一种基于管道模型的智能交通信号控制方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于管道模型的智能交通信号控制方法，本方法降低了车辆通过交叉路口时的行驶质量。基于管道模型的智能交通信号控制方法的核心思想是：首先基于车联网中的车与基础设施通信，依靠路侧单元建立起一个用于精确探测车辆信息的管道模型。然后依据该模型实时并精确地收集进出管道的车辆信息，最终利用这些信息合理分配各方向车流绿灯通行时间。本发明能适应车流量的动态变化，在保证通行量的前提下，有效减少车辆的平均停止等待时间和平均停车次数，提高交叉路口处的行驶质量。
【专利说明】一种基于管道模型的智能交通信号控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及道路交通信号控制领域，特别是一种智能城市交通信号控制方法。
【背景技术】
[0002] 城市交通环境中，交叉路口的存在改善了道路网络的连通性。然而，不同方向车流 的交叉行驶加大了交叉路口处的拥塞程度，容易造成车辆行驶质量的下降。特别是当交通 信号控制系统分配的时间不合理时，会加剧交叉路口处的拥塞程度。城市道路交叉路口的 交通运行状态与整个城市的交通运行状况密切相关，解决交叉路口处的交通问题是缓解城 市道路拥塞，提尚车辆彳丁驶质量的关键。
[0003] 交通信号控制被认为是目前提高交叉路口通行量最经济和有效的途径之一，其控 制方式主要分为固定配时和自适应配时。固定配时方法依据交通量的历史数据，为交叉路 口各方向分配合适的固定绿灯通行时间。自适应配时方法则通过适当的算法反馈当前配 时方案的效果或者利用车辆检测提供实时的交通信息，用于动态调整配时方案。两种方法 各有利弊：固定配时方法简单易实现，被广泛应用于实际生活当中，但是其无法适应车流量 的高度动态性，降低了车辆通过交叉路口时的行驶质量。自适应配时方法能够较为灵活地 适应车流量的动态性，但存在实现复杂和车辆信息获取不准确等问题。与固定配时方法相 比，自适应配时方法更加灵活有效，因此研宄人员或利用各种理论知识，或借助各种软硬件 设备，提出和改进了多种自适应的交通信号控制方法。例如人工智能和机器学习理论、图像 及视频处理技术、无线传感器网络技术等。近几年来，智能交通系统（IntelligentTraffic System，ITS)对于改善道路交通的运输效率和安全性起到了关键作用。车辆自组织网络 (VehicularAd-hocNetwork,VANET)可以看作是ITS在过去十几年中飞速发展的产物，其 为自适应交通信号控制系统解决方案的实现提供了更加高效的手段。
[0004] 现有的自适应交通信号控制方法众多，但存在实现复杂或获取车辆相关信息的准 确性难以得到保障等缺陷。例如图像或视频的处理结果与采集的样本质量有密切的关系， 特别是在天气恶劣或交通拥堵的情况下，这类方法的效果难以得到保证。基于"绿波"效应 的交通控制通过实现干道上的车流不间断地经过多个交通灯路口而不停止，是目前公认 的最有效率的交通控制策略之一。"绿波"解决方案虽然高效，但是只能提高主干道的行驶 质量，对分支道路的行驶可能会带来不利的影响。同时，这些方法均忽略了车辆类型对分配 时间的影响。
【发明内容】
[0005] 本发明针对现有交通信号控制方法的不足，提出了一种基于管道模型的智能交通 信号控制方法。
[0006] 本发明的技术方案为一种基于管道模型的智能交通信号控制方法，包括如下步 骤：
[0007] 步骤1，建立管道模型，所述的管道模型包括路侧单元、数据中心服务器和交通控 制系统；所述的路侧单元用于收集车辆的相关信息，所述的数据中心服务器用于处理路侧 单元提交的车辆信息，所述的交通控制系统用于为各路口分配合理的绿灯通行时间。转步 骤2 ;
[0008] 步骤2,当车辆进入管道时，向第一路侧单元RSU1发送到达消息AMi，到达消息AMi 的内容包括车辆的标识符、行驶车道、车辆类型、到达管道的时间以及车辆的优先级，i代表 第i个车辆；车辆离开管道时，向第二路侧单元RSU2发送离开消息DMi，离开消息01^的内 容包含车辆的标识符；第一路侧单元RSU1收到到达消息AMi后，数据中心服务器记录该车辆 的相关信息；第二路侧单元RSU2收到离开消息01^后，数据中心服务器删除该车辆的相关信 息。同时，采用消息重传策略和过时信息删除策略处理信息。转步骤3;
[0009] 步骤3,将车辆按类型分为大、中、小三类，并分别赋予影响权重Wx、Wy、Wz，其中小型 车辆为标准影响权重，数据中心服务器通过累加管道中各类型车辆的权重，得到当前时刻 影响绿灯时间分配的权重值，记为Flow_C，并将其上交给交通控制系统。转步骤4 ;
[0010] 步骤4,交通控制系统检查当前方向的车道是否获得绿灯时间控制权，是则转步骤 5,否则转步骤2;
[0011] 步骤5,交通控制系统比较管道中车辆的影响绿灯时间分配的权重值Flow_C与权 重阈值Flow_T的大小，若Flow_C>Flow_T，说明道路拥塞程度较高，则转步骤6,否则转步 骤8 ;
[0012] 步骤6,为车流分配绿灯通行时间，继续比较管道中车辆的影响绿灯时间分配的权 重值Flow_C与权重阈值Flow_T的大小。若Flow_C>Flow_T，说明道路拥塞程度依然处于 较高水平，转步骤7,否则转步骤8 ;
[0013] 步骤7,交通控制系统判断当前绿灯持续时间Te是否大于最长绿灯时间Tmaxe，是则 转步骤9,否则转步骤6 ;
[0014] 步骤8,交通控制系统为当前车道分配最短绿灯时间Tmine，并转步骤9 ;
[0015] 步骤9,交通控制系统转移当前车道绿灯时间控制权至下一个方向的车道，结束流 程。
[0016] 所述的步骤2中的重传过程和过时信息删除过程为：车辆在发送到达消息时留有 备份，如果在时间γ内没有收到来自第一路侧单元RSU1的回应，则发送备份消息，假设车 辆i在进入和离开管道时分别向第一路侧单元RSUdP第二路侧单元RSU2发送到达消息AMi 和离开消息DMi,在采用消息重传过程前提下，第一路侧单元RSUJP第二路侧单元RSU2接收 消息的结果有以下四种情况：
[0017] (1)第一路侧单元RSU1收到到达消息AMi，第二路侧单元RSU2收到离开消息DMi: 管道模型正常记录该车辆的进出情况；
[0018] (2)第一路侧单元RSU1没有接收到达消息AMi，第二路侧单元RSU2收到离开消息 DMi:管道模型不记录该车辆的相关信息，不计入车辆数值，并不带入权重的计算；
[0019] (3)第一路侧单元RSU1收到到达消息AMi，第二路侧单元RSU2没有收到离开消息 DMi:管道模型不记录该车辆的相关信息，不计入车辆数值，并不带入权重的计算；
[0020] (4)第一路侧单元RSU1没有接收到达消息AMi，第二路侧单元RSU2没有收到离开 消息DMi:管道模型不记录该车辆的相关信息，不计入车辆数值，并不带入权重的计算。
[0021] 所述的步骤3中，计算最终影响绿灯时间分配的权重值？1〇?_(：的方法为：考虑一 个方向车流的绿灯时间分配情况，忽略右转车流时间分配，假设当前道路管道中车辆总数 为N，其中左转车辆、直行车辆和右转车辆所占比重分别为Na、Nb、N。，令单个车辆的影响权重 为Wi,则有：
[0022]
【权利要求】
1. 一种基于管道模型的智能交通信号控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，建立管道模型，所述的管道模型包括路侧单元、数据中心服务器和交通控制系 统；所述的路侧单元用于收集车辆的相关信息，所述的数据中心服务器用于处理路侧单元 提交的车辆信息，所述的交通控制系统用于为各路口分配合理的绿灯通行时间； 步骤2,当车辆进入管道时，向第一路侧单元RSA发送到达消息AMi，到达消息 容包括车辆的标识符、行驶车道、车辆类型、到达管道的时间以及车辆的优先级，i代表第i 个车辆；车辆离开管道时，向第二路侧单元RSU2发送离开消息DMi，离开消息DMi的内容包含 车辆的标识符；第一路侧单元RSA收到到达消息AM,后，数据中心服务器记录该车辆的相关 信息；第二路侧单元RSU2收到离开消息DMi后，数据中心服务器删除该车辆的相关信息；同 时，采用消息重传策略和过时信息删除策略处理信息； 步骤3,将车辆按类型分为大、中、小三类，并分别赋予影响权重Wx、Wy、Wz，其中小型车辆 为标准影响权重，数据中心服务器通过累加管道中各类型车辆的权重，得到当前时刻影响 绿灯时间分配的权重值，记为Flow_C，并将其上交给交通控制系统； 步骤4,交通控制系统检查当前方向的车道是否获得绿灯时间控制权，是则转步骤5， 否则转步骤2 ; 步骤5,交通控制系统比较管道中车辆的影响绿灯时间分配的权重值Flow_C与权重阈 值Flow_T的大小，若Flow_C>Flow_T，说明道路拥塞程度较高，则转步骤6,否则转步骤8 ; 步骤6,为车流分配绿灯通行时间，继续比较管道中车辆的影响绿灯时间分配的权重值Flow_C与权重阈值Flow_T的大小；若Flow_C>Flow_T，则道路拥塞程度依然处于较高水 平，转步骤7,否则转步骤8; 步骤7,交通控制系统判断当前绿灯持续时间L是否大于最长绿灯时间Tmax(；，是则转步 骤9,否则转步骤6; 步骤8,交通控制系统为当前车道分配最短绿灯时间Tmin(；，并转步骤9 ; 步骤9,交通控制系统转移当前车道的绿灯时间控制权至下一个方向的车道，结束流 程。
2. 根据权利要求1所述的一种基于管道模型的智能交通信号控制方法，其特征在于： 所述的步骤2中的重传过程和过时信息删除过程为：车辆在发送到达消息时留有备份，如 果在时间y内没有收到来自第一路侧单元RSUi的回应，则发送备份消息，假设车辆i在进 入和离开管道时分别向第一路侧单元RSUJP第二路侧单元RSU2发送到达消息AMi和离开 消息DM,，在采用消息重传过程前提下，第一路侧单元RSUJP第二路侧单元RSU2接收消息的 结果有以下四种情况： (1) 第一路侧单元RSA收到到达消息AMp第二路侧单元RSU2收到离开消息DMi:管道 模型正常记录该车辆的进出情况； (2) 第一路侧单元RSA没有接收到达消息AM,，第二路侧单元RSU2收到离开消息DMi: 管道模型不记录该车辆的相关信息，不计入车辆数值，并不带入权重的计算； (3) 第一路侧单元RSA收到到达消息AM,，第二路侧单元RSU2没有收到离开消息DMi: 管道模型不记录该车辆的相关信息，不计入车辆数值，并不带入权重的计算； (4) 第一路侧单元RSA没有接收到达消息AM,，第二路侧单元RSU2没有收到离开消息 DMi:管道模型不记录该车辆的相关信息，不计入车辆数值，并不带入权重的计算。
3.根据权利要求1所述的一种基于管道模型的智能交通信号控制方法，其特征在于， 所述的步骤3中，计算最终影响绿灯时间分配的权重值Flow_C的方法为：考虑一个方向车 流的绿灯时间分配情况，忽略右转车流时间分配，假设当前道路管道中车辆总数为N，其中 左转车辆、直行车辆和右转车辆所占比重分别为Na、Nb、N。，令单个车辆的影响权重为I，则 有：
其中flag表示车辆驶出方向的标识位，Wi表示第i个车辆的影响权重，并且flag和Wi的取值如式（2)和（3)所示：
数据中心服务器接收第一路侧单元RSUJP第二路侧单元RSU2处理后的车辆数据，通过 公式（1)、（2)和（3)得到影响绿灯时间分配的权重值Flow_C，并将其上交给交通控制系统。
【文档编号】G08G1/07GK104485003SQ201410794858
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月18日 优先权日:2014年12月18日
【发明者】吴黎兵, 聂雷, 彭红梅, 邹逸飞, 吴煜 申请人:武汉大学