一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法，该方法包括：获取目标区域内干线上的所有路口信息，确定所需参数；构建绿波计算模型；将参数输入绿波计算模型，并根据预设的绿波速度，进行绿波计算输出各路口的周期相位差；根据各路口的周期相位差，获取目标区域内干线绿波的单向和双向最大绿波带宽；根据最大绿波带宽，获取最佳相位配时方案，进而实现对道路交通管理的优化；通过智能化的获取干线绿波带宽最大的相位配时方案，节约了人力，提高了道路交通管理的数字化水平。提高了道路交通管理的数字化水平。提高了道路交通管理的数字化水平。

【技术实现步骤摘要】
一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法


[0001]本专利技术属于道路交通控制领域，特别涉及一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法。

技术介绍

[0002]所谓“绿波”交通，就是在一系列交叉口上，安装一套具有一定周期的自动控制的联动信号，使主干道上的车流依次到达前方各交叉口时，均会遇上绿灯。采取绿波方案的所有路口，其信号控制周期均相等或者成整数倍数。这种“绿波”交通减少车辆在交叉口的停歇，提高了平均行车速度和通行能力。
[0003]采用此种交通组织的要求极为严格：交叉口的间距要大致相等，双向行驶车辆的车速要相近，或呈一定倍数的比例关系，才能保证双向车辆到达交叉口时都遇到绿灯。如果某一方向车速过快或过慢，就会提前或延迟到达交叉口，都会遇到红灯，要等候才能进入绿波交通。单向交通的道路组织“绿波”交通，由于没有对向交通的约束，就比较容易实现。
[0004]在实际工程中，将做区域绿波控制的路口的信号配时以及路口间距输入到绿波软件工具中，然后通过人工调试，从而得到绿波带宽最大的绿波方案。但此种人工方式并不能保障所调绿波带宽最大，而且耗费人力。
[0005]因此，如何智能化的获取干线绿波的单向和双向绿波带宽最大的相位配时方案，节约人力，保障所调绿波带宽最大，进而提高道路交通管理的数字化水平，已成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0006]鉴于上述问题，本专利技术提供一种至少解决上述部分技术问题的基于干线绿波的道路交通智能优化方法，通过获取干线绿波带宽最佳的相位配时方案，对道路交通进行优化，提高了道路交通管理的数字化水平。包括以下步骤：S1、获取目标区域内干线上的所有路口信息，确定所需参数；所述路口信息包括：各路口间距、车速、信号控制周期、信号配时信息和协调相位信息；S2、构建绿波计算模型；S3、将所述参数输入所述绿波计算模型，并根据预设的绿波速度，进行绿波计算输出各路口的周期相位差；根据各路口的周期相位差，获取所述目标区域内干线绿波的单向和双向最大绿波带宽；S4、根据所述最大绿波带宽，获取最佳相位配时方案，实现对道路交通管理的优化。
[0007]进一步地，所述步骤S1中，所述确定所需参数包括：1）基本参数：设置一个路口完整的单个信号控制周期分为阶段A、B、C、D四个阶段，其中，选择阶段C为协调阶段；Ts：为该路口周期开始时间与首路口周期开始时间的差值；
Te：为该路口周期结束时间与首路口周期开始时间的差值；ts：为该路口协调阶段开始时间与首路口周期开始时间的差值；te：为该路口协调阶段结束时间与首路口周期开始时间的差值；tn：为阶段A和阶段B的阶段时长；cycle：为周期时长；splitTime：为协调阶段的绿灯时长；当路口的协调方向无阶段控制时，splitTime=cycle，其中：ts=tn+Ts
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（1）te=tn+Ts+ splitTime=ts+splitTime
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（2）cycle=Te
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Ts
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（3）2）相位差：周期相位差cycleOffset：cycleOffset=(Ts+cycle)%cycle
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（4）协调相位差phaseOffset：phaseOffset=(ts+cycle)%cycle
ꢀꢀ
（5）协调方向的第一个路口的Ts=0；结合公式（1）
‑
（5）得：cycleOffset=Te%cycle
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（6）PhaseOffset=(Te+tn)%cycle=cycleOffset+tn
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（7）3）绿波带宽：绿波带宽为bandWidth；两相邻路口间单向最大绿波带宽为min(splitTime1,splitTime2)，splitTime1为上游路口协调相位绿灯时长，splitTime2为下游路口协调相位绿灯时长；或表示为：bandWidth1→2=min(te1+t1→2,te2)
‑
max(ts1+t1→2,ts2)
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(8)其中：bandWidth1→2表示上游路口到下游路口的绿波带宽；t1→2=( distance/speed )%cycle，t1→2表示两相邻路口从上游路口到下游路口的通行时间；distance为两相邻路口距离，speed为车辆平均行驶速度；te1表示两相邻路口的上游路口周期结束时间与首路口周期开始时间的差值，te2表示两相邻路口的下游路口周期结束时间与首路口周期开始时间的差值；ts1表示两相邻路口的上游路口协调阶段开始时间与首路口周期开始时间的差值，ts2表示两相邻路口的下游路口协调阶段开始时间与首路口周期开始时间的差值；为保证两路口之间能生成最大绿波带宽：当：splitTime1≤splitTime2te1+t1→2‑
splitTime2≤ts2≤ts1+t1→2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
（9）当：splitTime1＞splitTime2te1+t1→2‑
splitTime2≥ts2≥ts1+t1→2结合公式（1）、（6）得：cycleOffset2∈[(te1+t1→2‑
splitTime2‑
tn2+cycle)%cycle,(ts1+t1→2‑
tn2+cycle)%cycle]=[(cycleOffset1+tn1+splitTime1+t1→2‑
splitTime2‑
tn2+cycle)%cycle,(cycleOffset1+tn1+
t1→2‑
tn2+cycle)%cycle]其中，公式中cycleOffset1为上游路口的周期相位差，cycleOffset2为下游路口的周期相位差，tn1为上游路口信号控制周期的阶段A和阶段B的阶段时长，tn2为下游路口信号控制周期的阶段A和阶段B的阶段时长。
[0008]进一步地，所述步骤S2中，所述绿波计算模型包括：
①
相邻路口单向绿波带宽最大时周期相位差计算方法：cycleOffset
i
=0i=1;cycleOffset
i
=[0,cycle]splitTime
i
=cycle，i＞1;cycleOffset
i
=[(cycleOffset
i
‑1+tn
i
‑1+splitTime
i
‑1+t
(i
‑
1)
→
i
‑
splitTime
i
‑
tn
i
+cycle)%cycle， (cycleOffset
i
‑1+tn
i...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标区域内干线上的所有路口信息，确定所需参数；所述路口信息包括：各路口间距、车速、信号控制周期、信号配时信息和协调相位信息；S2、构建绿波计算模型；S3、将所述参数输入所述绿波计算模型，并根据预设的绿波速度，进行绿波计算输出各路口的周期相位差；根据各路口的周期相位差，获取所述目标区域内干线绿波的单向和双向最大绿波带宽；S4、根据所述最大绿波带宽，获取最佳相位配时方案，实现对道路交通管理的优化。2.如权利要求1所述的一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述确定所需参数包括：1）基本参数：设置一个路口完整的单个信号控制周期分为阶段A、B、C、D四个阶段，其中，选择阶段C为协调阶段；Ts：为该路口周期开始时间与首路口周期开始时间的差值；Te：为该路口周期结束时间与首路口周期开始时间的差值；ts：为该路口协调阶段开始时间与首路口周期开始时间的差值；te：为该路口协调阶段结束时间与首路口周期开始时间的差值；tn：为阶段A和阶段B的阶段时长；cycle：为周期时长；splitTime：为协调阶段的绿灯时长；当路口的协调方向无阶段控制时，splitTime=cycle，其中： ts=tn+Ts
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（1）te=tn+Ts+ splitTime=ts+splitTime
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（2） cycle=Te
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Ts
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（3）2）相位差：周期相位差cycleOffset：cycleOffset=(Ts+cycle)%cycle
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（4）协调相位差phaseOffset：phaseOffset=(ts+cycle)%cycle
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（5）协调方向的第一个路口的Ts=0；结合公式（1）
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（5）得：cycleOffset=Te%cycle
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（6）PhaseOffset=(Te+tn)%cycle=cycleOffset+tn
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（7）3）绿波带宽：绿波带宽为bandWidth；两相邻路口间单向最大绿波带宽为min(splitTime1,splitTime2)，splitTime1为上游路口协调相位绿灯时长，splitTime2为下游路口协调相位绿灯时长；或表示为：bandWidth1→2=min(te1+t1→2,te2)
‑
max(ts1+t1→2,ts2)
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(8)其中：bandWidth1→2表示上游路口到下游路口的绿波带宽；t1→2=( distance/speed )%cycle，t1→2表示两相邻路口从上游路口到下游路口的通行时间；distance为两相邻路口距离，speed为车辆平均行驶速度；te1表示两相邻路口的上游
路口周期结束时间与首路口周期开始时间的差值，te2表示两相邻路口的下游路口周期结束时间与首路口周期开始时间的差值；ts1表示两相邻路口的上游路口协调阶段开始时间与首路口周期开始时间的差值，ts2表示两相邻路口的下游路口协调阶段开始时间与首路口周期开始时间的差值；为保证两路口之间能生成最大绿波带宽：当：splitTime1≤splitTime2te1+t1→2‑
splitTime2≤ts2≤ts1+t1→2（9）当：splitTime1＞splitTime2te1+t1→2‑
splitTime2≥ts2≥ts1+t1→2结合公式（1）、（6）得：cycleOffset2∈[(te1+t1→2‑
splitTime2‑
tn2+cycle)%cycle,(ts1+t1→2‑
tn2+cycle)%cycle]=[(cycleOffset1+tn1+splitTime1+t1→2‑
splitTime2‑
tn2+cycle)%cycle,(cycleOffset1+tn1+t1→2‑
tn2+cycle)%cycle]其中，公式中cycleOffset1为上游路口的周期相位差，cycleOffset2为下游路口的周期相位差，tn1为上游路口信号控制周期的阶段A和阶段B的阶段时长，tn2为下游路口信号控制周期的阶段A和阶段B的阶段时长。3.如权利要求2所述的一种基于干线绿波的道路交通智能优化方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述绿波计算模型包括：
①
相邻路口单向绿波带宽最大时周期相位差计算方法：cycleOffset
i
=0i=1;cycleOffset
i
=[0,cycle]splitTime
i
=cycle，i＞1;cycleOffset
i
=[(cycleOffset
i
‑1+tn
i
‑1+splitTime
i
‑1+t
(i
‑
1)
→
i
‑
splitTime
i
‑
tn
i
+cycle)%cycle， (cycleOffset
i
‑1+tn
i
‑1+t
(i
‑
1)
→
i
‑
tn
i
+cycle)%cycle]splitTime
i
＜cycle，splitTime
i
‑1≠cycle，i＞1;cycleOffset
i
=[(cycleOffset
i
‑2+tn
i
‑2+splitTime
i
‑2+t
(i
‑
2)
→
(i
‑
1)
+t
(i
‑
1)
→
i
‑
splitTime
i
‑
tn
i
+cycle)%cycle，(cycleOffset
i
‑2+tn
i
‑2+t
(i
‑
2)
→
(i
‑
1)
+t
(i
‑
1)
→
i
‑
tn
i
+cycle)%cycle]splitTime
i
‑1=cycle，i＞2;cycleOffset
i
=[0,cycle]splitTime
i
‑1=cycle，i=2; (10)公式(10)中若cycleOffset
i
‑1=cycle&cycleOffset
i
‑2=cycle，则cycleOffset
i
依赖cycleOffset
i<...

【专利技术属性】
技术研发人员：江明明，马旭光，王亮，佘红艳，夏晓敬，常思阳，刘广磊，王松浩，
申请(专利权)人：华录易云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：