基于绿波信号的智慧车列联动控制方法及系统

1.本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于绿波信号的智慧车列联动控制方法及系统。


背景技术：

2.目前公共交通运营车辆发车时刻基本都是固定时刻，因此运营车辆发车后到达绿波信号控制路口时遇到的红绿灯状态为随机状态，所以运营车辆发车后到达第一个绿波信号控制路口是否能够不停车(如遇到绿灯直接通过路口)也属于不可控状态。而车辆在通行时，若不在绿波带区域内可能多次遭遇红灯，从而频繁停车，运营车辆的频繁停车可能产生较大延误，既影响公共交通的通行效率，也影响了乘客的出行体验。尤其是对于一些中型或大型的客运站点，由于这些客运站点在同一时段内发车频率较高，因此，在站点附近的路段上极易发生拥堵现象，如此一来既会产生较大的延误，还会影响到道路上其他社会车辆的通行。
3.为了使得车辆行驶过绿波信号控制路口时，能够顺利遇到绿灯，现有技术通常会通过调控绿波信号(绿波配时方案)来实现。例如，专利申请号为cn201610203411.x的发明专利申请，其公开了一种多模式多层次地面公交信号优先协调控制方法。该方法虽然能够在一定程度上有效提高绿波带宽度，从而在一定程度上提高公交的通行效率，但在实际运行过程中可能会面临诸多问题，例如，由于该方法考虑的往往是某一辆公交车的通行需求，当遇到公交车数量较多的路段(如在公交始发站附近的路段处)时，难以协调与平衡大量公交的通行需求；并且即使该方法在一定程度上避免了公交的延误，也难免会牺牲道路上其他社会车辆的通行需求。
4.有鉴于此，对于一些短时间内发车频次相对较高的客运站点，如中型或大型的客运站点，亟需一种有效保证车列发车后能够高效通过滤波信号控制路口，不发生拥堵的控制方法。


技术实现要素：

5.为了部分地解决或部分缓解上述技术问题，本发明提供了一种基于绿波信号的智慧车列联动控制方法，包括步骤：
6.基于车列的预设发车时刻和车列行驶至第一路口的所需时长确定车列行驶至第一路口的到达时刻；
7.获取所述第一路口的绿波协调周期开始时刻；
8.基于所述到达时刻和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的正式发车时刻；
9.在一些实施例中，基于所述到达时刻和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的正式发车时刻的步骤包括：
10.获取所述到达时刻与所述绿波协调周期开始时刻的第一差值，并判断所述第一差值是否属于预设的第一阈值范围；
11.且当判断出所述第一差值属于所述第一阈值范围时，将所述预设发车时刻确定为所述正式发车时刻；当判断出所述第一差值不属于所述第一阈值范围时，基于所述第一差值确定所述正式发车时刻；
12.或者，在另一些实施例中，基于所述到达时刻和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的正式发车时刻的步骤包括：
13.基于所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的优选到达时段；
14.判断所述到达时刻是否属于优选到达时段，且当判断出所述到达时刻属于优选到达时段时，将所述预设发车时刻确定为所述正式发车时刻，当判断出所述到达时刻不属于优选到达时段时，基于所述到达时刻和所述优选到达时段确定所述正式发车时刻；
15.其中，所述第一路口为所述车列在预设行驶路线内进入绿波线路的第一个绿波路口。
16.在一些实施例中，获取车列行驶至第一路口的所需时长的步骤包括：
17.获取第一路段的路况信息、所述车列距离所述第一路口的间距和所述车列的预设车速，其中，所述路况信息包括：车流密度；
18.基于所述路况信息与所述间距、所述预设车速预估所述车列行驶至所述第一路口的所需时长；
19.其中，第一路段为所述车列沿所述预设行驶路线行驶到第一路口的所经路段。
20.在一些实施例中，所述获取所述第一路口的绿波协调周期开始时刻的步骤包括：
21.获取所述第一路口的绿波信息，所述绿波信息包括：绿波配时方案以及绿波配时方案的运行时间段；
22.基于所述绿波信息预估所述绿波协调周期开始时刻。
23.在一些实施例中，还包括步骤：
24.实时监测所述第一路口的绿波配时方案，且当监测到所述第一路口切换绿波配时方案时，基于监测到的所述绿波配时方案确定所述车列的正式发车时刻。
25.在一些实施例中，通过所述路侧智能终端获取所述绿波信息。
26.本发明第二方面还提供了一种基于绿波信号的智慧车列联动控制系统，所述系统包括：
27.车列行驶预估模块，用于基于车列的预设发车时刻和车列行驶至第一路口的所需时长确定所述车列行驶至所述第一路口的到达时刻；
28.绿波信息获取模块，用于获取所述第一路口的绿波协调周期开始时刻；
29.发车时刻确定模块，用于基于所述到达时刻和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的发车时刻；
30.在一些实施例中，所述发车时刻确定模块包括：
31.第一差值确定单元，用于获取所述到达时刻与所述绿波协调周期开始时刻的第一差值，并判断所述第一差值是否属于预设的第一阈值范围；
32.发车时刻确定单元，用于当判断出所述第一差值属于所述第一阈值范围时，将所述预设发车时刻确定为所述正式发车时刻；当判断出所述第一差值不属于所述第一阈值范围时，基于所述第一差值确定所述正式发车时刻；
33.或者，在另一些实施例中，所述发车时刻确定模块包括：
34.优选到达时刻确定单元，用于基于所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的优选到达时段；
35.发车时刻确定单元，用于判断所述到达时刻是否属于优选到达时段，且当判断出所述到达时刻属于优选到达时段时，将所述预设发车时刻确定为所述正式发车时刻，当判断出所述到达时刻不属于优选到达时段时，基于所述到达时刻和所述优选到达时段确定所述正式发车时刻；
36.其中，所述第一路口为所述车列在预设行驶路线内进入绿波线路的第一个绿波路口。
37.在一些实施例中，所述车列行驶预估模块包括：
38.第一信息获取单元，用于获取所述第一路段的路况信息、所述车列距离所述第一路口的间距和所述车列的预设车速，其中，所述路况信息包括：车流密度；
39.行驶时间预估单元，用于基于所述路况信息与所述间距、所述预设车速预估所述车列行驶至所述第一路口的所需时长；
40.其中，第一路段为所述车列沿所述预设行驶路线行驶到第一路口的所经路段。
41.在一些实施例中，所述绿波信息获取模块包括：
42.绿波信息获取单元，用于获取所述第一路口的绿波信息，所述绿波信息包括：绿波配时方案以及绿波配时方案的运行时间段；
43.绿波协调周期开始时刻预估单元，用于基于所述绿波信息预估所述绿波协调周期开始时刻。
44.在一些实施例中，还包括：绿波信息实时监测模块，用于实时监测所述第一路口的绿波配时方案，且当监测到所述第一路口切换绿波配时方案时，向所述绿波信息获取模块发送表示重新预估所述绿波协调周期开始时刻的第一信号，且所述第一信号包括：切换后的绿波配时方案；
45.其中，所述绿波信息获取模块基于所述第一信号获取绿波协调周期开始时刻。
46.在一些实施例中，所述绿波信息获取单元和/或所述绿波信息实时监测模块通过路侧智能终端获取所述绿波信息。有益技术效果：
47.现有技术中通常是基于车列(或单个车辆)的通行状态(如车列位置、运行速度)对绿波信号进行调节。但是道路上通行的车辆的数量和类型众多，且道路通常包括多车道，例如，在一条多车道的道路上可能运行有多个智慧车列，而对绿波信号的调节可能只能适用于其中一个智慧车列(或者说，只能保证一个智慧车列或一个车辆处于绿波带区域内)，而难以保证所有智慧车列均能够在该信号配时方案下行驶在绿波带范围内(即能遇到多个绿灯)。因此，这种调节方式难以协调或平衡当前的智慧车列与道路上的其他车列或社会车辆各自的通行需求。
48.而与现有技术不同的是，本发明通过对路口(如第一路口)的绿波配时方案进行实时监控，并基于路口处的实时绿波配时方案确定车列(车辆)的正式发车时刻(也即优选的发车时刻)，从而使得车列在该正式发车时刻下发车时能够处于绿波带区域内(即在第一路口遇到绿灯信号，并在绿灯信号时段内顺利通过)，从而有效解决车辆到达绿波带路口时，未在绿波带区域内导致绿波通行效果不佳问题(而当车辆处于绿波带区域外时，不停车通
过下一绿波路口概率很低，甚至可能遭遇多个红灯从而导致车列需要长时间等待红灯)。
49.由于本发明是基于实时的绿波配时方案(绿波信号)对车列的发车时刻进行调节，也即是无需对绿波配时方案进行调节(即无需调整路口的绿灯信号)。因此，本发明所提出的智慧车列联动控制方法不会影响到道路上的其他车列或社会车辆的通行(或者说，不同车列或社会车辆各自的通行需求不会存在难以协调的冲突)。并且，由于本发明所提出的方法可以有效提高智慧车列的通行效率，减少在智慧车列在行驶路段上的耗时，相应地为道路上的其他社会车辆或车列的顺利通行留出了相应的时间与空间。
50.进一步地，相较于现有技术中基于车列通行状态调节绿波配时方案的控制方法，本发明的控制方法在运行上更简单(数据处理量更少)，效率更高。例如，在现有技术中，为了保证道路上大部分车列或车辆均能够处于绿波带区域内，通常需要实时获取多个车列或车辆的运行状态(如车辆的运行车速和实时位置)，并对不同的车列和车辆的顺利通行需求(如在下个路口上遇到绿灯的需求)的优先级进行排序。其中，不同的车列的需求可能存在冲突，并且在有行人通过的路口还需要考虑为行人提供足够的通行时间。因此，现有技术中的控制方法在处理过程中需要考虑的因素、以及需要处理的数据相对较多，方法也较为复杂。并且，现有技术在考虑了多重因素的基础上，既无法保证运行效率，同时仍然难以满足道路上大部分车列或车辆的顺利通行需求。此外，绿波配时方案通常已经是基于当前路段的车流量特点而规划得到的较为合理的交通信号控制方案，如果为了保证某一个车辆的通行而对绿波信号进行调整，这可能会与预先的规划产生矛盾。
51.具体地，本发明所提出的方法及系统通过预估绿波带起点时刻，从而确定车列头车通过路口最佳时刻(即绿波带起点时刻)，从而可以确定列车的最佳的正式发车时间。基于获取到的最佳正式发车时间发车，能够保障车列在绿波带起点最佳时刻位置进入绿波带行驶。
52.并且，本发明所提出的方法和系统能够针对性地解决中型或大型客运站点(如公交车始发站)的附近路段的拥堵问题，既能够缓解城市交通拥堵的现象(特别地，可以缓解中大型客运站点附近路段的拥堵现象)，即提高了车列(如公交车列)的通行效率，同时减少了客运站点的频繁发车对道路上其他社会车辆或车列通行的影响；同时能够优化乘客的乘车体验，有助于公共交通发展。
附图说明
53.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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
54.图1a是本发明一示例性实施例中方法的流程示意图；
55.图1b是本发明又一示例性实施例中方法的流程示意图；
56.图1c是本发明另一示例性实施例中方法的流程示意图；
57.图2是本发明又一示例性实施例中的方法的具体实施流程示意图；
58.图3是本发明一示例性实施例的系统的模块示意图；
59.图4为某一公交始发站的驶离路线示意图。
具体实施方式
60.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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。
61.本文中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
62.本文中，术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
63.本文中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“连接”、“相连”等，应做广义理解，例如“相连”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是无线连接，也可以是无线通信连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
64.本文中，术语“绿波带”指的是在指定的交通线路上，当各规定好该路段的车速后，交管系统中的信号控制机根据路段距离相应调整车流(或车列)经过各路口的绿灯起始时间，从而使得车流到达每个路口时，正好遇到“绿灯”，即：能够保证或者几近保证车流通过时每个路口全是绿灯的一条指定交通线路。
65.本文中，术语“绿波路口”指的是处于绿波带的交通线路中，具有绿波交通信号控制(或绿波信号控制机)的路口(交叉路口)。
66.本文中，术语“绿波信号”指的是绿波控制信息，包括各个绿波路口处交通信号灯的绿波配时方案及运行时段，也可以被称为“绿波信息”。
67.本文中，“绿波协调周期开始时刻”指的是“绿波带起始时刻”。
68.本文中，“绿波带行驶状态”指的是能够保证车辆在绿波带线路上保持一路绿灯的行驶状态。
69.本文中，“绿波周期”是指第一路口的绿波带的间隔时间。
70.本文中，“智慧车列”指的是装载有智能车载终端(包括行驶任务获取终端、智慧车列内部管理系统或终端)，并能够进行车车通信、车路通信的车辆组成的车辆，其包括相同或不同车型的智能网联车辆，且该车列可以在城市道路上保持匀速协同运行。实施例一
71.参见图1a，本发明第一方面提供了一种基于绿波信号的智慧车列联动控制方法，包括：
72.s10获取车列行驶至第一路口的所需时长；
73.s20获取第一路口的绿波协调周期开始时刻；
74.s30基于所需时长和绿波协调周期开始时刻确定车列的正式发车时间(或正式发车时刻)；其中，第一路口为车列在预设行驶路线内进入绿波线路(或绿波带)的第一个绿波路口。
75.可以理解的是，车列基于步骤s30所获取到的正式发车时刻开始发车时，能够不停车通过第一路口(即在车列行驶至第一路口时信号灯为绿灯)，通行效率高。
76.例如，在一些实施例中，步骤s10包括：
77.获取车列距离第一路口的间距s(具体地，间距s为车列的头车与第一路口之间的间距)、车列的设定车速v(也即车列的运营车速，或车列的平均车速)；
78.基于所述间距s和所述设定车速v预估所述车列行驶至第一路口的所需时长t1。
79.本实施例中，车列行驶至第一路口的所需时长t1＝s/v。
80.进一步地，在一些实施例中，步骤s20包括：
81.获取第一路口的绿波信息(也即绿波控制信息)，所述绿波信息包括：绿波配时方案以及绿波配时方案的运行时间段。
82.基于所述绿波信息预估所述绿波协调周期开始时刻tc。
83.进一步地，绿波信息还包括：绿波周期c、绿波协调相位、相位差t2。
84.当然，在另一些实施例中，绿波协调周期开始时刻可以通过交通信号控制系统或交通信号控制机等直接获取。
85.本实施例中，通过获取到第一路口的绿波信息(或绿波信号)，可以确定出适应于当前时段(例如，当天，或当前一小时)的精确的发车时刻表。现有的发车时刻规划方法往往是从各个时段的客流量与发车频率角度出发，确定发车时刻，其中所确定的发车时刻可能处于某一个时间段。并且每天不同时段的客流量在相对较长周期内(如一个月或一年)可能都会相对稳定，因此该发车时刻通常可以适用于当前周期内的客流量需求。但是，绿波信息的时刻特点变化则较为频繁(绿波带起始时刻变化较为频繁)，例如，每天同一时刻的绿波配时方案可能并不相同，或者说每天同一时刻的交通信号并不相同。而本实施例从绿波路口的绿波信号的角度出发，进一步地实现对发车时刻的优化，使得发车时刻可以精确到秒，从而保证了车列的高效通行。并且，本实施例中对发车时刻的调整范围相对较小，因此并不会对现有的发车时刻安排产生较大变动，也即是本实施例中所提出的联动控制方法主要是对发车时刻进行进一步的优化。
86.在一些实施例中，所述方法还包括步骤：
87.实时获取/监测第一路口的绿波配时方案，且当监测到所述第一路口切换绿波配时方案时(例如，监测到下一个运行时段的绿波配时方案被切换)，基于监测到的所述绿波配时方案确定所述车列的正式发车时刻t3。
88.优选地，在一些实施例中，对第一路口的绿波信息进行实时监测，当监测到绿波信息有变时，则基于新的绿波信息再次计算最佳的正式发车时刻。本实施例中，可以通过获取实时的绿波信息对发车时刻进行灵活地调整，从而保证车列行驶到第一路口时能够顺利通行(即不停车)。
89.例如，在一些实施例中，通过路侧智能终端(rsu)设备连接交通信号控制机获取绿波信息(或绿波控制信息)，并通过无线网络或其他通信方式将所获取的绿波信号上传到智慧车列中心控制系统，智慧车列中心控制系统基于该绿波信息计算得到最佳的发车时刻。
90.可以理解的是，当车列到达(或通过)第一路口的到达时刻刚好为绿波带起点时刻(即绿波信号的开始时刻)时，车列在相应路段上处于绿波带行驶状态的几率最高。换句话说，当车列到达第一路口时第一路口的信号灯刚好转变为绿灯时，此时车列不停车通过第一路口的几率最高。但是，由于绿灯信号具有一定的时长，且车列的长度有限，因此从车列的头车到尾车完全通过第一路口的耗时通常小于绿灯信号的时长，由此使得即使车列到达(或通过)第一路口的时刻略晚于绿波带起点时刻，但到达时刻和绿波带起点时刻差别相对较小时，车列仍有较高的几率进入到绿波行驶状态，也即不停车通过第一路口，并有较高几率不停车通过绿波线路的第二个或更多个绿波路口。
91.例如，当第一路口处的绿波带的起点时刻为14时00分00秒，绿灯信号的时长为90s，而车列完全通过第一路口的耗时小于绿灯信号的时长，如耗时为30s时。此时，当车列在14时00分00秒达到第一路口时，车列能够顺利通过第一路口，并且有较高的概率不停车通过接下来的一个或多个绿波控制路口，并且此时车列处于绿波带行驶状态的几率最高。当然，即使车列到达第一路口的时刻晚于14时00分00秒，如到达时刻为14时00分10秒或14时00分21秒，车列也能够不停车通过第一路口，且仍然有较高几率处于绿波带行驶状态，即在接下来的一个或多个绿波路口遇到绿灯。
92.因此，在一些实施例中，步骤s30包括：
93.基于绿波协调周期开始时刻(即绿波信号开始时刻)tc确定车辆的优选到达时段t4，即当车列的头车在t4时段内到达/通过第一路口时，均可以保证车列处于绿波带行驶状态。
94.例如，在一些实施例中，当车列在绿波协调周期开始时刻之后的一段时间
△
t1(也即第二阈值范围)内到达第一路口时，车列均可以处于绿波行驶状态，其中，优选到达时段t4为[开始时刻tc，开始时刻tc+
△
t1]。例如，在一具体实施例中，当绿波协调周期开始时刻为14时00分10秒，优选到达时段t4可以为[14时00分10秒，14时00分20秒]，其中，第二阈值范围为10s。
[0095]
进一步地，在一些实施例中，正式发车时刻t3＝tc-t1。，此时得到的t3为最佳发车时刻。
[0096]
其中，t3为车列的正式发车时刻，t1为车列按照预设车速行驶到第一路口所需时长，tc为绿波协调周期开始时刻。
[0097]
或者，在另一些实施例中，正式发车时刻t3＝t
4-t1。
[0098]
可以理解的是，为了保证车列能够不停车通过第一路口，
△
t1需要满足下列公式：
[0099]
△
t1＜t
5-(l+s)/v
[0100]
其中，t5为绿灯的时长，l为智慧车列的车列长度。
[0101]
例如，在一些实施例中，智慧车列包括10个智慧车辆，按照规定的速度通过第一路口至少需要30s，绿灯时间是必须大于30s的，为了避免车辆在绿灯末尾和黄灯的时候抢黄灯通行的安全隐患，所以绿灯的时长必须大于车列通行时间(l+s)/v。例如，绿灯的时长33s，车列通行需要30s，将第二阈值阈值范围设为：
△
t1＜3。
[0102]
在一些实施例中，t5可以基于绿波信息预估得到，例如，通过滤波配时方案预估得到。
[0103]
可以理解的是，当
△
t1＝0时，t4＝tc，此时t4为最佳的发车时刻。
[0104]
本实施例中方法主要适用于各个中型或大型的客运站点(例如，大型公交始发站，长途客车始发站或中转站等)，在这些站点或中转站中，同一时段内有多趟车辆需要发车，甚至同一时刻也有多辆车辆同时发车，也即是发车频率相对较高，因此站点的附近路段也更容易发生拥堵，由此既会影响车列自身的运营计划，也会对道路上的其他车列或社会车辆造成延误。此时，可以将行驶路段相同或相近的多个车辆规划为同一智慧车列，例如，当多个车辆驶出站点后驶过的第一个交通信号控制路口相同时，将其规划为同一车列，再例如，当多个车辆驶出站点后驶过的多个交通信号控制路口相同时，可将以上多个车辆规划为同一车列。随后，基于车列的车列长度、车列的发车时段以及该车列的预设路段上的绿波信号确定车列的发车时刻。
[0105]
在以往的公共交通运行方案中，通常不会对运营车辆(如公交车)的发车时刻进行频繁的调控或修改。一方面是由于，在传统的公共交通运营规划中，车辆的发车时刻固定，更有利于乘客基于固定的发车时刻安排出行计划。但是随着现今网络通信技术的飞速发展，乘客可以直接通过便携的电子设备(如手机)登录相应的程序或网页，查看实时的车辆状态(如发车时间等)，或直接通过站台上的显示屏查看到车辆状态。因此，对发车时刻的灵活调控并不会对乘客的候车计划的造成过多的影响。相反，由于本发明能够对客运站点的发车时刻进行实时的灵活调控，使得车列可以在最佳的发车时刻点发车离站，大大地减少或避免了车列在路口处发生拥堵的现象。如此一来，既提高了公共交通的通行效率，同时也减少了客运站点车列发车过程中对附近路段的其他车列或社会车辆的影响，也进一步优化了乘客的候车体验(即减少了乘客的候车时间)。
[0106]
并且，本实施例中所提出的联动控制方法并不一定需要对车列的发车时刻进行大范围的调节，同一趟车列的最终确定的发车时刻可能处于相对固定的时段内，例如，某一车列的最佳发车时刻的调整并不会超出某一时段，如该车列每天的最佳发车时间均落在15时00分10秒-15时05分10秒内，因此对乘客的出行安排不会产生较大影响。
[0107]
具体地，在一些实施例中，参见图4，公交始发站的驶离路线包括多个路径，如第一路径l1，第二路径l2以及第三路径l3等等。其中，可将经过第一路径l1的多个车辆规划为第一车列，将经过第二路径l2的多个车辆规划为另一趟车列。例如，可将相同时段(或相近时段)内驶过第一路径中的第一、二、三、四、五绿波路口l1a、l1b、l1c、l1d、l1e的多个车辆规划为第一车列，并将下一时段内通过第一路径中的第一到五绿波路口的多个车列规划为第二车列。具体地，首先通过上述方法确定第一车列的发车时刻，然后基于第一车列的发车时刻与绿波周期确定第一、二车列的发车间隔时间，从而确定第二车列的发车时刻。同样地，基于该方法可以确定得到该车站内的多个车列的发车时刻。
[0108]
通过本发明所提出的基于绿波信号的智慧车列联动控制方法，可以对第一车列的发车时刻进行优化，使得第一车列中的各个车辆均能够在绿灯信号状态通过第一路径上的第一、二、三、四、五绿波路口，从而使得车列中的车辆在第一路径行驶过程中无需停车，通行效率高。或者，在另一些实施例中，通过对第一车列的发车时刻进行优化，使得第一车列中的各个车辆在绿灯信号状态下通过第一路径的五个绿波路口的概率很高。
[0109]
可以理解的是，本实施例中的方法主要适用于各个中型或大型客运站点的车列发车时刻的优化与控制。换句话说，本发明所提出的方法主要是针对智慧车列的行程中的初始阶段(即发车驶离并远离初始站点的阶段)。当第一车列中的车辆行驶过第一路径后，车
辆可能会出现分流，即驶向不同的路口/路线，此时车辆可以加入其他的智慧车列，或者与其他具有相同行驶路段的车辆组成新的智慧车列，从而实现对智慧车列的全行驶过程的调控。
[0110]
当然，本实施例中的方法也可以应用于小型站点的车辆发车时刻的优化与控制，具体地，也可以应用于单个车辆的发车时刻的优化与控制。实施例二
[0111]
本发明还提出了一种基于绿波信号的智慧车列联动控制方法，与上述实施例一不同的是，本实施例通过车列行驶至第一路口的达到时刻和绿波协调周期开始时刻确定车列的发车时间。
[0112]
例如，参见图1b，在一些实施例中，该方法包括步骤：
[0113]
s12获取车列基于预设发车时刻行驶至第一路口的到达时刻；
[0114]
s20获取第一路口的绿波协调周期开始时刻；
[0115]
s32基于到达时刻和绿波协调周期开始时刻确定车列的正式发车时刻(或正式发车时间)。
[0116]
例如，在一些实施例中，步骤s32包括步骤：
[0117]
获取到达时刻(或预设到达时刻)t6与所述绿波协调周期开始时刻tc的第一差值(如，在一些实施例中，第一差值
△
t2＝t
6-tc)，并判断所述第一差值是否属于预设的第一阈值范围
△
t3；
[0118]
且当判断出第一差值
△
t2属于第一阈值范围
△
t3时，则将预设发车时刻确定为车列的正式发车时刻；当判断出所述第一差值不属于所述第一阈值范围时，则基于所述第一差值确定所述正式发车时刻；且本实施例中
△
t3≥0。
[0119]
例如，在一些实施例中，当第一差值
△
t2小于零时，也即车列的到达时刻早于绿波协调周期的开始时刻，此时车列行驶至第一路口时需要停车等候，因此需要对车列的发车时刻进行调整/修正，此时车列的最佳正式发车时刻t3＝t7+
△
t2，其中，t7为预设发车时刻。
[0120]
例如，在一些实施例中，当第一差值
△
t2大于零，且不属于第一阈值范围时，此时需要对车列的发车时刻进行调整，具体地，可将发车时刻提前，如正式发车时刻t3＝t7+
△
t3‑△
t2。
[0121]
又例如，在一些实施例中，步骤s32包括步骤：
[0122]
基于绿波协调周期开始时刻获取列车的优选到达时段t4,
[0123]
判断到达时刻是否属于优选到达时段，且当判断出到达时刻属于优选到达时段时，则认为当前的预设发车时间(预设发车时刻)为正式发车时刻；
[0124]
当判断出达到时刻不属于优选到达时段时，则对预设发车时刻进行修正，并基于修正后的预设发车时刻返回到步骤s12，直至确定出正式发车时刻，或者直接基于到达时刻和优选到达时段对预设发车时刻进行修正，获取到正式发车时刻。
[0125]
例如，在一些实施例中，优选到达时段t4为[开始时刻tc，开始时刻tc+
△
t1]，当车列的预设到达时段属于优选到达时段时t4，则认为当前的预设发车时间(预设发车时刻)为正式发车时刻。
[0126]
优选地，在一些实施例中，优选达到时段t4为一个具体时刻，即为绿波协调周期开始时刻(此时
△
t1为0)。
[0127]
本实施例中s20参见上述实施例一，此处不再赘述。
[0128]
具体地，在一些实施例中，参见图2，该方法的具体步骤包括：
[0129]
获取智慧车列的车列长度l、车列发车起点位置与最近绿波线路路口间距s，红绿灯根据智慧车列运营车速v预估车列按照既定速度行驶至绿波信号控制路口时所需时间t1，便于与绿波信号控制相位差进行协调；
[0130]
获取绿波协调周期开始时刻，根据绿波配时方案运行时间段，绿波周期c，绿波协调相位，相位差t2，预估绿波协调周期开始时刻t3，绿波控制存在多时段多方案，智慧车列发车时刻(发车时间)需根据绿波控制信息联动；
[0131]
获取绿波控制切换运行时段和绿波配时方案信息，路侧智能终端(rsu)设备通过网络连接交通信号控制机获取绿波控制信息，并通过无线网络将绿波控制信息上传给智慧车列中心控制系统；
[0132]
确定智慧列车的发车时刻，计算最佳的正式发车时刻t3＝t
4-t1，其中，t3优选地可以精确到秒。例如，当计算出t3为14时36分36秒时，则说明智慧列车在14:36:36时刻发车时，在预设行驶路线上顺利遇到多个绿灯(或者连续遇到绿灯)的概率非常高。
[0133]
进一步地，为了结合实时路况，以进一步保证车列能够顺利遇到绿灯(避免在路口处停车)，本实施例中还包括步骤：实时获取绿波信息，当绿波控制切换时段与绿波配时方案时，重新预估最佳发车时刻。
[0134]
本实施例中所提供的方法可有效解决车辆(车列)到达绿波带路口时，通行车辆未在绿波带区域内而导致绿波通行效果不佳问题。该方法通过预估绿波带起点时刻(绿波协调周期开始时刻)，精准把控车列头部车辆通过路口时刻为绿波周期绿波带宽的起点时刻，保障车列在绿波带最佳时刻位置进入绿波带行驶，大幅提升绿波带利用率和通行效率，减少红灯等待和车辆延误。
[0135]
优选地，在一些实施例中，利用车路协同技术，超低时延数据传输，v2i、v2n两大应用场景，打造交通信号绿波控制的车—路—云协同。稳定匀速行驶的车列相比自由交通流更适合绿波控制，可有效发挥绿波控制优势，提升干线绿波通行效率。
[0136]
其中，v2i、v2n为本实施例中车对外界的信息交换的主要应用场景，v2i即车与基础设施相连接，车辆可以与道路甚至其他基础设施，例如交通灯、路障等通信，获取交通灯信号等道路管理信息。v2n(车-互联网)是目前应用最广泛的车联网形式，其主要功能是使车辆通过移动网络，连接到云服务器，使用云服务器提供的导航、娱乐、防盗等应用功能。
[0137]
进一步地，本实施例中的方法可拓展性强，可与其他信号控制方案进行联动。
[0138]
优选地，在一些实施例中，由于发车时刻相对绿波控制方案固定，发车间隔时间与绿波周期呈整倍数关系，可有效保障车列处于绿波带范围内。
[0139]
优选地，在一些实施例中，为避免网络延时造成误差，可选用多种校时机制，可实现gps校时、系统校时与网络校时，且智慧车列中心控制系统校时与交通信号控制系统一致，存在网络延时误差等可通过计算数据延时进行算法校准。
[0140]
本实施例的主要有益之处不仅是使得车列能在第一路口处遇到绿灯，还在于可以使得车列能够进入第一路口处的绿波带，然后进入到预设绿波路线，也即进入到绿波带行驶状态。而当车列进入到预设的绿波路线后，可以基于现有的行驶任务获取方法或智慧车辆上配置有的行驶任务获取端对车列的行驶速度进行后续的规划与调控，以保证车列能够
在后续行程中保持绿波带行驶状态。例如，车列中的智慧车辆可以配置有如中国发明申请cn202210035474.4中所公开一种行驶任务获取端。也即是说，本实施例中的联动控制方法主要是为了保证智慧车列在初始发车时能够顺利进入到预设绿波路线。在实际应用中，可以与现有的智慧交通技术(如上述的行驶任务获取端，或其他绿波车速引导方法或设备)相配合，从而对车列的行驶全程进行全面的规划与调控，使得车列既能够抓住时机进入绿波带，并能够在后续行程中保持绿波带行驶状态。
[0141]
上述实施例一、二的主要适用场景有：车列的发车位置与第一路口相距较短的情况，车列的发车位置位于郊区车流量较少的路段等。此时由于路段上的车流量较少，因此车列发车后通常能够保持预设车速行驶，因此在确定正式发车时刻时不考虑路段上的车流量(或者说，不将车流量作为主要考虑因素)，也能确定出较为适用的发车时刻。
[0142]
但在另一些应用场景中。例如，当车列的发车点位于市中心的枢纽站时，此时枢纽站附近的车流量很大，因此车列发车之后会受到外部车辆通行的影响，所以在确定车列到达第一路口所需时间时，除了考虑间距与预设车速，还需要考虑第一路段(即车列沿预设行驶路线行驶到第一路口的所经路段)上的路况信息，包括：车流密度等。
[0143]
可以理解的是，第一路口并不一定是车列发车之后遇到的首个红绿灯口，例如，车列可能在通过数个红绿灯路口才行驶到第一路口。具体地，在一些应用场景中，车列发车位置离第一路口较远(即第一路段相对较长，甚至在第一路段之间包括一个或多个红绿灯路口)，此时，车列发车后受到外部车辆通行的影响也相对较大。因此，需要综合考虑第一路段上的车流量确定车列到达第一路口的所需时间。
[0144]
进一步地，在一些实施例中，参见图1c，所述方法包括：
[0145]
s40基于车列的预设发车时刻和车列行驶至第一路口的所需时长确定车列行驶至第一路口的到达时刻；
[0146]
s42获取第一路口的绿波协调周期开始时刻；
[0147]
s44基于到达时刻和绿波协调周期开始时刻确定车列的正式发车时刻；其中，所述第一路口为所述车列在预设行驶路线内进入绿波线路的第一个绿波路口。
[0148]
具体地，在一些实施例中，s44包括步骤：
[0149]
获取到达时刻与绿波协调周期开始时刻的第一差值，并判断第一差值是否属于预设的第一阈值范围；
[0150]
且当判断出第一差值属于第一阈值范围时，将预设发车时刻确定为正式发车时刻；当判断出第一差值不属于第一阈值范围时，基于第一差值确定正式发车时刻。其中，正式发车时刻的确定方式参见上述实施例。
[0151]
或者，在另一些实施例中，s44包括步骤：
[0152]
基于所述绿波协调周期开始时刻确定优选到达时段；
[0153]
判断所述到达时刻是否属于优选到达时段，且当判断出所述到达时刻属于优选到达时段时，将所述预设发车时刻确定为所述正式发车时刻，当判断出所述到达时刻不属于优选到达时段时，基于所述到达时刻和所述优选到达时段确定所述正式发车时刻。本实施例中，正式发车时刻的确定参见上述实施例。
[0154]
例如，在一些实施例中，优选到达时段t4为[开始时刻tc，开始时刻tc+
△
t1]。当判断出到达时刻不属于优选到达时段，且到达时刻t6早于开始时刻tc时，则应推迟发车，即正
式发车时刻t3＝t7+t
4-t6。当判断出到达时刻不属于优选到达时段，且到达时刻晚于开始时刻时，则应该提前发车，同样地，正式发车时刻等于t3＝t7+t
4-t6。
[0155]
在一些实施例中，所述获取车列行驶至第一路口的所需时长的步骤包括：
[0156]
获取第一路段的路况信息、所述车列距离所述第一路口的间距和所述车列的预设车速，其中，所述路况信息包括：车流密度；
[0157]
基于所述路况信息与所述间距、所述预设车速预估所述车列行驶至所述第一路口的所需时长；
[0158]
其中，第一路段为所述车列沿所述预设行驶路线行驶到第一路口的所经路段。
[0159]
可以理解的是，在一些实施例中，车列到达第一路口的所需时长可以根据gps(全球卫星定位系统)等定位技术获取，例如，通过现有的导航服务器、行车道导航仪或者具有导航功能的应用，或者其他具备地图导航功能的硬件设备或应用可以直接获取到车列在第一路段上的行驶耗时。
[0160]
在一些实施例中，s42步骤包括：
[0161]
获取所述第一路口的绿波信息，所述绿波信息包括：绿波配时方案以及绿波配时方案的运行时间段；
[0162]
基于所述绿波信息预估所述绿波协调周期开始时刻。
[0163]
在一些实施例中，该方法还包括步骤：
[0164]
实时监测所述第一路口的绿波配时方案，且当监测到所述第一路口切换绿波配时方案时，基于监测到的所述绿波配时方案确定所述车列的正式发车时刻。
[0165]
在一些实施例中，可以通过所述路侧智能终端获取所述绿波信息。
[0166]
因此，除了包括上述实施例中所提到的有益之处，本实施例的主要有益之处还包括：应用场景更广泛，也即本实施例中所提出的方法除了能够应用于第一路段较短或车辆较少的情况，还能够应用于第一路段较长以及第一路段上车流密度较大的情况。具体地，通过第一路段的路况信息、间距以及预设车速确定所需时长t1，使得所确定到的正式发车时刻可与当前的实时路况以及未来一段时间的路况变化情况相关联，从而使得当车列的发车位置距离第一路口较远时，或者第一路段上的车流密度相对较大时，车列也能够顺利地进入到第一路口的绿波带。实施例三
[0167]
基于上述实施例，本发明还提出了一种基于绿波信号的智慧车列联动控制系统，参见图3，所述系统包括：
[0168]
车列行驶预估模块10，用于获取车列行驶至第一路口的所需时长，
[0169]
绿波信息获取模块20，用于获取第一路口的绿波协调周期开始时刻；
[0170]
发车时刻确定模块30，用于基于所需时长和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的发车时刻；其中，第一路口为车列在预设行驶路线内进入绿波线路(或绿波带)的第一个绿波路口。
[0171]
或者，在另一些实施例中，该系统包括：
[0172]
车列行驶预估模块10，用于获取车列基于预设发车时刻行驶至第一路口的到达时刻(或预设到达时刻)；
[0173]
绿波信息获取模块20，用于获取第一路口的绿波协调周期开始时刻；
[0174]
发车时刻确定模块30，用于基于所述到达时刻和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的发车时刻。
[0175]
可以理解的是，本实施例中的设备模块/单元可以与上述实施例中的方法流程呈相对应设置。
[0176]
例如，在一些实施例中，所述车列行驶预估模块10包括：
[0177]
车列信息获取单元，用于获取所述车列距离所述第一路口的间距、所述车列的设定车速；
[0178]
行驶时间预估单元，用于基于间距和所述设定车速预估所述车列行驶至第一路口的所需时间。
[0179]
或者，在另一些实施例中，行驶时间预估单元用于基于间距和所述设定车速预估所述车列行驶至第一路口的达到时刻。
[0180]
例如，在一些实施例中，所述发车时刻确定模块30包括：
[0181]
第一差值获取单元，用于获取所述到达时刻与所述绿波协调周期开始时刻的第一差值，并判断所述第一差值是否属于预设的第一阈值范围；
[0182]
发车时刻确定单元，用于当判断出所述第一差值属于所述第一阈值范围时，将所述预设发车时间确定为所述正式发车时刻；当判断出所述第一差值不属于所述第一阈值范围时，则基于所述第一差值确定所述正式发车时刻。
[0183]
在一些实施例中，发车时刻确定模块30(或发车时刻确定单元)可以通过智慧车列中心控制系统实现。
[0184]
在一些实施例中，所述绿波管理模块20包括：
[0185]
绿波信息获取单元，用于获取第一路口的绿波信息，所述绿波信息包括：绿波配时方案的运行时间段、绿波周期、绿波协调相位、相位差；
[0186]
绿波协调周期开始时刻预估单元，用于基于所述绿波信息预估所述绿波协调周期开始时刻。
[0187]
在一些实施例中，所述系统包括：绿波信息实时监测模块，用于实时获取第一路口的绿波信息，且当监测到所述绿波配时方案切换运行时间段时，基于实时获取的所述绿波信息确定所述车列的发车时间。
[0188]
可以理解的是，在一些实施例中，绿波信息实时监测模块与绿波信息获取单元可以通过同一装置或设备实现。
[0189]
在一些实施例中，所述绿波信息获取单元/绿波信息实时监测模块包括：路侧智能终端。
[0190]
本实施例中，通过对绿波路口(如第一路口)处的绿波信息进行实时监控，从而实现基于绿波信号的动态联动调控列车的发车时刻(发车时间)和发车间隔时间。在第一路口的绿波信号控制切换控制时段或切换到新的信号配时方案时，车列的发车时刻可以根据交通信号绿波方案信息进行联动动态调整，也即实现车列发车时刻与绿波信号的实时联动，灵活调控。当绿波路口的绿波配时方案切换运行时段和配时方案时，绿波信号周期需要进行过渡调整，该过程由于绿波协调相位起始时刻与周期性规律变化，智慧车列发车时刻需要同步重新进行调整，且该调整可以通过本发明所提出的方法快速实现。因此本实施例中的系统可以让智慧车列发车后始终能够在绿波带区域内，即保证车列的高效通行。
[0191]
进一步地，在一些实施例中，通过智慧车列中心控制系统智能分析绿波协调相位起始时刻，预估每一个绿波公共周期绿波协调相位起点时刻(或绿波带起始时刻)，可以精确到秒。本实施例中提出的系统，可有效解决车辆到达绿波带路口时，未在绿波带区域内从而导致绿波通行效果不佳问题。
[0192]
若车辆处于绿波带区域外时，不停车通过下一绿波路口概率很低，甚至可能遭遇多次红灯，从而导致车辆在行驶路线上的停车次数较多(在路口上的等待时间偏长)。而本实施例中通过预估绿波带起点时刻，并获取到车列头车通过路口最佳时刻(即绿波带起点时刻)，能够保障车列在绿波带起点最佳时刻位置进入绿波带行驶。
[0193]
进一步地，通过预估车列通行相位绿灯起点时刻与车列到达路口预计到达时间，确定最佳发车时刻；因时制宜，精准把控发车时刻，发车时刻可精确到秒，解决车辆刚发车就遭遇红灯的困境，有效提升智慧车列绿波通行概率，减少车辆延误时间。
[0194]
基于上述实施例中的方法，在另一些实施例中，还提供了另一种基于绿波信号的智慧车列联动控制系统，所述系统包括：
[0195]
车列行驶预估模块，用于基于车列的预设发车时刻和车列行驶至第一路口的所需时长确定车列行驶至第一路口的到达时刻；
[0196]
绿波信息获取模块，用于获取所述第一路口的绿波协调周期开始时刻；
[0197]
发车时刻确定模块，用于基于所述到达时刻和所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的发车时刻。
[0198]
其中，所述发车时刻确定模块包括：
[0199]
第一差值确定单元，用于获取所述到达时刻与所述绿波协调周期开始时刻的第一差值，并判断所述第一差值是否属于预设的第一阈值范围；
[0200]
发车时刻确定单元，用于当判断出所述第一差值属于所述第一阈值范围时，将所述预设发车时间确定为所述正式发车时刻；当判断出所述第一差值不属于所述第一阈值范围时，基于所述第一差值确定所述正式发车时刻；
[0201]
其中，所述第一路口为所述车列在预设行驶路线内进入绿波线路的第一个绿波路口。
[0202]
或者，在另一些实施例中，所述发车时刻确定模块包括：
[0203]
优选到达时刻确定单元，用于基于所述绿波协调周期开始时刻确定所述车列的优选到达时段；
[0204]
发车时刻确定单元，用于判断所述到达时刻是否属于优选到达时段，且当判断出所述到达时刻属于优选到达时段时，将所述预设发车时刻确定为所述正式发车时刻，当判断出所述到达时刻不属于优选到达时段时，基于所述到达时刻和所述优选到达时段确定所述正式发车时刻。
[0205]
进一步，在一些实施例中，所述车列行驶预估模块包括：
[0206]
第一信息获取单元，用于获取所述第一路段的路况信息、所述车列距离所述第一路口的间距和所述车列的预设车速，其中，所述路况信息包括：车流密度；
[0207]
行驶时间预估单元，用于基于所述路况信息与所述间距、所述预设车速预估所述车列行驶至所述第一路口的所需时长。
[0208]
进一步，在一些实施例中，所述绿波信息获取模块包括：
[0209]
绿波信息获取单元，用于获取所述第一路口的绿波信息，所述绿波信息包括：绿波配时方案以及绿波配时方案的运行时间段；
[0210]
绿波协调周期开始时刻预估单元，用于基于所述绿波信息预估所述绿波协调周期开始时刻。
[0211]
进一步，在一些实施例中，还包括：
[0212]
绿波信息实时监测模块，用于实时监测所述第一路口的绿波配时方案，且当监测到所述第一路口切换绿波配时方案时，向所述绿波信息获取模块发送表示重新确定(或预估)所述绿波协调周期开始时刻的第一信号，且所述第一信号包括：切换后的绿波配时方案；
[0213]
其中，所述绿波信息获取模块基于所述第一信号获取绿波协调周期开始时刻。
[0214]
进一步，在一些实施例中，所述绿波信息获取单元和/或所述绿波信息实时监测单元通过路侧智能终端(或路侧单元)获取所述绿波信息。
[0215]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0216]
以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。