基于宏观基本图的交通信号迭代控制优化方法与流程

本发明涉及道路交通信号控制领域，具体为基于宏观基本图的交通信号迭代控制优化方法。

背景技术：

随着社会的发展和城市化步伐的推进，我国交通需求不断增大，同时面临的交通问题越来越突出，为更好地利用现有的交通基础设施解决现有的交通通行效率较低的问题，人们在智能化、高效率的城市交通控制系统方面付出了无数的努力。目前现有的交通信号控制方案效率低下，且信号控制方案不能与路网实际情况有效结合，导致交通硬件设施不能充分有效利用，路网通行效率低下，经常容易发生一条道路发生堵塞，相邻道路却空旷无车的情况。发明人通过研究描述路网各要素之间关系的宏观基本图(MFD)可有效的反应路网运行状态的属性，结合每日宏观交通流相似性分布的特性，提出一种可以有效结合路网实际情况，充分利用交通硬件设施，最大化发挥相邻道路通行能力，有效提高路网通行效率的基于宏观基本图的交通信号迭代控制优化方法。

技术实现要素：

本发明解决目前现有的交通信号控制方案效率低下，且不能与路网实际情况有效结合，导致交通硬件设施不能充分有效利用，路网通行效率低下的问题，提供一种基于宏观基本图的交通信号迭代控制优化方法。

本发明是通过以下操作步骤实现的：基于宏观基本图的交通信号迭代控制优化方法，包括以下操作步骤：

一、根据实际中路网A的具体情况，确定路网A中的每个交叉路口的车辆进口，并对所有车辆进口建立编号，则可得车辆进口编号集合，表示如下：

R-Enterance{R1,R2,…,Rm,…}，

其中Rm表示第m条路段的车辆进口；确定固定时间间隔Δt，总结所有时间节点并建立时间节点集合，表示为：

T-interval{t0,t1,…tj…}，

其中tj＝tj-1+Δt；

二、在步骤一的基础上，将各个车辆进口在各个时间节点处相对应的车辆流量变化值的集合表示为：

Rj-Enterance{R1j,R2j,…,Rmj,…}，

其中Rmj表示第m条路段的车辆进口，在tj-1至tj时间段内统计的车辆数；

三、确定各条路段的消散率，其中第m条路段的消散率由Vm表示，且Vm的计算公式如下：

Vm＝Smgm(t)，

其中S表示各路段的饱和流率,Sm表示第m条路段的饱和流率，gm(t)表示第m条路段对应的绿灯时间；

四、对步骤二得出的Rmj和步骤三得出的Vm进行数据处理获得第m条路段的车辆数，其表达式如下：

hmj＝hmj-1+Rmj-Vm，

其中hmj为第m路段在tj-1至tj时间段内统计的车辆数；hmj-1为第m条路段在tj-2至tj-1时间段内统计的车辆数；

五、设x1(t),x2(t)分别表示某交叉口两相位对应路段的车辆密度，其中该交叉口相位1对应路段m，则由上述步骤四中得到的数据hmj可计算得出，相位1对应路段m在tj-1至tj时间段内的车辆密度，表达式为：

其中em为路段m的长度，hmj为路段m在tj-1至tj时间段内统计的车辆数；同理可得出该交叉口相位2对应路段的车辆密度为x2(t)；则可以得出同一交叉口两相位对应车辆密度的车辆密度误差y(t)，表达式为：

y(t)＝x1(t)-x2(t)；

六、再设该交叉路口中相位1所对应路段的绿灯时间为g1(t)，相位2所对应路段的绿灯时间为g2(t)，则结合下面的相位约束条件：

可得：g1(t)＝c-l-g2(t)，

其中c为信号周期，l为损失时间；

七、基于步骤五和步骤六，对各交叉路口的各相位绿灯时间进行迭代调整，且所述迭代调整采用P型迭代学习控制法，其表达式如下：

gk+1(t)＝gk(t)+Γ[yd-yk(t+1)]，

其中Γ为学习增益，具体学习增益的大小视路网情况而定，yd为两相位对应的车辆密度误差，令yd＝0，则可得出某一交叉路口相位k+1在当前车流交通情况下的绿灯时间。根据交通重复的特性，依据路网车辆密度均衡状态下，路网的交通效率是最高的，故当同一交叉路口的两相位对应的车辆密度差值越小，说明两相位的车辆密度越均衡，此时的路网交通效率是最高的，即yd为期望值时，此时的交叉路口的交通效率最高，故令yd＝0。

本发明与现有的静态交通信号控制方法相比具有以下优点：本发明有效使用了迭代学习控制方法，在不改变现有交通条件的基础上，通过各路段反馈回的实时车辆密度情况，对各路段上交通信号作出及时的调控，可以有效的提高各路段的交通效率，很大程度上解决了路网中早晚高峰时期的堵车情况，方便了人们的出行。

说明书附图

图1为本发明控制方法具体使用时的操作流程图；

图2为区域交叉路口路网示意图；

图3为路网各交叉口具体通行情况示意图；

图4为静态交通控制法的区域路网宏观基本图MFD；

图5为采用本发明控制优化方法之后的区域路网宏观基本图MFD。通过比较图4与图5可以看出，图5中分布的点位比图4更加均匀且紧凑，说明采用本发明方法控制后的道路交通通行效率更高，同时证明本发明方法的有效性和可行性。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。

现对本发明提供的一种交通信号的迭代调控方法进行说明。基本思路是根据路网中车辆交通重复的特性，依据路网车辆密度均衡状态下，路网的交通效率是最高的，提出交通信号迭代调控方法，从而提高交通效率。在以下实施例中，首先在路网中各路段上安装检测器，收集各种数据绘制静态交通信号控制法控制的路网A的宏观基本图MFD并与利用本发明所述方法控制下的路网A的宏观基本图MFD进行对比，来验证该控制方法的可行性和有效性。

基于宏观基本图的交通信号迭代控制优化方法，包括以下操作步骤：

一、根据实际中路网A的具体情况，确定路网A中的每个交叉路口的车辆进口，并对所有车辆进口建立编号，则可得车辆进口编号集合，表示如下：

R-Enterance{R1,R2,…,Rm,…}，

其中Rm表示第m条路段的车辆进口；确定固定时间间隔Δt，总结所有时间节点并建立时间节点集合，表示为：

T-interval{t0,t1,…tj…}，

其中tj＝tj-1+Δt；

二、在步骤一的基础上，将各个车辆进口在各个时间节点处相对应的车辆流量变化值的集合表示为：

Rj-Enterance{R1j,R2j,…,Rmj,…}，

其中Rmj表示第m条路段的车辆进口，在tj-1至tj时间段内统计的车辆数；

三、确定各条路段的消散率，其中第m条路段的消散率由Vm表示，且Vm的计算公式如下：

Vm＝Smgm(t)，

其中S表示各路段的饱和流率,Sm表示第m条路段的饱和流率，gm(t)表示第m条路段对应的绿灯时间；

四、对步骤二得出的Rmj和步骤三得出的Vm进行数据处理获得第m条路段的车辆数，其表达式如下：

hmj＝hmj-1+Rmj-Vm，

其中hmj为第m路段在tj-1至tj时间段内统计的车辆数；hmj-1为第m条路段在tj-2至tj-1时间段内统计的车辆数；

五、设x1(t),x2(t)分别表示某交叉口两相位对应路段的车辆密度，其中该交叉口相位1对应路段m，则由上述步骤四中得到的数据hmj可计算得出，相位1对应路段m在tj-1至tj时间段内的车辆密度，表达式为：

其中em为路段m的长度，hmj为路段m在tj-1至tj时间段内统计的车辆数；同理可得出该交叉口相位2对应路段的车辆密度为x2(t)；则可以得出同一交叉口两相位对应车辆密度的车辆密度误差y(t)，表达式为：

y(t)＝x1(t)-x2(t)；

六、再设该交叉路口中相位1所对应路段的绿灯时间为g1(t)，相位2所对应路段的绿灯时间为g2(t)，则结合下面的相位约束条件：

可得：g1(t)＝c-l-g2(t)，

其中c为信号周期，l为损失时间；

七、基于步骤五和步骤六，对各交叉路口的各相位绿灯时间进行迭代调整，且所述迭代调整采用P型迭代学习控制法，其表达式如下：

gk+1(t)＝gk(t)+Γ[yd-yk(t+1)]，

其中Γ为学习增益，具体学习增益的大小视路网情况而定，yd为两相位对应的车辆密度误差，令yd＝0，则可得出某一交叉路口相位k+1在当前车流交通情况下的绿灯时间。

静态交通控制法,即在路网中的各路口的交通信号灯是不随着路段的拥堵情况做调整的，不管路段的实际拥堵情况怎样，交通信号灯的控制周期时长是不变的。动态交通控制法，即交通信号灯的控制周期会随着路段的拥堵情况作出及时的调整。本发明所述的一种交通信号的迭代调控方法即是一种动态控制方法，交通信号在本发明所述的控制方法的控制下，会随着各路段上不同的车辆密度来调整相应路段上绿灯的时间，从而起到了动态控制交通信号最大化利用道路交通硬件设施，提高通行效率的目的。

首先基于路网A的实际情况设计安装检测器，并获取路网A的路网结构形式，道路几何形状，路口信号设置和车辆通行要求等，基于获取的实际交通数据，并利用微观交通仿真软件、最小二乘法等各种手段绘制出静态交通控制下的路网A的宏观基本图MFD(如附图4)。之后再利用本发明所述的一种交通信号的迭代调控方法对路网A中所有交叉口的两相位的绿灯时间进行迭代调整，迭代调整之后，再利用各路段安装的检测器，收集相关数据，绘制宏观基本图MFD(如附图5)，将迭代调整前和调整之后的两个宏观基本图MFD做对比，从迭代调整之后的宏观基本图MFD中可以看出，对各交叉路口的绿灯进行迭代调整之后，各路段的交通效率大大提高，显然，这种交通信号的迭代调控方法具有可行性，稳定性和高效性。