CN116524743B - 基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备 - Google Patents

基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN116524743B
CN116524743B CN202310747325.5A CN202310747325A CN116524743B CN 116524743 B CN116524743 B CN 116524743B CN 202310747325 A CN202310747325 A CN 202310747325A CN 116524743 B CN116524743 B CN 116524743B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bus
simulation
road
time
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310747325.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116524743A (zh
Inventor
戚湧
高凯
夏熙童
王从云
刘洺君
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Science and Technology
Original Assignee
Nanjing University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Science and Technology filed Critical Nanjing University of Science and Technology
Priority to CN202310747325.5A priority Critical patent/CN116524743B/zh
Publication of CN116524743A publication Critical patent/CN116524743A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116524743B publication Critical patent/CN116524743B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07Controlling traffic signals
    • G08G1/087Override of traffic control, e.g. by signal transmitted by an emergency vehicle
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,属于道路交通仿真技术领域。本发明的方法包括:在仿真软件中建立仿真区域的路网仿真模型;使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数;计算路网仿真模型中公交车辆与下一路口停止线的距离,并使用该距离、该公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间;根据公交车辆到达下一路口停止线所需时间计算信号灯相位变换策略,调整信号灯放行机制。本发明能够提高公交车辆运行效率,降低公交出行时间,从而增加公交对乘客的吸引力。

Description

基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备
技术领域
本发明属于道路交通仿真技术领域,具体涉及一种基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备。
背景技术
随着社会经济的发展,私家车的数量不断上升,城市机动化水平不断提高,道路基础设施供不应求的矛盾逐步显现,由此而带来的交通拥堵问题成为亟待解决的热点问题。为有效缓解这一问题,人们提出了公交优先的发展战略。相关研究表明,公交优先是缓解城市交通拥堵的重要措施。我国公共交通的发展起步较晚,2012年,国务院提出要转变交通发展方向,逐步建设公交优先车道,设计公交优先信号控制策略,形成公交优先通行网络。
公交优先信号控制是一种将交叉口公交车辆的利益优先考虑的信号配时技术。在交通控制中公交车辆被看作是一种特殊的车辆,通过控制交叉口的信号灯,为公交车辆提供优先通行权。
传统的公交信号优先是使用代码直接计算出所需放行时间,并将相关策略发送至设备端进行现场控制,此类方法会存在与实际道路状况脱节,导致对社会车辆的通行时间影响巨大,使得部分关键交叉口交通拥堵加剧。
鉴于以上问题,急需一种能够提高公交车辆运行效率且降低对社会车辆的影响的公交信号灯优先放行方法。
发明内容
本发明目的是提供一种基于仿真的公交信号灯优先放行方法,该系统能够提高公交车辆运行效率,降低公交出行时间,从而增加公交对乘客的吸引力。
具体地说,一方面,本发明提供了一种基于仿真的公交信号灯优先放行方法,包括:
在仿真软件中建立仿真区域的路网仿真模型;
使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数;
计算所述路网仿真模型中公交车辆与下一路口停止线的距离,并使用该距离、该公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间;
根据所述公交车辆到达下一路口停止线所需时间计算信号灯相位变换策略,调整信号灯放行机制。
进一步的,所述在仿真软件中建立仿真区域的路网仿真模型包括:
选择指定区域范围作为仿真区域,根据仿真区域的高精度地图的路面位置及走向,在仿真软件中进行路网绘制;
将绘制好的路网中各个行驶路段使用连接器进行连接,并按照仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,设置各个行驶方向的车流比例;所述仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,包括社会车辆识别标识、速度、位置、走向、所在车道、现实道路的信号灯状态信息;
根据仿真区域的路网基础设施信息,以及仿真区域的实时道路、车辆数据,设置各个行驶路段车流量、路径决策、公交线路、公交站点、速度决策点;所述仿真区域的路网基础设施信息,包括仿真区域中道路长度、交叉口道路实线长度、道路宽度、车道数量、绿化带宽度、路口渠化特征、信号灯相位机制、公交线路信息、公交站点信息、各路段车流量信息;所述仿真区域的实时道路、车辆数据包括:仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,仿真区域中公交车辆位置、速度、所在车道、线路信息。
进一步的,各所述仿真区域中相应交叉口采用相同格式的编号,各个行驶路段及连接器采用相同格式的编号,各个行驶路段及连接器的编号中包括交叉口编号、进口方向、转向类型、虚线段类型和虚线段序号,所述虚线段类型用于区分虚线段和连接器,所述虚线段序号用于识别不同的虚线段或连接器。
进一步的,所述在仿真软件中进行路网绘制包括,在交叉口道路实线起始处进行打断,单独绘制各个渠化方向行驶路段。
进一步的,所述仿真区域的路网基础设施信息还包括公交站点位、公交站长度。
进一步的,所述使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数包括:
根据获取的仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,在仿真软件中对公交车辆的速度、位置、前后车距离参数进行调整;根据实时获取的现实道路的信号灯状态,对仿真软件中信号灯状态实时进行修改。
进一步的,所述使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数包括:
每秒对公交车辆是否进入仿真区域相应仿真范围进行判断,在仿真软件中设置公交车辆发车频率为1次/秒,并通过自动化脚本对于仿真软件中已进入仿真区域相应仿真范围、而现实中并未进入相应区域的公交车辆进行删减。
进一步的,所述计算所述路网仿真模型中公交车辆与下一路口停止线的距离,并使用该距离、该公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线的时间包括:
将现实中公交车辆的GPS点位信息,转换成仿真软件中公交车辆位置坐标;
通过自动化脚本在仿真软件中更新公交车辆GPS点位信息,获取公交车辆所在路段、车道、与所在道路入口的距离,计算公交车辆至下一路口停止线的距离;
使用所述公交车辆到下一路口停止线的距离、公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间。
进一步的,使用所述公交车辆到下一路口停止线的距离、公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间包括:
将1秒内公交车辆的速度分割成若干时间段进行记录并求和,采用前一秒内的公交车辆平均速度来计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,具体计算方式如下:
其中,T为公交车辆到达下一路口停止线所需时间;D为公交车辆到下一路口停止线的距离;VBi为i时刻公交车辆实时速度,n为1秒内分割的时间段数。
进一步的,所述根据所述公交车辆抵达下一路口停止线所需时间计算信号灯相位变换策略,调整信号灯放行机制包括:
若无公交车辆放行冲突,则直接对信号灯进行调整控制;若有公交车辆放行冲突,即多辆公交车辆达到下一路口停止线的时间差小于最小绿灯时长,则根据公交车辆的不同优先级别,对公交车辆的放行顺序进行排序,按序调整信号灯。
另一方面,本发明还提供一种基于仿真的公交信号灯优先放行设备,所述设备包括存储器和处理器;所述存储器存储有实现基于仿真的公交信号灯优先放行方法的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序,以实现上述方法的步骤。
再一方面,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述的计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备的有益效果如下:
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过在仿真软件中参照高精度地图对路网进行精细建模,同时结合道路实际数据,可以有效地掌控公交车辆位置信息,极大程度地减少了因建模误差导致的公交车辆位置与实际不符的问题。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过每秒对公交信息进行实时更新,有效降低因时间误差导致的公交位置、速度等状态异常,有效地提升了公交信号灯优先的准确率;同时,在一秒内多次对公交速度的收集与处理,可以使得公交车辆在仿真软件中的状态更加平滑,更符合实际行驶状态,有效提升了仿真公交车辆速度的准确程度。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过公交车辆GPS位置与仿真软件中地图坐标的转换矩阵,精确地计算了仿真软件中公交车辆位置,同时自动读取并计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,使得仿真软件中对于公交车辆与信号灯时间关系掌控更加精准。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过仿真软件对信号灯优先计算、预测、展示,可以为交通管控部门提供更为直观的信号灯优先结果,为制定交通管控方案提供更加可靠的依据。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程图。
图2是本发明实施例选定的仿真区域示意图。
图3是本发明实施例的交叉口编号示意图。
图4是本发明实施例的交叉口道路编号示意图。
图5是本发明实施例的交叉口行驶路段编号说明。
图6是本发明实施例的公交优先放行机制示意图。
实施方式
下面结合实施例并参照附图对本发明作进一步详细描述。
实施例
本发明的一个实施例,为一种基于仿真的公交信号灯优先放行方法,对公交车辆运行环境进行仿真建模,并通过自动化脚本实时获取路网和公交车辆实时状态、并在仿真场景中还原出来,通过计算公交与下一路口停止线距离,计算公交车辆到达路口时间,并根据公交车辆到达下一路口停止线的时间对信号灯放行机制进行调整。如图1所示,包括以下步骤:
一、在仿真软件(例如Vissim)中建立仿真区域的路网仿真模型。该步骤具体实现方法如下:
1-1)如图2所示,选择指定区域(例如7km*7km)范围作为仿真区域,根据仿真区域的高精度地图的路面位置及走向,在仿真软件中进行路网绘制。为了便于自动化脚本的执行,仿真区域中相应交叉口采用相同格式的编号,如图3所示。
优选的,为了解决部分仿真软件(例如Vissim)中路径选择时会发生车辆在交叉口道路实线处卡死并找不到下一路径的问题,在另一个实施例中,在仿真软件中进行路网绘制时,在交叉口道路实线起始处进行打断,单独绘制各渠化方向行驶路段。
1-2)将绘制好的路网中各个行驶路段使用连接器进行连接,并按照仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,设置各个行驶方向的车流比例。各个行驶路段及连接器采用相同格式的编号,各个行驶路段及连接器的编号中包括交叉口编号、进口方向、转向类型、虚线段类型和虚线段序号,所述虚线段类型用于区分虚线段和连接器,所述虚线段序号用于识别不同的虚线段或连接器,具体格式如图4和图5所示。
所述仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据利用路侧设备获取,包括社会车辆识别标识、速度、位置、走向、所在车道、现实道路的信号灯状态等信息。
1-3)根据仿真区域的路网基础设施信息,以及仿真区域的实时道路、车辆数据,设置各个行驶路段车流量、路径决策、公交线路、公交站点、速度决策点。
所述仿真区域的路网基础设施信息,包括仿真区域中道路长度、交叉口道路实线长度、道路宽度、车道数量、绿化带宽度、路口渠化特征、信号灯相位机制、公交线路信息、公交站点信息、各路段车流量信息,通过对区域的各交叉口进行现场实勘、对仿真区域的道路情况及路网基础设施信息进行调查完成。
所述仿真区域的实时道路、车辆数据,包括:利用路侧设备获取的仿真区域中相应交叉口实时交通流数据,如社会车辆实时数据;利用车载设备获取的仿真区域中公交车辆实时数据,包括公交车辆位置、速度、所在车道、线路等信息。路侧设备及车载设备获取的所有实时道路、车辆数据实时传输至运算服务器,例如通过MQTT机制快速传输至运算服务器。
优选的,为了更加精准地把握公交车辆进入仿真区域相应仿真范围的时间,在另一个实施例中,仿真区域的路网基础设施信息还包括公交站点位、公交站长度,通过根据公交站点位、公交站长度在仿真软件中进行精准建模,使得仿真模型按现实公交站点及场站信息对公交线路进行场景搭建。
二、使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数。该步骤具体实现方法如下:
使用自动化脚本开启仿真,并从运算服务器获取交叉口和公交车辆的实时数据。根据获取的仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,在仿真软件中对公交车辆的速度、位置、前后车距离等参数进行调整。
根据实时获取的现实道路的信号灯状态,对仿真软件中信号灯状态实时进行修改。
因信号灯需要按整数秒进行调整变换,需要更加精准地把握公交车辆进入仿真区域相应仿真范围的时间,故而发车频次不能过低。优选的,在另一个实施例中,每秒对公交车辆是否进入仿真区域相应仿真范围进行判断,在仿真软件中设置公交车辆发车频率为1次/秒,并通过自动化脚本对于仿真软件中已进入仿真区域相应仿真范围、而现实中并未进入相应区域的公交车辆进行删减。
三、计算所述路网仿真模型中公交车辆与下一路口停止线的距离,并使用该距离、该公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,具体计算方法如下:
3-1)将现实中公交车辆的GPS点位信息,转换成仿真软件中公交车辆位置坐标。
具体转换公式如下:
其中,PVx为仿真软件中公交车辆位置的横坐标,PVy为仿真软件中公交车辆位置的纵坐标,PGx为公交车辆的GPS点位信息中的经度,PGy为公交车辆的GPS点位信息中的纬度,矩阵为校正矩阵,通过GPS坐标系和仿真软件的坐标系间多点匹配可得该矩阵的四个参数。
3-2)通过自动化脚本在仿真软件中更新公交车辆GPS点位信息,从运算服务器获取公交车辆的道路位置信息,即公交车辆所在路段、车道、与所在道路入口的距离,计算路网仿真模型中公交车辆到下一路口停止线的距离。
利用以下公式计算路网仿真模型中公交车辆到下一路口停止线的距离:
其中,D为公交车辆到下一路口停止线的距离;DBus为公交车辆与所在道路入口的距离;DL1为道路上虚线段长度;DL2为交叉口实线段长度;DC为连接器长度。
3-3)使用公交车辆到下一路口停止线的距离、车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间。
由于部分仿真软件(例如Vissim)系统限制,信号灯只可整数秒修改,优选的,在另一个实施例中,将1秒内公交车辆的速度分割成若干时间段进行记录并求和,采用前一秒内的公交车辆平均速度来计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,具体计算方式如下:
其中,T为公交车辆到达下一路口停止线所需时间;D为公交车辆到下一路口停止线的距离;VBi为i时刻公交车辆实时速度,n为1秒内分割的时间段数。
在一秒内多次对公交速度的收集与处理,可以使得公交车辆在仿真软件中的状态更加平滑,更符合实际行驶状态,有效提升了仿真公交车辆速度的准确程度。
四、根据公交车辆到达下一路口停止线所需时间计算信号灯相位变换策略,调整信号灯放行机制。
根据图6所示,若无公交车辆放行冲突,则直接对信号灯进行调整控制;若有公交车辆放行冲突,即多辆公交车辆达到下一路口停止线的时间差小于最小绿灯时长,则根据公交车辆的不同优先级别,对公交车辆的放行顺序进行排序,按序调整信号灯。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过在仿真软件中参照高精度地图对路网进行精细建模,同时结合道路实际数据,可以有效地掌控公交车辆位置信息,极大程度地减少了因建模误差导致的公交车辆位置与实际不符的问题。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过每秒对公交信息进行实时更新,有效降低因时间误差导致的公交位置、速度等状态异常,有效地提升了公交信号灯优先的准确率;同时,在一秒内多次对公交速度的收集与处理,可以使得公交车辆在仿真软件中的状态更加平滑,更符合实际行驶状态,有效提升了仿真公交车辆速度的准确程度。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过公交车辆GPS位置与仿真软件中地图坐标的转换矩阵,精确地计算了仿真软件中公交车辆位置,同时自动读取并计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,使得仿真软件中对于公交车辆与信号灯时间关系掌控更加精准。
本发明的基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备,通过仿真软件对信号灯优先计算、预测、展示,可以为交通管控部门提供更为直观的信号灯优先结果,为制定交通管控方案提供更加可靠的依据。
在一些实施例中,上述技术的某些方面可以由执行软件的处理系统的一个或多个处理器来实现。该软件包括存储或以其他方式有形实施在非暂时性计算机可读存储介质上的一个或多个可执行指令集合。软件可以包括指令和某些数据,这些指令和某些数据在由一个或多个处理器执行时操纵一个或多个处理器以执行上述技术的一个或多个方面。非暂时性计算机可读存储介质可以包括例如磁或光盘存储设备,诸如闪存、高速缓存、随机存取存储器(RAM)等的固态存储设备或其他非易失性存储器设备。存储在非临时性计算机可读存储介质上的可执行指令可以是源代码、汇编语言代码、目标代码或被一个或多个处理器解释或以其他方式执行的其他指令格式。
计算机可读存储介质可以包括在使用期间可由计算机系统访问以向计算机系统提供指令和/或数据的任何存储介质或存储介质的组合。这样的存储介质可以包括但不限于光学介质(例如,光盘(CD)、数字多功能光盘(DVD)、蓝光光盘)、磁介质(例如,软盘、磁带或磁性硬盘驱动器)、易失性存储器(例如,随机存取存储器(RAM)或高速缓存)、非易失性存储器(例如,只读存储器(ROM)或闪存)或基于微机电系统(MEMS)的存储介质。计算机可读存储介质可以嵌入计算系统(例如,系统RAM或ROM)中,固定地附接到计算系统(例如,磁性硬盘驱动器),可移除地附接到计算系统(例如,光盘或通用基于串行总线(USB)的闪存),或者经由有线或无线网络(例如,网络可访问存储(NAS))耦合到计算机系统。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上,但实施例并不是用来限定本发明的。在不脱离本发明之精神和范围内,所做的任何等效变化或润饰,同样属于本发明之保护范围。因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求所界定的内容为标准。

Claims (10)

1.一种基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,包括:
在仿真软件中建立仿真区域的路网仿真模型;
使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数;
计算所述路网仿真模型中公交车辆与下一路口停止线的距离,并使用该距离、该公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间;
根据所述公交车辆到达下一路口停止线所需时间计算信号灯相位变换策略,调整信号灯放行机制;
所述计算所述路网仿真模型中公交车辆与下一路口停止线的距离,并使用该距离、该公交车辆速度计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,具体计算方法如下:
3-1)将现实中公交车辆的GPS点位信息,转换成仿真软件中公交车辆位置坐标;
3-2)通过自动化脚本在仿真软件中更新公交车辆GPS点位信息,获取公交车辆所在路段、车道、与所在道路入口的距离,计算路网仿真模型中公交车辆到下一路口停止线的距离;
3-3)将1秒内公交车辆的速度分割成若干时间段进行记录并求和,采用公交车辆到下一路口停止线的距离、前一秒内的公交车辆平均速度来计算公交车辆到达下一路口停止线所需时间,具体计算方式如下:
其中,T为公交车辆到达下一路口停止线所需时间;D为公交车辆到下一路口停止线的距离;VBi为i时刻公交车辆实时速度,n为1秒内分割的时间段数。
2.根据权利要求1所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述在仿真软件中建立仿真区域的路网仿真模型包括:
选择指定区域范围作为仿真区域,根据仿真区域的高精度地图的路面位置及走向,在仿真软件中进行路网绘制;
将绘制好的路网中各个行驶路段使用连接器进行连接,并按照仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,设置各个行驶方向的车流比例;所述仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,包括社会车辆识别标识、速度、位置、走向、所在车道、现实道路的信号灯状态信息;
根据仿真区域的路网基础设施信息,以及仿真区域的实时道路、车辆数据,设置各个行驶路段车流量、路径决策、公交线路、公交站点、速度决策点;所述仿真区域的路网基础设施信息,包括仿真区域中道路长度、交叉口道路实线长度、道路宽度、车道数量、绿化带宽度、路口渠化特征、信号灯相位机制、公交线路信息、公交站点信息、各路段车流量信息;所述仿真区域的实时道路、车辆数据包括:仿真区域中相应交叉口社会车辆实时数据,仿真区域中公交车辆位置、速度、所在车道、线路信息。
3.根据权利要求2所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述仿真区域中相应交叉口采用相同格式的编号,各个行驶路段及连接器采用相同格式的编号,各个行驶路段及连接器的编号中包括交叉口编号、进口方向、转向类型、虚线段类型和虚线段序号,所述虚线段类型用于区分虚线段和连接器,所述虚线段序号用于识别不同的虚线段或连接器。
4.根据权利要求2所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述在仿真软件中进行路网绘制包括,在交叉口道路实线起始处进行打断,单独绘制各个渠化方向行驶路段。
5.根据权利要求2所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述仿真区域的路网基础设施信息还包括公交站点位、公交站长度。
6.根据权利要求1所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数包括:
根据获取的仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,在仿真软件中对公交车辆的速度、位置、前后车距离参数进行调整;根据实时获取的现实道路的信号灯状态,对仿真软件中信号灯状态实时进行修改。
7.根据权利要求6所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述使用自动化脚本开启仿真、获取仿真区域内交叉口实时交通流数据和公交车辆实时数据,实时调整所述路网仿真模型的参数包括:
每秒对公交车辆是否进入仿真区域相应仿真范围进行判断,在仿真软件中设置公交车辆发车频率为1次/秒,并通过自动化脚本对于仿真软件中已进入仿真区域相应仿真范围、而现实中并未进入相应区域的公交车辆进行删减。
8.根据权利要求1所述的基于仿真的公交信号灯优先放行方法,其特征在于,所述根据所述公交车辆抵达下一路口停止线所需时间计算信号灯相位变换策略,调整信号灯放行机制包括:
若无公交车辆放行冲突,则直接对信号灯进行调整控制;若有公交车辆放行冲突,即多辆公交车辆达到下一路口停止线的时间差小于最小绿灯时长,则根据公交车辆的不同优先级别,对公交车辆的放行顺序进行排序,按序调整信号灯。
9.一种基于仿真的公交信号灯优先放行设备,其特征在于,所述设备包括存储器和处理器;所述存储器存储有实现基于仿真的公交信号灯优先放行方法的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序,以实现根据权利要求1-8任一所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述的计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8任一所述方法的步骤。
CN202310747325.5A 2023-06-25 2023-06-25 基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备 Active CN116524743B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310747325.5A CN116524743B (zh) 2023-06-25 2023-06-25 基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310747325.5A CN116524743B (zh) 2023-06-25 2023-06-25 基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116524743A CN116524743A (zh) 2023-08-01
CN116524743B true CN116524743B (zh) 2023-09-15

Family

ID=87405034

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310747325.5A Active CN116524743B (zh) 2023-06-25 2023-06-25 基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116524743B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117097430B (zh) * 2023-10-16 2024-02-27 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种车流轨迹位置仿真时间同步的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11213287A (ja) * 1998-01-22 1999-08-06 Sanyo Electric Works Ltd 車輌優先情報送信装置及び交通信号機
CN106935044A (zh) * 2017-04-06 2017-07-07 东南大学 一种基于公交信号优先协调控制的站点位置优化方法
CN107341960A (zh) * 2017-09-04 2017-11-10 江苏未来智慧交通科技有限公司 一种基于公交车实时定位信息的主动公交信号优先控制方法
CN113409599A (zh) * 2021-06-16 2021-09-17 河南省城乡规划设计研究总院股份有限公司 一种基于信息预测的城市公交优先协调控制方法
CN113538935A (zh) * 2021-05-12 2021-10-22 南京理工大学 一种无专用路权环境下公交准点率优化感应式控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11213287A (ja) * 1998-01-22 1999-08-06 Sanyo Electric Works Ltd 車輌優先情報送信装置及び交通信号機
CN106935044A (zh) * 2017-04-06 2017-07-07 东南大学 一种基于公交信号优先协调控制的站点位置优化方法
CN107341960A (zh) * 2017-09-04 2017-11-10 江苏未来智慧交通科技有限公司 一种基于公交车实时定位信息的主动公交信号优先控制方法
CN113538935A (zh) * 2021-05-12 2021-10-22 南京理工大学 一种无专用路权环境下公交准点率优化感应式控制方法
CN113409599A (zh) * 2021-06-16 2021-09-17 河南省城乡规划设计研究总院股份有限公司 一种基于信息预测的城市公交优先协调控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116524743A (zh) 2023-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11738770B2 (en) Determination of lane connectivity at traffic intersections for high definition maps
CN109263639B (zh) 基于状态栅格法的驾驶路径规划方法
US8930173B2 (en) Vehicle behavior estimation device
JP2021531462A (ja) トポロジーマップに基づくインテリジェントナビゲーションの方法及びシステム
CN116524743B (zh) 基于仿真的公交信号灯优先放行方法及设备
JP7035945B2 (ja) 地図情報システム
CN112631246A (zh) 测试评价信息确定方法、装置、设备及计算机存储介质
JP7086195B2 (ja) 交通流シミュレータ、交通流のシミュレート方法及びコンピュータプログラム
CN105806349B (zh) 一种真三维导航转向诱导方法和转向诱导导航设备
US20220413502A1 (en) Method, apparatus, and system for biasing a machine learning model toward potential risks for controlling a vehicle or robot
JP7103161B2 (ja) 地図情報システム
US20230150549A1 (en) Hybrid log simulated driving
CN115285148B (zh) 自动驾驶车速规划方法、装置、电子设备和存储介质
Haq et al. Estimating passing sight distances for overtaking truck platoons–Calibration and validation using VISSIM
CN114077541A (zh) 验证用于自动驾驶车辆的自动控制软件的方法和系统
CN113918615A (zh) 一种基于仿真的驾驶经验数据挖掘模型构建方法及系统
CN116266380A (zh) 一种环境数据重建方法、装置、系统及存储介质
Czerwionka et al. Optimized route network graph as map reference for autonomous cars operating on German autobahn
Damerow et al. Intersection warning system for occlusion risks using relational local dynamic maps
JP4750207B2 (ja) 情報収集装置、情報収集方法、情報収集プログラム、および記録媒体
CN116859880A (zh) 一种车辆预见性巡航仿真测试方法及系统
CN116842688A (zh) 一种面向自动驾驶决策算法的在线合规验证系统
CN114301792B (zh) 一种交通流模拟方法及交通流传感器
US20220172606A1 (en) Systems and Methods for Extracting Data From Autonomous Vehicles
CN111258312B (zh) 可移动模型及其控制方法、装置、系统、设备和存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant