考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法技术

考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，本发明专利技术涉及快速路匝道控制及可变限速协同控制方法。本发明专利技术的目的是为了解决现有协同控制方法单方面追求交通效率的提升，忽视事故风险及影响的局限性问题。过程为：1、获取目标快速路路段的道路条件；2、在各节段以及各个匝道上进行检测器布设；3、确定协同控制作用区域；4、建立交通流模型；5、交通流模型参数标定；6、在每个控制周期，获取实时交通数据；7、确定协同控制是否开启；8、计算协同控制作用区域平均碰撞概率并判定风险状态；9、得到最优的匝道控制调节率和限速值；10、进入下一控制周期，重新从6开始执行新一轮优化控制。本发明专利技术属于快速路安全控制领域。发明专利技术属于快速路安全控制领域。发明专利技术属于快速路安全控制领域。

【技术实现步骤摘要】
考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法


[0001]本专利技术属于快速路安全控制领域，具体涉及考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法。

技术介绍

[0002]快速路是城市路网的主骨架，其运行效率与城市总体交通效率息息相关。然而，随着城市交通需求的激增，快速路面临的交通拥堵问题日益严峻，其快速、高效、安全的优势正逐渐被削弱。因此，亟需通过提升交通管理水平更好的利用现有快速路网络，充分挖掘现有交通设施的潜能。匝道控制和可变限速控制是快速路的主要控制方法，但单一的控制方法的作用效果有限，难以适应持续增加的交通压力。匝道控制及可变限速的协同控制有望结合二者的控制效果，更大程度的改善快速路交通拥堵现状。
[0003]现有协同控制方法大多基于国外高速公路控制经验，主要为缓解高速公路瓶颈拥堵而建立，单方面追求交通效率的最优化，对道路交通安全性的关注不足。快速路出入口匝道较多，常形成多个常发性拥堵瓶颈，在其影响下，快速路交通环境复杂多变，交通安全问题突出。此外，由于快速路具有匝道分布密集、车辆进出频率高、交通流量大的特点，交通事故一旦发生便会牵涉到多个相邻的匝道，匝道排队溢出进一步影响相连的普通城市道路，严重时将导致整个道路网络的交通瘫痪。因此，对快速路事故风险的防控是快速路管控中不可忽视的一点。
[0004]综上所述，针对现有协同控制方法单方面追求交通效率的提升，忽视事故风险及影响的局限性，有必要建立一种考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决现有协同控制方法单方面追求交通效率的提升，忽视事故风险及影响的局限性问题，而提出考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法。
[0006]考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
[0007]步骤1、获取目标快速路路段的道路条件，包括路段总长度L、车道数m以及沿线出入口匝道的位置、数量、间距；
[0008]步骤2、基于步骤1获取的目标快速路路段的道路条件，将目标路段划分为N个节段，编号依次为1,2,
…
,N，在主线的各节段以及各个匝道上进行检测器布设；
[0009]步骤3、基于步骤1和步骤2，确定协同控制作用区域；
[0010]步骤4、基于步骤1、步骤2和步骤3，建立适应协同控制的交通流模型；
[0011]步骤5、利用各节段布设的检测器获取快速路流量、密度、速度数据，进行交通流模型参数标定；
[0012]步骤6、在每个控制周期m，获取快速路上各检测器的实时交通数据，包括各节段的流量q
i
(k)、速度v
i
(k)、密度ρ
i
(k)以及匝道的排队长度w
i
(k)；
[0013]其中，q
i
(k)、v
i
(k)、ρ
i
(k)分别表示节段i在时刻k的流量、速度及密度，w
i
(k)表示入口匝道i在当前时刻k的排队长度；
[0014]步骤7、计算步骤3确定的协同控制作用区域的交通流平均速度V
avg
并判定交通流拥堵状态，据此确定协同控制是否开启；具体过程为：
[0015]利用检测器数据计算协同控制作用区域的交通流平均速度V
avg
，判断V
avg
是否超过速度阈值V
threshold
；若是，则判定为自由流状态，当前周期不进行可变限速控制，匝道控制恢复最大调节率；否则，判定为拥堵状态，进入步骤8；
[0016]步骤8、计算协同控制作用区域平均碰撞概率CP
avg
并判定风险状态，确定进行事故风险常规化防控还是重点防控；
[0017]具体过程为：
[0018]利用碰撞概率模型预测各节段的实时碰撞概率，并计算协同控制作用区域的平均碰撞概率CP
avg
，作为事故风险的预测值；
[0019]判断平均碰撞概率CP
avg
是否已达到预设的碰撞概率阈值CP
threshold
；若是，判定为高风险，则以安全性为唯一控制目标构建协同控制优化模型，进行事故风险重点防控；否则，判定为低风险，将效率和安全共同作为控制目标构建协同控制优化模型，进行事故风险常规化防控；
[0020]步骤9、求解所构建的协同控制优化模型，得到最优的匝道控制调节率r
i
(m)和限速值VSL
i
(m)，发送给相应的控制设备执行；
[0021]步骤10、控制周期m结束后进入下一控制周期m+1，重新从步骤6开始执行新一轮优化控制。
[0022]本专利技术的有益效果为：
[0023]本专利技术的目的是针对现有协同控制技术单方面追求交通效率而未充分考虑快速路事故多发且牵涉较大的交通特点这一局限性，提出一种考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法。
[0024]1、本专利技术通过引入碰撞概率模型预测快速路的实时事故风险，根据各控制周期事故风险的大小灵活确定协同控制的控制目标，能够实现事故风险状态的实时监测与灵活防控。
[0025]2、本专利技术依据平均速度划分交通状态并灵活确定协同控制的开启和关闭，符合城市快速路复杂多变的交通特征，可较好的避免交通状态良好时无意义的协同控制带来的负面影响。
[0026]3、本专利技术充分考虑了快速路交通环境的复杂多变和事故风险状态的动态变化，利用常见的线圈检测器主动检测交通状态、预测风险状态，并据此在控制目标上对安全与效率合理权衡。通过充分结合匝道控制和可变限速的控制优势，可有效实现快速路交通状态的综合改善。
附图说明
[0027]图1是本专利技术所述的节段划分以及检测器布设的示例；
[0028]图2是本专利技术所述的快速路协同控制基本框架；
[0029]图3是本专利技术所述考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法的控制流程图。
具体实施方式
[0030]具体实施方式一：本实施方式考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法具体过程为：
[0031]步骤1、获取目标快速路路段的道路条件，包括路段总长度L、车道数m以及沿线出入口匝道的位置、数量、间距等；
[0032]结合无控制下的交通流拥堵情况确定需要进行控制的目标快速路路段，统计目标路段的总长度L、车道数m以及沿线出入口匝道的位置、数量、间距等，为检测器的布设、控制设施的安装以及交通流模型的建立做准备。
[0033]步骤2、基于步骤1获取的目标快速路路段的道路条件，将目标路段按照道路连续且属性相同的原则(将一整段道路依次划分为一小段一小段，划分时需要使得每一小段中车道数等属性不变)离散(离散是将一整段长度的道路，划分为一小段一小段)划分为N个节段，编号依次为1,2,
…
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，其特征在于：所述方法具体过程为：步骤1、获取目标快速路路段的道路条件，包括路段总长度L、车道数m以及沿线出入口匝道的位置、数量、间距；步骤2、基于步骤1获取的目标快速路路段的道路条件，将目标路段划分为N个节段，编号依次为1,2,
…
,N，在主线的各节段以及各个匝道上进行检测器布设；步骤3、基于步骤1和步骤2，确定协同控制作用区域；步骤4、基于步骤1、步骤2和步骤3，建立适应协同控制的交通流模型；步骤5、利用各节段布设的检测器获取快速路流量、密度、速度数据，进行交通流模型参数标定；步骤6、在每个控制周期m，获取快速路上各检测器的实时交通数据，包括各节段的流量q
i
(k)、速度v
i
(k)、密度ρ
i
(k)以及匝道的排队长度w
i
(k)；其中，q
i
(k)、v
i
(k)、ρ
i
(k)分别表示节段i在时刻k的流量、速度及密度，w
i
(k)表示入口匝道i在当前时刻k的排队长度；步骤7、计算步骤3确定的协同控制作用区域的交通流平均速度V
avg
并判定交通流拥堵状态，据此确定协同控制是否开启；具体过程为：利用检测器数据计算协同控制作用区域的交通流平均速度V
avg
，判断V
avg
是否超过速度阈值V
threshold
；若是，则判定为自由流状态，当前周期不进行可变限速控制，匝道控制恢复最大调节率；否则，判定为拥堵状态，进入步骤8；步骤8、计算协同控制作用区域平均碰撞概率CP
avg
并判定风险状态，确定进行事故风险常规化防控还是重点防控；具体过程为：利用碰撞概率模型预测各节段的实时碰撞概率，并计算协同控制作用区域的平均碰撞概率CP
avg
，作为事故风险的预测值；判断平均碰撞概率CP
avg
是否已达到预设的碰撞概率阈值CP
threshold
；若是，判定为高风险，则以安全性为唯一控制目标构建协同控制优化模型，进行事故风险重点防控；否则，判定为低风险，将效率和安全共同作为控制目标构建协同控制优化模型，进行事故风险常规化防控；步骤9、求解所构建的协同控制优化模型，得到最优的匝道控制调节率r
i
(m)和限速值VSL
i
(m)，发送给相应的控制设备执行；步骤10、控制周期m结束后进入下一控制周期m+1，重新从步骤6开始执行新一轮优化控制。2.根据权利要求1所述的考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，其特征在于：所述步骤2中每个节段至多包含一个入口匝道和一个出口匝道；在各节段以及路段始端的各车道分别布设一组检测器；所述入口匝道布设两组检测器，分别为检入检测器和排队检测器，以分别获取匝道的实际汇入量以及排队长度；所述出口匝道布设一组检测器，用以获取匝道驶出量。3.根据权利要求2所述的考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，
其特征在于：所述步骤3中基于步骤1和步骤2，确定协同控制作用区域；具体过程为：在主线布设可变限速情报板，形成若干个可变限速区段；在入口匝道设置匝道信号灯，形成若干匝道控制节点；限速区段和匝道控制节点作用的道路区域即为协同控制作用区域。4.根据权利要求3所述的考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，其特征在于：所述步骤4中基于步骤1、步骤2和步骤3，建立适应协同控制的交通流模型；具体过程为：适应协同控制的交通流模型如下：(1)动态密度方程：(1)动态密度方程：w
i
(k)＝w
i
(k
‑
1)+T
·
[d
i
(k
‑
1)
‑
h
i
(k
‑
1)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)r
i
(k)＝r
i
(k
‑
1)+K
R
[O
crit,i
‑
O
i
(k
‑
1)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)式中，q
i
(k)、ρ
i
(k)分别表示节段i在时间k的流量及密度；h
i
(k)表示时间k节段i的入口匝道驶入流量，单位为veh/h；s
i
(k)表示时间k节段i的出口匝道的驶出流量，单位为veh/h；λ
i
为节段i的车道数；L
i
为节段i的长度；T为时间步长；ρ
crit
为临界密度，单位为veh/(km
·
ln)；d
i
(k)和w
i
(k)分别表示节段i对应的入口匝道在时间k的匝道到达流量和匝道排队车辆数；Q
i
为节段i所含入口匝道的最大通行能力；ρ
jam,i
和ρ
crit,i
分别为匝道所在节段i的阻塞密度和临界密度；r
i
(k)为节段i在时间k的匝道调节率，单位为veh/h；O
crit,i
为节段i的临界占有率；O
i
(k
‑
1)为节段i在时间k
‑
1的实际占有率；K
R
为调节参数；(2)动态速度方程：(2)动态速度方程：式中，τ
i
(k)表示节段i在时间k的反应时间参数；τdec表示减速状态下的反应时间；τ
uni
表示匀速状态下的反应时间；
τ
acc
表示加速状态下的反应时间；v
i
(k)表示节段i在时间k的速度；V[ρ
i
(k)]为密度ρ
i
(k)对应的期望速度；η，κ均为模型参数；(3)期望速度方程：V[ρ
i
(k)]＝min{v
f
·
exp{
‑
(1/μ)[ρ
i
(k)/ρ
crit
]
μ
},(1+α
i
(k))
·
u
ivsl
(k)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)式中，α
i
(k)表示节段i在时间k的实时超速幅度；表示节段i在时间k
‑
t的显示限速值；T
α
为移动平均的时间段个数；v
f
为自由流速度，单位为km/h；μ为模型参数；(4)路段流量方程：q
i
(k)＝λ
i
ρ
i
(k)v
i
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)。5.根据权利要求4所述的考虑事故风险的快速路匝道控制及可变限速协同控制方法，其特征在于：所述步骤5中利用各节段布设的检测器获取快速路流量、密度、速度数据，进行交通流模型参数标定；具体过程为：所述交通流模型参数包括交通流基础参数和交通流模型全局参数；(1)利用检测器得到流量—密度散点图；基于流量—密度散点图获得交通流基础参数，交通流基础参数包括自由流速度v
f
、临界密度ρ
crit
、阻塞密度ρ
ja...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈永恒，李浩楠，杨家伟，孙经宇，李世豪，杨绥程，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：