基于积分方程的动态诱导方法技术

本发明专利技术公开了一种基于积分方程的动态诱导方法，其特征在于，主要包括以下步骤：利用车辆监测装置采集所有路段上的实时交通数据；计算机将采集到的实时交通数据利用环绕积分方程Ｖ（ｘ，ｙ，ｔ＋Δｔ）＝∫Ｌ?ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）ｄｌｄｔ＋Ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）ｄｘｄｙｄｔ计算出未来短时间Δｔ内任意路段上的车速，其中，ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）为参数函数，Ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）为修正函数等步骤。本发明专利技术采用环绕积分方程来计算实时数据动态诱导，因此其准确性能非常高，加之本发明专利技术的诱导过程是由计算机通过全局性的综合信息评估后自动得出的最优方案及相应采取的诱导比例等指令，因此它的影响是全城市的其效果非常客观。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种城市智能交通管理的诱导方法，具体是指一种基于积分方程的动 态诱导方法。
技术介绍
动态诱导交通技术是城市智能化交通管理中最为核心的技术，主要用于比较准确 地预测未来时间段内交通数据，进而实时地实现交通诱导的功能。目前该技术在国内无任 何报道，只在国外有所运用。图1为目前最常见的行驶路段示意图，为了便于阐述，假设出 行者需要从A点出发经若干路口 B、C、D前去E点，而动态诱导最困难的关键是做到动态预 测，从A点出发时我们可以知道AB，BC，CD, DE等各段道路上当时的行驶速度，似乎可以预 测出从A点到E点的总行驶所需时间。但实际上，当到达路口 B点时，BC路段上的速度受 其它路段来车多少影响已经不是原来的速度，行驶所需时间随之发生变化。越到后面(CD， DE等)变化越大，甚至走时成倍增加。由于现实中的交通状况远非从起点到终点仅3个路 口那么简单，一个城市有几千个路口，路网中的交通状况具有典型的动态性和随机性，根据 众多路口的不同交通状况预测计算整条出行路径的行驶时间异常复杂，这也是目前所见的 诸多诱导交通技术所存在的尚未攻克的难题，因此就不可能实现真正动态预测的功能。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服目前其它诱导交通技术不能真正实现动态预测的功能，提 供一种能有效克服该缺陷的基于积分方法的动态诱导方法。本专利技术的目的通过下述技术方案实现一种，主要 包括以下步骤(a)利用车辆监测装置采集所有路段上的实时交通数据；(b)计算机将采集到的实时交通数据利用环绕积分方程V(x，y，t+At) = / Lg(x, y，t)dldt+R(x, y，t)dxdydt计算出未来短时间At内任意路段上的车速，其中，g(x, y，t) 为参数函数，R(x, y, t)为修正函数；(c)根据得出的每条路段上的车速和车辆数自动产生交通管理指令，并进行相应 的信号灯或限行权系数修改；(d)计算机生成相应的诱导信息，并利用车载终端、信息平台和上游路牌将该诱导 信息发送出去。进一步地，步骤(b)中所述的参数函数g(x，y，t)的表达式为g(x，y，t) = Ket(x, 1，t) *et+Kx (x, y, t) *x+Ky (x, y, t) *y+K。(x, y，t)，其中 Ket、Kx、Ky、K0 为对应 x，y, t 值的常 数函数。步骤(b)中所述的修正函数R(x，y，t)的表达式为R(x，y，t) = Ret0(x, y, thet+Rjx，y，t)，其中RrtQ(x，y，t)为对应x，y，t值的起始函数值，R0(x, y，t)为离散函 数。为了更好的实现本专利技术，步骤(a)中所述的车辆监测装置为浮动车、视频或地感 线圈。本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果(1)由于本专利技术采用环绕积分方程来计算实时数据动态诱导，其准确性能非常高， 加之本专利技术的诱导过程是由计算机通过全局性的综合信息评估后自动得出的最优方案及 相应采取的诱导比例等指令，因此它的影响是全城市的，不仅可以不再依靠局部的、人工的 或现场警力做出的诱导措施，而且还能提高道路利用率，其效果非常客观。(2)本专利技术不仅利用浮动车、视频或地感线圈等设备来进行数据采集，而且还将用 3G手机或其GPS终端发出咨询信息的驾车出行者的定位信息也作为其原始数据，因此其数 据准确性远远高于传统的视频和线圈所采集到的数据。附图说明图1为现有行驶路段结构示意图。图2为本专利技术行驶路段结构示意图。图3为本专利技术的流程示意图。具体实施例方式下面结合实施例对本专利技术作进一步的详细说明，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例图2为假设的行驶路段结构示意图，为了实现本专利技术，本专利技术在该行驶路段的各 个路段口(A路口、B路口、C路口、D路口、E路口、F路口及G路口)均设有用于监测车辆行 驶速度和车辆数的车辆监测装置。根据实际的需要，该车辆监测可以采用浮动车、视频或地 感线圈来实现。所谓浮动车是指，装备了移动定位设备，在路段路口上真实行驶的车辆，它 们的的速度就是路段上最真实的平均车速。视频则是通过固定摄像头采集到的图像分析， 可以得到在该测量点的车流量和瞬时车速。地感线圈是通过埋在路段上地面下的一组感应 线圈，可以比较准确地计量所通过的车辆数和瞬时车速。根据这些监测装置的不同优缺点，本专利技术优先采用浮动车作为主要的监测设备， 而视频和地感线圈等设备则作为辅助监测设备。为了改善浮动车所采集数据的准确性，本 专利技术还将用3G手机或其GPS终端发出咨询信息的驾车出行者的定位信息也作为其原始数 据，由于这些驾车出行的每一个客户都相当于一个免费的浮动车，而且还可以覆盖整个城 市的所有街道，因此此时的浮动车的效率远优于单独或共同使用视频、地感线圈等方法。现结合图2中的具体站点对图3所示的流程进行说明，为了便于阐述，先假设出行 者需要从A路口行驶到G路口，其具体流程如下(a)利用车辆监测装置采集所有路段上的实时交通数据。即利用浮动车、视频和地 感线圈收集各路段路口的车辆行驶速度、车流量等实时交通数据。(b)计算机将采集到的实时交通数据利用环绕积分方程V(x，y，t+At) = / Lg(x, y，t)dldt+R(X，y，t)dXdydt计算出未来短时间At内任意路段上的车速。其中，g(x，y，t) 为参数函数，R(x, y, t)为修正函数。即出行者在出发时只要通过3G手机或其GPS网络咨询时，计算机便会自动针对需要求解的问题，所有与其相关的路段路口的交通因素都会自动包括在该L边界之内。它可 以是几条路段或路口，或几个街区，也可以是部分以致全部城市)，然后利用环绕积分预测 出未来短时间At内任意路段上的车速等交通参量。所述的参数函数g(x，y，t)的其具体表达式为g(x，y，t) = Ket(x, y，O^+K^x, 1，t) *x+Ky (x，y，t) *y+KQ (x, y，t)，其中，所有 Ket、Kx、Ky、KQ 为对应 x，y，t 值的常数函数，每次 使用前需进行标定或确定，通常与该点最大通行能力以及该点上一时间的通行量相关联。R(x,y,t)修正函数，主要表征区域场内源泉函数(例如停车场，事故等)，其表达 式为 R(x，y, t) = Ret0 (x，y, t) ^e'+Ro (x, y，t)，其中 Ret(1 (x, y, t)为对应 x，y, t 值的起始函 数值，而R。(x，y，t)为离散函数。(c)计算机根据得出的每条路段上的车速和车辆数自动产生交通管理指令，并进 行相应的信号灯或限行权系数修改。即，利用上式计算分析后即可得出所有路段路口上未 来短时段At的交通状况，得到相应诱导方案以及可自动执行的指令或参考建议。在现有技术下，要预先计算出从A点到G点所需走时是相当困难的。因为每当我们 向前行进一段路如到达B点时，该路口的交通状况将会发生改变，同理每过一段时间前面 诸路口的交通都会变化，要事先将各个路口未来时段上的交通状况都比较准确预测计算出 来几乎是不可能实现的任务。而本专利技术在出行者从A点出发前，已经可以预先得知对应每 一路口(如B路口、C路口、D路口)其全部上游(一般不止一个)在t时刻发生的而且将 会在t+At时刻到达该路口的总来车量。如果该车辆数超过该路口最大通行能力本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于积分方程的动态诱导方法，其特征在于，主要包括以下步骤：（ａ）利用车辆监测装置采集所有路段上的实时交通数据；（ｂ）计算机将采集到的实时交通数据利用环绕积分方程Ｖ（ｘ，ｙ，ｔ＋Δｔ）＝∫↓［Ｌ］ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）ｄｌｄｔ＋Ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）ｄｘｄｙｄｔ计算出未来短时间Δｔ内任意路段上的车速，其中，ｇ（ｘ，ｙ，ｔ）为参数函数，Ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）为修正函数；（ｃ）根据得出的每条路段上的车速和车辆数自动产生交通管理指令，并进行相应的信号灯或限行权系数修改；（ｄ）计算机生成相应的诱导信息，并利用车载终端、信息平台和上游路牌将该诱导信息发送出去。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈新凯，
申请(专利权)人：陈新凯，
类型：发明
国别省市：90[中国|成都]