基于GPS数据的信号交叉口单车延误时间估计方法与流程

本发明涉及智能交通技术领域，特别是一种基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计方法。

背景技术：

车辆经过信号交叉口的延误时间是信号交叉口服务水平和运行效率的重要评价指标，它不仅能反映驾驶员的驾驶舒适程度、车辆行驶的油耗和排放以及损失的行程时间，还能反映交叉口道路规划建设和信号控制方案设计的合理性和可行性。因此，研究车辆经过信号交叉口的延误时间具有重要的意义和价值。

由于受到技术条件以及检测手段等的限制，现有的车辆延误时间估计方法大多是针对一段时间内所有车辆的平均延误时间(即车均延误)。然而，车均延误描述的是该时间段内所有车辆的平均延误情况，但是，对于路径优化和导航而言，只针对目标车辆进行估计，并基于此进行路径优化和导航更具针对性和合理性。所以，以单个车辆为目标，研究其通过交叉口的延误时间，具有重要的实际意义，可以为行程时间的估计、路径优化和导航提供依据。

因此，为了实现对单个车辆在交叉口的延误时间的估计，需要一种新的基于gps数据的单车延误时间估计方法。

技术实现要素：

本发明的目的是提出一种基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计方法；本方法基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

本发明提供的基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计方法，包括以下步骤：

在信号交叉口上选取行驶方向并获取所选行驶方向上的排队车辆在停车线处的车头时距；形成排队车辆车头时距分布特性；

获取所选行驶方向的信号灯的信号配时参数，所述信号参数包括信号周期时长tc、红灯时长tr、绿灯时长tg＝tc-tr以及每个周期红灯开始时刻；

获取车辆gps数据；所述车辆gps数据包括车辆当前位置、瞬时速度和当前时间；

判断车辆的瞬时速度是否为0，如果为0，则通过车辆当前位置信息计算车辆和交叉口停车线之间的距离，计算并获得车辆的排队位置；

根据排队车辆的车头时距、交叉口的信号配时参数以及车辆的排队位置计算出交叉口单车延误时间。

进一步，所述出交叉口单车延误时间的计算按照以下步骤来实现：

获取交叉口从第m个排队位置后达到饱和车头时距，且饱和车头时距的取值为tb；

获取排队位置为1到m的车辆车头时距均值分别为ti，i＝1,2,…,m；

判断若成立，表示排队位置为1到m的车辆全部驶离停车线所需的时间已经超过了绿灯时间，则交叉口在一个信号周期内能通过的最大车辆数n，且n<m，且有：

计算得到时n的值；

判断若成立，表示排队位置为1到m的车辆全部驶离停车线所需的时间未超过绿灯时间，且n≥m，且有：

计算得到时n的值；

获取车辆进入交叉口后的车辆gps数据，当车辆gps数据显示车辆的速度为0时，则将车辆gps数据所对应的时刻作为车辆初次停车排队的时刻t0；

根据时刻t0按照以下方式获取信号周期的红灯开始时刻使得t0满足：

其中，为某个信号周期的红灯开始时刻；

按照以下方式确定车辆初次停车排队时交叉口信号灯的状态：

若则说明车辆初次停车排队时信号灯为红灯；若则说明车辆初次停车排队时信号灯为绿灯；

判断以下条件是否成立：

①且

如果成立，则车辆初次停车排队时信号灯为红灯；

按照以下方式确定从开始到车辆驶离停车线所需的行程时间；所述行程时间包括车辆初次停车排队时的红灯剩余时间、车辆从绿灯启亮到驶离停车线的时间；

车辆在t0时刻初次停车排队时，若信号灯为红灯，则对于红灯剩余时间t′有：

在整个红灯剩余时间内，车辆继续排队等候；红灯结束，则绿灯启亮，车辆开始排队驶离停车线；

若车辆的排队位置不超过一个信号周期内能通过的最大车辆数，即k0≤n，则说明车辆在一个信号周期内就可驶离停车线，车辆从绿灯启亮到驶离停车线所需的时间t″按照以下方式计算：

若车辆的排队位置已经超过了一个信号周期内能通过的最大车辆数，即k0>n，则说明车辆不可能在一个信号周期内就驶离停车线，且车辆经历的排队次数p按照以下方式计算：

计算得到k0>n时p的值，其中，k0-pn表示再经过p次排队后车辆的排队位置；

车辆从第一次绿灯启亮到最后驶离停车线所需的时间t″为：

按照以下公式来计算车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间：

其中，t为车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间。

进一步，所述出交叉口单车延误时间的计算还包括以下步骤：

按照以下方式判断②是否成立，n≥m且

如果成立，则按照以下公式计算绿灯已经启亮的时间t″′：

其中，车辆在t0时刻初次停车排队：

按照以下公式计算车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间：

其中，t为车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间。

进一步，所述出交叉口单车延误时间的计算还包括以下步骤：

判断以下条件是否成立：③即n<m且即车辆初次停车排队时信号灯为红灯；

若k0≤n，则按照以下公式计算车辆从绿灯启亮到驶离停车线所需的时间t″为：

若k0>n，则按照以下公式计算车辆的排队次数p，车辆从第一次绿灯启亮到最后驶离停车线所需的时间t″为：

按照以下公式计算车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间：

其中，t为车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间。

进一步，所述出交叉口单车延误时间的计算还包括以下步骤：

判断以下条件是否成立：④即n<m且即车辆初次停车排队时信号灯为绿灯；

按照以下公式计算车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间：

其中，t为车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间。

进一步，还包括以下步骤：

按照以下公式计算车辆从初次停车排队的位置到停车线的畅行行驶时间；

tf＝l/vf(15)

其中，l为车辆初次停车排队时与停车线的距离，tf为车辆以畅行速度vf行驶距离l时的畅行时间；

按照以下公式车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线还需延误时间：

td＝t-tf(16)

其中，td为车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线还需延误时间。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

本发明利用车辆的gps数据来实现对车辆经过交叉口的延误时间的估计。延误时间指的是车辆进入信号交叉口后，若其受到信号红灯的影响而在停车线前排队等候，则估计该车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线还需延误多长时间；实现了对单个车辆在交叉口的延误时间的估计。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

本发明的附图说明如下。

图1为本发明的基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

实施例1

如图所示，本实施例提供的基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计方法，本实施例中的延误时间指的是车辆进入信号交叉口后，若其受到信号红灯的影响而在停车线前排队等候，则估计该车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线还需延误多长时间；了实现对单车延误时间的估计，本实施例作了如下定义和描述：

①交叉口的信号周期时长及红灯时长恒定；

②不考虑gps数据的定位误差，采用已经过数据预处理的gps数据。

本实施例提供的方法，包括以下四个步骤：

步骤一：选取某一信号交叉口，对该交叉口某一特定行驶方向上的排队车辆在停车线处的车头时距进行实地调查，对实地调查数据进行统计分析，得到排队车辆车头时距分布的一般特性。

步骤二：利用现有的数据分析方法或者实地测试的方法，获得所选行驶方向的信号灯的信号周期时长tc、红灯时长tr、绿灯时长tg＝tc-tr(不考虑黄灯)以及每个周期确切的红灯开始时刻。

步骤三：车辆进入交叉口后，实时获取并判断车辆的gps数据(gps数据包括车辆当前位置、瞬时速度、当前时间等信息)，一旦车辆的瞬时速度为0，则认为车辆在交叉口停车排队，通过车辆当前位置信息计算车辆和交叉口停车线之间的距离，在此基础上，利用一定的数据分析方法获得车辆的排队位置，即其为排队队列中的第几辆车。

步骤四：综合考虑排队车辆的车头时距、交叉口的信号配时参数以及车辆的排队位置，建立交叉口单车延误时间估计模型。

实施例2

本实施例利用车辆的实时gps数据，实现对单个车辆延误时间的实时估计；下面将进行详细的描述：

步骤一：选取某一信号交叉口，对该交叉口某一特定行驶方向上的排队车辆在停车线处的车头时距进行实地调查，对实地调查数据进行统计分析，得到排队车辆车头时距分布的一般特性。

车头时距是指在同一车道上行驶的相邻两辆车车头端部通过道路上同一断面的时间间隔。现目前，已有较多学者针对信号交叉口排队车辆通过停车线的车头时距进行了相应的分析和研究。结果表明，车辆在停车线前的排队位置对其通过停车线的车头时距的影响十分明显，基本表现为随着车辆排队位置的增加，平均车头时距逐渐下降，最后下降到一个相对稳定的值(即饱和车头时距)，且不同排队位置的车辆通过停车线的车头时距近似服从对数正态分布，只是对于不同的交叉口，排队车辆通过停车线的车头时距分布有所不同(均值和方差不一样)，且车辆开始以饱和车头时距行驶时的排队位置也不一定相同。因此，本发明选取交叉口某一特定的行驶方向，对该方向上的排队车辆在停车线处的车头时距进行实地调查，获得不同排队位置处车辆车头时距的对数正态分布的具体分布参数。

此外，在对信号交叉口排队车辆通过停车线的车头时距进行统计分析时，还需解决一个核心问题，即判断车辆从第几个排队位置开始达到饱和车头时距。饱和车头时距开始位置的其中一个判断标准就是车辆车头时距的均值在某个排队位置后无明显差异。因此，本发明通过数理统计中的独立样本t检验，来依次检验相邻排队位置车辆的车头时距均值是否有显著差异，并以此获得饱和车头时距的开始位置。在此基础上，从饱和车头时距的开始位置起，取后续各个排队位置处车头时距分布的数学期望的均值作为饱和车头时距的具体取值。

步骤二：利用现有的数据分析方法或者实地测试的方法，获得所选行驶方向的信号灯的信号周期时长tc、红灯时长tr、绿灯时长tg＝tc-tr(不考虑黄灯)以及每个周期确切的红灯开始时刻。

步骤三：车辆进入交叉口后，实时获取并判断车辆的gps数据(gps数据包括车辆当前位置、瞬时速度、当前时间等信息)，一旦车辆的瞬时速度为0，则认为车辆在交叉口停车排队，通过车辆当前位置信息计算车辆和交叉口停车线之间的距离，在此基础上，利用一定的数据分析方法获得车辆的排队位置k0，即其为排队队列中的第几辆车。

步骤四：综合考虑排队车辆的车头时距、交叉口的信号配时参数以及车辆的排队位置，建立交叉口单车延误时间估计模型。

延误时间可通过计算行程时间与畅行时间的差值得到，而车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间不仅与其初次停车排队时的信号灯状态和排队位置有关，还与信号交叉口的特性(包括不同排队位置车辆的车头时距、信号周期时长、红灯时长等)有关。

现设某交叉口从第m个排队位置后达到饱和车头时距，且饱和车头时距的取值为tb，排队位置为1到m的车辆车头时距均值(即车头时距分布的数学期望)分别为ti(i＝1,2,…,m)。

若即排队位置为1到m的车辆全部驶离停车线所需的时间已经超过了绿灯时间，此时，该交叉口在一个信号周期内能通过的最大车辆数n满足n<m，且有：

由此可计算得到时n的值。同理，若即排队位置为1到m的车辆全部驶离停车线所需的时间未超过绿灯时间，此时n≥m，且有：

由此可计算得到时n的值。另一方面，车辆进入交叉口后，可实时获取车辆的gps数据，一旦gps数据显示车辆的速度为0，则将该gps数据所对应的时刻作为车辆初次停车排队的时刻t0。根据t0可以找到这样的使得t0满足：

其中，为某个信号周期的红灯开始时刻。车辆初次停车排队时，交叉口信号灯的状态有两种可能的情况：红灯或绿灯。若则说明车辆初次停车排队时信号灯为红灯；若则说明车辆初次停车排队时信号灯为绿灯。

通过上述分析，现根据一个信号周期内能通过的最大车辆数n以及车辆初次停车排队时信号灯的状态这两个因素，将车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间估计问题分成以下四种情形进行讨论：

①(即n≥m)且(即车辆初次停车排队时信号灯为红灯)

若车辆初次停车排队时信号灯为红灯，则从该时刻开始到车辆驶离停车线所需的行程时间由两部分组成：车辆初次停车排队时的红灯剩余时间、车辆从绿灯启亮到驶离停车线的时间。

车辆在t0时刻初次停车排队，若此时信号灯为红灯，则对于红灯剩余时间t′有：

在整个红灯剩余时间内，车辆都需继续排队等候。红灯一旦结束，则绿灯启亮，车辆开始排队驶离停车线。

若车辆的排队位置不超过一个信号周期内能通过的最大车辆数，即k0≤n，则说明车辆在一个信号周期内就可驶离停车线，而无需经历二次排队等情况。因此，车辆从绿灯启亮到驶离停车线所需的时间t″为：

若车辆的排队位置已经超过了一个信号周期内能通过的最大车辆数，即k0>n，则说明车辆不可能在一个信号周期内就驶离停车线，它会经历二次、三次、甚至多次停车排队，且车辆还会经历的排队次数p满足：

由此可计算得到k0>n时p的值，其中k0-pn表示再经过p次排队后车辆的排队位置。因此，车辆从第一次绿灯启亮到最后驶离停车线所需的时间t″为：

特别地，当k0≤n时，利用式(6)也可计算得到p的值，且此时p＝0，即车辆还会经历的排队次数为0，这与之前分析的结论相同。同时，将p＝0带入式(7)即可得到式(5)。因此，在求取t″时可以不用区分k0≤n和k0>n这两种情况，直接将式(6)与式(7)作为求取t″的通用公式。

因此，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t为：

②(即n≥m)且(即车辆初次停车排队时信号灯为绿灯)

车辆在t0时刻初次停车排队，若此时信号灯为绿灯，则对于绿灯已经启亮的时间t″′有：

倘若车辆在该周期绿灯刚启亮时便停车排队，则其从该绿灯启亮时刻开始到驶离停车线所需的时间t″的计算方法同第①种情形，即可用式(7)进行计算。然而，车辆初次停车排队时，绿灯已经启亮了一段时间，因此，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t为：

可以看出，式(10)同式(8)。因此，当(即n≥m)时，不论车辆初次停车排队时信号灯为红灯还是绿灯，都可用式(10)估计车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t。

③(即n<m)且(即车辆初次停车排队时信号灯为红灯)

在这种情形下，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t同样由两部分组成：车辆初次停车排队时的红灯剩余时间t′、车辆从绿灯启亮到驶离停车线的时间t″。其中，t′同样可由式(4)计算得到，而t″的估计方法与第①种情形下的估计方法类似。

若k0≤n，则车辆从绿灯启亮到驶离停车线所需的时间t″为：

若k0>n，则车辆还会经历的排队次数p依然满足式(6)，此时车辆从第一次绿灯启亮到最后驶离停车线所需的时间t″为：

同样的，当k0≤n时，利用式(6)可计算得到p＝0，且将p＝0带入式(12)即为式(11)。因此，在此种情形下求取t″时同样可以不用区分k0≤n和k0>n这两种情况，直接将式(12)作为求取t″的通用公式。

因此，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t为：

④(即n<m)且(即车辆初次停车排队时信号灯为绿灯)

在这种情形下，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t的估计方法与第②种情形下的估计方法类似。

车辆初次停车排队时绿灯已经启亮的时间t″′依然可由式(9)计算得到，与此同时，倘若车辆在该周期绿灯刚启亮时便停车排队，则其从该绿灯启亮时刻开始到驶离停车线所需的时间t″的计算方法同第③种情形，即可用式(12)进行计算。因此，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t为：

可以看出，式(14)同式(13)。因此，当(即n<m)时，不论车辆初次停车排队时信号灯为红灯还是绿灯，同样都可用式(14)估计车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线所需的行程时间t。

此外，由于延误时间为行程时间与畅行时间的差值，因此还需计算车辆从初次停车排队的位置到停车线的畅行行驶时间。本发明采用城市道路平面交叉口机动车的设计速度作为交叉口的车辆畅行速度参考值。若车辆初次停车排队时与停车线的距离为l，则车辆以畅行速度vf行驶距离l时的畅行时间tf为：

tf＝l/vf(15)

因此，车辆从初次停车排队的时刻开始到驶离停车线还需延误的时间td为：

td＝t-tf(16)

综上所述，本发明提出了一种新的基于gps数据的信号交叉口单车延误时间估计方法，可以实现对单个车辆经过交叉口的延误时间的实时估计。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的保护范围当中。