一种能实现一路绿灯不停车的信号控制方法及系统与流程

本发明涉及智能交通控制领域，具体是一种能实现一路绿灯不停车的信号控制方法及系统。

背景技术：

随着机动车数量的快速增加，人们选择机动车方式出行已成常态，为了减少机动车出行导致的交通事故，规范路口交通秩序，提高路口通行效率，一般都在路口安装了交通信号控制器控制信号灯的转换，指挥机动车有序通行。

当人们驾驶车辆通过有信号灯控制路口时，都希望能一路绿灯不停车，这在交通的高峰时间或平峰时间，是不可能实现的。但是在夜间或者道路流量小时，应该能实现一路绿灯不停车。

目前，在低峰时间，当另一方向没有机动车时，各地所采用的控制系统，往往做不到让另一方向机动车方向不遇红灯停车。绿灯是一种稀缺资源，不能浪费，也就是说不能让红灯方向有车等待，绿灯方向却无车通行。

为了减少绿灯损失时间，一些城市设置了具有感应功能的路口交通信号控制机，检测技术均采用了多种模式，如：地磁、线圈、微波、视频等，但其基本原理都是采用横断面检测，用车辆通过横断面时所检测的数据，推算车辆在通过路口过程中的整个路段运行状态。

现有专利文献CN104021688A公开了一种能实现主干线道路双向绿波通行的控制系统及方法中，采用视频跟踪技术实现主干道路的双向绿波，但是其存在以下问题:当检测器出现误差时无法精准检测；无法获取计算机动车从当前位置至本路口停止线的所需要的精准时间，需要机动车通过监测位置时才能进行判断。

技术实现要素：

本发明要解决现有技术中，在低峰时间，一个方向是绿灯没有机动车通行，另一方向是红灯导致机动车停车等待，不能实现一路绿灯不停车的问题。

为解决上述问题,本发明提供如下技术方案:

本发明提供一种能实现一路绿灯不停车的信号控制方法，包括如下步骤：

S1：在主干路和支路分别设置平面感知检测器，用于对机动车进行连续跟踪，实时获取当前时刻的机动车位置及行驶速度；

S2：将主干路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Gj,Y_Gj)、支路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Zj,Y_Zj)、主干路停止线的坐标数据(X_Gt,Y_Gt)、支路停止线的坐标数据(X_Zt,Y_Zt)标注到电子地图上；

S3：实时获取主干路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)，支路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)并将其标注到电子地图上；

S4：获取主干路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Gd，支路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Zd：

L_Gd＝(X_Gt,Y_Gt)-(X_Gdj,Y_Gdj)；L_Zd＝(X_Zt,Y_Zt)-(X_Zdj,Y_Zdj)；

S5：获取主干路上的机动车当前的瞬时速度：

V_Gs＝(L_Gq-L_Gd)/T_Gs，其中L_Gq是指该主干路上的机动车前一个检测周期与主干路停止线之间的距离；

获取支路上的机动车当前的瞬时速度：

V_Zs＝(L_Zq-L_Zd)/T_Zs，其中L_Zq是指该支路上的机动车前一个检测周期与支路停止线之间的距离；

S6：获取主干路上的机动车到达主干路停止线所需的时间：T_Gt1＝L_Gd/V_Gs；获取支路上的机动车到达支路停止线所需的时间：T_Zt1＝L_Zd/V_Zs；

S7：判断T_Gt1与T_Zt1的差值是否大于设定阈值,若是则设置主干路绿灯信号,否则设置支路信号灯为绿灯信号。

基于同一发明构思,本发明还提供一种能实现一路绿灯不停车的信号控制系统，包括：

平面感知检测器，设置于主干路和支路上，用于对停止线上游的全部机动车进行连续跟踪，实时获取当前时刻的机动车位置及行驶速度；

电子地图，用于记录主干路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Gj,Y_Gj)、支路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Zj,Y_Zj)、主干路停止线的坐标数据(X_Gt,Y_Gt)、支路停止线的坐标数据(X_Zt,Y_Zt)；

数据采集单元，用于实时获取主干路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)，支路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)并将其标注到电子地图上；

距离获取单元，用于获取主干路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Gd，支路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Zd：

L_Gd＝(X_Gt,Y_Gt)-(X_Gdj,Y_Gdj)；L_Zd＝(X_Zt,Y_Zt)-(X_Zdj,Y_Zdj)；

速度获取单元，用于获取主干路上的机动车当前的瞬时速度V_Gs＝(L_Gq-L_Gd)/T_Gs，其中L_Gq是指该主干路上的机动车前一个检测周期与主干路停止线之间的距离；还用于获取支路上的机动车当前的瞬时速度V_Zs＝(L_Zq-L_Zd)/T_Zs，其中L_Zq是指该支路上的机动车前一个检测周期与支路停止线之间的距离；

时间获取单元，用于获取主干路上的机动车到达主干路停止线所需的时间：T_Gt1＝L_Gd/V_Gs；获取支路上的机动车到达支路停止线所需的时间：T_Zt1＝L_Zd/V_Zs；

信号灯设置单元，用于在T_Gt1与T_Zt1的差值大于设定阈值时设置主干路绿灯信号,反之设置支路信号灯为绿灯信号。

本发明的上述技术方案与现有技术相比,至少具有以下有益效果：

(1)本发明所述的能实现一路绿灯不停车的信号控制方法及系统，采用平面感知的方法对路口上游道路的机动车进行连续跟踪，能实时检测机动车当前的瞬时速度，不断修正机动车以当前速度到达停车线所需的时间：当支路无机动车时，干路信号灯维持绿灯不变；当支路有机动车通过时，该系统能精确到秒的计算出路口上游的干路机动车到达路口所需的时间和支路机动车到达路口所需的精确到秒的时间，能确保干路机动车不停车的情况下，减少支路机动车的等待时间。

(2)本发明所述的能实现一路绿灯不停车的信号控制方法及系统，当采用雷达检测器时，在路面选定校正标志位，在电子地图上标注校正标志位的实际位置坐标，在对车辆位置进行检测时，实时获得校正标志位的坐标数据与实际坐标数据进行比较，当二者之间的偏差超过一定阈值时，发出故障报警信息提醒工作人员。当二者之间的偏差在阈值范围内时，根据偏差值对采集到的车辆位置坐标进行校正，因此，即便是检测器发生了抖动，也能保证最终获得的车辆位置坐标数据是准确的。

(3)本发明所述的能实现一路绿灯不停车的信号控制方法及系统，当采用视频检测器时，由于视频检测器在检测不同距离的场景时，同样相邻的两行像素或者两列像素之间代表的距离不相同。因为，在视频画面中，近距离的视频图像比例与远距离的视频图像比例不同，因此，在本申请中，根据在路面上的分道线的实际长度尺寸，通过人工在视频画面上设置的分界点作为校正标志位，无论当分界点在远距离的位置和在近距离的位置时，每个分界点到停止线的距离是已知的，而且是非常准确的，只是不同距离的场景相邻分界点之间的像素行数和列数不同，代表的距离不同而已，通过这种方法，可以大幅度提高其检测位置的精度，当机动车的位置处于任意相邻的两个分界点之间时，就能够根据机动车所在分界点距停止线的实际距离加上机动车距该分界点的像素行数或列数得到准确的机动车从当前位置到停止线的实际距离。

(4)本发明所述的能实现一路绿灯不停车的信号控制方法及系统，当检测器采用视频检测器时，如果视频检测器发生了抖动导致视频检测器检测到的位置信息发生了偏移，由于每一个分界点都是校正标志位，因此无论机动车处于哪两个分界点之间，都能够根据离机动车最近的分界点得到校正标志位的校正误差。本方案中，将整个视频画面的监控距离以分界点分成了若干段，每段的距离都比较短，每个分界点到停止线的距离都是已知的，因此采用两个分界点之间的距离偏差对机动车的位置进行校正，可以得到更为准确的机动车从当前位置到停止线的距离。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中：

图1是本发明一个实施例所述能实现一路绿灯不停车的信号控制方法的流程图；

图2是本发明一个具体方案中的路口示意图；

图3是本发明一个实施例所述视频检测单元视频画面示意图；

图4是本发明另一个实施例所述视频检测单元视频画面示意图；

图5是本发明一个实施例所述能实现一路绿灯不停车的信号控制系统的原理框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。并且下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。在对各个实施例进行详细描述之前，需要说明的是，本发明所涉及到的所有坐标数据均是指在同一特定坐标系下的坐标数据。另外，本发明所述的平面感知检测是相对于现有技术中断面检测而言的说法，对机动车当前位置轨迹的连续检测即平面数据的采集可以说是平面感知检测。

实施例1

本实施例提供一种能实现一路绿灯不停车的信号控制方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1：在主干路和支路分别设置平面感知检测器，用于对机动车进行连续跟踪，实时获取当前时刻的机动车位置及行驶速度。如图2所示为实际道路的示意图，这只是为了示意性的说明，从图中可以看出，检测范围涵盖路口停止线。需要强调的是，本实施例所应用的路口都是由信号灯控制的路口，因此每一个路口处都设置有信号灯(本实施例只在其中一个路口处标识信号灯，其他路口也均有设置)，对于信号灯的设置方式同现有技术。

S2：将主干路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Gj,Y_Gj)、支路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Zj,Y_Zj)、主干路停止线的坐标数据(X_Gt,Y_Gt)、支路停止线的坐标数据(X_Zt,Y_Zt)标注到电子地图上。需要说明的是，对于安装位置以及停止线来说，都是占有一定的面积的，那么在获取其坐标数据时，可以按照所占面积的中心点位置的坐标数据作为实际的坐标数据来使用。

S3：实时获取主干路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)，支路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)并将其标注到电子地图上。

S4：获取主干路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Gd，支路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Zd：

L_Gd＝(X_Gt,Y_Gt)-(X_Gdj,Y_Gdj)；L_Zd＝(X_Zt,Y_Zt)-(X_Zdj,Y_Zdj)；

S5：获取主干路上的机动车当前的瞬时速度：

V_Gs＝(L_Gq-L_Gd)/T_Gs，其中L_Gq是指该主干路上的机动车前一个检测周期与主干路停止线之间的距离；

获取支路上的机动车当前的瞬时速度：

V_Zs＝(L_Zq-L_Zd)/T_Zs，其中L_Zq是指该支路上的机动车前一个检测周期与支路停止线之间的距离；

S6：获取主干路上的机动车到达主干路停止线所需的时间：T_Gt1＝L_Gd/V_Gs；获取支路上的机动车到达支路停止线所需的时间：T_Zt1＝L_Zd/V_Zs。

S7：判断T_Gt1与T_Zt1的差值是否大于设定阈值,若是则设置主干路绿灯信号,否则设置支路信号灯为绿灯信号。

在本实施例中还可以选择检测周期为T_s内，在检测周期内对检测范围内的所有机动车，完成上述检测步骤。检测周期T_s可以根据实际需要进行合理设置，显然检测周期越短得到的结果就越精确，但是数据处理量越大，对系统的要求越高，本实施例中将其选择为毫秒级的即可，例如10ms检测一次，这样可以保证对时间的测算能精确到秒。

本实施例中采用平面感知的方法对路口上游道路的机动车进行连续跟踪，能实时检测机动车当前的瞬时速度，不断修正机动车以当前速度到达停车线所需的时间：当支路无机动车时，干路信号灯维持绿灯不变；当支路有机动车通过时，该系统能精确到秒的计算出路口上游的干路机动车到达路口所需的时间和支路机动车到达路口所需的精确到秒的时间，能确保干路机动车不停车的情况下，减少支路机动车的等待时间。

而且，本实施例中对停止线至上游路口的出口之间道路的机动车进行连续跟踪，实现机动车全程运行轨迹连续检测即平面数据的采集，与现有技术中的横断面检测结果相比，能够更准确的获得车辆通过路口过程中连续的实时行驶状态，并以此作为控制信号灯的基础，能够通过信号灯控制提高路口通行效率。而且，在本方案中，在获取机动车到停止线的距离时，将在该机动车之前的机动车的行驶速度一同考虑进去，相比单独的根据当前时刻该机动车的行驶速度获得来说，更契合实际，更准确。

实施例2

本实施例在实施例1的基础上，进行如下改进，所述平面感知检测器采用检测雷达，并且在步骤S2和步骤S3之间还包括如下步骤：

SA1：在主干路和支路上分别选定校正标志位，并将主干路校正标志位的实际坐标数据(X_Gb，Y_Gb)和支路校正标志位的实际坐标数据(X_Zb，Y_Zb)标注到电子地图上，并实际测量主干路上雷达检测器到校正标志的距离L_Glb和校正标志位到停止线的距离L_Gjt，支路上雷达检测器到校正标志的距离L_Glb和校正标志位到停止线的距离L_Gjt；校正标志位可以为路面上设置的固定标志物所在的位置，例如显示牌、天桥桥梁、电线杆等，这些物体不会轻易发生位移。

SA2：判断是否能读取到主干路上校正标志位的当前坐标数据(X_Gbd，Y_Gbd)，若读取到则根据主干路上校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到主干路上当前检测误差：(X_Gc,Y_Gc)＝(X_Gbd，Y_Gbd)-(X_Gb，Y_Gb)，之后进入步骤SA3；否则发出报警信号，提示无法准确获取主干路上的校正标志位坐标数据。

SA3：判断是否能读取到支路上校正标志位的当前坐标数据(X_Zbd，Y_Zbd)，若读取到则根据支路上校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到支路上当前检测误差：(X_Zc,Y_Zc)＝(X_Zbd，Y_Zbd)-(X_Zb，Y_Zb)，之后进入步骤SA4；否则发出报警信号，提示无法准确获取支路上的校正标志位坐标数据。

SA4：判断主干路上当前检测误差(X_Gc,Y_Gc)和支路上当前检测误差(X_Zc,Y_Zc)是否都在设定阈值范围内，若是则进入步骤S3，否则发出报警信号，提示检测误差太大；

在步骤S3中：

获取主干路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)的步骤包括：利用主干路上的雷达检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)；根据主干路上的机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得主干路上的机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Gdj,Y_Gdj)＝(X_Gd,Y_Gd)-(X_Gc,Y_Gc)；

获取支路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)的步骤包括：利用支路上的雷达检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)；根据支路上的机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得支路上的机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Zdj,Y_Zdj)＝(X_Zd,Y_Zd)-(X_Zc,Y_Zc)。

本实施例中，在路面选定校正标志位，在电子地图上标注校正标志位的实际位置坐标，在对车辆位置进行检测时，实时获得校正标志位的坐标数据与实际坐标数据进行比较，当二者之间的偏差超过一定阈值时，发出故障报警信息提醒工作人员的同时将信号机的控制模式降级为常规控制，以免导致路口因检测器故障导致通行秩序混乱。当二者之间的偏差在阈值范围内时，根据偏差值对采集到的车辆位置坐标进行校正，因此，即便是检测器发生了抖动，也能保证最终获得的车辆位置坐标数据是准确的。

实施例3

本实施例在实施例1的基础上，进行如下改进，所述平面感知检测器采用视频跟踪单元，并且在步骤S2和步骤S3之间还包括如下步骤：

SB1：在主干路的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_Gi，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_Gf，Y_Gf)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_Gfi；在支路的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_Zi，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_Zf，Y_Zf)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_Zfi。

如图3所示为一种方案，以道路上施划的分道线的端点作为分界点。因为分道线是虚线形式，对于其中的实线部分的长度和空白部分的长度都是有规定的，一般情况下实线部分长度为2米，空白部分长度为4米，因此如果直接以实线的两个端点作为分界点，则很容易得到每一个分界点的坐标值，如图中所示F1和F2之间的距离为2米，F2和F3之间的距离为4米，F3和F4之间的距离为两米，同时也可以精准的得到每个分界点到停止线的准确距离。

SB2：在主干路视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_Gi，并获得主干路上每两个相邻分界点之间的像素行数H_Gh或像素列数H_Gl，得到每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_Gfi/H_Gh或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_Gfi/C_Gl；

在支路视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_Zi，并获得支路上每两个相邻分界点之间的像素行数H_Zh或像素列数H_Zl，得到每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_Zfi/H_Zh或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_Zfi/C_Zl；

图4给出了在视频检测画面中的检测结果示意图；图中所示即为一条车道的检测结果示意图。从图中可以看出，当视频检测单元在检测不同距离的目标时，同一行像素以及同一列像素所表示的距离完全不同。道路的宽度是固定的，但是在画面下方道路宽度占用了43列像素，在画面上方只占用了28列像素，假设其宽度为3米，那么对于画面下方每一列像素表示的距离为3/430.07米，道路上方每一列像素表示的距离为3/280.1米。同样的道理，在路面上施划的分道线，实线长度为两米，在画面下方15行像素表示F1和F2之间的距离，在画面上方7行像素即可表示F5和F6之间的距离，则在F1和F2之间，每行像素代表的距离为2/150.133米，在F5和F6之间，每行像素代表的距离为2/70.286米。

在步骤S3中具体包括：

S311：利用主干路上视频检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)；利用支路上视频检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)；

S312：根据主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)判断机动车当前位置在主干路上视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；根据支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)判断机动车当前位置在支路上视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；这一步骤实现起来比较简单，就直接用机动车当前位置的坐标数据与每一个分界点的坐标数据进行比较就可以得出，在此不再详细描述。

S313：根据主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_G)，结合在实际中主干路上每一个分界点的相对位置坐标、以及主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到主干路上机动车当前位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)以及机动车与停止线间的实际距离；根据支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Z)，结合在实际中支路上每一个分界点的相对位置坐标、以及支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到支路上机动车当前位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)以及机动车当前位置距停止线的实际距离。

机动车当前位置与停止线的实际距离等于与机动车距离最近的校正标志位与停止线之间的距离加上机动车当前位置与该校正标志位之间的像素行数或像素列数所代表的距离。很容易理解，因为停止线、分道线都是实际施划在路面上的，因此很容易测量得到二者之间的实际距离。假设当前时刻，机动车位于F5和F6之间，而F5和F6两个分界点到前方停止线的距离可以实际测量得到，是非常准确的距离，那么我们只要得到机动车与F5或者F6之间的距离就可以得到机动车与前方停止线的距离了。因为，我们已经获得，F5和F6之间共有7行像素，每一行像素所表示的距离为0.286米，此时如果机动车与F5之间距离为4行像素，与F6之间的距离为3行像素，那么可以得到机动车与F6之间的距离为0.2863＝0.858米，则机动车与前方停止线的距离就是F6与停止线之间的距离再加上0.858米。另一种情况，假设机动车与F5的距离更近，那么机动车到前方停止线的距离就应该是F5到前方停止线的距离减去F5与机动车之间的距离。

实施例4

本实施例中，在步骤SB2和步骤S3之间还包括如下步骤：

SB3：以主干路上每一分界点的实际坐标数据(X_Gf，Y_Gf)作为主干路校正标志位的实际坐标数据(X_Gb，Y_Gb)；以支路上每一分界点的实际坐标数据(X_Zf，Y_Zf)作为支路校正标志位的实际坐标数据(X_Zb，Y_Zb)；

SB4：判断是否能检测到主干路上每一个校正标志位的当前坐标数据(X_Gbd，Y_Gbd)，若检测到则根据检测到的主干路上每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该标志位对应的检测误差：(X_Gc,Y_Gc)＝(X_Gbd，Y_Gbd)-(X_Gb，Y_Gb)，之后进入步骤SB5；否则发出报警信息，提示检测不到主干路标志位的坐标数据，同时将当前的信号机控制模式降级为常规控制模式；即当发生故障或者检测出现问题时,将信号灯的控制级别从为主干路机动车提供一路绿灯信号降级为常规控制级别。

SB5：判断是否能检测到支路上每一个校正标志位的当前坐标数据(X_Zbd，Y_Zbd)，若检测到则根据检测到的支路上每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该标志位对应的检测误差：(X_Zc,Y_Zc)＝(X_Zbd，Y_Zbd)-(X_Zb，Y_Zb)，之后进入步骤SB6；否则发出报警信息，提示检测不到支路标志位的坐标数据，同时将当前的信号机控制模式降级为常规控制模式；

SB6：判断主干路上的每一标志位对应的检测误差(X_Gc,Y_Gc)和支路上的每一标志位对应的检测误差(X_Zc,Y_Zc)是否都在设定阈值范围内，若所有校正标志位对应的检测误差都在设定阈值范围内则进入步骤S3；否则发出报警信息，提示检测误差太大，同时将当前的信号机控制模式降级为常规控制模式；

在步骤S312中，还包括如下步骤：根据主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_Gc,Y_Gc)；根据支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_Zc,Y_Zc)；

在步骤S313中，还包括如下步骤：根据主干路上机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差，获得主干路机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Gdj,Y_Gdj)＝(X_Gd,Y_Gd)-(X_Gc,Y_Gc)；根据支路上机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差，获得支路机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Zdj,Y_Zdj)＝(X_Zd,Y_Zd)-(X_Zc,Y_Zc)；

在步骤S6中，主干路上机动车当前位置与停止线的实际距离L_Gd等于与主干路上机动车距离最近的分界点即校正标志位与主干路停止线之间的距离加上机动车当前位置与该分界点即校正标志位之间的像素行数或像素列数所代表的距离；支路上机动车当前位置与停止线的实际距离L_Zd等于与支路上机动车距离最近的分界点即校正标志位与支路停止线之间的距离加上机动车当前位置与该分界点即校正标志位之间的像素行数或像素列数所代表的距离。

本方案的原理与实施例2中的校正原理相似，不同的是，在本实施例中，将每一个分界点都作为校正标志位，无论机动车当前位置在哪，都能够立即确定与机动车距离最近的校正标志位，利用该校正标志位的检测误差对机动车的位置进行校正，使得到的机动车的实际位置坐标更准确，从而得到的机动车与停止线的距离也更加准确。

实施例5

本实施例提供一种能实现一路绿灯不停车的信号控制系统，如图5所示，包括：

平面感知检测器1，设置于主干路和支路上，用于对机动车进行连续跟踪，实时获取当前时刻的机动车位置及行驶速度；

电子地图2，用于记录主干路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Gj,Y_Gj)、支路平面感知检测器的安装位置坐标数据(X_Zj,Y_Zj)、主干路停止线的坐标数据(X_Gt,Y_Gt)、支路停止线的坐标数据(X_Zt,Y_Zt)；

数据采集单元3，用于实时获取主干路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)，支路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)并将其标注到电子地图上；

距离获取单元5，用于获取主干路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Gd，支路上的机动车自当前位置到停止线的距离L_Zd：

L_Gd＝(X_Gt,Y_Gt)-(X_Gdj,Y_Gdj)；L_Zd＝(X_Zt,Y_Zt)-(X_Zdj,Y_Zdj)；

速度获取单元4，用于获取主干路上的机动车当前的瞬时速度V_Gs＝(L_Gq-L_Gd)/T_Gs，其中L_Gq是指该主干路上的机动车前一个检测周期与主干路停止线之间的距离；还用于获取支路上的机动车当前的瞬时速度V_Zs＝(L_Zq-L_Zd)/T_Zs，其中L_Zq是指该支路上的机动车前一个检测周期与支路停止线之间的距离；

时间获取单元6，用于获取主干路上的机动车到达主干路停止线所需的时间：T_Gt1＝L_Gd/V_Gs；获取支路上的机动车到达支路停止线所需的时间：T_Zt1＝L_Zd/V_Zs；

信号灯设置单元7，用于在T_Gt1与T_Zt1的差值大于设定阈值时设置主干路绿灯信号,反之设置支路信号灯为绿灯信号。

本实施例中采用平面感知的方法对路口上游道路的机动车进行连续跟踪，能实时检测每台机动车当前的瞬时速度，不断修正每台机动车以当前速度到达停车线所需的时间：当支路无机动车时，干路信号灯维持绿灯不变；当支路有机动车通过时，该系统能精确到秒的计算出路口上游的干路机动车到达路口所需的时间和支路机动车到达路口所需的精确到秒的时间，能确保干路机动车不停车的情况下，减少支路机动车的等待时间。

优选地，所述平面感知检测器采用检测雷达，并且系统还包括：

校正标志位设定单元，用于在主干路和支路上分别选定校正标志位，并将主干路校正标志位的实际坐标数据(X_Gb，Y_Gb)和支路校正标志位的实际坐标数据(X_Zb，Y_Zb)标注到电子地图上，并实际测量主干路上雷达检测器到校正标志的距离L_Glb和校正标志位到停止线的距离L_Gjt，支路上雷达检测器到校正标志的距离L_Glb和校正标志位到停止线的距离L_Gjt；

第一判断单元，用于判断是否能读取到主干路上校正标志位的当前坐标数据(X_Gbd，Y_Gbd)，若读取到则根据主干路上校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到主干路上当前检测误差：(X_Gc,Y_Gc)＝(X_Gbd，Y_Gbd)-(X_Gb，Y_Gb)；否则发出报警信号，提示无法准确获取主干路上的校正标志位坐标数据；

第二判断单元，在第一判断单元的判断结果为是时，判断是否能读取到支路上校正标志位的当前坐标数据(X_Zbd，Y_Zbd)，若读取到则根据支路上校正标志位的当前坐标数据和校正标志位的实际坐标数据得到支路上当前检测误差：(X_Zc,Y_Zc)＝(X_Zbd，Y_Zbd)-(X_Zb，Y_Zb)；否则发出报警信号，提示无法准确获取支路上的校正标志位坐标数据；

第三判断单元，用于在第二判断单元的判断结果为是时，判断主干路上当前检测误差(X_Gc,Y_Gc)和支路上当前检测误差(X_Zc,Y_Zc)是否都在设定阈值范围内，否则发出报警信号，提示检测误差太大；

在数据采集单元中，获取主干路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)的步骤包括：利用主干路上的雷达检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)；根据主干路上的机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得主干路上的机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Gdj,Y_Gdj)＝(X_Gd,Y_Gd)-(X_Gc,Y_Gc)；

获取支路上的机动车位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)的步骤包括：利用支路上的雷达检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)；根据支路上的机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差获得支路上的机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Zdj,Y_Zdj)＝(X_Zd,Y_Zd)-(X_Zc,Y_Zc)。

在路面选定校正标志位，在电子地图上标注校正标志位的实际位置坐标，在对车辆位置进行检测时，实时获得校正标志位的坐标数据与实际坐标数据进行比较，当二者之间的偏差超过一定阈值时，发出故障报警信息提醒工作人员。当二者之间的偏差在阈值范围内时，根据偏差值对采集到的车辆位置坐标进行校正，因此，即便是检测器发生了抖动，也能保证最终获得的车辆位置坐标数据是准确的。

作为另一种优选方案，所述平面感知检测器采用视频跟踪单元，并且系统还包括：

分界点设置单元，用于在主干路的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_Gi，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_Gf，Y_Gf)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_Gfi；在支路的视频监控范围内施划分道线，所述分道线上设置有分界点F_Zi，并获得每一分界点的实际坐标数据(X_Zf，Y_Zf)并将其标注到电子地图上,以及每两个相邻分界点之间的距离L_Zfi；

监控画面标注单元，用于在主干路视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_Gi，并获得主干路上每两个相邻分界点之间的像素行数H_Gh或像素列数H_Gl，得到每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_Gfi/H_Gh或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_Gfi/C_Gl；在支路视频监控画面中得到分道线的监控图像，依次人工标注每一个分界点F_Zi，并获得支路上每两个相邻分界点之间的像素行数H_Zh或像素列数H_Zl，得到每两个相邻分界点之间的每一行像素对应的距离L_Zfi/H_Zh或者每两个相邻分界点之间的每一列像素对应的距离L_Zfi/C_Zl；

在数据采集单元中具体包括：

视频数据获取子单元，利用主干路上视频检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)；利用支路上视频检测器获取机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)；

第一判断子单元，用于根据主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)判断机动车当前位置在主干路上视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；根据支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)判断机动车当前位置在支路上视频监控画面中的哪两个相邻的分界点之间，并进一步判断该坐标数据对应该相邻分界点之间的哪一行像素点或哪一列像素点；

实际距离获得子单元，根据主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_G)，结合在实际中主干路上每一个分界点的相对位置坐标、以及主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到主干路上机动车当前位置的实际坐标数据(X_Gdj,Y_Gdj)以及机动车与停止线间的实际距离；根据支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Z)，结合在实际中支路上每一个分界点的相对位置坐标、以及支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)所在区域每一行像素对应的距离或者每一列像素对应的距离，得到支路上机动车当前位置的实际坐标数据(X_Zdj,Y_Zdj)以及机动车当前位置距停止线的实际距离。

数据采集单元中还包括：

校正标志位坐标获取子单元，用于以主干路上每一分界点的实际坐标数据(X_Gf，Y_Gf)作为主干路校正标志位的实际坐标数据(X_Gb，Y_Gb)；还用于以支路上每一分界点的实际坐标数据(X_Zf，Y_Zf)作为支路校正标志位的实际坐标数据(X_Zb，Y_Zb)；

第二判断子单元，还用于判断是否能检测到主干路上每一个校正标志位的当前坐标数据(X_Gbd，Y_Gbd)，若检测到则根据检测到的主干路上每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该标志位对应的检测误差：(X_Gc,Y_Gc)＝(X_Gbd，Y_Gbd)-(X_Gb，Y_Gb)；否则发出报警信息，提示检测不到主干路标志位的坐标数据；

第三判断子单元，用于在第二判断子单元的判断结果为是时继续判断是否能检测到支路上每一个校正标志位的当前坐标数据(X_Zbd，Y_Zbd)，若检测到则根据检测到的支路上每一校正标志位当前坐标数据和该校正标志位的实际坐标数据，得到与该标志位对应的检测误差：(X_Zc,Y_Zc)＝(X_Zbd，Y_Zbd)-(X_Zb，Y_Zb)；否则发出报警信息，提示检测不到支路标志位的坐标数据；

第四判断子单元，用于在第三判断子单元的判断结果为是时继续判断主干路上的每一标志位对应的检测误差(X_Gc,Y_Gc)和支路上的每一标志位对应的检测误差(X_Zc,Y_Zc)是否都在设定阈值范围内；若有校正标志位对应的检测误差不在设定阈值范围内则发出报警信息，提示检测误差太大；

误差获取子单元，用于根据主干路上机动车当前位置的坐标数据(X_Gd,Y_Gd)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_Gc,Y_Gc)；根据支路上机动车当前位置的坐标数据(X_Zd,Y_Zd)得到与机动车距离最近的校正标志位，以与机动车距离最近的校正标志位的检测误差作为机动车的当前检测误差(X_Zc,Y_Zc)；

机动车实际位置获取子单元，用于根据主干路上机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差，获得主干路机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Gdj,Y_Gdj)＝(X_Gd,Y_Gd)-(X_Gc,Y_Gc)；根据支路上机动车当前位置的坐标数据和当前检测误差，获得支路机动车当前位置的实际坐标数据：(X_Zdj,Y_Zdj)＝(X_Zd,Y_Zd)-(X_Zc,Y_Zc)；

所述距离获取单元获取的主干路上机动车当前位置与停止线的实际距离L_Gd等于与主干路上机动车距离最近的分界点即校正标志位与主干路停止线之间的距离加上机动车当前位置与该分界点即校正标志位之间的像素行数或像素列数所代表的距离；支路上机动车当前位置与停止线的实际距离L_Zd等于与支路上机动车距离最近的分界点即校正标志位与支路停止线之间的距离加上机动车当前位置与该分界点即校正标志位之间的像素行数或像素列数所代表的距离。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。