一种高密度路网条件下的公交绿波信号控制方法技术

一种高密度路网条件下的公交绿波信号控制方法，属于道路交通控制技术领域。包括的步骤：采集高密度路网地区的道路设施数据、公共交通系统运营数据、社会交通系统运营数据、非机动车运营数据以及行人过街最长红灯等待时间；建立高密度路网地区信号控制方案的目标函数；计算公交车辆在公交站点的停靠时间以及当无交叉口红灯停车影响时在公交站点间的行驶时间；设定公交车辆绿波通行、非机动车正常行驶、行人过街以及社会车辆稳定通行的约束条件；求解目标函数的最优值。优点：可实现高密度路网地区公共交通系统和社会交通系统通行效率的最大化。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，属于道路交通控制
。包括的步骤：采集高密度路网地区的道路设施数据、公共交通系统运营数据、社会交通系统运营数据、非机动车运营数据以及行人过街最长红灯等待时间；建立高密度路网地区信号控制方案的目标函数；计算公交车辆在公交站点的停靠时间以及当无交叉口红灯停车影响时在公交站点间的行驶时间；设定公交车辆绿波通行、非机动车正常行驶、行人过街以及社会车辆稳定通行的约束条件；求解目标函数的最优值。优点：可实现高密度路网地区公共交通系统和社会交通系统通行效率的最大化。【专利说明】
本专利技术属于道路交通控制
，具体涉及。
技术介绍
高密度路网是道路窄而稠密的正交棋盘式道路网络，道路间距约在100-300米之间，具有交叉口间距小、路段长度短、路网密度大的特点。高密度路网地区的车辆在经过每个交叉口时，均可根据道路实际交通状况和出行目的，自由地选择不同的路径到达目的地，有效解决了传统等级路网体系将交通汇集到干道来实现交通疏导的瓶颈问题。良好的路网连接性和出行路径选择性，使高密度路网建设成为城市路网建设的主要模式之一。高密度路网一般分布在商业发达的中心城区，人口密集、交通流量极大，是公共交通系统覆盖的主要区域。目前，高密度路网地区所使用的交叉口信号控制方法主要有两种:一种是对单个交叉口分别实施信号控制，由于交叉口密集且路网各个方向的交通流分布均匀，因此对单个交叉口分别实施信号控制通常会扰乱路网中的交通流，使车辆时走时停；另一种是选择一条或若干条平行道路实施干道绿波控制，交通信号绿波控制一般是指通过对一条主干道中若干个连续交叉口交通信号间的协调控制，使车辆在通过时能连续获得一路绿灯，要使绿波控制充分发挥作用，除了需要建立良好的城市道路的网络分流，还需要对非机动车和行人进行交通综合治理，上述绿波控制在实际运用过程中存在缺点:不利于其相交方向的道路交通流运行，严重时还会引发拥堵，这样自然不能保证公交车辆较高的通行效率和运营准点率，给公交服务水平的提升和公交出行竞争力的提高带来极大困难。鉴于上述已有技术，本 申请人:对高密度路网地区公交站间的绿波信号控制方法作了有益的改进，下面将要介绍的技术方案便是在这种背景下产生的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，可实现高密度路网地区公共交通系统和社会交通系统通行效率的最大化。本专利技术的目的是这样来达到的，，其特征在于包括如下步骤:(A)采集高密度路网地区的道路设施数据、公共交通系统运营数据、社会交通系统运营数据、非机动车运营数据以及行人过街最长红灯等待时间；(B)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和社会交通系统运营数据，建立高密度路网地区信号控制方案的目标函数；(C)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和公共交通系统运营数据，计算公交车辆在公交站点的停靠时间以及当无交叉口红灯停车影响时在公交站点间的行驶时间；(D)结合步骤(C)的计算结果，设定确保公交车辆在高密度路网地区作绿波通行的约束条件；(E)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和非机动车运营数据，设定高密度路网地区非机动车正常行驶的约束条件；(F)根据步骤㈧采集到的道路设施数据和和行人过街最长红灯等待时间，设定高密度路网地区行人过街的约束条件；(G)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和社会交通系统运营数据，设定高密度路网地区社会车辆稳定通行的约束条件；(H)根据步骤⑶~步骤(G)设定的约束条件，求解步骤⑶所述的目标函数的最优值。在本专利技术的一个具体的实施例中，所述的道路设施数据包括高密度路网地区横向道路长度Lew、横向道路宽度Dew、纵向道路长度Lsn以及纵向道路宽度Dsn ;所述的公共交通系统运营数据包括横向道路公交站点间距1EW、纵向道路公交站点间距Isn、横向道路公交站点历史客流量qEW、纵向道路公交站点历史客流量qSN、站点乘客平均上下车时间Y、公交车辆理想行驶速度Vbus、横向道路公交车流中第一辆车与最后一辆车的车头时距ATew以及纵向道路公交车流中第一辆车与最后一辆车的车头时距ATsn ;社会交通系统运营数据包括社会车辆横向单车道平均交通流量Qew、社会车辆纵向单车道平均交通流量Qsn、社会车辆理想行驶速度V.以及社会车辆最短理想行驶距离Lmin ;非机动车运营数据包括非机动车能接受的交叉口最长红灯等待时间Wbilre和非机动车平均行驶速度Vbike。在本专利技术的另 一个具体的实施例中，所述的步骤(B)包括如下步骤:(BI)建立交通流量最大的目标函数【权利要求】1.，其特征在于包括如下步骤: (A)采集高密度路网地区的道路设施数据、公共交通系统运营数据、社会交通系统运营数据、非机动车运营数据以及行人过街最长红灯等待时间； (B)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和社会交通系统运营数据，建立高密度路网地区信号控制方案的目标函数； (C)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和公共交通系统运营数据，计算公交车辆在公交站点的停靠时间以及当无交叉口红灯停车影响时在公交站点间的行驶时间； (D)结合步骤(C)的计算结果，设定确保公交车辆在高密度路网地区作绿波通行的约束条件； (E)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和非机动车运营数据，设定高密度路网地区非机动车正常行驶的约束条件； (F)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和和行人过街最长红灯等待时间，设定高密度路网地区行人过街的约束条件； (G)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和社会交通系统运营数据，设定高密度路网地区社会车辆稳定通行的约束条件； (H)根据步骤(D)~步 骤(G)设定的约束条件，求解步骤(B)所述的目标函数的最优值。2.根据权利要求1所述的，其特征在于所述的道路设施数据包括高密度路网地区横向道路长度Lew、横向道路宽度Dew、纵向道路长度Lsn以及纵向道路宽度Dsn ;所述的公共交通系统运营数据包括横向道路公交站点间距Iew、纵向道路公交站点间距Isn、横向道路公交站点历史客流量_、纵向道路公交站点历史客流量qSN、站点乘客平均上下车时间Y、公交车辆理想行驶速度Vbus、横向道路公交车流中第一辆车与最后一辆车的车头时距ATew以及纵向道路公交车流中第一辆车与最后一辆车的车头时距ATsn ;社会交通系统运营数据包括社会车辆横向单车道平均交通流量Qew、社会车辆纵向单车道平均交通流量Qsn、社会车辆理想行驶速度Vcot以及社会车辆最短理想行驶距离Lmin ;非机动车运营数据包括非机动车能接受的交叉口最长红灯等待时间Wbike和非机动车平均行驶速度Vbilre。3.根据权利要求1所述的，其特征在于所述的步骤(B)包括如下步骤: (BI)建立交通流量最大的目标函数η _ Qri1.GEir , Qs\ \ ^ ^ ~ —I 7~~ 77~ uEW /-uSN/ ， Aar Ac, 其中，Gew为高密度路网地区横向直行相位绿灯时长，Gsn为高密度路网地区纵向直行相位绿灯时长； (Β2)建立通行效率最1?的目标函数 P _ mQzriinQsw , nMAX ~ ^7 77 7— kjSN 1^EW /kjEW Lsn / A, /Kar其中，m为高密度路网地区横向道路交叉口数量，η为高密度路网地区纵向本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高密度路网条件下的公交绿波信号控制方法，其特征在于包括如下步骤：(A)采集高密度路网地区的道路设施数据、公共交通系统运营数据、社会交通系统运营数据、非机动车运营数据以及行人过街最长红灯等待时间；(B)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和社会交通系统运营数据，建立高密度路网地区信号控制方案的目标函数；(C)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和公共交通系统运营数据，计算公交车辆在公交站点的停靠时间以及当无交叉口红灯停车影响时在公交站点间的行驶时间；(D)结合步骤(C)的计算结果，设定确保公交车辆在高密度路网地区作绿波通行的约束条件；(E)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和非机动车运营数据，设定高密度路网地区非机动车正常行驶的约束条件；(F)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和和行人过街最长红灯等待时间，设定高密度路网地区行人过街的约束条件；(G)根据步骤(A)采集到的道路设施数据和社会交通系统运营数据，设定高密度路网地区社会车辆稳定通行的约束条件；(H)根据步骤(D)～步骤(G)设定的约束条件，求解步骤(B)所述的目标函数的最优值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵顗，王自成，
申请(专利权)人：江苏子扬交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32