基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统与控制方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统及控制方法，属于道路交通【技术领域】。该系统包括信号控制中心服务器，能够通过物联网实时从设置于各个路口的道路监控系统及数据库服务器获得相关道路的车辆信息与流量信息，从而能够利用上述信息，通过本发明的方法确定当前车流通过相邻两个路口的速度及所需的时间，进而优化绿波带方向上各路口绿灯的开始时间和持续时间，使绿波带的设置更为实时、准确，由此能更好地应对各种突发事件，大幅度提高道路通行效率，且本发明的基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统，其结构简单，成本低廉，控制方法实施简便，应用范围也较为广泛。
【专利说明】基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统与控制方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及道路交通【技术领域】，特别涉及交通信号控制【技术领域】，具体是指一种基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统与控制方法。
【背景技术】
[0002]交通问题是全球普遍关注的重要问题，目前已经严重影响了人类社会经济的正常运行，采用最新的科学技术成果，提供各种能够解决交通问题的“智能运输系统”正在全球范围迅速兴起，为此，基于智能体(agent)和智能控制技术的信号控制方法已经成为研究热点之一O
[0003]马跃峰用仿真数据进行了基于agent的区域信号控制系统的模拟，提出了基于mult1-agent的区域交通信号控制系统(马跃峰,基于mult1-agent的区域交通信号控制系统的研究，山东师范大学，2006);承向军等研究人员提出了一种交通信号自学习控制方法，将模糊理论和机器学习应用到交通信号控制过程中，提出了一种基于遗传算法的单路口交通信号模糊控制方法。通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进(承向军、杨肇夏，一种交通信号自学习控制方法及仿真实现，系统仿真学报，2004(07))，并进一步提出了基于Q-学习的交通信号控制方法(承向军、常歆识、杨肇夏，基于Q-学习的交通信号控制方法，系统工程理论与实践，2006 (08))，常歆识等研究人员将Q-学习应用在城市交通控制中，用来解决单路口信号控制agent的自学习问题(常歆识、承向军、刘军，一种交通信号自学习控制方法，铁路计算机应用，2006(02))。
[0004]交通流具有连续运动的特点，当一个交叉路口的各个方向交通流的随机变化很大，特别是现代城市中突发事件比较多，无法预计交通流变化规律时，不可避免地出现了控制效率低下的结果。为了解决这个问题，人们发明了基于图像检测、线圈检测等感应方式的交通信号机，以求准确地检测出交叉路口各个方向的交通流情况，对信号机进行智能化的控制(李哲，基于图像检测的交通信号机技术研究，西北工业大学，2005 )。
[0005]智能联网型信号机在城市已经较为普及，如澳大利亚的SCATS (SydneyCoordinatedAdaptive Traffic System)区域自适应交通信号控制系统、英国的SCOOT(Split-Cycle-OffsetOptimization Technique)实时自适应交通信号控制系统(郭敏、毛斌，英国交通控制技术的应用，国外公路，1999，17(6):33-36);青岛海信推出的HSC-100道路交通信号控制机以及上海宝康电子控制工程有限公司推出的GBS-2100系列智能交通信号控制系统等等，均能够与中心主机联网，接受中心的指令，与中心进行数据和信息交换；均可通过车辆检测器实时优化配时控制。以SCOOT系统为例，它对路网上各交叉口信号配时方案的检验和调整，每秒钟都在进行，所以能对路网上交通状况的任何一种变化趋势做出迅速的反应。安装有联网可控信号机前端设备的路口，可以通过接收来自于信号控制中心服务器的指令，实时、安全地调整运行参数和运行相位(辛帅、金森元，交通信号机跳相位安全控制系统，实用新型专利，专利号:201120204889.7)。[0006]随着物联网的发展，越来越多的智能终端设备在交通领域获得了应用，并通过TCP/IP网络等技术实现了互联互通。例如目前广泛应用在城市道路、高速公路上的电子警察、高清卡口、交通参数检测器、交通事件检测器、交通诱导屏、雷达测速仪等等，均可通过局域网等网络连接到各个地区的中心机房，并且可以将大量的实时交通数据进行汇总、分析和挖掘，从而为实时交通信号优化带来了可能，也为绿波带中信号机配时参数的自动计算提供了条件。
[0007]交通信号“绿波”控制是一项比较特殊的系统，这项系统一般被称为“绿波带”，是一种干线协调控制方式。城市交叉口信号绿波控制一般是指一条主干道中若干个连续交叉口交通信号间的协调控制，目的是使行驶在主干道协调控制的交叉口的车辆，可以不遇红灯或者少遇红灯而通过这个协调控制系统中的各交叉口。从被控制的主干道路各交叉口的灯色来看，绿灯就像波浪一样向前行而形成绿波，这种交通信号协调控制方式称为“绿波带”控制。有了“绿波带”，那么其优先保持畅通的车流，就可以“一路绿灯”地通过其道路控制区域，尽量减少路口的停留时间。
[0008]当然，“绿波带”主要是为了保证某个方向上的交通流的畅通。在这一控制目的的影响下，现有的“绿波带”控制方法仍然存在缺陷，最主要的问题是，其仅能够根据预先设置的参数，如控制开始及结束时间和各个道口信号灯相位等，对干道各道口的信号机进行控制，形成一个预设方向的“绿波带”，而无法根据实际的交通情况对“绿波带”进行优化。
[0009]具体而言，由于上述的“绿波带”控制方法的方向性，其主要适用于高峰车流方向性明显(潮汐式车流)的道路的控制中。在控制的同时，同一道路反方向的通行能力就会受到一定程度的制约。因此，如果在与预设的“绿波带”方向的反方向出现预计之外的大量车流时，就可能加剧反方向道路的拥堵情况。再比如，当在“绿波带”方向上发生突发事件或事故，产生堵点的情况下，整个“绿波带”会出现堵点上游车速缓慢，而堵点下游车流量较小的现象，若仍然按照预设的“绿波带”干道方向大车流的方法进行信号机控制，就会在下游产生很多多余的绿灯时间，使整体路网，特别是干道的周边道路的通行效率下降。因此，如何实现对于“绿波带”控制方法的实时优化，使其能够应对不同的交通情况，成为本【技术领域】中亟待解决的问题。
【发明内容】
[0010]本发明的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种根据来自于交通物联网系统(包括电子警察、高清卡口等)的实时交通数据，对“绿波带”控制方法进行优化，使其根据实际的车流情况对控制方法进行调整，优化交通信号控制，使绿波带的设置更为实时、准确，从而大幅度提高道路通行效率，且系统结构简单，成本低廉，方法实施简便，应用范围较为广泛的基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统与控制方法。
[0011]为了实现上述的目的，本发明的基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统具有如下构成:
[0012]该基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统包括:信号控制中心服务器、信号控制区域服务器、信号机前端设备和信号监控Web服务器。其中:
[0013]信号控制中心服务器通过所述的物联网从设置于各个路口的道路监控系统获得车辆信息，通过TCP/IP网络从数据库服务器获得车辆信息与流量信息，并根据干道的车辆信息与流量信息产生干道交通信号实时相位信息；
[0014]信号控制区域服务器连接于所述的信号控制中心服务器，用于根据所述的实时相位信息对该信号控制区域服务器连接的信号机前端设备进行协调控制；
[0015]信号机前端设备包含信号机下位机和信号灯，信号机下位机连接所述的信号控制区域服务器，根据信号控制区域服务器的控制指令对路口的信号灯进行实时控制；
[0016]信号监控Web服务器连接所述的信号控制中心服务器和信号控制区域服务器，并通过信号控制中心服务器和信号控制区域服务器来实时监控所有信号机前端设备的运行状态，并能够获得人工干预指令，对各个信号机前端设备进行参数配置和人工干预、优化。
[0017]该基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统中，所述的道路监控系统为高清卡口系统，所述的高清卡口系统包括设置于路口的车辆检测器、摄像机和工控机，所述的车辆检测器和摄像机连接所述的工控机，该工控机通过所述的物联网连接所述的信号控制中心服务器和数据库服务器。
[0018]该基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统中，所述的高清卡口系统为电子警察系统，该电子警察系统还包括设置于路口的线圈，所述的线圈也连接所述的工控机。
[0019]本发明还提供一种利用所述的系统实现基于物联网的干道交通信号绿波带控制的方法，该方法包括以下步骤:
[0020](I)所述的信号控制中心服务器通过从数据库服务器获得的流量信息确定交通信号绿波带控制的方向，并根据该方向上的信号控制路口的先后顺序，将第一组两个连续路口设定为当前控制路口 组；
[0021 ] ( 2 )所述的信号控制中心服务器从所述的数据库服务器获得车辆(C1)经过所述的当前控制路口组的时间信息，并根据以下公式确定车辆通过所述的当前控制路口组的车速VC1:
【权利要求】
1.一种基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统，其特征在于，所述的系统包括: 信号控制中心服务器，通过所述的物联网从设置于各个路口的道路监控系统获得车辆信息，通过TCP/IP网络从数据库服务器获得车辆信息与流量信息，并根据干道的车辆信息与流量信息产生干道交通信号实时相位信息； 信号控制区域服务器，连接于所述的信号控制中心服务器，用于根据所述的实时相位信息对该信号控制区域服务器连接的信号机前端设备进行协调控制； 信号机前端设备，包含信号机下位机和信号灯，信号机下位机连接所述的信号控制区域服务器，根据信号控制区域服务器的控制指令对路口的信号灯进行实时控制； 信号监控Web服务器，连接所述的信号控制中心服务器和信号控制区域服务器，并通过信号控制中心服务器和信号控制区域服务器来实时监控所有信号机前端设备的运行状态，并能够获得人工干预指令，对各个信号机前端设备进行参数配置和人工干预、优化。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统，其特征在于，所述的道路监控系统为高清卡口系统，所述的高清卡口系统包括设置于路口的车辆检测器、摄像机和工控机，所述的车辆检测器和摄像机连接所述的工控机，该工控机通过所述的物联网连接所述的信号控制中心服务器和数据库服务器。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的干道交通信号绿波带控制系统，其特征在于，所述的高清卡口系统为电子警察系统，该电子警察系统还包括设置于路口的线圈，所述的线圈也连接所述的工控机。
4.一种利用权利要求1所述的系统实现基于物联网的干道交通信号绿波带控制的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤: (1)所述的信号控制中心服务器通过从数据库服务器获得的流量信息确定交通信号绿波带控制的方向，并根据该方向上的信号控制路口的先后顺序，将第一组两个连续路口设定为当前控制路口组； (2)所述的信号控制中心服务器从所述的数据库服务器获得车辆(C1)经过所述的当前控制路口组的时间信息，并根据以下公式确定车辆通过所述的当前控制路口组的车速VC1:
5.根据权利要求4所述的实现基于物联网的干道交通信号绿波带控制的方法，其特征在于，步骤(5)所述的信号控制中心服务器根据所述的没有车辆通过当前控制路口组的后一个路口的持续时间重新确所述的当前控制路口组的前一个路口的绿灯相位周期Pe的时长Ta,具体为: 所述的信号控制中心服务器根据以下公式重新设定当前控制路口组的前一个路口的绿灯相位周期Pe的时长T, A:
T' A = Vt1, 其中为该绿灯相位周期Pe中第一辆车通过当前控制路口组中的前一个路口的时间，t2为该绿灯相位周期Pe中没有车辆通过当前控制路口组的后一个路口持续时间达到预设值的时间。
6.根据权利要求4所述的实现基于物联网的干道交通信号绿波带控制的方法，其特征在于，步骤(5)所述的信号控制中心服务器根据所述的没有车辆通过当前控制路口组的后一个路口的持续时间重新确所述的当前控制路口组的前一个路口的绿灯相位周期Pe的时长Ta,具体为: 所述的信号控制中心服务器根据以下公式重新设定当前控制路口组的前一个路口的绿灯相位周期Pe的时长T, A:
7.根据权利要求4至6中任一项所述的实现基于物联网的干道交通信号绿波带控制的方法，其特征在于，所述的步骤(3)的平均速度计算所采用的各车辆的速度|f(b) |/1^的值均满足以下条件:
V1 ^ F(B) /TCi ^ Vh,其中，V1为最小理论车速，Vh为最大允许车速。
8.根据权利要求4至6中任一项所述的实现基于物联网的干道交通信号绿波带控制的方法，其特征在 于，所述的没有车辆通过当前控制路口组的后一个路口的持续时间预设值为5秒。
【文档编号】H04L29/08GK103810865SQ201210437409
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2012年11月6日 优先权日:2012年11月6日
【发明者】辛帅 申请人:上海宝康电子控制工程有限公司