本发明属于智能交通中交通信号控制领域，具体是指一种自动计算路口合适相位数范围的方法。
背景技术：
：在一个交叉口中，车道、人行横道和灯组是最基本的要素。灯组的灯色变换，控制着车道上的车流及人行横道上的行人的通行行为。对于一个交叉口而言，是由信号灯控制车辆和行人的通行方式。一个相位可看成由若干个相同行为的灯组组合而成，且一个相位里的灯组之间应尽量避免冲突。上述的相位即是在一个信号周期内，同时获得通行权的一个或多个交通流的信号显示状态。一个完整的信号周期可根据灯组组合方式是否改变划分为若干个相位，对交叉口的灯组可按1～N进行编号。上述的完整的信号周期是指信号灯色按设定的相位顺序显示一周所需的时间。传统的相位计算都是靠人为经验判断合适的相位数，其中的个人经验很重要，对工程师的整体要求很高，对工程师的个人经验依赖也很大。所以，传统的相位计算一方面所需的技术门槛较高，且技术经验传承较难，从而导致了人力成本偏高的问题；另一方面是对于复杂路口来说，相位组合的情况有上千万种，而通过人为进行判断的效率很低下。技术实现要素：本发明的目的在于克服上述问题，提供一种自动计算路口合适相位数范围的方法，利用建立相位、灯组、车道、人行横道之间的关系模型的方式，将合适相位数范围问题转化成数学图论中的色数问题，并对色数问题进行特定方法的求解，自动计算出路口的合适相位数的范围，很好的解决了人为判断效率低下的问题。本发明的目的通过下述技术方案实现：一种自动计算路口合适相位数范围的方法，包括以下步骤：(1)建模：建立相位、灯组、车道、人行横道之间的关系模型；具体的建模又包括以下步骤：(1.1)对车道和人行横道进行定义并建模；(1.2)对相位进行定义并建模；(1.3)对相位模型中的冗余灯组进行定义，并去除相位模型中的冗余灯组；(1.4)对建立的模型中的相容关系进行定义；(1.5)建立灯组相容关系图；(2)将求解合适相位数范围的问题转化为图论中的色数问题；(3)对图论中的色数问题进行求解，最终得到合适的相位数范围。步骤(1.1)需要根据车道和人行横道的方向和类型两个属性，将其统一定义为车道人行种类；并将车道人行种类记为μ，将车道人行种类中的车道人行类型记为κ，并将车道人行所属进口道方向记为α，即最终将车道人行种类记为一个灯组将会控制若干个车道和人行横道，即一个灯组对应一个的集合，则灯组i对应的车道人行种类集合为记μ<i，j>为灯组i和灯组j的车道人行种类集合的笛卡尔乘积：μ<i，j>为一个元素个数为ni×nj的有序二元对集合。步骤(1.2)中所述的相位是由若干个相同行为的灯组组合而成，而若干个相位又共同组成一个完整的信号周期；若对灯组按1～N进行编号，则一个相位Pj可以表达成一个0-1向量：Pj＝(x1，x2，……，xN)T，其中一个相位Pj对应的灯组集合Uj为：相位的灯组集合的笛卡尔乘积，记为U<j1，j2>：U<j1，j2>为一个的有序二元对集合；一个含有m个相位，N个灯组的周期则可以表示为矩阵的形式：其中步骤(1.3)是对步骤(1.2)进行进一步的定义：一个相位周期CP的矩阵中，不存在全0行、全1行以及全0列。步骤(1.4)中的相容关系包括车道人行相容关系和灯组相容关系，车道人行相容关系的定义为：若和允许同时放行，则和是相容的；根据经验建立相容经验表，记录任意一个二元对对应的布尔相容值相容时取0，不相容时取1；灯组相容关系的定义为：若μ<i，j>中，所有的二元对都是相容的，则称灯组i，j是相容的；且定义灯组i与自身不相容，即不具有自反性；建立灯组相容矩阵，设灯组的编号为1-N，定义灯组相容矩阵H∈RN×N为N×N的0-1矩阵：其中，最终可得且由相容关系的对称性可知，灯组相容矩阵H为对称阵。步骤(1.5)中需要先定义灯组相容关系图，其具体的定义为：以每个灯组为结点，若灯组i，j是相容的，则存在一条从结点i到结点j的无向的边，由这样的结点和边组成的无向图即为灯组相容关系图，并记为GH；因为相容关系是对称的，所以连接相邻结点的边是无向的边，设为GH的邻接矩阵，又因为其中是对灯组相容矩阵H的每个元素进行逻辑取反所得的矩阵，故在此称为H的补；为H的补矩阵，为对应的相容关系图，H则为的邻接矩阵；GH为H对应的相容关系图，为GH的补图，H则为的邻接矩阵，即一个相位对应GH的一个完全子图，而一个灯组的集合能组成一个相位的必要条件是集合内所有灯组两两相容，则同一个集合中的灯组i，j必然相容，即灯组i，j允许同时放行。步骤(2)中所述的色数问题是：色数问题主要是指顶点染色问题，对图的顶点集进行染色，染色规则是任意两相邻顶点不能染同一颜色，染色完成后所需的颜色种类的数量范围即为图的色数范围；该色数问题的核心原理是找出一个的一个分割，分割后的每个集合均对应GH的一个完全子图的所有顶点；将求解合适相位数范围的问题转化为图论中的色数问题的具体方法为：通过之前对相位、灯组、车道、人行横道中的各元素的关系模型建立，得到的一个灯组的相容关系图GH，以及相容关系图GH的补图利用色数问题原理找出一个的分割，分割后的每个集合均对应GH的一个完全子图的所有顶点，这实质便是的色数，进而便将求解合适相位数范围的问题转化为了图论中的色数问题。步骤(3)的具体求解过程采用一种贪婪策略的求解算法，具体的算法的步骤为：A、输入目标无向图并对无向图的所有顶点进行编号，且设其编号为1～N；B、建立结果树和颜色集，并将结果树初始化为空树，同时记颜色集为S；C、先将编号为1的顶点添加到结果树中并作为根结点，同时指定该根结点为父结点，再将编号为2～N的顶点依次添加到结果树中，且编号为2～N的顶点依次作为其上一顶点的子结点，即编号为2～N的顶点依次为1～(N-1)的子结点，其中编号为N的顶点作为叶子结点不再进行分裂；D、用颜色集S中的一种颜色依次对编号为1～N的顶点进行染色，且规定无向图中由无向的边相连接的两个顶点在结果树中的同一条路径中的颜色不相同，在染色过程中，若颜色集S中的颜色不够则向颜色集S中添加一个新的颜色，若颜色集S中的多种颜色均能满足上述的染色规定，则需在该父结点处分裂出与满足染色规定的颜色数目相同的子结点并分别对其进行染色，直至将结果树中编号为N的顶点染色完成为止，然后返回结果树；E、由叶子结点返回到根结点，其中每一条路径为一个信号相位组合方案，且每一条路径中颜色相同的顶点属于同一相位，并计算每一条路径中具有的颜色种类的个数，该颜色种类的个数即为该路径的色数；F、自动计算出所有路径的色数，并得到最终的色数范围，该色数的范围即为此处合适相位数的范围。步骤B中初始化后的颜色集S的初始颜色种类为一种，即颜色集S为一个单元素集合，且在步骤D中先用初始化后的颜色集S中的唯一一种颜色对编号为1的顶点进行染色，即先对根结点进行染色，再用颜色集S中的颜色依次对编号为2～N的顶点进行染色。本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：本发明通过建立相位、灯组、车道、人行横道之间的关系模型的方式，将合适相位数范围问题转化成数学图论中的色数问题，并对色数问题进行特定方法的求解，自动计算出路口的合适相位数的范围，很好的解决了人为判断效率低下的问题，大大降低了对人力和经验的要求，提高了计算的准确性与实际效果。具体实施方式下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。实施例一种自动计算路口合适相位数范围的方法，包括以下步骤：(1)建模：建立相位、灯组、车道、人行横道之间的关系模型；具体的建模又包括以下步骤：(1.1)对车道和人行横道进行定义并建模；根据车道和人行横道的方向和类型两个属性，将其统一定义为车道人行种类；并将车道人行种类记为μ，将车道人行种类中的车道人行类型记为κ，并将车道人行所属进口道方向记为α，即最终将车道人行种类记为其中，车道人行类型κ通过下表1的车道人行类型表查找；κCodeυk值出口00掉头11左转22直行43右转84一次人行165左侧人行326右侧人行647渠化人行1288右转掉头2560左转待转5122右转待转10243综合待转20480表1而进口道方向α通过下表2的进口道方向表标查找。αCode无效0东1南2西4北8东北16东南32西北64西南128表2一个灯组将会控制若干个车道和人行横道，即一个灯组对应一个的集合，则灯组i对应的车道人行种类集合为记μ<i，j>为灯组i和灯组j的车道人行种类集合的笛卡尔乘积：μ<i，j>为一个元素个数为ni×nj的有序二元对集合。(1.2)对相位进行定义并建模；该相位是由若干个相同行为的灯组组合而成，而若干个相位又共同组成一个完整的信号周期；若对灯组按1～N进行编号，则一个相位Pj可以表达成一个0-1向量：Pj＝(x1，x2，……，xN)T，其中一个相位Pj对应的灯组集合Uj为：相位的灯组集合的笛卡尔乘积，记为U<j1，j2>：U<j1，j2>为一个的有序二元对集合；一个含有m个相位，N个灯组的周期则可以表示为矩阵的形式：其中(1.3)对相位模型中的冗余灯组进行定义，并去除相位模型中的冗余灯组；该步骤是对步骤(1.2)进行进一步的定义：一个相位周期CP的矩阵中，不存在全0行、全1行以及全0列。若CP存在全0行，则必定存在一个灯组不在任何相位中出现；而若CP存在全1行，则必定存在一个灯组在所有相位中都出现；若CP存在全0列，则必定存在一个相位不含任何灯组，就相当于一个空相位；而上述的这三类灯组都是冗余的冗余灯组。(1.4)对建立的模型中的相容关系进行定义；相容关系包括车道人行相容关系和灯组相容关系，车道人行相容关系的定义为：若和允许同时放行，则和是相容的；相容关系满足对称性，所以同一灯组的所有都是两两相容的。两个车道人行种类和是否允许同时放行，取决于两者是否存在冲突点或允许存在冲突点。一方面来源于在平面几何上两股车流或人行的轨迹是否有交汇点，另一方面则来源于工程实施人员对现场情况的判断，会存在两股车流有交汇点但允许同时放行的情况。默认情况下，不允许两股车流存在冲突，但允许右转车辆与行人冲突。根据经验建立相容经验表，记录任意一个二元对对应的布尔相容值相容时取0，不相容时取1；相容经验表记录了任意一个二元对的相容值查表规则是通过κ1，κ2以及a来查对应的值。其中a的计算方式为：其中a0为α1逆时针绕到α2所经历的最小角度，a0∈[0，360)；κ1，κ2分别对应表格的行表头和列表头。合流冲突默认是相容的，但为了与非合流冲突相容区分，合流冲突的相容值取0.5，使用时向下取整即可。此处的相容经验表为行业内的公知常识，且该相容经验表可以根据实际情况进行修改，在此便不进行具体的列表展示了。灯组相容关系的定义为：若μ<i，j>中，所有的二元对都是相容的，则称灯组i，j是相容的；且定义灯组i与自身不相容，即不具有自反性；建立灯组相容矩阵，设灯组的编号为1-N，定义灯组相容矩阵H∈RN×N为N×N的0-1矩阵：其中，最终可得且由相容关系的对称性可知，灯组相容矩阵H为对称阵。(1.5)建立灯组相容关系图；在该步骤中需要先定义灯组相容关系图，其具体的定义为：以每个灯组为结点，若灯组i，j是相容的，则存在一条从结点i到结点j的无向的边，由这样的结点和边组成的无向图即为灯组相容关系图，并记为GH；为H的补矩阵，为对应的相容关系图，H则为的邻接矩阵；GH为H对应的相容关系图，为GH的补图，H则为的邻接矩阵，即因为相容关系是对称的，所以连接相邻结点的边是无向的边，设为GH的邻接矩阵，又因为其中是对灯组相容矩阵H的每个元素进行逻辑取反所得的矩阵，故在此称为H的补。灯组i和j相容，表明两者允许同时放行；更进一步的，两者允许放在同一相位。即一个灯组的集合能组成一个相位的必要条件，是集合内所有灯组两两相容。即，一个相位对应GH的一个完全子图。反之，因为一个相位对应GH的一个完全子图，而一个灯组的集合能组成一个相位的必要条件是集合内所有灯组两两相容，则同一个集合中的灯组i，j必然相容，即灯组i，j允许同时放行。(2)将求解合适相位数范围的问题转化为图论中的色数问题；上述的色数问题为：色数问题主要是指顶点染色问题，对图的顶点集进行染色，染色规则是任意两相邻顶点不能染同一颜色，染色完成后所需的颜色种类的数量范围即为图的色数范围；该色数问题的核心原理是找出一个的一个分割，分割后的每个集合均对应GH的一个完全子图的所有顶点；将求解合适相位数范围的问题转化为图论中的色数问题的具体方法为：通过之前对相位、灯组、车道、人行横道中的各元素的关系模型建立，得到的一个灯组的相容关系图GH，以及相容关系图GH的补图利用色数问题原理找出一个的分割，分割后的每个集合均对应GH的一个完全子图的所有顶点，这实质便是的色数，进而便将求解合适相位数范围的问题转化为了图论中的色数问题。(3)对图论中的色数问题进行求解，最终得到合适的相位数范围。其具体求解过程采用一种贪婪策略的求解算法，该算法具体的算法的步骤为：A、输入目标无向图并对无向图的所有顶点进行编号，且设其编号为1～N；B、建立结果树和颜色集，并将结果树初始化为空树，同时记颜色集为S；初始化后的颜色集S的初始颜色种类为一种，即颜色集S为一个单元素集合。C、先将编号为1的顶点添加到结果树中并作为根结点，同时指定该根结点为父结点，再将编号为2～N的顶点依次添加到结果树中，且编号为2～N的顶点依次作为其上一顶点的子结点，即编号为2～N的顶点依次为1～(N-1)的子结点，其中编号为N的顶点作为叶子结点不再进行分裂；该步骤将结果树划分成了N层，且由上到下依次为1，2，……，N层。D、用颜色集S中的一种颜色依次对编号为1～N的顶点进行染色，且规定无向图中由无向的边相连接的两个顶点在结果树中的同一条路径中的颜色不相同，在染色过程中，若颜色集S中的颜色不够则向颜色集S中添加一个新的颜色，若颜色集S中的多种颜色均能满足上述的染色规定，则需在该父结点处分裂出与满足染色规定的颜色数目相同的子结点并分别对其进行染色，直至将结果树中编号为N的顶点染色完成为止，然后返回结果树；在染色时，先用颜色集S中的一种颜色对编号为1的顶点进行染色，即先对根结点进行染色，再用颜色集S中的颜色依次对编号为2～N的顶点进行染色。首先，将用颜色集S中的唯一一种颜色对作为根结点的1顶点进行染色；接着，将顶点2为顶点1的子结点进行染色，当顶点2在无向图中与顶点1通过无向的边相连时则在颜色集S中添加一种新的颜色并对顶点2进行染色，而当顶点2在无向图中与顶点1不通过无向的边相连时，则选择颜色集S中的唯一一种颜色对其进行染色，依次类推，直至将第N层的叶子结点也完成染色为止。其中，在第M层若该颜色集S中拥有多种可以对M顶点染色的颜色时，则M-1顶点将会分裂成多个子结点，且每个子结点均为M顶点，并通过不同的颜色将所有的M顶点分别进行染色，若M-1层拥有多个父结点，则每个父结点均会分裂成多个M顶点，且每个M-1顶点上分裂出的子结点的数量均与当前可选的颜色集S中的剩余颜色的种类数量相同，且每个M-1顶点上分裂出的多个M顶点之间的颜色均不相同。且，该1＜M＜N。E、由叶子结点返回到根结点，其中每一条路径为一个信号相位组合方案，且每一条路径中颜色相同的顶点属于同一相位，并计算每一条路径中具有的颜色种类的个数，该颜色种类的个数即为该路径的色数。F、自动计算出所有路径的色数，并得到最终的色数范围，该色数的范围即为此处合适相位数的范围。在设置相位的过程中，需要遵循效率原则，也就是在设置的过程中需要让相位数尽量的保持紧凑。因为本申请的具体计算过程是由计算机完成的，所以此处路径中的色数需要通过计算得到，如果是通过人工计算的话可以直接通过辨认与记录得到，但是人工计算的话在路径较长时会有较大的误差。其中，贪婪策略主要体现在每次都会在颜色集S中挑选颜色，只有在没有颜色可挑选时才向颜色集S中增加一个颜色，从根结点到叶子结点的每一条路径，则为用贪婪策略进行染色的一种可能的方法。本领域的技术人员通过本领域的公知常识以及上述的内容，可以毫无疑义的得出最后的结果，在此便不再进一步细化描述。如上所述，便可很好的实现本发明。当前第1页1 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