交叉口信号配时优化方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种交叉口信号配时优化方法、装置、终端设备及存储介质，通过调取目标交叉口过去X天的历史数据，构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内每一组信号配时方案下每一辆车的时间成本和环境生态成本，获得所述模型的目标函数，计算所述目标函数的最优解，得到所述模型的最优信号配时方案，以使交通管控系统通过所述最优信号配时方案控制所述目标交叉口的信号配时。本发明专利技术实施例能够综合考虑每一辆车的时间成本和环境生态成本，降低车辆对交叉口的负面效益，从信号控制的角度实现交叉口交通运行的低碳化、可持续化。持续化。持续化。

【技术实现步骤摘要】
交叉口信号配时优化方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种交叉口信号配时优化方法、装置、终端设备及存储介质。

技术介绍

[0002]城市交通系统在发展的过程中不可避免地带来了一系列的交通问题，如交通拥堵、能源消耗、环境污染等。持续的交通拥堵也加剧了车辆的燃油消耗、温室气体排放和尾气污染。研究表明，2016年中国总油耗达到5.56亿吨，占全国总油耗的40％，2018年交通运输系统对全国能源消费总量的贡献率为10.7％，对全国二氧化碳直接排放量的贡献率为73.5％。因此，交通运输部分在解决交通拥堵的难题时，也面临着高能耗、高污染的挑战，因而，实现交通领域的节能化、低碳化和可持续化显得尤为重要。
[0003]为应对能耗和排放导致的生态环境恶化，在本世纪初，以荷兰为代表的欧共体提出了生态驾驶，将交通运输领域的关注点升级为节能减排和保护生态环境。在微观交通管理和控制层面，生态驾驶通常是指通过驾驶行为改善、信号配时优化、车速引导和路径诱导等技术尽量避免或减少车辆加减速和怠速过程，以最小化行驶过程中的能耗或尾气排放为优化目标，达到生态出行的目的。
[0004]目前，最为直接的生态驾驶技术之一是先基于车型、路段速度或瞬时工况(位置、速度和加减速度)等建立能耗和排放估计模型，再开展以能耗量或排放量单一指标或加权组合为优化目标的信号控制新理论，这明显区别于以通行能力、延误或停车次数等为优化目标的传统信号控制理论和方法。现有研究结合了车速引导技术初步建立了基于延误、能耗、排放的小汽车社会成本宏观模型或单一排放或能耗的成本模型，并在此基础上建立了以排放或能耗为优化目标的信号配时方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种交叉口信号配时优化方法、装置、终端设备及存储介质，能够综合考虑每一辆车的时间成本和环境生态成本，减少车辆对交叉口的负面效益，从信号控制的角度实现交叉口交通运行的低碳化、可持续化。
[0006]为了实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种交叉口信号配时优化方法，包括：
[0007]调取目标交叉口过去X天的历史数据；其中，所述历史数据，包括：车辆的种类和动力类型、车道数量、每个车道的进口流量、车流构成情况、汽车车载人数、公交车车载人数、车辆初始位置、所述目标交叉口的停止线位置、匀速行驶车头间距、堵塞车头间距；0<X≤30；
[0008]初始化所述历史数据，仿真生成每一个信号周期内的车流情况信息；获取所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的瞬时工况参数；其中，所述瞬时工况参数包括：瞬时加速度和瞬时速度；
[0009]构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内的车流情况信息和瞬时工况参数，计算所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的时间成本和环境生态成本，得到所述模型的目标函数；
[0010]计算所述目标函数的最优解，得到所述模型的最优信号配时方案，以使交通管控系统通过所述最优信号配时方案控制所述目标交叉口的信号配时。
[0011]作为上述方案的改进，所述构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内的车流情况信息和瞬时工况参数，计算所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的时间成本和环境生态成本，得到所述模型的目标函数，具体包括：
[0012]构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内的车流情况信息和瞬时工况参数，计算所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的时间成本和环境生态成本，得到所述模型的目标函数；
[0013]其中，所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的环境生态成本计算公式为
[0014][0015]式中，C
e
(n)为所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的环境生态成本；T
D
为所述第n辆车离开所述目标交叉口的时间；T
O
为所述第n辆车到达所述目标交叉口的时间；θ代表所述第n辆车的动力类型；其中，θ＝1为燃油车，θ＝0为电动车；代表所述第n辆车为燃油车时，所述第n辆车的瞬时油耗率；C1为燃油的单位价格；α1为所述燃油车尾气排放处理成本的权重系数；为所述第n辆车为燃油车时，所述第n辆车的第m种排放物的瞬时尾气排放率；其中m＝2、3和4分别代表CO、HC和NOx；C
m
代表所述第m种排放物尾气处理的单位价格；r
e
为所述第n辆车为电动车时，所述第n辆车的瞬时能耗率；C
p
为电能的单位价格；
[0016]所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的时间成本计算公式为
[0017][0018]式中，C
t
(n)为所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的时间成本；为所述第n辆车的种类，其中，为汽车，为公交车；t
r
为所述第n辆车通过所述目标交叉口的实际时间；N1为所述信号周期内所有的汽车载客数的平均值；N2为所述信号周期内所有的公交车载客数的平均值；t
f
为所述第n辆车不受阻碍通过所述目标交叉口的时间；M2为等候所述公交车的站台乘客人数的平均值；m
t
为人均时间价值；
[0019]所述模型的目标函数为
[0020][0021]式中，C
g
代表所述目标交叉口在所述信号周期内每一组信号配时方案下的社会综合成本；N为所述信号周期内的车辆总数；n为所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车；α为所述环境生态成本的重要程度系数；β为所述时间成本的重要程度系数。
[0022]作为上述方案的改进，所述第n辆车为燃油车时，所述第n辆车的瞬时油耗率和瞬时尾气排放率通过以下步骤获得，具体包括：
[0023]所述第n辆车的瞬时油耗率和瞬时尾气排放率的计算公式为
[0024][0025]式中，当m＝1时，为所述第n辆车的瞬时油耗率，当m≠1时，为所述第n辆车的第m种排放物的瞬时尾气排放率；i为所述第n辆车的瞬时速度的幂指数；j为所述第n辆车的瞬时加速度的幂指数；为所述第n辆车在加速状态下的回归系数；为所述第n辆车在减速状态下的回归系数；v
ni
为所述第n辆车的瞬时速度的i次幂；a
nj
为所述第n辆车的瞬时加速度的j次幂；a
n
为所述第n辆车的瞬时加速度。
[0026]作为上述方案的改进，所述第n辆车为电动车时，所述第n辆车的瞬时能耗率通过以下步骤获得，具体包括：
[0027]所述第n辆车的瞬时能耗率的计算公式为
[0028][0029]式中，q为所述第n辆车瞬时速度的幂指数；p为所述第n辆车瞬时加速度的幂指数；η
q，p
为所述第n辆车在加速状态下的回归系数；μ
q，p
为所述第n辆车在减速状态下的回归系数；v
nq
为所述第n辆车的瞬时速度的q次幂；a
np<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交叉口信号配时优化方法，其特征在于，包括：调取目标交叉口过去X天的历史数据；其中，所述历史数据，包括：车辆的种类和动力类型、车道数量、每个车道的进口流量、车流构成情况、汽车车载人数、公交车车载人数、车辆初始位置、所述目标交叉口的停止线位置、匀速行驶车头间距、堵塞车头间距；0&lt;X≤30；初始化所述历史数据，仿真生成每一个信号周期内的车流情况信息；获取所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的瞬时工况参数；其中，所述瞬时工况参数包括：瞬时加速度和瞬时速度；构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内的车流情况信息和瞬时工况参数，计算所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的时间成本和环境生态成本，得到所述模型的目标函数；计算所述目标函数的最优解，得到所述模型的最优信号配时方案，以使交通管控系统通过所述最优信号配时方案控制所述目标交叉口的信号配时。2.如权利要求1所述的交叉口信号配时优化方法，其特征在于，所述构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内的车流情况信息和瞬时工况参数，计算所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的时间成本和环境生态成本，得到所述模型的目标函数，具体包括：构建生态导向型单交叉口信号配时模型，根据所述信号周期内的车流情况信息和瞬时工况参数，计算所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的时间成本和环境生态成本，得到所述模型的目标函数；其中，所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的环境生态成本计算公式为式中，C
e
(n)为所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的环境生态成本；T
D
为所述第n辆车离开所述目标交叉口的时间；T
O
为所述第n辆车到达所述目标交叉口的时间；θ代表所述第n辆车的动力类型；其中，θ＝1为燃油车，θ＝0为电动车；代表所述第n辆车为燃油车时，所述第n辆车的瞬时油耗率；C1为燃油的单位价格；α1为所述燃油车尾气排放处理成本的权重系数；为所述第n辆车为燃油车时，所述第n辆车的第m种排放物的瞬时尾气排放率；其中m＝2、3和4分别代表CO、HC和NOx；C
m
代表所述第m种排放物尾气处理的单位价格；r
e
为所述第n辆车为电动车时，所述第n辆车的瞬时能耗率；C
p
为电能的单位价格；所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的时间成本计算公式为式中，C
t
(n)为所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车的时间成本；为所述第n辆车的种类，其中，为汽车，为公交车；t
r
为所述第n辆车通过所述目标交叉口的实际时间；N1为所述信号周期内所有的汽车载客数的平均值；N2为所述信号周期内所有的公交车载客数的平均值；t
f
为所述第n辆车不受阻碍通过所述目标交叉口的时间；M2为等候所述公交车的站台乘客人数的平均值；m
t
为人均时间价值；所述模型的目标函数为
式中，C
g
代表所述目标交叉口在所述信号周期内每一组信号配时方案下的社会综合成本；N为所述信号周期内的车辆总数；n为所述信号周期内每一组信号配时方案下的第n辆车；α为所述环境生态成本的重要程度系数；α为所述时间成本的重要程度系数。3.如权利要求2所述的交叉口信号配时优化方法，其特征在于，所述第n辆车为燃油车时，所述第n辆车的瞬时油耗率和瞬时尾气排放率通过以下步骤获得，具体包括：所述第n辆车的瞬时油耗率和瞬时尾气排放率的计算公式为式中，当m＝1时，为所述第n辆车的瞬时油耗率，当m≠1时，为所述第n辆车的第m种排放物的瞬时尾气排放率；i为所述第n辆车的瞬时速度的幂指数；j为所述第n辆车的瞬时加速度的幂指数；为所述第n辆车在加速状态下的回归系数；为所述第n辆车在减速状态下的回归系数；v
ni
为所述第n辆车的瞬时速度的i次幂；a
nj
为所述第n辆车的瞬时加速度的j次幂；a
n
为所述第n辆车的瞬时加速度。4.如权利要求2所述的交叉口信号配时优化方法，其特征在于，所述第n辆车为电动车时，所述第n辆车的瞬时能耗率通过以下步骤获得，具体包括：所述第n辆车的瞬时能耗率的计算公式为式中，q为所述第n辆车瞬时速度的幂指数；p为所述第n辆车瞬时加速度的幂指数；η
q,p
为所述第n辆车在加速状态下的回归系数；μ
q,p
为所述第n辆车在减速状态下的回归系数；v
nq
为所述第n辆车的瞬时速度的q次幂；a
np
为所述第n辆车的瞬时加速度的p次幂；a
n
为所述第n辆车的瞬时加速度；v
n
为所述第n辆车的瞬时速度；为所述第n辆车在匀速状态下的回归系数；VSP
q
为所述第n辆车机动车比功率的q次幂，其中，VSP为所述第n辆车的机动车比功率，VSP＝v
n
×
(1.1
×
a
n
+0.132)+0.000302
×
v
n3
，为所述第n辆车在怠速状态下每秒的能耗量；其中，所述瞬时速度和瞬时加速度为所述第n辆车的瞬时工况参数。5.如权利要求1所述的交叉口信号配时优化方法，其特征在于，所述获取所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的瞬时工况参数，具体包括：在车辆运动模型中，输入所述目标交叉口的每一组信号配时方案，对所述信号周期内每一组信号配时方案下的每一辆车的运动轨迹进行仿真，获取所述每一辆车的瞬时工况参数；其中，所述车辆的运动模型，具体包括：在所述目标交叉口的第z个信号周期第k个相位的红灯开始时，判断目标车辆是否为停
下来的第1辆车；若是，则所述目标车辆为前导车，所述前导车行驶的瞬时速度为式中，v1(t)为所述前导车在t时刻的速度；v为所述前导车的初始速度；t为当前时刻；a1为所述前导车的最大加速度，也代表所述前导车的瞬时加速度；为所述第z个信号周期第k个相位的红灯开始的时刻；其中，期第k个相位的红灯开始的时刻；其中，为所述第z个信号周期第k个相位的绿灯开始的时刻；其中，第k个相位的绿灯开始的时刻；其中，为所述目标交叉的第1个信号周期第1个相位的绿灯开始的时刻，k为所述目标交叉口第z个信号周期的第k个相位，l为所述目标交叉口第z个信号周期的第l个相位，为所述第l个相位的绿灯时长，z为所述目标交叉口的第z个信号周期，C
z
‑1为所述第z
‑
1个信号周期的周期时长；为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓兴栋，孙泽彬，管海霞，邵利明，凌美宁，张晓明，李刚奇，侯晓江，赵斌，肖天培，吴蔚，甘江婷，
申请(专利权)人：广州市城市规划勘测设计研究院，
类型：发明
国别省市：