大范围战略交通协调控制方法

摘要

一种大范围战略交通协调控制方法，涉及交通控制管理技术领域，包括如下步骤：检测器将检测到的交通数据上传于大范围数据库中，从数据库中提取交通数据，判别当前区域的交通控制状态；判别区域边界的交通控制状态；给出相应的战略交通控制策略及区域边界交通协调控制策略；控制配时调节量方案，发布给区域交通信号控制系统和区域交通诱导系统执行。本发明实现了多个区域的战略交通控制和边界协调，更好地保证了区域间的交通流的顺畅性、安全性。

权利要求

1.一种大范围战略交通协调控制方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、检测器将检测到的交通数据上传于数据库中，区域交通控制状态判别模块从数据库中提取交通数据，通过计算判别当前区域的交通控制状态；

(2)、区域边界交通控制状态判别模块从数据库中提取交通数据，通过计算判别区域边界的交通控制状态；

(3)、区域战略交通控制策略生成模块根据区域的交通控制状态给出相应的战略交通控制策略，存储于数据库中，并发布给区域交通信号控制系统和区域交通诱导系统执行；

(4)、区域边界交通协调控制策略生成模块根据区域边界的交通控制状态以及区域边界的相关信息，给出相应的区域边界交通协调控制策略，存储于数据库中；

(5)、区域边界交通协调控制配时方案生成模块是根据当前的区域边界的交通协调控制策略，基于模糊控制原理，按照区域边界协调控制算法生成相应的配时调节量方案，存储于数据库中，并下发给区域交通控制系统执行。

2.根据权利要求1所述的大范围战略交通协调控制方法，其特征在于：区域边界交通控制状态判别模块基于数据库中的数据，利用区域加权平均饱和度计算模型和区域平均速度计算模型，获得区域交通控制状态。

3.根据权利要求1所述的大范围战略交通协调控制方法，其特征在于：区域边界交通控制状态判别模型基于数据库中的数据，利用高负荷区域饱和度计算模型以及判断区域边界路段或路口是否属于交通事件/交通拥挤路段或交叉口，从而获得区域边界的交通控制状态。

4.根据权利要求1所述的大范围战略交通协调控制方法，其特征在于：区域战略交通控制策略生成模块是在一个训练好的多层支持向量机上运行。

5.根据权利要求1所述的大范围战略交通协调控制方法，其特征在于：区域边界交通协调控制策略生成模块是根据当前区域边界的交通控制状态的不同情况，系统自动提出一系列交通诱导和交通信号控制的协调策略。

说明书

技术领域：

本发明涉及交通控制管理技术领域，更具体涉及一种交通协调控制方法。

背景技术：

交通控制作为智能交通的核心，各国专家学者对其进行了几十年的研究，取得了较多的成果。国外开发出了一些系统并成功应用于工程实际，如TRANSYT系统，SCATS系统，SCOOT系统，RHODES系统，OPAC系统，NUTCS系统等。国内也在这方面取得了一定的成果，如专利号91100825的“一种自学习式智能式城市交通流协调控制方法”通过车辆自动检测子系统，实时检测交通信息，把实测控制参数与配时参数知识库中提取最优控制参数比较，进行自学习过程，确定适合新的交通环境条件的配时参数。该方法的方案是离线生成的，不能更好的适应变化的交通流。专利号为CN911011099.8的自学习智能式城市交通管理控制系统，采集到的交通数据经智能式信号控制机进行交通状态识别，信息整理和自学习优化，交通数据多通道并行双向处理装置能对60个交叉口进行优化，适用于机动车的非机动车混合行驶的城市中，但控制范围小，并且没有考虑与交通诱导的协调。专利号为CN200610201005.6的基于无线传感器的城市区域交通协同控制方法，能够完成路口与车辆，路口与路口，路口与子区，子区与子区四个层次上的协同，能够完成四个功能即：实时交通数据采集，自主选择控制方法，交通流空间上重新分配，远程控制端强行控制路口信号配时，缺少区域之间以及区域边界的协调。专利号为CN200510040620.9的一种分布式四级结构交通信号控制系统，应用在区域路网，包括中央控制级，区域控制级，关键路口控制级，其特征是在关键路口控制级的下级增设一个路口控制级或虚拟路口控制级。专利号为CN200310105674.X的一种自适应交通控制系统和方法，具有三级结构即中央控制服务器和交通信号机终端。本发明的核心技术采用交通信号工程技术，并运用混合交通控制算法，提供控制机动车，行人，非机动车的算法，应用于混合交通的控制，但没有考虑驾驶员的路径选择行为。专利号为CN200510117553的“交叉口之间的交通协调控制系统”是一个多个交叉口的交通信号协调装置，它用两条轨迹凸显在时间——路程长度图上描述的系统“绿波带”模型不是直线而是折线。交叉口内轨迹线斜率与路段上轨迹斜率等于该交叉口的阻尼系数装置对其设计依据的同一个有向路程长度的不同组成部分使用了不同的比例尺：各交叉口路段长度保持了真实尺寸的正常比例，而交叉口内渠化的路面设计长度的尺寸则较交叉口内渠化的路面世纪长度的尺寸扩大了相当于交叉口阻尼系数大的倍数后再按正常比例绘制。

虽然国内外的交通控制系统在这方面取得了可喜的成果，但是这些研究仅仅适用于子区之间或者交叉口之间的协调控制。对于从战略层面考虑，实现区域之间以及区域边界的交通协调控制技术在国内外还没未见相关报道。

发明内容：

本发明提出一种大范围战略交通协调控制系统，实现从宏观层面协调多区域交通控制方法，使得整个交通控制效益更大，减少整个路网的延误和行程时间，从而更为有效的缓解交通拥挤等问题。

本发明提出的一种大范围战略交通协调控制方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、布置在道路上的交通检测器将检测到的交通数据上传于大范围数据库中，区域交通控制状态判别模块从数据库中提取交通数据，通过计算判别当前区域的交通控制状态；

(2)、区域边界交通控制状态判别模块从数据库中提取交通数据，通过计算判别区域边界的交通控制状态；

(3)、区域战略交通控制策略生成模块根据区域的交通控制状态给出相应的战略交通控制策略，存储于数据库中，并发布给区域交通信号控制系统和区域交通诱导系统执行；

(4)、区域边界交通协调控制策略生成模块根据区域边界的交通控制状态以及区域边界的相关信息，给出相应的区域边界交通协调控制策略，存储于数据库中；

(5)、区域边界协调控制配时方案生成模块根据相应的协调控制策略，基于模糊控制原理，利用区域边界协调控制算法生成相应的协调控制配时调节量方案，存储于数据库中，并发布给区域交通信号控制系统和区域交通诱导系统执行。

区域交通控制状态判别模块基于数据库中的数据，利用区域加权平均饱和度计算模型和区域平均速度计算模型，获得区域交通控制状态。

区域边界交通控制状态判别模型基于数据库中的数据，利用高负荷区域饱和度计算模型、交通事件/交通拥挤路段或交叉口编号与边界路段或路口相匹配的方法，获得区域边界的交通控制状态。

区域战略交通控制策略生成模块是在一个训练好的多层支持向量机上运行的。系统输入区域的加权平均饱和度和平均速度值，自动输出当前最优的交通控制策略，并发布给区域交通控制系统执行。

区域边界交通协调控制策略生成模块是根据当前区域边界的交通控制状态的不同情况，系统自动提出一系列交通诱导和交通信号控制的协调策略。并存储于大范围交通数据库中。

区域边界交通协调控制配时方案生成模块是根据当前的区域边界的交通控制策略，基于模糊控制原理，按照区域边界协调控制算法生成相应的配时调节量方案，存储于大范围交通数据库中，并下发给区域交通控制系统执行。

通过以上方案的集成，实现了多个区域的战略交通控制和边界协调，更好地保证了区域间的交通流的顺畅性、安全性，使得整个交通控制系统达到系统最优，减少交通事故、交通拥挤、能源消耗和环境污染。

附图说明：

图1大范围战略交通协调控制技术总体流程图；

图2区域交通控制状态判别流程图；

图3区域边界交通控制状态判别流程图；

图4区域战略交通控制策略生成流程图；

图5区域边界交通协调控制策略生成流程图；

图6区域边界交通协调控制配时方案生成流程图。

具体实施方式：

本发明采用的硬件装置有检测器1、数据库2、区域交通控制状态判别模块3、区域边界交通控制状态判别模块4、区域战略交通控制策略生成模块5、区域边界交通协调控制策略生成模块6、区域边界协调控制配时方案生成模块7、区域交通诱导系统8和区域交通信号控制系统9。

1)大范围战略交通协调控制技术总体描述：

(1)布置在道路上的交通检测器1将检测到的交通数据上传于大范围数据库中2，区域交通控制状态判别模块3从数据库2中提取交通数据，通过计算判别当前区域的交通控制状态；(2)区域边界交通控制状态判别模块4从数据库2中提取交通数据，通过计算判别区域边界的交通控制状态；(3)区域战略交通控制策略生成模块5根据区域的交通控制状态给出相应的战略交通控制策略，存储于数据库2中，并发布给区域交通信号控制系统9和区域交通诱导系统8执行；(4)区域边界交通协调控制策略生成模块6根据区域边界的交通控制状态以及区域边界的相关信息，给出相应的区域边界交通协调控制策略，存储于数据库2中；(5)区域边界协调控制配时方案生成模块7根据相应的协调控制策略，基于模糊控制原理，利用区域边界协调控制算法生成相应的协调控制配时调节量方案，存储于数据库2中，并发布给区域交通信号控制系统9和区域交通诱导系统8执行。

2)区域交通控制状态识别模块

该模块主要是识别并计算交通控制状态参数区域加权平均饱和度和平均行程速度。(1)根据不同区域，在大范围数据库中提取该区域内关键交叉口的编号、交叉口特性以及该区域内各个路段的长度和平均行程速度(时间间隔为5分钟)。(2)将提取的关键交叉口分为5类(主干道与主干道相交、主干道与次干道相交、主干道与支路相交、次干道与次干道相交、次干道与支路相交)，并按照如下的公式计算区域的平均行程速度。

$\bar{V}=\frac{\Sigma l_i\times v_i}{\Sigma l_i}$

i——区域内路段编号；li——路段i长度；vi——路段i5分钟平均行程速度预测值

V——区域路段的平均车速。

(3)根据如下公式，计算不同类别关键交叉口的平均饱和度。

$X_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{A_I}{\Sigma }}{x}_{\mathrm{ij}}}{A_i}$

Xi——区域内第i类关键交叉口的饱和度均值；Ai——区域内第i类关键交叉口的总数；

xij——区域内类型为i的第j个关键交叉口的交通饱和度。

(4)根据如下公式，计算这5类关键交叉口加权平均饱和度。

$X=\underset{i=1}{\overset{5}{\Sigma }}{X}_i{\theta }_i/\underset{i=1}{\overset{5}{\Sigma }}{\theta }_i$

X——区域饱和度；

θi——与5种路口类型相对应的权重系数，分别为0.4、0.2、0.15、0.15、0.1。

(5)将上述区域加权平均饱和度和区域平均速度存储于大范围数据库中。

3)区域边界交通控制状态判别模块

该模块主要是识别区域边界的交通控制状态。(1)在大范围数据库中提取不同区域的边界交叉口和路段编号；(2)依据大范围数据库中的交通事件/拥挤路段或交叉口的编号，判断所提取的区域边界的交叉口或路段是否有交通事件或者交通拥挤发生；(3)如果有交通事件或交通拥挤发生，则存储该交叉口编号以及交通事件/交通拥挤的属性，同时，在大范围数据库中提取不同区域的各个交叉口的饱和度。如果没有，则在大范围数据库中提取不同区域各个交叉口的饱和度；(4)统计该区域内饱和度大于等于1的交叉口的个数，如果是该区域内交叉口总数的70％以上，则认为该区域处于高负荷的交通控制状态，存储该区域的编号；(5)搜索与该区域相邻的区域的边界交叉口，并记录这些交叉口的编号。

4)区域战略交通控制策略生成模块

本模块主要是根据交通控制状态的变化自适应地生成适合于区域当时交通流情况的交通控制策略。首先，将区域交通控制状态模块生成的区域加权平均饱和度和区域平均速度输入已经训练完成的分层支持向量机网络中，经过支持向量机的计算，输出区域战略交通控制策略，包括交通控制方式、交通控制目标、交通控制形式。

5)区域边界交通协调控制策略生成模块

该模块主要是为需要协调的区域边界提供具体的协调策略。(1)读取区域边界交通控制状态判别模块判断出需要协调的区域边界，判断是需要协调的哪种情况，包括区域边界连线上发生交通事件的情况I、区域边界连线上发生交通拥挤的情况II和某一区域处于交通高负荷的情况III。(2)对于情况I，首先，确定交通事件方向的上游边界交叉口及所在的子区和下游交叉口及所在子区。然后，判断所发生交通事件的类型，包括交通事故、大型活动、特勤、道路维护和维修。根据交通事件类型不同，该模块给出不同的交通信号控制策略和交通诱导策略。从宏观层面指导区域交通控制系统，使其更能适应不断变化的交通流情况。最后，当交通事件结束后，恢复原有的交通信号配时和交通诱导的方案。(3)对于情况II，首先，确定交通拥挤方向的上游边界交叉口及所在的子区和下游交叉口及所在子区。然后，对拥挤方向的上游子区执行截流的交通信号配时方案和诱导方案，对下游子区执行卸流的交通信号配时方案。最后，当交通拥挤消散后，恢复原有的交通信号配时和交通诱导的方案。(4)对于情况III，首先确定进入该高负荷区域的相邻区域的边界交叉口以及离开该高负荷区域的相邻区域的边界交叉口；然后对这些边界交叉口执行相应的截流和卸流信号配时方案以及诱导方案。同时，对于高负荷区域内饱和度大于等于1的交叉口执行过饱和情况下的单点固定配时方案。最后，当该区域不在处于高负荷情况时，恢复原有的交通信号配时和交通诱导的方案。

6)区域边界交通协调控制配时方案生成模块

针对区域边界协调控制策略生成模块中，所提及的情况II(区域边界连线上发生交通拥挤)和情况III(某一区域处于交通高负荷)给出相应的信号配时调整方案。

(1)针对情况II，首先读取区域边界拥挤路段的上游交叉口X和下游交叉口Y，对上游的交叉口X执行截流配时方案调整，对下游的交叉口Y执行卸流的配时方案调整；然后从大范围交通数据库中读取交叉口X的拥挤交通流方向进口道的饱和度A和区域边界交通拥挤的程度B，利用相应的隶属度函数将饱和度A和拥挤程度B进行模糊化，得到模糊矩阵A1和B1；之后，分别生成交叉口X和Y的截流和卸流信号配时调整量，即将模糊化的A1和B1组合分别输入到拥挤上游交叉口的模糊控制器和拥挤下游交叉口的模糊控制器中，生成X和Y的绿灯调整量。其中，拥挤上游模糊控制器的模糊关系为R，拥挤下游模糊控制器的模糊关系为RR，则输出的X的绿灯减少量模糊矩阵为输出的Y的绿灯增加量模糊矩阵为按照最大隶属度原则，分别选取绿灯减少量模糊矩阵和绿灯增加量模糊矩阵中隶属度最大的变量所对应的绿灯调整量作为最终的X和Y的绿灯调整量；最后将X和Y的调整量存储于大范围数据库中，并下发给区域交通控制系统执行。

(2)针对情况III，首先读取区域边界高负荷区域的上游交叉口Z和下游交叉口M，对高负荷区域上游交叉口Z执行截流配时方案调整，对高负荷区域下游交叉口M执行卸流的配时方案调整；然后从大范围交通数据库中读取交叉口Z的流入高负荷区域的进口道饱和度C和流出高负荷区域进入交叉口M的进口道饱和度D；调用高负荷区域各个交叉口的负荷度，计算高负荷区域的平均负荷度E，公式如下：

$E=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{e}_i$其中，ei表示第i个交叉口的负荷度；N表示高负荷区域内的交叉口总个数；

然后利用相应的隶属度函数将饱和度C和平均负荷度E以及饱和度D和平均负荷度E分别进行模糊化，得到模糊矩阵C1、D1和E1；之后分别生成交叉口Z和M的截流和卸流信号配时调整量，即将模糊化的C1和E1组合以及D1和E1组合分别输入到高负荷区域上游交叉口模糊控制器中和高负荷区域下游交叉口模糊控制器中，生成Z和M的绿灯调整量。其中，高负荷区域上游交叉口模糊控制的模糊关系为R1，高负荷区域下游模糊控制的模糊关系为RR1，则输出的Z的绿灯减少量模糊矩阵为输出的M的绿灯增加量矩阵为按照最大隶属度原则，分别选取高负荷区域上游交叉口的绿灯减少量模糊矩阵和高复合区域下游交叉口的绿灯增加量模糊矩阵中隶属度最大的变量所对应的绿灯调整量作为最终的Z和M的绿灯调整量。最后，将Z和M的调整量存储于大范围交通数据库中，并下发给区域交通控制系统执行。