔曼滤波更新状态量的具体过程如下：

步骤一、先进行先验估计的计算：

先验估计计算公式为

其中，F为状态转移矩阵；

步骤二、进行协方差矩阵的计算：

协方差矩阵的计算公式如下：

其中P_k为协方差矩阵，为标定值，Q为过程噪声，为标定值；

步骤三、进行卡尔曼增益的更新：

卡尔曼增益的更新公式为

其中K_k为卡尔曼增益，R为测量噪声，为标定值。

步骤四、进行状态量的更新：

状态量的后验估计的更新公式如下：

其中Z_k为测量值，H为观测矩阵；

步骤五、进行协方差矩阵的更新：

协方差矩阵的更新公式如下：

P_k＝(I-K_kH)P_k ^-

其中I为单位阵；

经过卡尔曼滤波矩阵计算之后，得到新的状态量，误差更小更精确；

第三步、进行数据的计算，具体如下：

计算模块能够实时计算通过当前路口所需的时间以及两车需要保持的安全时距，具体步骤如下：

步骤一，先计算通过当前路口所需的时间；

当车速为0时，计算时间的公式为：

其中t₁为驾驶员的响应时间，t₂为车辆的响应时间，m为车辆质量，F_t为驱动力，F_f为车辆所受阻力，为当前时刻本车的车速，/>为上一时刻本车的车速，/>为当前时刻本车距路口的距离，/>为当前时刻本车距前车的距离，/>为当前时刻本车与前车的相对车速；

当车速为0时，此时车辆处于静止状态，若车辆要启动进入行驶状态则需加上驾驶员的响应时间t₁和车辆的响应时间t₂，t₁、t₂的获取是根据当前车辆当前驾驶员的历史数据分析得来；

当本车首次在车速为0时启动通过路口时，所计算的时间t_总暂且不加t₁、t₂，同时观察本车的通过时间，记录下本车的通过时间后与所计算的通过时间进行对比，得到的Δt即为所需的t₁、t₂的值；

当车速不为0时，计算时间的公式为：

其中m为车辆质量，F_t为驱动力，F_f为车辆所受阻力，为当前时刻本车的车速，为上一时刻本车的车速，/>为当前时刻本车距路口的距离，/>为当前时刻本车距前车的距离，/>为当前时刻本车与前车的相对车速；

F_t的计算公式为：

其中，T_tq为发动机转矩，i_g表示变速器的传动比，i₀表示主减速器的传动比，也称为主传动比，η_T表示传动系的机械效率，r为车轮半径。

F_f的计算公式为：F_f＝W·f；

其中，W为车辆所受载荷，f为滚动阻力系数；

m的计算公式为：

其中，W为车辆所受载荷，g为重力加速度；

步骤二、再计算两车需要保持的安全时距；

两车之间安全时距s₃的计算公式为：

其中，t₁为驾驶员的响应时间，t₂为车辆的响应时间，为当前时刻本车的车速，a_bmax为本车的最大减速度，其与路面条件有关，要根据天气情况进行标定；

第四步、根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，具体如下：

判断模块能够根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，将所算出的时间t_总与绿灯所剩时间t_green比较，但同时为保证车辆在跟车过程中不发生追尾，还需将当前车辆的安全时距与两车之间的车距进行比较；

通过路口所需的时间t_总、两车之间的车距s₂的值以及两车之间的理论安全时距s₃的值在实时地进行获取信息、更新、计算之后都会得出新的值；

当t_总<t_green，s₂≥s₃时，此时通过时间足够且两车之间车距足够，车辆需匀速通过即可，此为第一种情况；

当t_总<t_green，s₂<s₃时，此时通过时间足够但两车之间车距不足，有可能发生追尾事故，车辆需减速行驶保持车距，此为第二种情况；

当t_总≈t_green，S₂>S₃时，此时通过时间较为紧凑且两车之间车距足够，因所剩时间不多，前车会加速通过，本车只需在保持安全时距的同时轻微加速即可，此为第三种情况；

当t_总≈t_green，s₂≤s₃时，此时通过时间较为紧凑且两车之间车距不足，车辆需减速行驶保持车距，此为第四种情况；

当t_总>t_green，s₂≥s₃时，此时通过时间不够但两车之间车距足够，车辆需保持当前车速并注意减速即可，此为第五种情况；

当t_总>t_green，s₂<s₃时，此时通过时间不够且两车之间车距不足，车辆需减速行驶保持车距，此为第六种情况；

第五步、输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作，具体如下：

输出模块由判断模块得出的判断结果，输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作；

当判断模块判断为第一种情况时，输出信息“请保持车速通过当前路口”；

当判断模块判断为第二、四、六种情况时，输出信息“请减速，与前车保持车距”；

当判断模块判断为第三种情况时，输出信息“请与前车保持适当距离并轻微加速通过当前路口”；

当判断模块判断为第五种情况时，输出信息“请保持跟车，并注意前车的减速情况”。

本发明的有益效果：

本发明提供的实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置及方法能够在车辆通过交通信号灯路口的行进间实时的预测车辆通过交通信号灯路口所需时间。本发明原创性地提出了预测车辆通过交通信号灯路口总时间的计算公式，该计算公式能够直接计算出车辆通过交通信号灯路口所需要的总时间。本发明在进行预测时考虑了两车之间的车距问题，并原创性地提出了能够根据当前车速当前路面条件计算当前时刻两车之间应该保持的安全时距的计算公式，从而能够有效地避免追尾事故的发生。本发明在处理传感器获得的参数时加入了更新模块，能够对传感器获得的参数进行滤波更新，有效地减小了传感器的测量误差，使得计算结果更加精确。

附图说明

图1为本发明所述的通过交通信号灯路口时间的装置整体结构示意图。

图2为本发明所述的通过交通信号灯路口时间的方法流程示意图。

图3本发明所述的交通信号灯路口示意图。

上图中的标注如下：

1、信息获取模块2、处理器3、显示器4、更新模块

5、计算模块6、判断模块7、存储器8、输出模块。

具体实施方式

请参阅图1至图3所示：

本发明提供的实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置包括有信息获取模块1、处理器2和显示器3，其中信息获取模块1、处理器2和显示器3依次相连接，信息获取模块1能够把采集的数据实时传输给处理器2，处理器2接收信息获取模块1的传输数据后经过处理后通过显示器3进行显示。

信息获取模块1包括有通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器和载荷传感器，其中通信模块为无线通讯模块具有远程收发功能，通信模块为4G模块或5G模块，通信模块能够与云端进行直接通信，通信模块能够根据GPS定位器的定位信息从城市交通信号灯控制系统获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间，通信模块也能获取当日的天气信息，通信模块根据天气信息对当前的路面附着系数及滚动阻力系数进行标定，GPS定位器能够获取车辆距离路口的距离以及本车的车速，ARS408-21毫米波雷达能够获取本车距前车的距离以及本车与前车的相对速度，发动机转矩传感器能够获取发动机转矩，载荷传感器能够获取本车所受载荷。

处理器2内装配有更新模块4、计算模块5和判断模块6，更新模块4、计算模块5和判断模块6依次相连接，更新模块4能够利用卡尔曼滤波更新状态量，更新模块4将更新后的值输入计算模块5中，使得计算结果更精确，计算模块5根据预先设定的计算公式和程序实时计算通过当前路口所需的时间以及两车需要保持的安全时距，判断模块6能够通过预先设定的逻辑语句，根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，处理器2还连接有存储器7，存储器7内装配有可读存储介质并能够被处理器执行的计算机程序，存储器7内装配的程序能够实现实时预测车辆通过交通信号灯路口时间，存储器7为存储记忆体或随机存储记忆体或快闪存储器或硬盘或固态硬盘或光盘，存储器7还可以为前述种类的存储器的组合。

显示器3内装配有输出模块8，经由处理器2中计算程序执行计算后的输出结果由输出模块8通过显示器3进行显示，显示器3显示的结果能够直接告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作。

上述的通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器、载荷传感器、更新模块4、计算模块5、判断模块6、存储器7和输出模块8均为现有设备的组装，因此，具体型号和规格没有进行赘述。

本发明提供的实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的方法，其方法包括的步骤如下：

第一步、信息的获取，具体过程如下：

信息的获取通过信息获取模块1实现，信息获取模块1包括通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器和载荷传感器，其中通信模块为无线通讯模块具有远程收发功能，通信模块为4G模块或5G模块，通信模块与云端进行直接通信，通信模块能够根据GPS定位器的定位信息从城市交通信号灯控制系统获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间，通信模块也能获取当日的天气信息，通信模块根据天气信息对当前的路面附着系数及滚动阻力系数进行标定，GPS定位器能够获取车辆距离路口的距离以及本车车速，ARS408-21毫米波雷达能够获取本车距前车的距离以及本车与前车的相对速度，发动机转矩传感器能够获取发动机转矩，载荷传感器能够获取本车所受载荷，当路口的红灯与绿灯时间是变化的时候，通信模块亦能准确获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间；

第二步、进行状态量的滤波更新，具体过程如下：

更新模块4能够利用卡尔曼滤波更新状态量，更新模块4将滤波更新后的值输入计算模块中，使得计算结果更精确；

设置状态量为x＝[s₁，u₁，s₂，u₂]¹

其中s₁为本车距路口距离，u₁为本车车速，s₂为本车与前车之间的距离，u₂为本车与前车的相对速度；

由于两次测量的时间间隔短，故认为车速无变化，则当前时刻与上一时刻之间的状态量的关系为：

状态转移矩阵为：

观测矩阵为：

卡尔曼滤波更新状态量的具体过程如下：

步骤一、先进行先验估计的计算：

先验估计计算公式为

其中，F为状态转移矩阵；

步骤二、进行协方差矩阵的计算：

协方差矩阵的计算公式如下：

其中P_k为协方差矩阵，为标定值，Q为过程噪声，为标定值；

步骤三、进行卡尔曼增益的更新：

卡尔曼增益的更新公式为

其中K_k为卡尔曼增益，R为测量噪声，为标定值。

步骤四、进行状态量的更新：

状态量的后验估计的更新公式如下：

其中Z_k为测量值，H为观测矩阵；

步骤五、进行协方差矩阵的更新：

协方差矩阵的更新公式如下：

P_k＝(I-K_kH)P_k ^-

其中I为单位阵；

经过卡尔曼滤波矩阵计算之后，得到新的状态量，误差更小更精确；

第三步、进行数据的计算，具体如下：

计算模块5能够实时计算通过当前路口所需的时间以及两车需要保持的安全时距，具体步骤如下：

步骤一，先计算通过当前路口所需的时间；

当车速为0时，计算时间的公式为：

其中t₁为驾驶员的响应时间，t₂为车辆的响应时间，m为车辆质量，F_t为驱动力，F_f为车辆所受阻力，为当前时刻本车的车速，/>为上一时刻本车的车速，/>为当前时刻本车距路口的距离，/>为当前时刻本车距前车的距离，/>为当前时刻本车与前车的相对车速；

当车速为0时，此时车辆处于静止状态，若车辆要启动进入行驶状态则需加上驾驶员的响应时间t₁和车辆的响应时间t₂，t₁、t₂的获取是根据当前车辆当前驾驶员的历史数据分析得来；

当本车首次在车速为0时启动通过路口时，所计算的时间t_总暂且不加t₁、t₂，同时观察本车的通过时间，记录下本车的通过时间后与所计算的通过时间进行对比，得到的Δt即为所需的t₁、t₂的值；

当车速不为0时，计算时间的公式为：

其中m为车辆质量，F_t为驱动力，F_f为车辆所受阻力，为当前时刻本车的车速，为上一时刻本车的车速，/>为当前时刻本车距路口的距离，/>为当前时刻本车距前车的距离，/>为当前时刻本车与前车的相对车速；

F_t的计算公式为：

其中，T_tq为发动机转矩，i_g表示变速器的传动比，i₀表示主减速器的传动比，也称为主传动比，η_T表示传动系的机械效率，r为车轮半径。

F_f的计算公式为：F_f＝W·f；

其中，W为车辆所受载荷，f为滚动阻力系数；

m的计算公式为：

其中，W为车辆所受载荷，g为重力加速度；

步骤二、再计算两车需要保持的安全时距；

两车之间安全时距s₃的计算公式为：

其中，t₁为驾驶员的响应时间，t₂为车辆的响应时间，为当前时刻本车的车速，a_bmax为本车的最大减速度，其与路面条件有关，要根据天气情况进行标定；

第四步、根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，具体如下：

判断模块6能够根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，将所算出的时间t_总与绿灯所剩时间t_green比较，但同时为保证车辆在跟车过程中不发生追尾，还需将当前车辆的安全时距与两车之间的车距进行比较；

通过路口所需的时间t_总、两车之间的车距s₂的值以及两车之间的理论安全时距s₃的值在实时地进行获取信息、更新、计算之后都会得出新的值；

当t_总<t_green，s₂≥s₃时，此时通过时间足够且两车之间车距足够，车辆需匀速通过即可，此为第一种情况；

当t_总<t_green，s₂<s₃时，此时通过时间足够但两车之间车距不足，有可能发生追尾事故，车辆需减速行驶保持车距，此为第二种情况；

当t_总≈t_green，s₂>s₃时，此时通过时间较为紧凑且两车之间车距足够，因所剩时间不多，前车会加速通过，本车只需在保持安全时距的同时轻微加速即可，此为第三种情况；

当t_总≈t_green，s₂≤s₃时，此时通过时间较为紧凑且两车之间车距不足，车辆需减速行驶保持车距，此为第四种情况；

当t_总>t_green，S₂≥S₃时，此时通过时间不够但两车之间车距足够，车辆需保持当前车速并注意减速即可，此为第五种情况；

当t_总>t_green，s₂<s₃时，此时通过时间不够且两车之间车距不足，车辆需减速行驶保持车距，此为第六种情况；

第五步、输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作，具体如下：

输出模块8由判断模块6得出的判断结果，输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作；

当判断模块6判断为第一种情况时，输出信息“请保持车速通过当前路口”；

当判断模块6判断为第二、四、六种情况时，输出信息“请减速，与前车保持车距”；

当判断模块6判断为第三种情况时，输出信息“请与前车保持适当距离并轻微加速通过当前路口”；

当判断模块6判断为第五种情况时，输出信息“请保持跟车，并注意前车的减速情况”。

Claims (1)

1.一种实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置，包括有信息获取模块、处理器和显示器，其中信息获取模块、处理器和显示器依次相连接，信息获取模块能够把采集的数据实时传输给处理器，处理器接收信息获取模块的传输数据后经过处理后通过显示器进行显示；信息获取模块包括有通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器和载荷传感器，其中通信模块为无线通讯模块具有远程收发功能，通信模块为4G模块或5G模块，通信模块能够与云端进行直接通信，通信模块能够根据GPS定位器的定位信息从城市交通信号灯控制系统获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间，通信模块也能获取当日的天气信息，通信模块根据天气信息对当前的路面附着系数及滚动阻力系数进行标定，GPS定位器能够获取车辆距离路口的距离以及本车的车速，ARS408-21毫米波雷达能够获取本车距前车的距离以及本车与前车的相对速度，发动机转矩传感器能够获取发动机转矩，载荷传感器能够获取本车所受载荷；处理器内装配有更新模块、计算模块和判断模块，更新模块、计算模块和判断模块依次相连接，更新模块能够利用卡尔曼滤波更新状态量，更新模块将更新后的值输入计算模块中，使得计算结果更精确，计算模块根据预先设定的计算公式和程序实时计算通过当前路口所需的时间以及两车需要保持的安全时距，判断模块能够通过预先设定的逻辑语句，根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，处理器还连接有存储器，存储器内装配有可读存储介质并能够被处理器执行的计算机程序，存储器内装配的程序能够实现实时预测车辆通过交通信号灯路口时间，存储器为存储记忆体或随机存储记忆体或快闪存储器或硬盘或固态硬盘或光盘，存储器还可以为前述种类的存储器的组合；显示器内装配有输出模块，经由处理器中计算程序执行计算后的输出结果由输出模块通过显示器进行显示，显示器显示的结果能够直接告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作，其特征在于：基于实时预测车辆通过交通信号灯路口时间的装置所采用的方法，其方法包括的步骤如下：

第一步、信息的获取，具体过程如下：

信息的获取通过信息获取模块实现，信息获取模块包括通信模块、GPS定位器、ARS408-21毫米波雷达、发动机转矩传感器和载荷传感器，其中通信模块为无线通讯模块具有远程收发功能，通信模块为4G模块或5G模块，通信模块与云端进行直接通信，通信模块能够根据GPS定位器的定位信息从城市交通信号灯控制系统获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间，通信模块也能获取当日的天气信息，通信模块根据天气信息对当前的路面附着系数及滚动阻力系数进行标定，GPS定位器能够获取车辆距离路口的距离以及本车车速，ARS408-21毫米波雷达能够获取本车距前车的距离以及本车与前车的相对速度，发动机转矩传感器能够获取发动机转矩，载荷传感器能够获取本车所受载荷，当路口的红灯与绿灯时间是变化的时候，通信模块亦能准确获取当前路口的信号灯状态及绿灯通行时间；

第二步、进行状态量的滤波更新，具体过程如下：

更新模块能够利用卡尔曼滤波更新状态量，更新模块将滤波更新后的值输入计算模块中，使得计算结果更精确；

设置状态量为x＝[s₁，u₁，s₂，u₂]^T

其中s₁为本车距路口距离，u₁为本车车速，s₂为本车与前车之间的距离，u₂为本车与前车的相对速度；

由于两次测量的时间间隔短，故认为车速无变化，则当前时刻与上一时刻之间的状态量的关系为：

状态转移矩阵为：

观测矩阵为：

卡尔曼滤波更新状态量的具体过程如下：

步骤一、先进行先验估计的计算：

先验估计计算公式为

其中，F为状态转移矩阵；

步骤二、进行协方差矩阵的计算：

协方差矩阵的计算公式如下：

其中P_k为协方差矩阵，为标定值，Q为过程噪声，为标定值；

步骤三、进行卡尔曼增益的更新：

卡尔曼增益的更新公式为

其中K_k为卡尔曼增益，R为测量噪声，为标定值；

步骤四、进行状态量的更新：

状态量的后验估计的更新公式如下：

其中Z_k为测量值，H为观测矩阵；

步骤五、进行协方差矩阵的更新：

协方差矩阵的更新公式如下：

其中I为单位阵；

经过卡尔曼滤波矩阵计算之后，得到新的状态量，误差更小更精确；

第三步、进行数据的计算，具体如下：

计算模块能够实时计算通过当前路口所需的时间以及两车需要保持的安全时距，具体步骤如下：

步骤一，先计算通过当前路口所需的时间；

当车速为0时，计算时间的公式为：

其中t₁为驾驶员的响应时间，t₂为车辆的响应时间，m为车辆质量，F_t为驱动力，F_f为车辆所受阻力，为当前时刻本车的车速，/>为上一时刻本车的车速，/>为当前时刻本车距路口的距离，/>为当前时刻本车距前车的距离，/>为当前时刻本车与前车的相对车速；

当车速为0时，此时车辆处于静止状态，若车辆要启动进入行驶状态则需加上驾驶员的响应时间t₁和车辆的响应时间t₂，t₁、t₂的获取是根据当前车辆当前驾驶员的历史数据分析得来；

当本车首次在车速为0时启动通过路口时，所计算的时间t_总暂且不加t₁、t₂，同时观察本车的通过时间，记录下本车的通过时间后与所计算的通过时间进行对比，得到的Δt即为所需的t₁、t₂的值；

当车速不为0时，计算时间的公式为：

其中m为车辆质量，F_t为驱动力，F_f为车辆所受阻力，为当前时刻本车的车速，/>为上一时刻本车的车速，/>为当前时刻本车距路口的距离，/>为当前时刻本车距前车的距离，为当前时刻本车与前车的相对车速；

F_t的计算公式为：

其中，T_tq为发动机转矩，i_g表示变速器的传动比，i₀表示主减速器的传动比，也称为主传动比，η_T表示传动系的机械效率，r为车轮半径；

F_f的计算公式为：F_f＝W·f；

其中，W为车辆所受载荷，f为滚动阻力系数；

m的计算公式为：

其中，W为车辆所受载荷，g为重力加速度；

步骤二、再计算两车需要保持的安全时距；

两车之间安全时距s₃的计算公式为：

其中，t₁为驾驶员的响应时间，t₂为车辆的响应时间，为当前时刻本车的车速，a_bmax为本车的最大减速度，其与路面条件有关，要根据天气情况进行标定；

第四步、根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，具体如下：

判断模块能够根据计算结果来判断当前车辆的通过情况，将所算出的时间t_总与绿灯所剩时间t_green比较，但同时为保证车辆在跟车过程中不发生追尾，还需将当前车辆的安全时距与两车之间的车距进行比较；

通过路口所需的时间t_总、两车之间的车距s₂的值以及两车之间的理论安全时距s₃的值在实时地进行获取信息、更新、计算之后都会得出新的值；

当t_总<t_green，s₂≥s₃时，此时通过时间足够且两车之间车距足够，车辆需匀速通过即可，此为第一种情况；

当t_总<t_green，s₂<s₃时，此时通过时间足够但两车之间车距不足，有可能发生追尾事故，车辆需减速行驶保持车距，此为第二种情况；

当t_总≈t_green，s₂>s₃时，此时通过时间较为紧凑且两车之间车距足够，因所剩时间不多，前车会加速通过，本车只需在保持安全时距的同时轻微加速即可，此为第三种情况；

当t_总≈t_green，s₂≤s₃时，此时通过时间较为紧凑且两车之间车距不足，车辆需减速行驶保持车距，此为第四种情况；

当t_总>t_green，s₂≥s₃时，此时通过时间不够但两车之间车距足够，车辆需保持当前车速并注意减速即可，此为第五种情况；

当t_总>t_green，s₂<s₃时，此时通过时间不够且两车之间车距不足，车辆需减速行驶保持车距，此为第六种情况；

第五步、输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作，具体如下：

输出模块由判断模块得出的判断结果，输出信息告知驾驶员当前所需执行的驾驶动作；

当判断模块判断为第一种情况时，输出信息“请保持车速通过当前路口”；

当判断模块判断为第二、四、六种情况时，输出信息“请减速，与前车保持车距”；

当判断模块判断为第三种情况时，输出信息“请与前车保持适当距离并轻微加速通过当前路口”；

当判断模块判断为第五种情况时，输出信息“请保持跟车，并注意前车的减速情况”。