信号协调控制子区划分方法、装置、存储介质及终端设备制造方法及图纸

本申请属于交通控制技术领域，尤其涉及一种信号协调控制子区划分方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。所述方法根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果；根据预测路径交通流量数据对所述静态子区划分结果进行调整，得到所述目标区域的动态子区划分结果。所述方法以交通仿真技术提供的全量路径数据为基础，并结合了关联度模型，划分得到的子区内的协调路径具有连续通行需求，能够最大化绿波协调效益，而且基于实时在线交通仿真的快速推演能力，实时性更强，能够及时响应实际道路交通流状态的改变，动态子区划分结果和交通流状态相匹配，从而达到最佳的协调控制效果。

Division method, device, storage medium and terminal equipment of signal coordination control sub area

【技术实现步骤摘要】
信号协调控制子区划分方法、装置、存储介质及终端设备
本申请属于交通控制
，尤其涉及一种信号协调控制子区划分方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。
技术介绍
交通信号协调控制是将整条交通干线或一个区域的交叉口群作为一个整体进行控制，尽量让依次经过这几个交叉口的车辆能够一路绿灯通行，以此达到提高车辆通行效率的目的。而信号协调控制子区的合理划分是实现有效的信号协调控制的前提，根据控制区域内信号交叉口与相连路段的空间几何特征和动态交通流特性，将整个控制区域合理划分为若干个信号协调控制子区，通过子区内与子区间的协调设计实现区域信号最佳协调控制效果。在现有技术中，可以采用基于关联度模型的协调子区划分技术或协调子区的动态划分技术来进行信号协调控制子区的划分，但是，现有的基于关联度模型的协调子区划分技术仅依靠关联度进行判断，可能导致子区内连续通行需求并不大的问题，达不到绿波协调的效果，而现有的协调子区的动态划分技术在进行信号协调控制子区的划分时，存在严重的滞后性，往往要等到实际交通状态变化后一段时间才能做出响应，难以达到最佳的协调控制效果。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种信号协调控制子区划分方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，以解决现有技术在进行信号协调控制子区的划分时，存在子区内连续通行需求并不大以及严重的滞后性的问题。本申请实施例的第一方面提供了一种信号协调控制子区划分方法，可以包括：根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果；根据预测路径交通流量数据对所述静态子区划分结果进行调整，得到所述目标区域的动态子区划分结果，所述预测路径交通流量数据为对所述目标区域进行实时在线交通仿真得到的路径交通流量数据。进一步地，所述根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果，包括：根据预设的第一关联度模型对所述目标区域的初始路径集进行路径拆分，得到第一路径集；根据所述历史路径交通流量数据对所述第一路径集进行路径筛选，得到第二路径集；对所述第二路径集进行时段划分，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段；根据预设的第二关联度模型对所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段分别进行关联度分析，得到所述静态子区划分结果。进一步地，所述根据预设的第一关联度模型对所述目标区域的初始路径集进行路径拆分，得到第一路径集，包括：采集所述目标区域的初始路径集P0，对每一条有车辆行驶的路径p∈P0，路径p由按顺序的交叉口及其转向表示，即：p={S1,S2,…,Si,…,SI}，其中，i为交叉口的序号，1≤i≤I，I为交叉口的数目，Si表示第i个交叉口转向；建立第一关联度模型F1，对每一条路径p∈P0进行如下关联性判断：若路径p={S1,S2,…,Si,…,SI}中，F1(Si)=0，则拆分路径p为路径{S1,S2,…,Si-1}和路径{Si+1,Si+2,…,SI}，其中，若路径p={S1,S2,…,Si,…,SI}中，F1(Si,Si+1)=0，则拆分路径p为路径{S1,S2,…,Si}和路径{Si+1,Si+2,…,SI}，其中，对拆分后的每一条路径，查找其全部的子路径，将全部的子路径去重后，构成所述第一路径集。进一步地，所述根据所述历史路径交通流量数据对所述第一路径集进行路径筛选，得到第二路径集，包括：根据所述历史路径交通流量数据计算所述第一路径集中每一条路径在各个时间片的平均流量；对所述第一路径集中每一条路径，若存在连续的至少T个时间片的平均流量均不小于预设的流量阈值，则将该路径添加入所述第二路径集中，T为正整数。进一步地，所述对所述第二路径集进行时段划分，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段，包括：对所述第二路径集中每一条路径，使用预设的最优分割法进行时段划分，得到时段划分结果；从所述时段划分结果中剔除不满足预设的流量条件的时段和不满足预设的流量比条件的时段，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段。进一步地，所述根据预设的第二关联度模型对所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段分别进行关联度分析，得到所述静态子区划分结果，包括：对所述第二路径集中的每一条路径的每一个有效时段，在相邻的每两个交叉口之间建立如下所示的第二关联度模型F2：其中，n为车辆的序号，1≤n≤N，N为从Si不停车行驶至Si+1的车辆的数目，为第n辆车从Si不停车行驶至Si+1的行程时间，为全部车辆的平均行程时间，Ci为第i个交叉口的最优周期，Ci+1为第i+1个交叉口的最优周期，α和β均为预设的系数；若F2(Si,Si+1)≤F2_Thresh，则将第i个交叉口和第i+1个交叉口划分为同一子区，其中，F2_Thresh为预设的关联度阈值；对同时段存在重叠部分的路径作合并处理，将存在重叠部分的路径的全部交叉口划分为同一子区，得到所述静态子区划分结果。进一步地，所述预测路径交通流量数据的设置过程包括：实时检测所述目标区域的上游交通流量数据；根据所述上游交通流量数据进行实时在线交通仿真，得到所述目标区域的预测路径交通流量数据。本申请实施例的第二方面提供了一种信号协调控制子区划分装置，可以包括：静态子区划分模块，用于根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果；动态子区划分模块，用于根据预测路径交通流量数据对所述静态子区划分结果进行调整，得到所述目标区域的动态子区划分结果，所述预测路径交通流量数据为对所述目标区域进行实时在线交通仿真得到的路径交通流量数据。进一步地，所述静态子区划分模块可以包括：路径拆分单元，用于根据预设的第一关联度模型对所述目标区域的初始路径集进行路径拆分，得到第一路径集；路径筛选单元，用于根据所述历史路径交通流量数据对所述第一路径集进行路径筛选，得到第二路径集；时段划分单元，用于对所述第二路径集进行时段划分，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段；静态子区划分单元，用于根据预设的第二关联度模型对所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段分别进行关联度分析，得到所述静态子区划分结果。进一步地，所述路径拆分单元可以包括：初始路径集采集子单元，用于采集所述目标区域的初始路径集P0，对每一条有车辆行驶的路径p∈P0，路径p由按顺序的交叉口及其转向表示，即：p={S1,S2,…,Si,…,SI}，其中，i为交叉口的序号，1≤i≤I，I为交叉口的数目，Si表示第i个交叉口转向；第一关联度模型建立子单元，用于建立第一关联度模型F1，对每一条路径p∈P0进行如下关联性判断：若路径p={S1,S2,…,Si,…,S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信号协调控制子区划分方法，其特征在于，包括：/n根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果；/n根据预测路径交通流量数据对所述静态子区划分结果进行调整，得到所述目标区域的动态子区划分结果，所述预测路径交通流量数据为对所述目标区域进行实时在线交通仿真得到的路径交通流量数据；/n所述根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果，包括：/n根据预设的第一关联度模型对所述目标区域的初始路径集进行路径拆分，得到第一路径集；/n根据所述历史路径交通流量数据对所述第一路径集进行路径筛选，得到第二路径集；/n对所述第二路径集进行时段划分，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段；/n根据预设的第二关联度模型对所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段分别进行关联度分析，得到所述静态子区划分结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种信号协调控制子区划分方法，其特征在于，包括：
根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果；
根据预测路径交通流量数据对所述静态子区划分结果进行调整，得到所述目标区域的动态子区划分结果，所述预测路径交通流量数据为对所述目标区域进行实时在线交通仿真得到的路径交通流量数据；
所述根据预设的历史路径交通流量数据对目标区域进行信号协调控制子区的静态划分，得到所述目标区域的静态子区划分结果，包括：
根据预设的第一关联度模型对所述目标区域的初始路径集进行路径拆分，得到第一路径集；
根据所述历史路径交通流量数据对所述第一路径集进行路径筛选，得到第二路径集；
对所述第二路径集进行时段划分，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段；
根据预设的第二关联度模型对所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段分别进行关联度分析，得到所述静态子区划分结果。


2.根据权利要求1所述的信号协调控制子区划分方法，其特征在于，所述根据预设的第一关联度模型对所述目标区域的初始路径集进行路径拆分，得到第一路径集，包括：
采集所述目标区域的初始路径集P0，对每一条有车辆行驶的路径p∈P0，路径p由按顺序的交叉口及其转向表示，即：p={S1,S2,…,Si,…,SI}，其中，i为交叉口的序号，1≤i≤I，I为交叉口的数目，Si表示第i个交叉口转向；
建立第一关联度模型F1，对每一条路径p∈P0进行如下关联性判断：
若路径p={S1,S2,…,Si,…,SI}中，F1(Si)=0，则拆分路径p为路径{S1,S2,…,Si-1}和路径{Si+1,Si+2,…,SI}，其中，



若路径p={S1,S2,…,Si,…,SI}中，F1(Si,Si+1)=0，则拆分路径p为路径{S1,S2,…,Si}和路径{Si+1,Si+2,…,SI}，其中，



对拆分后的每一条路径，查找其全部的子路径，将全部的子路径去重后，构成所述第一路径集。


3.根据权利要求1所述的信号协调控制子区划分方法，其特征在于，所述根据所述历史路径交通流量数据对所述第一路径集进行路径筛选，得到第二路径集，包括：
根据所述历史路径交通流量数据计算所述第一路径集中每一条路径在各个时间片的平均流量；
对所述第一路径集中每一条路径，若存在连续的至少T个时间片的平均流量均不小于预设的流量阈值，则将该路径添加入所述第二路径集中，T为正整数。


4.根据权利要求1所述的信号协调控制子区划分方法，其特征在于，所述对所述第二路径集进行时段划分，得到所述第二路径集中的各条路径的各个有效时段，包括：
对所述第二路径集中每一条路径，使用预设的最优分割法进行时段划分，得到时段划分结果；
从所述时段划分结果中剔除不满足预设的流量条件的时段和不满足预设的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓春，林涛，邹莉，陈振武，周勇，罗佳晨，
申请(专利权)人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44