一种信号灯近似时长的确定方法及系统与流程

本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种信号灯近似时长的确定方法及系统。

背景技术：

随着城市化进程的加快，各个城市机动车高速发展，交通拥堵等问题日趋严重。为解决拥堵问题，出现路径规划、路灯协同控制等方案，其中信号灯路口的红绿灯时长是研究路口交通模型中必不可少的参数。

虽然红绿灯时长是解决信号灯路口问题必不可少的重要参数，但是目前，没有权威机构发布相关的精确信息。尽管可以通过路口监控的方法获取红绿灯时长，但是其覆盖率低且耗费成本大。

鉴于上述问题，需要提供一种高效、实用性强、且成本低的信号灯近似时长的确定方法。

技术实现要素：

为解决以上问题，本发明提出了一种信号灯近似时长的确定方法，包括如下步骤：

确定目标路口的第一进入方向的车辆的行驶轨迹信息；

根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，所述第一状态包括停止状态和/或行进状态；

根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长，所述第二状态包括红灯状态和/或绿灯状态。

优选地，所述根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，包括：

根据所述行驶轨迹信息中的速度和时间信息，确定所述第一状态的切换的时间节点；

根据所述时间节点确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合。

优选地，所述根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长，包括：

对第一状态的持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态的各统计时长；

将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长。

优选地，所述确定目标路口的第一进入方向的车辆的行驶轨迹信息，包括：

确定目标路口的第一进入方向和第二驶出方向的车辆的行驶轨迹信息，所述第二驶出方向包括直行驶出方向和/或左转驶出方向。

优选地，所述第二状态包括直行灯绿灯状态、左转灯绿灯状态、直行灯红灯状态、左转灯红灯状态。

优选地，所述方法还包括：对所述近似时长进行检查，判断各近似时长的可信度。

一种信号灯近似时长的确定系统，包括如下模块：

信息收集模块：用于收集目标路口的第一进入方向的车辆的行驶轨迹信息；

状态时长模块：用于根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，所述第一状态包括停止状态和/或行进状态；

近似时长模块：用于根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长，所述第二状态包括红灯状态和/或绿灯状态。

优选地，所述状态时长模块用于：

根据所述行驶轨迹信息中的速度和时间信息，确定所述第一状态的切换的时间节点；

根据所述时间节点确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合。

优选地，所述近似时长模块用于：对第一状态的持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态的各统计时长；

将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长。

优选地，所述系统还包括检测模块，所述检测模块用于对所述近似时长进行检查，判断近似时长的可信度。

本发明的有益效果在于：本方法无需在路口实施监控，通过车辆的定位设备回传的行驶轨迹信息，结合电子地图，就能获得所需要的信息，方便快捷，实施成本低；通过对持续时长集合进行计算，得出路口的近似信号灯时长，更加高效，实用性强。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选事实方案的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用同样的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明的一种信号灯近似时长的确定方法的流程框图；

图2是本发明的一种信号灯近似时长的确定方法的车辆在路口处的速度与时间曲线图；

图3是本发明的一种信号灯近似时长的确定方法的步骤示意图

图4是本发明的一种信号灯近似时长的确定方法的路口左转示意图；

图5是本发明的一种信号灯近似时长的确定系统的原理示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

根据本申请的实施方式，提出一种信号灯近似时长的确定方法，如图1所示，包括如下步骤：

确定目标路口的第一进入方向的车辆的行驶轨迹信息；

根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，所述第一状态包括停止状态和/或行进状态；

根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长，所述第二状态包括红灯状态和/或绿灯状态。

所述根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，包括：根据所述行驶轨迹信息中的速度和时间信息，确定所述第一状态的切换的时间节点；根据所述时间节点，分别确定所述车辆对应于第一状态(停止状态和行进状态)的持续时长集合。

所述根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长，包括：对第一状态的持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态的各统计时长(停止状态统计时长和行进状态统计时长)；将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长。

所述统计时长可以包括对时长集合的统计值，例如平均值、出现频率最多的值、最大值等统计数值。

所述确定目标路口的第一进入方向的车辆的行驶轨迹信息包括：收集路段上每天经过的车辆中的定位设备回传的车辆历史定位信息，此定位信息包括车辆的经纬度坐标、行驶速度等信息。根据所述定位信息中的信息，并结合电子地图，判断车辆的位置和行驶轨迹，确定目标路口的第一进入方向和第二驶出方向的车辆的行驶轨迹信息，所述第二驶出方向包括直行驶出方向和/或左转驶出方向。

根据所述第二驶出方向的直行驶出方向和左转驶出方向，通过所述第一状态的切换的时间节点，分别确定车辆对应于第一状态(停止状态和行进状态)的持续时长集合，包括直行驶出方向的停止状态持续时长集合，直行驶出方向的行进状态持续时长集合，左转驶出方向的停止状态持续时长集合和左转驶出方向的行进状态持续时长集合。

对所述车辆对应于第一状态的各持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态的各统计时长，将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长。

所述第二状态包括直行灯绿灯状态、左转灯绿灯状态、直行灯红灯状态、左转灯红灯状态。

所述行驶轨迹信息包括车辆的经纬度坐标、行驶速度等信息。其还包括手机、平板电脑等电子设备中的导航软件回传的信息，此信息包括使用者的经纬度坐标、速度等信息。

所述方法还包括对所述近似时长进行检查，判断各近似时长的可信度。

以某一信号灯路口的某一进入方向为研究对象，将经过此路口的车辆回传的行驶轨迹信息与电子地图进行匹配之后，判断车辆的位置和行驶轨迹，确定各驶出方向(直行驶出方向和左转驶出方向)的车辆的行驶轨迹信息。根据各驶出方向的行驶轨迹信息中的速度和时间信息，可以得到各驶出方向的车辆的速度与时间分布曲线。当通行车辆数量达到当前道路的饱和之后，则需要等待多次绿灯才能通过当前路段。其行驶过程必然是停止(红灯)、行进(绿灯)、停止(红灯)、行进(绿灯)……直至行进(绿灯)行驶过当前路口。根据所述时间节点确定各驶出方向的停止状态持续时长集合和行进状态持续时长集合。

图2表示某一辆车三次停止的速度与时间曲线。其中，t0、t1、t2、t3、t4、t5表示行进状态和停止状态(速度为0)的临界时刻。

如图3所示，以直行驶出方向为例，通过所述行驶轨迹信息中的速度和时间信息，确定所述第一状态的切换的时间节点；根据所述时间节点确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，停止状态时间段集合和行进状态时间段集合。

定义t^stop表示该路口某辆车的某个完整的停止时间。如图2所示，则有鉴于首次停止具有随机性，故舍弃第一段停止时长。

定义φ^stop表示停止状态时间段集合，则有

定义t^advance表示某辆车在两次停止之间的行进时间。如图2所示，则有

定义φ^advance表示行进状态时间段集合，则有

通过对第一状态及其驶出方向的持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态(停止状态和行进状态)及其驶出方向的各统计时长；将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长，得到：停止状态(直行灯红灯状态)近似时长ti和行进状态(直行灯绿灯状态)近似时长tj。

对集合φ^stop进行高斯混合聚类，但不局限于高斯聚类，也可以使用k-means，lvq等其他方法聚类，可以得到此路口此行驶方向的停止状态(红灯)近似时长ti。

对集合φ^advance进行高斯混合聚类但不局限于高斯聚类，也可以使用k-means，lvq等其他方法聚类，可以得到此路口此行驶方向的行进状态(绿灯)近似时长tj。

对所述近似时长进行检查，通过提取与待检测的所述近似时长为同一路口的同一种行驶轨迹的对向近似时长，并对待检测的近似时长和与其相对应的对向近似时长进行误差计算，判断近似时长的可信度并输出计算结果。

鉴于城市道路对向红灯、绿灯时长普遍一致，因此需要保证双向计算结果的误差在可控范围之内。

记此路口此行驶方向i的近似红灯时长为ti，其对向i'的近似红灯时长为ti'，则有

φ^red＝{(ti,ti')||ti-ti'|<ε1}

其中，φ^red表示此路口此行驶方向和其对向行驶方向的近似红灯时长的集合，ε1为双向时长误差的阈值。若ti与ti'的差的绝对值小于ε1，则此近似时长具有可信度，且ti与ti'的差的绝对值越小，此近似时长的可信度越高。若ti与ti'的差的绝对值大于ε1，则考虑是否有其他影响因素。

记此路口此行驶方向j的近似绿灯时长为tj，其对向j'的近似绿灯时长为tj'，则有

φ^green＝{(tj,tj')||tj-tj'|<ε2}

其中，φ^green表示此路口此行驶方向和其对向行驶方向的近似绿灯时长的集合，ε2为双向时长误差的阈值。若tj与tj'的差的绝对值小于ε2，则此近似时长具有可信度，且tj与tj'的差的绝对值越小，此近似时长的可信度越高。若tj与tj'的差的绝对值大于ε2，则考虑是否有其他影响因素。

如图4所示，以左转驶出方向为例，通过所述行驶轨迹信息中的速度和时间信息，确定所述第一状态的切换的时间节点；根据所述时间节点确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合(停止状态时间段集合和行进状态时间段集合)。

定义表示在该路口左转的某辆车的某个完整的停止时间。如图2所示，则有鉴于首次停止具有随机性，故舍弃第一段停止时长。

定义表示停止状态时间段集合，则有

定义表示某辆车在两次停止之间的行进时间。如图2所示，则有

定义表示行进状态时间段集合，则有

通过对第一状态及其各驶出方向的持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态(停止状态和行进状态)及其驶出方向的各统计时长；将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长，得到：停止状态(左转灯红灯状态)近似时长tli和行进状态(左转灯绿灯状态)近似时长tlj。

对集合进行高斯混合聚类，但不局限于高斯聚类，也可以使用k-means，lvq等其他方法聚类，可以得到此路口此行驶方向的停止状态(红灯)近似时长tli。

对集合进行高斯混合聚类但不局限于高斯聚类，也可以使用k-means，lvq等其他方法聚类，可以得到此路口此行驶方向的行进状态(绿灯)近似时长tlj。

所述检测步骤的实现过程为：提取与待检测的所述近似时长为同一路口的同一种行驶轨迹的对向近似时长，并对待检测的近似时长和与其相对应的对向近似时长进行误差计算，判断近似时长的可信度并输出计算结果。

鉴于城市道路左转的对向红灯、绿灯时长普遍一致，因此需要保证双向计算结果的误差在可控范围之内。

记此路口此行驶方向i的近似红灯时长为tli，其对向i'的近似红灯时长为tli'，则有

其中，表示此路口此行驶方向和其对向行驶方向的近似红灯时长的集合，εl1为双向时长误差的阈值。若tli与tli'的差的绝对值小于εl1，则此近似时长具有可信度，且tli与tli'的差的绝对值越小，此近似时长的可信度越高。若tli与tli'的差的绝对值大于εl1，则考虑是否有其他影响因素。

记此路口此行驶方向j的近似绿灯时长为tlj，其对向j'的近似绿灯时长为tlj'，则有

其中，表示此路口此行驶方向和其对向行驶方向的近似绿灯时长的集合，εl2为双向时长误差的阈值。若tlj与tlj'的差的绝对值小于εl2，则此近似时长具有可信度，且tlj与tlj'的差的绝对值越小，此近似时长的可信度越高。若tlj与tlj'的差的绝对值大于εl2，则考虑是否有其他影响因素。

本发明的一种信号灯近似时长的计算方法还能够依据早高峰、晚高峰、平峰分类，以及其他分类方式(如采用半小时间隔)对各路口各行驶方向的信号灯近似时长进行分时段计算。

如图5所示，一种信号灯近似时长的计算系统，，包括如下模块：

信息收集模块：用于收集目标路口的第一进入方向的车辆的行驶轨迹信息；

状态时长模块：用于根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合，所述第一状态包括停止状态和/或行进状态；

近似时长模块：用于根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长，所述第二状态包括红灯状态和/或绿灯状态。

所述信息收集模块包括：确定目标路口的第一进入方向和第二驶出方向的车辆的行驶轨迹信息，所述第二驶出方向包括直行驶出方向和/或左转驶出方向

所述状态时长模块用于根据所述行驶轨迹信息中的速度和时间信息，确定所述第一状态的切换的时间节点；根据所述时间节点确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合。

所述近似时长模块用于对第一状态的持续时长集合分别进行聚类，确定所述车辆对应于第一状态的各统计时长；将所述车辆对应于第一状态的各统计时长确定为信号灯对应于第二状态的各近似时长。所述第二状态包括直行灯绿灯状态、左转灯绿灯状态、直行灯红灯状态、左转灯红灯状态。

所述系统还包括检测模块，所述检测模块用于对所述近似时长进行检查，判断近似时长的可信度，并输出结果。

本发明提出的一种信号灯近似时长的确定方法，通过收集各车辆的行驶轨迹信息，确定目标路口的第一进入方向的各车辆的行驶轨迹信息；根据所述行驶轨迹信息，确定所述车辆对应于第一状态的持续时长集合；根据所述车辆对应于第一状态的持续时长集合确定信号灯对应于第二状态的近似时长；对所述近似时长进行检测，判断近似时长的可信度，输出计算出的近似时长结果。本方法使用现有设备及软件的数据，通过车辆的定位设备回传的行驶轨迹信息，结合电子地图，就能获得所需要的信息，无需在车辆中安装其他设备，也无需在路口实施监控，方便快捷，实施成本低；通过对持续时长集合进行计算，得出路口的近似信号灯时长，更加高效，实用性强；计算出的结果能够为计算路况、路径规划、路灯协同控制等方案提供切实有效且必不可少的参数数据。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。