一种大规模路网信号灯推定方法
【专利摘要】本发明提出了一种大规模交通路网信号灯推定方法，包括如下步骤：获取路网信息；路网地图划分；信号灯自适应配时；基于Hadoop的分布式计算。本发明通过计算信号灯密度情况对路网进行自适应地图划分，实现多个区块内信号灯配时优化时间计算的负载均衡，运用Hadoop分布式系统极大的提高了路网地图划分的生成的效率，信号灯配时方案具有自适应性和实时性，每个周期时间段甚至每天的信号灯时长都不相同，能有效优化道路原有或者新增信号灯的配时时长问题。
【专利说明】
_种大规模路网信号灯推定方法
技术领域
[0001] 本发明涉及交通管理领域，尤其是指一种大规模交通路网信号灯推定方法。
【背景技术】
[0002] 现有的很多信号灯配时方案不具有自适应性，原因是这些信号灯配时方案的制定 准则大多是来源于道路通行经验或者理论计算的方式得出几组固定时间段的配时方案，不 能适用于多种道路环境;有一部分信号灯配时方案具有自适应性，但由于原有的初始配置 方案不具有自适应性，导致这类配时方案的自适应性不是非常好。
[0003] 由于信号灯数量众多，且配时方案不具有自适应性，所以通常在交通管理中往往 很难对交通信号灯的配时进行有效的推定。
【发明内容】
[0004] 为了解决现有技术很难对交通信号灯的配时进行有效的推定的问题，本发明提出 了一种大规模交通路网信号灯推定方法，通过计算信号灯密度情况对路网进行自适应地图 划分，实现多个区块内信号灯配时优化时间计算的负载均衡，运用Hadoop分布式系统极大 的提高了路网地图划分的生成的效率，信号灯配时方案具有自适应性和实时性，能有效优 化道路原有或者新增信号灯的配时时长问题。
[0005] 本发明所采用的技术方案是：一种大规模交通路网信号灯推定方法，包括如下步 骤：
[0006] S1，获取路网信息:选定路网A，从路网信息数据库获取路网A内的信号灯数量S〇、 信号优化计算时长T〇、路口编号N、各路段的车流量D、各路段的行驶时间T，并获取各信号灯 的GPS位置信息和各路段的GPS位置信息；S2，路网地图划分:将路网A水平分成1块，垂直分 成N與，即将路网A分成M况个区块，通过各信号灯的GPS信息与区块M巩的GPS信息进行匹配 计算，确定信号灯在路网A的区块MiNj内分布情况，以此类推确定信号灯在其他区块内的分 布情况；
[0007] S3,信号灯自适应配时；
[0008] S4,基于Hadoop的分布式计算。
[0009]作为优选，所述的步骤S2中，信号灯在路网A的区块I化内分布情况的确定步骤如 下：
[0010] a.计算信号灯误差半径：
[0011] b.计算路网A的区块I化内的备选路段：以目标位置信号灯位置为中心，以误差椭 圆的长半轴为半径的圆形区域内，所有落在这个区域内的路段；
[0012] c.位置匹配:计算到各个备选路段的直线距离，距离最小的认为是最优匹配路段。
[0013] 作为优选，所述的步骤a中，所述信号灯误差半径的计算方法为：
[0014]假设信号灯GPS位置信息的随机误差满足系统的方差、协方差矩阵模型为
[0015] P = n L. , ^ f
[0016] 其中~、％是信号灯位置误差的标准差，是信号灯位置误差的方差，
[0017] 是信号灯位置误差的协方差，则误差椭圆公式如下：
[0021] 其中a是误差椭圆的长半轴，b是误差椭圆的短半轴，巾是误差椭圆的长轴取向与 正北方向夹角。
[0022] 作为优选，所述的步骤c中，位置匹配的计算如下：
[0023] 设误差椭圆与道路的交点分别为：（^，71)，（^，72)，则通过交点的直线方程为
，其中； 坐标为（xqjq)信号灯到该直 ， 线的距离
&而确定信号灯(X〇，y())在路网A的区块中的位置，同理 可以计算所有路网A的每个区块的信号灯数量So。
[0024] 作为优选，所述的步骤S3中，选定MiNj区块中的一条道路，该条道路1有11个十字路 口N，每个十字路口的4个方向分别表示为<、，左转、右转和直行三类行驶方 向的时间分别是T：st、T； 6ft和T直行，信号灯的配时优化时长为To,信号灯自适应配时的具体步 骤如下：
[0025] (i)从数据库提取对应时间段的各方向车流量表示为和D直行以及道路拥堵 率比
[0026] (i i)根据设定的十字路口行驶方向的时间段Tijf，和T直行，和对应时间段的各方 向车流量Dijf，_和Dut绘制直方图用以分析数据：
[0027]见1路口方向的行驶方向为直行时，车辆正常行驶，通常周期时间为1小时，在一定 周期时间T直行内，研究每30秒钟车流量数据D直行。以周期时间T直行内每30秒钟为横轴x，对应的 车流量数据为纵轴y建立直方图，直方图上的数据分布表示周期时间段内对应的车流量，通 过最小二乘法将直方图拟合成曲线，方法如下:设有函数y = f(x)，平面上有i个互不相同的 点（x，y)，点到函数的距离是cU，拟合准则是使i个点与函数y = f(Xl)的距离的平方和最小， 艮pr= 2114 -/(xi)|洞理可得况路口方向的行驶方向为左转和右转的直方图；
[0028] 判断某十字路口左转是否需要单独设置绿灯，十字路口况丨方向的车流量记为D雄， 巧方向的车流量记为D'直行，根据实际车流量情况设置阈值0#P0 2,当直行>02时左 转应单独设置绿灯；
[0029] 通过直方图计算可得周期时间内的平均车流量为k，最高车流量为h，最低车流量 为1，则绿灯的配时计算方式由函数f(k，h，l)得到：
[0030] N/T绿=f(k，h，1) = <1止+(1211+(131 (M，〇2，a3 为参数）；
[0031 ]同理可得方向 <、<和< 的绿灯配时，分别是沁2!1绿、N^T绿和N，T绿;由于信号灯 相位设置原则，NA红=N^T绿，方向g、蹲和來的红灯配时，分别是沁外红、N^T红和Ni4T红；
[0032] 在新的信号灯配时情况下，计算拥堵率山，若
则配时合理；若
，则配时不合理，重新通过直方图分析数据，优化参数^，^，幻由此可得到该 十字路口单个信号灯的配时优化时长To,同理推定得到每个区块姐％所有十字路口N的信号 灯计算时长T。' ；
[0033] 根据信号灯密度和整个路网A的配时优化时间将路网A重新划分，使信号灯配时优 化时间计算量负载均衡，并将新的路网划分得到的区块中的信号灯位置信息存入数据 表中。
[0034]作为优选，所述的步骤S4中，所述的基于Hadoop的分布式计算具体步骤如下：
[0035] a.从数据表中读取的记录分成键值对<Kn，Vn>，n = 1，2，3，4"_N，其中Kn*MiNj区块 号，Vn为区块姐％包含的信号灯的位置信息；
[0036] b.分布式算法将路网A中所有区块的信号灯的配时做整体调整；
[0037] c.把从b步骤中得到的信号灯配时方案存入路网A中，根据结果重复a、b步骤。
[0038] 本发明的有益效果是:通过计算信号灯密度情况对路网进行自适应地图划分，实 现多个区块内信号灯配时优化时间计算的负载均衡，运用Hadoop分布式系统极大的提高了 路网地图划分的生成的效率，对于信号灯配时方案的推定，通过分析交通车流量历史数 据，设置道路上一组信号灯初始配置方案，以便信号灯自适应调整配时，有利于道路畅行； 本发明制定的信号灯配时方案具有自适应性和实时性，每个周期时间段甚至每天的信号灯 时长都不相同，能有效优化道路原有或者新增信号灯的配时时长问题。
【附图说明】
[0039]图1是本发明的一种流程不意图；
[0040]图2是本发明路网A的不意图；
[0041] 图3是本发明路口 Nn的示意图；
[0042] 图4是本发明步骤S3中通过最小二乘法拟合的曲线直方图；
[0043]图5是路口左转示意图。
【具体实施方式】
[0044]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0045] 如图1所示，一种大规模交通路网信号灯推定方法，包括如下步骤：
[0046] S1，获取路网信息:选定路网A，从路网信息数据库获取路网A内的信号灯数量So、 信号优化计算时长To、路口编号N、各路段的车流量D、各路段的行驶时间T，并获取各信号灯 的GPS位置信息和各路段的GPS位置信息。
[0047] S2,路网地图划分:如图2所示，将路网A水平分成1块，垂直分成％块，即将路网A分 成1%个区块，通过各信号灯的GPS信息与区块姐化的GPS信息进行匹配计算，确定信号灯在 路网A的区块M巩内分布情况，以此类推确定信号灯在其他区块内的分布情况。
[0048]其中，信号灯在路网A的区块M巩内分布情况的确定步骤如下：
[0049] a.计算信号灯误差半径：
[0050] b.计算路网A的区块I化内的备选路段：以目标位置信号灯位置为中心，以误差椭 圆的长半轴为半径的圆形区域内，所有落在这个区域内的路段；
[0051] c.位置匹配:计算到各个备选路段的直线距离，距离最小的认为是最优匹配路段。 [0052]上述步骤a中，所述信号灯误差半径的计算方法为：
[0053]假设信号灯GPS位置信息的随机误差满足系统的方差、协方差矩阵模型为
[0054] P = L ?
[0055] 其中~、(^是信号灯位置误差的标准差，<、cr:是信号灯位置误差的方差， 是信号灯位置误差的协方差，则误差椭圆公式如下：
[0059] 其中a是误差椭圆的长半轴，b是误差椭圆的短半轴，巾是误差椭圆的长轴取向与 正北方向夹角。
[0060] 步骤c中，位置匹配的计算如下：
[0061] 设误差椭圆与道路的交点分别为：（^，71)，（^，72)，则通过交点的直线方程为
坐标为(xojo)信号灯到该直线 r
的距离 从而确定信号灯(XQ，y())在路网A的区块I化中的位置，同理可 > 以计算所有路网A的每个区块的信号灯数量So。
[0062] S3,信号灯自适应配时。
[0063] 步骤S3中，选定MiNj区块中的一条道路，如图3所示，该条道路1有11个十字路口 N， 每个十字路口的4个方向分别表示为A^1、左转、右转和直行三类行驶方向 的时间分别是和T直行，信号灯的配时优化时长为To,信号灯自适应配时的具体步骤 如下：
[0064] (i)从数据库提取对应时间段的各方向车流量表示为和D直行以及道路拥堵 率比
[0065] (ii)根据设定的十字路口行驶方向的时间段TiJt，T雄和T直行，和对应时间段的各方 向车流量Dijf，_和Dut绘制直方图用以分析数据：
[0066] ￥路口方向的行驶方向为直行时，车辆正常行驶，通常周期时间为1小时，在一定 周期时间T直行内，研究每30秒钟车流量数据D直行。以周期时间T直行内每30秒钟为横轴x，对应的 车流量数据为纵轴y建立直方图，直方图上的数据分布表示周期时间段内对应的车流量，通 过最小二乘法将直方图拟合成曲线，如图4所示，方法如下:设有函数y = f(x)，平面上有i个 互不相同的点(x，y)，点到函数的距离是ck，拟合准则是使i个点与函数y = f(Xl)的距离的平 方和最小，即7 = -/(xf)|;同理可得麗丨路口方向的行驶方向为左转和右转的直方图； /-t
[0067] 如图5所示，判断某十字路口左转是否需要单独设置绿灯，十字路口 <方向的车流 量记为D雄，< 方向的车流量记为D '直行，根据实际车流量情况设置阈值91和02，当D雄>9i且 D 'aT>02时左转应单独设置绿灯；
[0068] 通过直方图计算可得周期时间内的平均车流量为k，最高车流量为h，最低车流量 为1，则绿灯的配时计算方式由函数f(k，h，l)得到：
[0069] N/T绿=f(k，h，1) =<1止+(1211+(131 (M，〇2，a3 为参数）；
[0070] 同理可得方向g、iVf和< 的绿灯配时，分别是沁外绿、N^T绿和Ni4T绿;由于信号灯 相位设置原则，N^T红=N^T绿，方向TV/、iVf和％ 4的红灯配时，分别是沁外红、N^T红和N,T红；
[0071] 在新的信号灯配时情况下，计算拥堵率仏，若
，则配时合理；若
则配时不合理，重新通过直方图分析数据，优化参数由此可得到该 十字路口单个信号灯的配时优化时长To,同理推定得到每个区块姐％所有十字路口N的信号 灯计算时长T。'。
[0072] 这里拥堵率计算可以参考不同功能等级道路的运行速度及车道占有率，而8 %为 根据道路车流量设定的经验百分数，可以通过实际情况进行优化取值而不限于固定常数 8%〇
[0073] 根据信号灯密度和整个路网A的配时优化时间将路网A重新划分，使信号灯配时优 化时间计算量负载均衡，并将新的路网划分得到的区块中的信号灯位置信息存入数据 表中。
[0074] S4,基于Hadoop的分布式计算。基于Hadoop的分布式计算具体步骤如下：
[0075] &.从数据表中读取的记录分成键值对〈1(11;>，11=1，2,3，令，，其中1( 11为1%区块 号，Vn为区块姐％包含的信号灯的位置信息；
[0076] b.分布式算法将路网A中所有I%区块的信号灯的配时做整体调整；
[0077] c.把从b步骤中得到的信号灯配时方案存入路网A中，根据结果重复a、b步骤。
[0078] 通过以上步骤，计算信号灯密度情况对路网进行自适应地图划分，实现多个区块 内信号灯配时优化时间计算的负载均衡，运用Hadoop分布式系统极大的提高了路网地图划 分的生成的效率，信号灯配时方案具有自适应性和实时性，能有效优化道路原有或者新增 信号灯的配时时长问题。
[0079]以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是 按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明的保护范 围之内。
【主权项】
1. 一种大规模交通路网信号灯推定方法，其特征在于:包括如下步骤： SI,获取路网信息:选定路网A，从路网信息数据库获取路网A内的信号灯数量So、信号优 化计算时长To、路口编号N、各路段的车流量D、各路段的行驶时间T，并获取各信号灯的GPS 位置信息和各路段的GI^位置信息； S2，路网地图划分:将路网A水平分成Mi块，垂直分成Nj块，即将路网A分成MiNj个区块，通 过各信号灯的GPS信息与区块M巩的GPS信息进行匹配计算，确定信号灯在路网A的区块MiNj 内分布情况，W此类推确定信号灯在其他区块内的分布情况； S3,信号灯自适应配时； S4，基于化doop的分布式计算。2. 根据权利要求1所述的一种大规模交通路网信号灯推定方法，其特征在于： 所述的步骤S2中，信号灯在路网A的区块Mi叫内分布情况的确定步骤如下： a. 计算信号灯误差半径： b. 计算路网A的区块Mi的内的备选路段：W目标位置信号灯位置为中屯、，W误差楠圆的 长半轴为半径的圆形区域内，所有落在运个区域内的路段； C.位置匹配:计算到各个备选路段的直线距离，距离最小的认为是最优匹配路段。3. 根据权利要求2所述的一种大规模交通路网信号灯推定方法，其特征在于： 所述的步骤a中，所述信号灯误差半径的计算方法为： 假设信号灯GI^位置信息的随机误差满足系统的方差、协方差矩阵模型为其中〇x、〇y是信号灯位置误差的标准差，of、a;是信号灯位置误差的方差， 是信号灯位置误差的协方差，则误差楠圆公式如下：其中a是误差楠圆的长半轴，b是误差楠圆的短半轴，d)是误差楠圆的长轴取向与正北 方向夹角。4. 根据权利要求2所述的一种大规模交通路网信号灯推定方法，其特征在于： 所述的步骤C中，位置匹配的计算如下： 设误差楠圆与道路的交点分别为：^1，71)，^2,72)，则通过交点的直线方程为 杉标为(x〇，y〇)信号灯到该直线 A的区块MiNj中的位置，同理可W计算所有路网A的每个区块的信号灯数量So。5. 根据权利要求1所述的一种大规模交通路网信号灯推定方法，其特征在于： 所述的步骤S3中，选定Mi叫区块中的一条道路，该条道路Nn有n个十字路口N，每个十字 路口的4个方向分别表示为iV：、AC、W。3、诚，左转、右转和直行=类行驶方向的时间分 别是TiJt、T巧!和Tiff,信号灯的配时优化时长为To,信号灯自适应配时的具体步骤如下： (i) 从数据库提取对应时间段的各方向车流量表示为拍翁、跑搗和Ds行W及道路拥堵率0; (ii) 根据设定的十字路口行驶方向的时间段TiJt, T鞋!和Ts行，和对应时间段的各方向车 流量拍翁，跑搗和Diff绘制直方图用W分析数据： W非各口方向的行驶方向为直行时，车辆正常行驶，通常周期时间为1小时，在一定周期 时间Ts行内，研究每30秒钟车流量数据Ds行。W周期时间Ts行内每30秒钟为横轴X，对应的车流 量数据为纵轴y建立直方图，直方图上的数据分布表示周期时间段内对应的车流量，通过最 小二乘法将直方图拟合成曲线，方法如下：设有函数y = f (X)，平面上有i个互不相同的点 (x，y)，点到函数的距离是山，拟合准则是使i个点与函数y = f (Xi)的距离的平方和最小，即:同理可得听路口方向的行驶方向为左转和右转的直方图； 判断某十字路口左转是否需要单独设置绿灯，十字路口斯^方向的车流量记为〇进|，辞 方向的车流量记为D'直行，根据实际车流量情况设置阔值01和02,当D战>01且D'直行>02时左转 应单独设置绿灯； 通过直方图计算可得周期时间内的平均车流量为k，最高车流量为h，最低车流量为1， 则绿灯的配时计算方式由函数fXk，h，l)得到： N/T绿=f 化，h，1) = aik+ash+asl (日1，日2，日3为参数）； 同理可得方向雌、和娜的绿灯配时，分别是化2T绿、Ni3T绿和化4T绿;由于信号灯相位 设置原则，Wt紅=Ni2T绿，方向雌、和抑的針灯配时，A别是Ni2T紅、Ni3T紅和Ni 4T紅； 在新的信号灯配时情况下，计算拥堵率ft，；，则配时合理;3则配时不合理，重新通过直方图分析数据，优化参数〇1，〇2,〇3由此可得到该十字路口单个信 号灯的配时优化时长To,同理推定得到每个区块Mi叫所有十字路口N的信号灯计算时长r。； 根据信号灯密度和整个路网A的配时优化时间将路网A重新划分，使信号灯配时优化时 间计算量负载均衡，并将新的路网划分得到的Mi的区块中的信号灯位置信息存入数据表中。6. 根据权利要求1所述的一种大规模交通路网信号灯推定方法，其特征在于： 所述的步骤S4中，所述的基于化doop的分布式计算具体步骤如下： a.从数据表中读取的记录分成键值对<Kn，V。〉，n = 1，2，3，4…N，其中Kn为MiN返块号，Vn 为区块Ml的包含的信号灯的位置信息； b.分布式算法将路网A中所有Mi叫区块的信号灯的配时做整体调整； C.把从b步骤中得到的信号灯配时方案存入路网A中，根据结果重复a、b步骤。
【文档编号】G08G1/08GK105913673SQ201610330063
【公开日】2016年8月31日
【申请日】2016年5月18日
【发明人】张登, 李冰
【申请人】杭州智诚惠通科技有限公司