一种分车道实时排队长度预测方法技术

本发明专利技术涉及一种分车道实时排队长度预测方法，属于智能交通技术领域。本发明专利技术以交通波理论与Robertson车队离散模型为基础，弥补了以往排队长度模型中假设车辆到达服从同一分布(例如泊松分布)的不足；依托于视频检测数据获取上游交叉口的实时过车数以及车牌照数据获取了上游交叉口不同相位车流量行驶至下游交叉口的不同车道的车流量比例，综合考虑了上下游交叉口的信号设计、路段长度以及车辆离散到达特性等因素，对排队长度进行分车道实时预测，转被动排队长度估计为主动排队长度预测，便于提前为关联交叉口或拥挤路段的信号优化设计，以达到缓解交通拥堵，改善出行环境的目的。

A real time queue length prediction method for separated lanes

The invention relates to a real-time queuing length prediction method for separated lanes, which belongs to the field of intelligent transportation technology. Based on the traffic wave theory and Robertson fleet discrete model, the invention makes up for the deficiency of the previous queue length model that assumes that the arrival of vehicles obeys the same distribution (e.g. Poisson distribution); and obtains the real-time number of passing vehicles at upstream intersections and license plate data at upstream intersections to obtain different phases of vehicles at upstream intersections based on video detection data. Considering the signal design of upstream and downstream intersections, the length of sections and the discrete arrival characteristics of vehicles, the traffic flow ratio of different lanes driving to downstream intersections is comprehensively considered. The real-time prediction of queue length is carried out by dividing lanes into lanes, and the prediction of active queue length is changed from passive queue length estimation to active queue length prediction. Signal optimization design of intersection or congested section can alleviate traffic congestion and improve travel environment.

【技术实现步骤摘要】
一种分车道实时排队长度预测方法
本专利技术涉及一种分车道实时排队长度预测方法，属于智能交通

技术介绍
交叉口排队长度是进行交通态势评估、交通信号优化以及交通诱导等智能交通应用的关键指标。目前，大多数排队长度估计模型主要以孤立交叉口为对象进行构建，然而，道路网络中的交叉口往往是相关联的，交叉口的通行能力和交通拥堵往往受到相邻交叉口的影响，随着交通量的进一步增大，相邻交叉口的影响将更加突出；此外，大多的排队长度研究中，通常假定车辆的到达分布是一致的，然而车辆到达与流量、行程时间、上游交叉口的放行方式等因素密切相关，这类模型往往适用于以长时段(多周期)为单位的排队长度估计，不利于短时(单周期)排队长度估计；再者，现有模型主要是以获取的交通数据对排队长度进行估计，而无法对排队长度进行预测，这样在以排队长度为关键指标进行优化时往往会出现方案优化的滞后，不利于对交通压力的主动疏导与交通死锁现象的预防。因此，充分考虑上游交叉车辆到达的差异性，建立实时排队长度预测模型对信号控制优化具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种分车道实时排队长度预测方法，目的在于为了克服以往本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分车道实时排队长度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：以某一车道绿灯放行结束时刻作为排队长度预测起始时刻，并通过观察获取起始时刻的初始排队长度，即为绿灯放行结束时剩余排队车辆数，由于交通状态的演化通常是由非饱和状态向过饱和状态过度，当从非饱和交通状态对排队长度进行估计时，此时初始排队长度为0；步骤2：以路段行程时间为时间差，确定上游断面第一个设定间隔时间的放行时刻，其中设定间隔时间为2～5s；步骤3：根据上游交叉口车辆行驶至下游交叉口不同车道的历史车辆数比例，预测出排队长度计算时段的各车道车流量比例，并与上游断面驶出车辆相乘，得到下游不同车道从上游断面驶出的车辆数；步骤4：以设...

【技术特征摘要】
1.一种分车道实时排队长度预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：以某一车道绿灯放行结束时刻作为排队长度预测起始时刻，并通过观察获取起始时刻的初始排队长度，即为绿灯放行结束时剩余排队车辆数，由于交通状态的演化通常是由非饱和状态向过饱和状态过度，当从非饱和交通状态对排队长度进行估计时，此时初始排队长度为0；步骤2：以路段行程时间为时间差，确定上游断面第一个设定间隔时间的放行时刻，其中设定间隔时间为2～5s；步骤3：根据上游交叉口车辆行驶至下游交叉口不同车道的历史车辆数比例，预测出排队长度计算时段的各车道车流量比例，并与上游断面驶出车辆相乘，得到下游不同车道从上游断面驶出的车辆数；步骤4：以设定间隔时间为间隔，运用Robertson车队离散模型预测下游车辆到达率；步骤5：根据第n个信号周期停车波波速以设定间隔时间为间隔，计算其排队长度；步骤6：考虑上一设定间隔时间结束后的累积排队长度，修正上游断面至队尾的行程时间，对当前设定间隔时间排队长度估计中Robertson车队离散模型的离散模型进行修正；步骤7：重复步骤6，计算出车道i第n个信号周期有效红灯结束时的排队长度步骤8：确定启动波与第n个信号周期停车波波速的相遇时刻，计算最大排队长度步骤9：根据消散波与有效绿灯时长计算剩余排队长度，并以该排队长度作为下一周期的剩余排队长度，重复上述流程，实时对排队长度进行预测。2.根据权利要求1所述的一种分车道实时排队长度预测方法，其特征在于：所述步骤2中上游断面第一个设定间隔时间的放行时刻t0为：其中为车道i第n个周期绿灯时长结束时刻，为上游断面至下游交叉口停车线的车辆平均行驶时间。3.根据权利要求1所述的一种分车道实时排队长度预测方法，其特征在于：所述步骤3的车流量比例根据采用三阶移动平均方法的对排队长度计算时段的比例进行预测，即将过去3个间隔时段到达车辆数的平均值作为下一个时段到达车辆数的预测值，公式为：式中：—第j个统计间隔内上游车辆行驶至下游交叉口某车道的车流量比例的预测值；Xj-1—第j-1个统计间隔内上游车辆行驶至下游交叉口某车道的车流量比例，Xj-2—第j-2个统计间隔内上游车辆行驶至下游交叉口某车道的车流量比例，Xj-3—第j-3个统计间隔内上游车辆行驶至下游交叉口某车道的车流量比例。4.根据权利要求3所述的一种分车道实时排队长度预测方法，其特征在于：所述步骤4包括：式中，为第n个周期第x+t个时段的车辆到达率；为第n个周期第x+t-1个时段的车辆到达率；为第n个周期第x个时段，上游停车线断面的车辆通过率，取x为5秒的时间间隔进行计算；t为上述两个断面之间，车辆平均行驶时间的0.8倍，以时段数为单位；A为车流在运动过程中离散程度大小的一个系数，称为车流离散系数，需根据观察值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，成卫，晏子，袁赟锋，
申请(专利权)人：昆明理工大学，曲靖公安局麒麟分局交通警察大队，安徽科力信息产业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南,53