本申请涉及一种排队长度与交通量估算方法、装置、设备及可读存储介质，涉及智慧交通技术领域，包括：获取车道信息和信号配时信息；基于车道信息和信号配时信息周期性获取与信号灯相位对应的车道上的各辆网联车的BSM消息；根据BSM消息和车道信息确定受信号灯相位处的信号灯约束的各辆网联车的运行状态；根据每辆网联车的运行状态、车道信息、信号配时信息和BSM消息估算信号灯相位处的排队长度；基于排队长度估算信号灯相位处的交通量。本申请基于分布式边缘技术对交通信号周期内网联车位置、运行状态的分析来准确估算信号灯相位处的排队长度和交通量，可有效提高在智能网联车低渗透率环境下的排队长度和交通量的估算准确性。透率环境下的排队长度和交通量的估算准确性。透率环境下的排队长度和交通量的估算准确性。
【技术实现步骤摘要】
排队长度与交通量估算方法、装置、设备及可读存储介质
[0001]本申请涉及智慧交通
，特别涉及一种排队长度与交通量估算方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]交通量作为进行交通分析最基础的指标，而排队长度作为反映交叉口拥堵状况的最直观指标，都是进行交通信号控制优化分析的重要指标。目前对于交通量和排队长度的估计方法主要依赖固定检测器（比如磁感线圈），但是，由于该方法必须布设固定检测器，以致存在安装、运营和维护成本高的问题；且排队长度的准确性受检测器位置和可靠性的影响，一旦某个检测器损坏或车辆排队长度超过检测器布设位置，就无法较为准确地估计排队长度。
[0003]当前随着车联网技术的发展，智能网联汽车逐步从测试场示范区驶向公共道路开展示范运营，RSU（Road Side Unit，路侧单元）和OBU（On board Unit，车载单元）的布设开始逐渐增多，智慧路口、自动驾驶、智慧交通在逐渐走向现实。因此，随着智慧路口的建设和智能网联车辆的增多，交通状况的检测将不再依赖于固定检测器，可通过网联车的渗透率计算交通状态指标。
[0004]不过，通过网联车的渗透率计算交通状态指标的方法是基于假想网联车达到较高渗透率，甚至全网联车的环境下进行的。但是，尽管智慧交通的前景已经受到普遍的认同，不过由于车路协同的商业模式尚未明确，目前智慧交通领域的车、路、云三端建设仍处于萌芽阶段，以致智能网联车渗透率现在处于极低的水平，而通过极低水平的网联车渗透率是无法准确估算交通量和排队长度的。
[0005]因此，亟需一种在低网联车渗透率下对交通量和排队长度进行计算的方法，解决在网联车发展初期需要对交通量和排队长度准确估算的需求。
技术实现思路
[0006]本申请提供一种排队长度与交通量估算方法、装置、设备及可读存储介质，以解决相关技术中由于通过网联车渗透率计算交通状态指标而导致的交通量和排队长度估算准确性差的问题。
[0007]第一方面，提供了一种排队长度与交通量估算方法，包括以下步骤：获取车道信息和信号配时信息；基于所述车道信息和所述信号配时信息周期性获取与信号灯相位对应的车道上的各辆网联车的BSM消息；根据所述BSM消息和所述车道信息确定受所述信号灯相位处的信号灯约束的各辆网联车的运行状态；根据每辆所述网联车的运行状态、所述车道信息、所述信号配时信息和所述BSM消息估算所述信号灯相位处的排队长度；
基于所述排队长度估算所述信号灯相位处的交通量。
[0008]一些实施例中，所述车道信息包括车道ID、与所述车道ID对应的信号灯相位ID、车道轨迹点数据和车道停止线位置点数据；所述信号配时信息包括信号灯相位ID、灯色状态、灯色的开始时刻和结束时刻和灯色状态剩余时长；所述BSM消息包括车辆ID、速度、实时位置、航向角、车身参数和车辆通过车道停止线的时刻。
[0009]一些实施例中，所述运行状态包括停车排队后通过车道停止线、不停车排队直接通过车道停止线。
[0010]一些实施例中，所述根据每辆所述网联车的运行状态、所述车道信息和所述BSM消息计算所述信号灯相位处的排队长度，包括：当每辆所述网联车的运行状态均为停车排队后通过车道停止线时，基于所述车道停止线位置点数据、每辆网联车的实时位置、每辆网联车的车身参数估算第一排队长度；当每辆所述网联车的运行状态均为不停车排队直接通过车道停止线时，基于所述车辆通过车道停止线的时刻和灯色的开始时刻估算第二排队长度；根据所述第一排队长度、所述第二排队长度和权重系数估算所述信号灯相位处的排队长度。
[0011]一些实施例中，所述基于所述排队长度估算所述信号灯相位处的交通量，包括：根据所述排队长度估算排队车辆数；根据所述排队车辆数、饱和车头时距、灯色的开始时刻和结束时刻估算所述信号灯相位处的交通量。
[0012]第二方面，提供了一种排队长度与交通量估算装置，其特征在于，包括：第一获取单元，其用于获取车道信息和信号配时信息；第二获取单元，其用于基于所述车道信息和所述信号配时信息周期性获取与信号灯相位对应的车道上的各辆网联车的BSM消息；确定单元，其用于根据所述BSM消息和所述车道信息确定受所述信号灯相位处的信号灯约束的各辆网联车的运行状态；第一计算单元，其用于根据每辆所述网联车的运行状态、所述车道信息、所述信号配时信息和所述BSM消息估算所述信号灯相位处的排队长度；第二计算单元，其用于基于所述排队长度估算所述信号灯相位处的交通量。
[0013]一些实施例中，所述车道信息包括车道ID、与所述车道ID对应的信号灯相位ID、车道轨迹点数据和车道停止线位置点数据；所述信号配时信息包括信号灯相位ID、灯色状态、灯色的开始时刻和结束时刻和灯色状态剩余时长；所述BSM消息包括车辆ID、速度、实时位置、航向角、车身参数和车辆通过车道停止线的时刻。
[0014]一些实施例中，所述运行状态包括停车排队后通过车道停止线、不停车排队直接通过车道停止线。
[0015]第三方面，提供了一种排队长度与交通量估算设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现前述的排队长度与交通量估算方法。
[0016]第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令被计算机执行时，使得所述计算机执行前述的排队长度与交通量
估算方法。
[0017]本申请提供的技术方案带来的有益效果包括：可有效提高在智能网联车低渗透率环境下的排队长度和交通量的估算准确性。
[0018]本申请提供了一种排队长度与交通量估算方法、装置、设备及可读存储介质，包括：获取车道信息和信号配时信息；基于所述车道信息和所述信号配时信息周期性获取与信号灯相位对应的车道上的各辆网联车的BSM消息；根据所述BSM消息和所述车道信息确定受所述信号灯相位处的信号灯约束的各辆网联车的运行状态；根据每辆所述网联车的运行状态、所述车道信息、所述信号配时信息和所述BSM消息估算所述信号灯相位处的排队长度；基于所述排队长度估算所述信号灯相位处的交通量。本申请基于分布式边缘技术对交通信号周期内网联车位置、运行状态的分析来准确估算信号灯相位处的排队长度和交通量，可有效提高在智能网联车低渗透率环境下的排队长度和交通量的估算准确性。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本申请实施例提供的一种排队长度与交通量估算方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的一种排队长度与交通量估算设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种排队长度与交通量估算方法，其特征在于，包括以下步骤：获取车道信息和信号配时信息；基于所述车道信息和所述信号配时信息周期性获取与信号灯相位对应的车道上的各辆网联车的BSM消息；根据所述BSM消息和所述车道信息确定受所述信号灯相位处的信号灯约束的各辆网联车的运行状态；根据每辆所述网联车的运行状态、所述车道信息、所述信号配时信息和所述BSM消息估算所述信号灯相位处的排队长度；基于所述排队长度估算所述信号灯相位处的交通量。2.如权利要求1所述的排队长度与交通量估算方法，其特征在于：所述车道信息包括车道ID、与所述车道ID对应的信号灯相位ID、车道轨迹点数据和车道停止线位置点数据；所述信号配时信息包括信号灯相位ID、灯色状态、灯色的开始时刻和结束时刻和灯色状态剩余时长；所述BSM消息包括车辆ID、速度、实时位置、航向角、车身参数和车辆通过车道停止线的时刻。3.如权利要求2所述的排队长度与交通量估算方法，其特征在于：所述运行状态包括停车排队后通过车道停止线、不停车排队直接通过车道停止线。4.如权利要求3所述的排队长度与交通量估算方法，其特征在于，所述根据每辆所述网联车的运行状态、所述车道信息和所述BSM消息计算所述信号灯相位处的排队长度，包括：当每辆所述网联车的运行状态均为停车排队后通过车道停止线时，基于所述车道停止线位置点数据、每辆网联车的实时位置、每辆网联车的车身参数估算第一排队长度；当每辆所述网联车的运行状态均为不停车排队直接通过车道停止线时，基于所述车辆通过车道停止线的时刻和灯色的开始时刻估算第二排队长度；根据所述第一排队长度、所述第二排队长度和权重系数估算所述信号灯相位处的排队长度。5.如权利要求1所述的排队长度与交通量估算方法，其特征在于，所述基于所述排队长度估算所述信号灯相位处的交通量...
【专利技术属性】
技术研发人员：张龙洋，杨唐涛，何书贤，陈琳，
申请(专利权)人：华砺智行武汉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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