一种基于卡口数据的高架信号控制方法技术

一种基于卡口数据的高架信号控制方法，包括以下步骤：步骤一、获取高架指标变化规律，1.1)计算高架拥堵指数变化趋势；1.2)计算匝道需求来源变化趋势；步骤二、卡口数据计算处理；步骤三、计算上匝道通行需求：匝道通行需求是与上匝道相邻的每个地面道路通行需求的总和，而单个地面道路通行需求是地面道路车辆总数和步骤二中计算出来的匝道需求来源比例的乘积；步骤四、估计排队长度：排队长度是在上匝道口等待进入高架的车辆数目；步骤五、计算上匝道控制率；步骤六、计算匝道信号灯绿信比。本发明专利技术提供了一种计算速度较快、鲁棒性较高、成本较低、控制灵活较好、实时性高的基于卡口数据的高架信号控制方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智能交通领域，涉及一种综合拥堵指数、拥堵指数变化趋势和排队长度的高架入口匝道信号控制方法。
技术介绍
随着居民生活水平的提高，私家车数量快速增长，几乎所有的城市都不同程度的受到交通拥堵的困扰。交通拥堵不仅带来环境污染、资源消耗等问题，还容易造成交通事故，近年来越来越受到人们的关注。解决交通拥挤的途径可分为三种，第一种是增加道路基础设施建设，这种方式受人力物力及城市资源等的限制，一般不会采取这种方式；第二种方式是进行交通管制，限制车辆出行，这种方式不仅给人们生活带来一定的困扰，而且在大型城市中，人口密度大车辆多仍然不能解决拥堵问题；第三种方式是进行合理有效的道路信号控制，这种方式成本低，并且能够有效的降低交通拥挤状况，提高道路使用率，如何进行合理有效的信号控制，是这种方式的关键。入口匝道控制是一种比较有效的道路信号控制手段，现有的文献资料中匝道控制大体可分为三类：局部匝道控制、协同匝道控制和集成匝道控制。局部匝道控制，一般是以主路当前的交通状态为控制条件，方法简单，已成功应用于实际交通系统中，实验结果表明此方法能够有效改善交通状况；匝道协调控制，在局部优化控制的基础上，以瓶颈处的流量控制为目标，结合历史交通需求及交通拥堵影响范围，在静态协调区域实现小范围多匝道内部协调控制，比局部匝道控制复杂。集成匝道控制，主要将城市道路交叉口的信号控制、匝道调节、高速公路控制、VMS控制等不同控制措施进行结合，控制非常复杂，目前仍然处于理论研究仿真阶段。要进行合理有效的信号控制，首先需要有足够的道路交通数据。现有的匝道控制方法，大部分是通过在匝道入口处和匝道上下游埋设线圈，采集车流量信息，计算车辆行程时间或者车辆占有率等，但是存在铺设线圈增加支出成本，线圈感应存在累积误差，线圈的使用寿命短，测量的数据不够精确，维护成本高等问题。匝道控制算法方面，局部匝道控制中，Papageorgiou提出的alinea算法是一种常用的借鉴PID反馈控制的局部匝道控制算法，PID控制算法简单，容易实现，但是alinea算法本身不考虑匝道排队长度的影响，可能造成匝道入口处车辆回流。由于道路交通具有很高的非线性和不可预测性，模糊控制思想比较简单，抗干扰能力强适用于非线性系统，众多学者对它进行了研究，Pappis和Mamdani将模糊控制用于单个交叉口的信号控制，华南理工大学的梁欣荣和李政将模糊逻辑与PI控制算法结合，构建了一种非线性入口匝道控制算法，但是模糊控制中隶属度函数的确定、推理方法和反模糊化以及模糊规则的获取不容易确定。此外神经网络对于复杂非线性系统的良好逼近效果，使其在非线性系统的应用上备受青睐，H.M.zhang基于BP神经网络算法，构建入口匝道控制算法，神经网络算法中神经元数目的选取没有统一的标准，计算复杂学习时间长。
技术实现思路
为了克服已有高架信号控制方法的计算速度较慢、鲁棒性较低、成本较高、控制灵活性较差、实时性不高的不足，本专利技术提供了一种计算速度较快、鲁棒性较高、成本较低、控制灵活较好、实时性高的基于卡口数据的高架信号控制方法，综合考虑当前时刻高架拥堵指数、拥堵变化趋势和入口匝道排队数量，采用S面控制算法对入口匝道进行控制，计算速度快，鲁棒性高。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于卡口数据的高架信号控制方法，所述高架信号控制方法包括以下步骤：步骤一、获取高架指标变化规律1.1)计算高架拥堵指数变化趋势拥堵指数是将道路拥堵程度数字化，是拥堵程度的直观表示，拥堵指数越高则拥堵越严重，将拥堵指数作为控制变量；1.2)计算匝道需求来源变化趋势分别统计每个与高架入口匝道相邻的地面道路进入高架的车辆，计算出总的进入高架的车辆，即匝道需求；步骤二、卡口数据计算处理卡口采集设备中获得的数据包括卡口ID，车牌号码，车辆类型，车辆速度和经过时间，首先将卡口获取的数据进行计算处理，然后，高架路网按照卡口分段，计算每段高架上的拥堵指数jam以及车流量l；车流量计算为，统计单个控制周期内的车辆总数c(k)，则l(k)＝c(k)/T，单位是vel/s，T为匝道道控制的控制间隔；步骤三、计算上匝道通行需求匝道通行需求是与上匝道相邻的每个地面道路通行需求的总和，而单个地面道路通行需求是地面道路车辆总数和步骤二中计算出来的匝道需求来源比例的乘积；步骤四、估计排队长度排队长度是在上匝道口等待进入高架的车辆数目；步骤五、计算上匝道控制率拥堵指数是通过速度计算获得，用高架拥堵指数来进行控制上匝道控制率的计算如公式(7)所示：r(k)=min(d(k),r(k-1)+f(k))jam>Tjamr(k)=d(k)jam<=Tjam---(7)]]>其中r(k)表示k个控制周期上匝道控制率，即要让多少辆车通过，Tjam,Tjam＞1是发生拥堵时的阈值；d(k)是匝道控制周期内的匝道需求，f(k)是控制输出，如公式(8)：f(k)=α×(2.01.0+e-kpϵ(k)-kdϵ·(k)-1)---(8)]]>α是控制力度，既高架拥堵指数较大时，相邻的两个控制周期内，车辆经过上匝道的最大变化量，α取值需要根据具体的上匝道来确定；ε(k)和是偏差和偏差变化率，kp和kd是sigmod函数中的参数，调整控制的动态响应，kp和kd的比值决定偏差变化和偏差变化率在控制中所占的比重；ε(k)是控制率，表示k个控制周期中，兼顾拥堵指数和排队长度的反馈控制，是控制率的变化率，如公式(9)所示：ϵ(k)=ϵ(k)1-μ2×ϵ(k)2-(μ3+μ2)×ϵ(k)3ϵ·(k)=(ϵ(k)-ϵ(k-1))/T---(9)]]>步骤六、计算匝道信号灯绿信比单个控制周期内，不加任何干扰和控制时可驶入的车辆为C，则红绿灯亮的时间按照公式(12)设定tg=max(T×r(k)/C,tmin)r(k)<CTelse]]>tr=max(T-tg,tmin)r(k)<C0else---(12)]]>tmin是最小红绿灯时间，防止出现非常小的红灯和绿灯时间，此时车辆还来不及做出反应，容易造成交通事故；tg是绿灯亮的时间，tr是红灯亮的时间。进一步，所述步骤1.1)中，分别计算工作日和非工作日的高架拥堵指数变化趋势JAM1(k)=Σi=130jami(k)/30JAM2(k)=Σj=120jamj(k)/20---(1)]]>k表示控制周期，匝道控制的控制间隔为T，一天可按照控制周期划分为时间片nT,n＝1,2,...，为表达方便用k代替；jami(k)是工作日时第k个控制周期，上匝道下游路段的拥堵指数，i＝1,2,...,30表示当前日期之前的1到30个工作日的历史数据，jamj表示周末时第k个控制周期，上匝道下游路段的拥堵指数；j＝1,2,...,20表示当前日期之前的1到20个周末的历史数据，JAM1(k)和JAM2(k)分别是工作日和节假日高架拥堵指数变化趋势。再进一步，所述步骤1.2)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于卡口数据的高架信号控制方法，其特征在于：所述高架信号控制方法包括以下步骤：步骤一、获取高架指标变化规律1.1)计算高架拥堵指数变化趋势拥堵指数是将道路拥堵程度数字化，是拥堵程度的直观表示，拥堵指数越高则拥堵越严重，将拥堵指数作为控制变量；1.2)计算匝道需求来源变化趋势分别统计每个与高架入口匝道相邻的地面道路进入高架的车辆，计算出总的进入高架的车辆，即匝道需求；步骤二、卡口数据计算处理卡口采集设备中获得的数据包括卡口ID，车牌号码，车辆类型，车辆速度和经过时间，首先将卡口获取的数据进行计算处理，然后，高架路网按照卡口分段，计算每段高架上的拥堵指数jam以及车流量l；车流量计算为，统计单个控制周期内的车辆总数c(k)，则l(k)＝c(k)/T，单位是vel/s，T为匝道道控制的控制间隔；步骤三、计算上匝道通行需求匝道通行需求是与上匝道相邻的每个地面道路通行需求的总和，而单个地面道路通行需求是地面道路车辆总数和步骤二中计算出来的匝道需求来源比例的乘积；步骤四、估计排队长度排队长度是在上匝道口等待进入高架的车辆数目；步骤五、计算上匝道控制率拥堵指数是通过速度计算获得，用高架拥堵指数来进行控制上匝道控制率的计算如公式(7)所示：r(k)=min(d(k),r(k-1)+f(k))jam>Tjamr(k)=d(k)jam<=Tjam---(7)]]>其中r(k)表示k个控制周期上匝道控制率，即要让多少辆车通过，Tjam,Tjam＞1是发生拥堵时的阈值；d(k)是匝道控制周期内的匝道需求，f(k)是控制输出，如公式(8)：f(k)=α×(2.01.0+e-kpϵ(k)-kdϵ·(k)-1)---(8)]]>α是控制力度，既高架拥堵指数较大时，相邻的两个控制周期内，车辆经过上匝道的最大变化量，α取值需要根据具体的上匝道来确定；ε(k)和是偏差和偏差变化率，kp和kd是sigmod函数中的参数，调整控制的动态响应，kp和kd的比值决定偏差变化和偏差变化率在控制中所占的比重；ε(k)是控制率，表示k个控制周期中，兼顾拥堵指数和排队长度的反馈控制，是控制率的变化率，如公式(9)所示：ϵ(k)=ϵ(k)1-μ2×ϵ(k)2-(μ3+μ2)×ϵ(k)3ϵ·(k)=(ϵ(k)-ϵ(k-1))/T---(9)]]>步骤六、计算匝道信号灯绿信比单个控制周期内，不加任何干扰和控制时可驶入的车辆为C，则红绿灯亮的时间按照公式(12)设定tg=max(T×r(k)/C,tmin)r(k)<CTelse]]>tr=max(T-tg,tmin)r(k)<C0else---(12)]]>tmin是最小红绿灯时间，防止出现非常小的红灯和绿灯时间，此时车辆还来不及做出反应，容易造成交通事故；tg是绿灯亮的时间，tr是红灯亮的时间。...

【技术特征摘要】
1.一种基于卡口数据的高架信号控制方法，其特征在于：所述高架信号控制方法包括以下步骤：步骤一、获取高架指标变化规律1.1)计算高架拥堵指数变化趋势拥堵指数是将道路拥堵程度数字化，是拥堵程度的直观表示，拥堵指数越高则拥堵越严重，将拥堵指数作为控制变量；1.2)计算匝道需求来源变化趋势分别统计每个与高架入口匝道相邻的地面道路进入高架的车辆，计算出总的进入高架的车辆，即匝道需求；步骤二、卡口数据计算处理卡口采集设备中获得的数据包括卡口ID，车牌号码，车辆类型，车辆速度和经过时间，首先将卡口获取的数据进行计算处理，然后，高架路网按照卡口分段，计算每段高架上的拥堵指数jam以及车流量l；车流量计算为，统计单个控制周期内的车辆总数c(k)，则l(k)＝c(k)/T，单位是vel/s，T为匝道道控制的控制间隔；步骤三、计算上匝道通行需求匝道通行需求是与上匝道相邻的每个地面道路通行需求的总和，而单个地面道路通行需求是地面道路车辆总数和步骤二中计算出来的匝道需求来源比例的乘积；步骤四、估计排队长度排队长度是在上匝道口等待进入高架的车辆数目；步骤五、计算上匝道控制率拥堵指数是通过速度计算获得，用高架拥堵指数来进行控制上匝道控制率的计算如公式(7)所示：r(k)=min(d(k),r(k-1)+f(k))jam>Tjamr(k)=d(k)jam<=Tjam---(7)]]>其中r(k)表示k个控制周期上匝道控制率，即要让多少辆车通过，Tjam,Tjam＞1是发生拥堵时的阈值；d(k)是匝道控制周期内的匝道需求，f(k)是控制输出，如公式(8)：f(k)=α×(2.01.0+e-kpϵ(k)-kdϵ·(k)-1)---(8)]]>α是控制力度，既高架拥堵指数较大时，相邻的两个控制周期内，车辆经过上匝道的最大变化量，α取值需要根据具体的上匝道来确定；ε(k)和是偏差和偏差变化率，kp和kd是sigmod函数中的参数，调整控制的动态响应，kp和kd的比值决定偏差变化和偏差变化率在控制中所占的比重；ε(k)是控制率，表示k个控制周期中，兼顾拥堵指数和排队长度的反馈控制，是控制率的变化率，如公式(9)所示：ϵ(k)=ϵ(k)1-μ2×ϵ(k)2-(μ3+μ2)×ϵ(k)3ϵ·(k)=(ϵ(k)-ϵ(k-1))/T---(9)]]>步骤六、计算匝道信号灯绿信比单个控制周期内，不加任何干扰和控制时可驶入的车辆为C，则红绿灯亮的时间按照公式(12)设定tg=max(T×r(k)/C,tmin)r(k)<CTelse]]>tr=max(T-tg,tmin)r(k)<C0else---(12)]]>tmin是最小红绿灯时间，防止出现非常小的红灯和绿灯时间，此时车辆还来不及做出反应，容易造成交通事故；tg是绿灯亮的时间，tr是红灯亮的时间。2.如权利要求1所述的一种基于卡口数据的高架信号控制方法，其特征在于：所述步骤1.1)中，分别计算工作日和非工作日的高架拥堵指数变化趋势JAM1(k)=Σi=130jami(k)/30JAM2(k)=Σj=120jamj(k)/20---(1)]]>k表示控制周期，匝道控制的控制间隔为T，一天可按照控制周期划分为时间片nT,n＝1,2,...，为表达方便用k代替；jami(k)是工作日时第k个控制周期，上匝道下游路段的拥堵指数，i＝1,2,...,30表示当前日期之前的1到30个工作日的历史数据，jamj表示周末时第k个控制周期，上匝道下游路段的拥堵指数；j＝1,2,...,20表示当前日期之前的1到20个周末的历史数据，JAM1(k)和JAM2(k)分别是工作日和节假日高架拥堵指数变化趋势。3.如权利要求1或2所述的一种基于卡口数据的高架信号控制方法，其特征在于：所述步骤1.2)中，匝道需求来源变化计算的方法是：假设上匝道的车辆从m,m＞0个地面车道进入，每个路口在相同的时间段内，流向其上匝道的比例上不变，地面道路的数据是通过地面卡口数据计算得到；对于m中的某个地面卡口p,0＜p＜＝m，按照公式(2)统计第k个控制周期中，地面道路的车辆驶入上匝道比例DFL(k)＝GCin(k)/GC(k)(2)GCin(k)是单个控制周期内地面卡口l进入上匝道的车辆数，GC(k)是单个控制周期内...

【专利技术属性】
技术研发人员：王开红，王辉，吴越，李建元，温晓岳，蒋伶华，
申请(专利权)人：银江股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33