车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法与流程

本发明涉及一种交叉口公交优先信号控制方法，更确切地说，本发明涉及一种车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法。

背景技术：

近年来，我国的城市交叉口的交通状态日益紧张，公共交通优先作为缓解城市交通拥堵的一种重要手段却发展缓慢。城市交叉口的公交优先智能化系统的开发与应用在发达国家迅速开展，车联网环境下的公交优先必将成为城市智能交通系统的重要研究领域。

传统公交信号优先采用单点检测或多次定点检测的方式获取公交车辆的运行信息，获取的信息具有不连续性、单向性，严重影响了公交行程时间预测的准确性。车联网环境下，车辆之间的速度、位置、方向、加速度等信息都可实时获取，信息传递具有双向性、实时性，这为建立更精确的公交行程时间预测模型奠定了基础。为了协调多向、多辆公交车下的冲突请求，学者们分别从先到先服务、单因素下的公交优先级别、多因素下的公交优先级别三方面来研究公交优先方法。然而之前的信号控制方法没有考虑社会车辆的延误，并且牺牲了其他相位的绿灯时间，这可能导致整个交叉口瘫痪。因此需要提出一种车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法，以交叉口总延误最小为目标构建多请求下公交优先的决策机制与绿灯时间补偿算法，既保证多辆公交车辆得到优先权，又能够提高整个交叉口的运行效率。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服了现有公交优先信号控制方法预测精度低、无法满足多辆公交车优先的问题，提供了一种车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法。

为解决上述技术问题，本发明是采用如下技术方案实现的：所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法包括步骤如下：

1)采集车联网环境下的实时信息，检测多辆公交车优先请求；

2)判别公交车运行状态，判断公交车是否落后于时刻表；

3)预测公交车到达交叉口的时间；

4)确定满足多辆公交车优先的信号控制方案。

技术方案中所述的采集的车联网环境下实时位置信息包括:

a.当前周期i；

b.当前相位j；

c.第k辆公交车的速度vk；

d.第k辆公交车进入该交叉口车联网环境时与停止线的距离x^a；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交的载客量occk；

g.公交车检测系数ψ，若ψ＝1时表示有公交车到达，否则ψ＝0；

所述的检测多辆公交车优先请求是指：

公交车辆到达x^a位置时，公交自动发出优先请求，若在一个信号周期内，有公交车经过x^a，则公交检测系数ψ＝1；无公交车经过x^a，则公交检测系数ψ＝0。

技术方案中所述的判别公交车运行状态，判断公交车是否落后于时刻表是指：

所述的公交车辆是否需要优先，需要判别第k辆公交车的运行状态，并确定公交车是否偏离时刻表，若第k辆公交车符合时刻表，则运行原配时方案；若第k辆公交车偏离时刻表且延误大于可接受的延误，则根据实际情况对第k辆公交车进行优先信号控制。

技术方案中所述的预测公交车到达交叉口的时间是指：

1)预测公交车到达排队车辆队尾的时刻：

第k辆公交车到达x^a位置的时刻处于第i周期第j相位的红灯时，系统可以根据第k辆公交车前的车辆数na预测公交到达排队车辆队尾的位置

第k辆公交车到达x^a位置的时刻处于第i周期第j相位的绿灯时，不是所有处于第k辆公交车与停止线之间的车辆都会排队，若第k辆公交车的前p辆车的位置x(i,j,k,p)满足且前p+1辆车满足则将会有p辆车排队，第k辆公交车到达排队车辆队尾的位置为：

式中：na为第k辆公交车前的车辆数；

为原配时方案中j相位的绿灯时间的开始时刻；

为原配时方案中j相位的绿灯时间的结束时刻；

lp第k辆公交车的前p辆车停车时与前车的车头距离；

第k辆公交车到达排队车辆队尾的时刻为:

式中：x^a为第k辆公交车进入该交叉口车联网环境时与停止线的距离；

为根据第k辆公交车前的车辆数na预测公交车到达排队车辆队尾的位置；

vk为第k辆公交车的速度；

为第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻；

2)预测公交车重新起动的时刻：

当第i周期第j相位的红灯开始后，车辆开始排队，此时排队波的波速为v1。当绿灯开始时，排队的车辆开始消散，此时起动波的波速为v2。当起动波传递到第k辆公交车时，第k辆公交车开始起动，则第k辆公交车开始起动的时刻为：

式中：i为当前周期；

v1为排队波的波速；

v2为起动波的波速；

c为周期时；

为第k辆公交车重新开始起动的时刻；

t0为当前相位绿灯开始时刻；

3)预测公交通过交叉口停止线的时刻：

第k辆公交车开始起动后，继续以排队前的速度vk行驶，第k辆公交车通过交叉口停止线的时刻为：

式中：为第k辆公交车通过交叉口停止线的时刻。

技术方案中所述的确定满足多辆公交车优先的信号控制方案是指：

1)求解满足多辆公交车优先请求所需的绿灯时间：

为了使第k辆公交车在到达队尾前，排队的车辆已消散，那么需要插入的满足单辆公交车优先请求的绿灯时间为：

式中：为插入绿灯时间的起始时刻；

为插入绿灯时间的结束时刻；

g(i,j,k)为插入绿灯时间时长；

为第k辆公交车开始起动的时刻；

x^a为第k辆公交车进入该交叉口车联网环境时与停止线的距离；

为根据第k辆公交车前的车辆数na预测公交车到达排队车辆队尾的位置；

vk为第k辆公交车的速度；

为第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻；

v2为启动波的波速；

将同一相位的公交车重新排序为第k'、...、kⁿ辆公交车，用迭代法求解满足同一周期同一相位的多辆公交车冲突请求所需的绿灯时间；

第1步：n＝1

g(i,j,k)(1)＝gk

第2步:n＝n+1

式中：为n辆公交车提供优先所插入的tsp绿灯时间的开始时刻；

为n辆公交车提供优先所插入的tsp绿灯时间的结束时刻；

g(i,j,k)(n)为n辆公交车提供优先所插入的tsp绿灯时间时长；

第3步:若n＝n，则迭代结束；

2)计算当前周期的公交优先信号控制方案；

3)基于绿灯时间补偿算法得求解下一周期的信号控制方案；

4)计算各信号控制方案的交叉口人总延误，选取延误最小的优先信号控制方案。

技术方案中所述的计算当前周期的公交优先信号控制方案是指：

我们采用延长绿灯时间、截断红灯时间与插入绿灯时间的控制策略；

当时，采用延长绿灯时间的策略；当时，采用截断红灯时间的策略；若不满足以上两个条件，则采用插入绿灯时间的策略；采用上述三种控制策略时，新插入的tsp绿灯时间的起始时刻与结束时刻如下所示：

式中：为原配时方案的绿灯时间结束时刻；

为调整后tsp绿灯时间的开始时刻；

为调整后tsp绿灯时间的结束时刻；

为原配时方案中第i周期j相位的红灯时间的结束时刻。

技术方案中所述的基于绿灯时间补偿算法得求解下一周期的信号控制方案是指：

在原本为红灯的j相位中插入了一段tsp绿灯时间，那么对应地在原配时方案中原来应该是绿灯的j'相位则应插入一段等长的红灯时间；为了补偿这一段“借走”的绿灯时间，相位j在第i+1个周期的绿灯相位会减少相同时间的绿灯，将这段绿灯时间补偿给j'相位；那么在i周期中，j'相位插入的红灯时间的起始时刻与结束时刻为：

式中：为第i周期第j相位插入的红灯时间的起始时刻；

为第i周期第j相位插入的红灯时间的结束时刻；

为调整后tsp绿灯时间的开始时刻；

为调整后tsp绿灯时间的结束时刻；

为了补偿这段绿灯时间，在第i+1个周期中j相位的绿灯相位会减少与tsp绿灯时间等长的绿灯，将这段绿灯时间转换为j'相位的绿灯时间；

式中：g(i,j)为原始配时方案第i周期j'相位的绿灯时间；

为优化后第i周期j相位的插入的绿灯时间；

为第i+1周期j'相位减少的绿灯时间；

为第i+1周期j'相位的补偿绿灯时间的开始时刻；

为第i+1周期j'相位插入的绿灯时间的开始时刻；

为第i+1周期j'相位的补偿绿灯时间的结束时刻；

为第i+1周期j'相位插入的绿灯时间的结束时刻；

为为第i+1周期j'相位插入的绿灯时间。

技术方案中所述的计算各信号控制方案的交叉口人总延误，选取延误最小的优先信号控制方案是指：

为了求得最优的配时方案，本发明提出了一个以交叉口每个人延误的总和最小为目标的混合整数线性规划方程来求解最优的tsp绿灯时间；设定此公交优先信号控制的目标函数为：

约束方程为：

式中：为优化后第i周期j相位的插入的绿灯时间；

gmin为最小绿灯时间；

gmax为最大绿灯时间；

dm为其他社会车辆m的延误；

dk为第k辆请求优先的公交的延误；

occm为其他社会车辆m的载客量；

occk为第k辆请求优先的公交的载客量。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

1.本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法利用车联网技术，采集车联网环境下的实时信息，精确预测公交车辆的到达时间，并判别公交运行状态，为多辆公交车提供优先奠定了基础。

2.本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法为多辆、多向公交车辆优先通过交叉口提供了充分的理论依据，以交叉口的总延误最小为目标建立公交优先的决策机制，保证了交叉口的高效运行。

3.本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法不仅考虑了当前周期的信号控制策略，并且综合考虑下一周期竞争方向公交车的到达情况建立绿灯时间补偿算法，避免了其他相位的绿灯时间缺失。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明：

图1为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的总体流程图；

图2-a为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的交叉口原始配时方案；

图2-b为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的交叉口优化配时方案；

图3为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的时空图；

图4-a为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的红灯期间公交到达交叉口示意图；

图4-b为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的红灯期间公交到达排队车辆队尾示意图；

图4-c为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的绿灯期间公交到达交叉口示意图；

图4-d为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的绿灯期间公交到达排队车辆队尾示意图；

图5为本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的实施例交叉口示意图；

具体实施方式

下面结合附图对本发明作详细的描述：

参阅图1，本发明所述的车联网环境下基于多请求的公交优先信号控制方法的特征在于整个道路处于车联网的环境中，车辆与车辆之间、车辆与设备之间相互通信，道路上的所有车辆的位置、速度、方向、载客量等信息都是可获取的；当公交车到达x^a时，公交车优先机制开始启动，当公交车到达交叉口上游公交站点时，公交站点旁的通信设备检测到公交车，若公交车到达公交站点的时刻偏离时刻表，则公交车自动请求优先。在公交车行驶过程中，实时预测公交车到达交叉口停止线的时间，并计算相应的公交车优先绿灯时间。综合考虑道路上所有公交车和其他车辆的到达情况，制定最优的配时方案；具体的优化包含以下步骤：

1.采集车联网环境下的实时信息，检测多辆公交车优先请求

采集车联网环境下实时信息包括:

a.当前周期i；

b.当前相位j；

c.第k辆公交车的速度vk；

d.第k辆公交车进入该交叉口车联网环境时与停止线的距离x^a；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交的载客量occk；

g.公交车检测系数ψ，若ψ＝1时表示有公交车到达，否则ψ＝0

参阅图5，公交车辆到达x^a位置时，公交自动发出优先请求，若在一个信号周期内，有公交车经过x^a，则公交检测系数ψ＝1；无公交车经过x^a，则公交检测系数ψ＝0；

2.判别公交车运行状态，判断公交车是否落后于时刻表

公交车辆是否需要优先，需要判别第k辆公交车的运行状态，并确定公交车是否偏离时刻表，若第k辆公交车符合时刻表，则运行原配时方案；若第k辆公交车偏离时刻表且延误大于可接受的延误，则根据实际情况对第k辆公交车进行优先信号控制；

3.预测公交车到达交叉口的时间

1)预测公交车到达排队车辆队尾的时刻：

参阅图3，第k辆公交车到达x^a位置的时刻处于第i周期第j相位的红灯时，系统可以根据第k辆公交车前的车辆数na预测公交到达排队车辆队尾的位置

参阅图4-a至图4-b，第k辆公交车到达x^a位置的时刻处于第i周期第j相位的绿灯时，所有处于第k辆公交车与停止线之间的车辆都会排队。参阅图4-c与图4-d，第k辆公交车到达x^a位置的时刻处于第i周期第j相位的绿灯时，不是所有处于第k辆公交车与停止线之间的车辆都会排队，若第k辆公交车的前p辆车的位置x(i,j,k,p)满足且前p+1辆车满足则将会有p辆车排队，第k辆公交车到达排队车辆队尾的位置为：

第k辆公交车到达排队车辆队尾的时刻为:

2)预测公交车重新起动的时刻：

参阅图3，当第i周期第j相位的红灯开始后，车辆开始排队，此时排队波的波速为v1。当绿灯开始时，排队的车辆开始消散，此时起动波的波速为v2。当起动波传递到第k辆公交车时，第k辆公交车开始起动，则第k辆公交车开始起动的时刻为：

3)预测公交通过交叉口停止线的时刻：

参阅图3，第k辆公交车开始起动后，继续以排队前的速度vk行驶，第k辆公交车通过交叉口停止线的时刻为：

4.确定满足多辆公交车优先的信号控制方案

1)求解满足多辆公交车优先请求所需的绿灯时间：

参阅图3，为了使第k辆公交车在到达队尾前，排队的车辆已消散，那么需要插入的满足单辆公交车优先请求的绿灯时间为：

将同一相位的公交车重新排序为第k'、...、kⁿ辆公交车，用迭代法求解满足同一周期同一相位的多辆公交车冲突请求所需的绿灯时间；

第1步：n＝1

g(i,j,k)(1)＝gk

第2步:n＝n+1

第3步:若n＝n，则迭代结束。

2)计算当前周期的公交优先信号控制方案

参阅图2-a,交叉口原始配时方案为一个三相位的配时方案。参阅图2-b，我们采用延长绿灯时间、截断红灯时间与插入绿灯时间的控制策略优化当前周期的公交优先信号控制方案；当时，采用延长绿灯时间的策略；当时，采用截断红灯时间的策略；若不满足以上两个条件，则采用插入绿灯时间的策略；采用上述三种控制策略时，新插入的tsp绿灯时间的起始时刻与结束时刻如下所示：

3)基于绿灯时间补偿算法求解下一周期的信号控制方案

参阅图2，在原本为红灯的j相位中插入了一段tsp绿灯时间，那么对应地在原配时方案中原来应该是绿灯的j'相位则应插入一段等长的红灯时间；为了补偿这一段“借走”的绿灯时间，相位j在第i+1个周期的绿灯相位会减少相同时间的绿灯，将这段绿灯时间补偿给j'相位；那么在i周期中，j'相位插入的红灯时间的起始时刻与结束时刻为：

为了补偿这段绿灯时间，在第i+1个周期中j相位的绿灯相位会减少与tsp绿灯时间等长的绿灯，将这段绿灯时间转换为j'相位的绿灯时间；

4)计算各信号控制方案的交叉口人总延误，选取延误最小的信号控制方案

为了求得最优的配时方案，本发明提出了一个以交叉口每个人延误的总和最小为目标的混合整数线性规划方程来求解最优的tsp绿灯时间；设定此公交优先信号控制的目标函数为：

约束方程为：

实施例

参阅图5，本发明利用vissim仿真软件的com接口模拟车联网的环境，根据南湖大路与东岭南街交叉口的实际道路条件在vissim仿真软件中设置仿真模型。

1.参阅图3，采集车联网环境下的实时信息，检测多辆公交车优先请求

所述的采集车联网环境下的实时信息是指：

(1)当k＝a时，

a.当前周期i＝1；

b.当前相位j＝1；

c.第k辆公交车的速度vk＝10米/秒；

d.第k辆公交车在公交车优先机制开始的时候与停止线的距离x^a＝200米；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交车的载客量occk＝40；

g.公交检测系数ψ＝1；

(2)当k＝b时，

a.当前周期i＝1；

b.当前相位j＝3；

c.第k辆公交车的速度vk＝10米/秒；

d.第k辆公交车在公交车优先机制开始的时候与停止线的距离x^a＝200米；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交车的载客量occk＝30；

g.公交检测系数ψ＝1；

(3)当k＝c时，

a.当前周期i＝1；

b.当前相位j＝1；

c.第k辆公交车的速度vk＝10米/秒；

d.第k辆公交车在公交车优先机制开始的时候与停止线的距离x^a＝200米；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交车的载客量occk＝35；

g.公交检测系数ψ＝1；

(4)当k＝d时，

a.当前周期i＝1；

b.当前相位j＝1；

c.第k辆公交车的速度vk＝10米/秒；

d.第k辆公交车在公交车优先机制开始的时候与停止线的距离x^a＝200米；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交车的载客量occk＝30；

g.公交检测系数ψ＝1；

(5)当k＝e时，

a.当前周期i＝1；

b.当前相位j＝1；

c.第k辆公交车的速度vk＝10米/秒；

d.第k辆公交车在公交车优先机制开始的时候与停止线的距离x^a＝200米；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交车的载客量occk＝45；

g.公交检测系数ψ＝1；

(6)当k＝f时，

a.当前周期i＝1；

b.当前相位j＝3；

c.第k辆公交车的速度vk＝10米/秒；

d.第k辆公交车在公交车优先机制开始的时候与停止线的距离x^a＝200米；

e.第i个周期第j相位第k辆公交车到达x^a位置的时刻

f.第k辆请求优先的公交车的载客量occk＝30；

g.公交检测系数ψ＝1；

2.判别公交车运行状态，判断公交车是否落后于时刻表

公交车辆a,c,d,e，f均延误，公交车b未落后于时刻表。

3.预测公交车到达交叉口的时间

1)预测公交车到达排队车辆队尾的时刻；

按照实际交叉口信息可知，公交车辆a到达交叉口的时刻为20秒；公交c到达交叉口的时刻为40秒；公交f到达交叉口的时刻为165秒，这三辆车到达交叉口时都为绿灯，不需要提供优先；公交b的第前4辆车满足且第前5辆车满足则将会有4辆车排队，公交车b到达排队车辆队尾的位置为：

第k辆公交车到达排队车辆队尾的时刻为:

2)预测公交车重新起动的时刻；

预测公交重新起动的时刻是公交车辆在排队后，当相位变为绿灯后，公交重新开始启动的时刻：

3)预测公交车通过交叉口停止线的时刻；

预测公交通过交叉口停止线的时刻是公交重新起动后通过交叉口停止线的时刻：

4.确定满足多辆公交车优先的信号控制方案

1)求解满足多辆公交车优先请求所需的绿灯时间：

求解满足多辆公交车优先请求所需的绿灯时间是为了使第k辆公交车在到达队尾前，排队的车辆已消散，那么需要插入的满足公交车b优先请求的绿灯时间为：

重复以上步骤，满足公交d优先的绿灯起始时刻为112秒，结束时刻为120秒，插入的绿灯时间为8秒。满足公交车e优先的绿灯起始时刻为116秒，结束时刻为130秒，插入的绿灯时间为14秒。

将同一相位的公交车重新排序为第k'、...、kⁿ辆公交车，用迭代法求解满足同一周期同一相位的多辆公交车冲突请求所需的绿灯时间；

相位1：需要优先的公交车有公交d与公交e，则n＝2：

第一步：n＝1，只满足公交d的绿灯时间为：

g(i,j,k)(1)＝gk＝8秒

只满足公交e的绿灯时间为：

g(i,j,k)(1)＝gk＝14秒

第二步：n＝2，满足公交d与公交e的绿灯时间为：

第3步:迭代结束；

相位3：需要优先的公交车有公交b，则n＝1：

第一步：n＝1，只满足公交b的绿灯时间为：

g(i,j,k)(1)＝gk＝7秒

第2步:n＝n,迭代结束；

2)计算当前周期的公交优先信号控制方案：

计算当前周期的公交优先信号控制方案是在计算完满足多辆公交车优先请求所需的绿灯时间后，计算满足n辆公交车优先的当前周期的公交优先信号控制方案：

方案一：满足公交d优先

相位一：绿灯1起始时刻:0秒；绿灯1结束时刻:79秒；

绿灯2起始时刻:112秒；绿灯2结束时刻:120秒；

相位二：绿灯起始时刻:82秒；绿灯结束时刻:109秒；

相位三：绿灯起始时刻:123秒；绿灯结束时刻:167秒；

方案二：满足公交e优先

相位一：绿灯1起始时刻:0秒；绿灯1结束时刻:79秒；

绿灯2起始时刻:112秒；绿灯2结束时刻:130秒；

相位二：绿灯起始时刻:82秒；绿灯结束时刻:109秒；

相位三：绿灯起始时刻:133秒；绿灯结束时刻:167秒；

方案三：满足公交d与e优先

相位一：绿灯1起始时刻:0秒；绿灯1结束时刻:79秒；

绿灯2起始时刻:112秒；绿灯2结束时刻:130秒；

相位二：绿灯起始时刻:82秒；绿灯结束时刻:109秒；

相位三：绿灯起始时刻:133秒；绿灯结束时刻:167秒；

方案四：满足公交b优先

相位一：绿灯1起始时刻:0秒；绿灯1结束时刻:20秒；

绿灯2起始时刻:33秒；绿灯2结束时刻:79秒；

相位二：绿灯起始时刻:82秒；绿灯结束时刻:109秒；

相位三：绿灯1起始时刻:23秒；绿灯1结束时刻:30秒；

绿灯2起始时刻:112秒；绿灯2结束时刻:167秒；

计算各信号控制方案的交叉口人总延误，选取延误最小的优先信号控制方案；选择延误最小的方案三。

3)基于绿灯时间补偿算法得求解下一周期的信号控制方案：

基于绿灯时间补偿算法得求解下一周期的信号控制方案是指由于在当前周期中占用了j'相位的绿灯时间，那么在下一周期中补偿j'相位被占用的绿灯时间，使得两个周期的每个相位的绿灯时间的总和不变；

为了补偿这段绿灯时间，在第i+1个周期中j相位的绿灯相位会减少与tsp绿灯时间等长的绿灯，将这段绿灯时间转换为j'相位的绿灯时间；

重复以上步骤，得到方案三的补偿方案为：

相位一：绿灯1起始时刻:0秒；绿灯1结束时刻:58秒；

相位二：绿灯起始时刻:82秒；绿灯结束时刻:109秒；

相位三：绿灯1起始时刻:61秒；绿灯1结束时刻:79秒；

绿灯2起始时刻:112秒；绿灯2结束时刻:167秒；

4)计算各信号控制方案的交叉口人总延误，选取延误最小的优先信号控制方案：

计算各信号控制方案的交叉口人总延误，选取延误最小的优先信号控制方案是指计算上述步骤中求解的多种信号控制方案的交叉口的总延误，选择每个周期的交叉口的总延误最小的优先信号控制方案；

设定此公交优先信号控制的目标函数为：

约束方程为：

方案三的配时方案与补偿方案的人总延误为：

且插入的绿灯时间8秒，大于最小绿灯时间7秒，小于最大绿灯时间30秒

选择方案三的配时方案与补偿方案

以上仅为本发明的示例性实施例的效果，仅表达了本发明的一部分实施方式，不用于限制本发明的专利范围。在不脱离本发明的原理和实质的情况下，本领域的技术人员可以对本发明的步骤进行省略与修改，这些省略和修改都落入要求保护的本发明的范围内。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。