一种基于时空资源动态分配的交通控制方法

文档序号:1891373 发布日期:2021-11-26 浏览:24次 >En<

阅读说明:本技术 一种基于时空资源动态分配的交通控制方法 (Traffic control method based on space-time resource dynamic allocation ) 是由 张立立 赵琦 李珅煜 唐建平 于 2021-08-31 设计创作,主要内容包括:本发明涉及一种基于时空资源动态分配的交通控制方法,其具体包括以下步骤:S1对交叉口时空资源进行定义、S2交叉口时空资源动态分配模型建立、S3交叉口时空资源动态分配模型解空间、S4交叉口时空资源动态分配模型的双层优化控制算法:其中,双层优化控制算法包括上层的车道控制算法和下层的相位控制算法。本方法通过重新定义交通控制时空资源的概念,构建交叉口时空资源动态分配模型,使其控制变量维度高、灵活性强、方便实用,并能够快速实现城市道路交叉口的信号控制建模,同时利用双层控制算法先进,充分考虑到控制变量的调控频度不同,进而更加有效适应调控需要和保障交叉口运行的稳定性。(The invention relates to a traffic control method based on space-time resource dynamic allocation, which specifically comprises the following steps: s1 defines the intersection space-time resources, establishes an S2 intersection space-time resource dynamic distribution model, solves the space of the S3 intersection space-time resource dynamic distribution model, and adopts a double-layer optimization control algorithm of the S4 intersection space-time resource dynamic distribution model: the double-layer optimization control algorithm comprises an upper-layer lane control algorithm and a lower-layer phase control algorithm. The method constructs the dynamic distribution model of the time-space resources of the intersection by redefining the concept of the time-space resources for traffic control, so that the control variable dimension is high, the flexibility is strong, the method is convenient and practical, the signal control modeling of the urban road intersection can be quickly realized, meanwhile, the double-layer control algorithm is advanced, the different regulation and control frequencies of the control variables are fully considered, and the regulation and control requirements are more effectively adapted and the running stability of the intersection is ensured.)

一种基于时空资源动态分配的交通控制方法

技术领域

本发明涉及城市道路交叉口控制领域,具体涉及一种基于时空资源动态分配的交通控制方法。

背景技术

随着汽车保有量的持续增加,城市道路拥堵状况日趋严重。而道路交叉口作为城市交通转运和安全通行的重要组成部分,正逐步成为交通拥堵发生的源发地和重灾区。

由于城市规划、信号控制设计、以及驾驶员驾驶行为等问题的存在,基于传统交通控制理论设计的被动交通控制,在控制变量维度和控制策略灵活性上存在不足。

因此,扩展交通控制变量的维度,重新定义交通控制模型组成形式,进行灵活性交通控制策略的设计,对于缓解城市道路交通拥堵、保持路网交通流稳定、保障行车安全有着非常重要意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是:针对当前城市道路交叉口控制在控制变量维度和控制策略灵活性上存在的不足,提供一种基于时空资源动态分配的交通控制方法,其通过重新定义交通控制时空资源的概念,构建交叉口时空资源动态分配模型,同时设计双层控制算法,进而实现更灵活有效的交叉口控制。

本基于时空资源动态分配的交通控制方法包括以下步骤,

S1对交叉口时空资源进行定义:从城市交叉口交通控制角度出发,将时空资源描述为,以交叉口和路段作为整体,将交通控制中涉及的时空变量,以资源的形式进行表示,从而实现资源的形式组合和使用;

S2交叉口时空资源动态分配模型建立:在步骤S1对交叉口时空资源定义基础上,建立五维的交叉口时空资源动态分配模型,

其中,路段j,a为上游路段,路段o为下游路段;nj,a(k)表示路段j,a在采样周期k的车辆数,qj,a,in(k)表示采样周期k内上游路段发送给路段j,a的车辆数;表示在采样周期k内有约束的的解空间中找到一个可行解后,可以得到在相位组合中属于路段j,a的相位的数量;表示车道基因表达后相同基因的数量,Sj,a表示路段通行能力,gj,a,o(k)表示采样周期k内路段j,a所在相位的绿灯时间,且有gj,a,o(k)≥gj,a,o,min

具体的,式1建立过程及理论为:在交叉口时空资源定义基础上,设计{车道、相位、相序、相位绿灯时间、间隔和损失时间}五维的交叉口时空资源动态分配模型,将交叉口由内部冲突区域和上下游连接路段组成;设交叉口的连接路段集合中的路段j,a的状态方程为:

nj,a(k+1)=nj,a(k)+qj,a,in(k)-qj,a,out(k)

上式表示采样周期k+1内路段j,a上的车辆数,等于采样周期k内路段j,a上的车辆数与上游路段流向j,a的车辆数和流出j,a的车辆数的差的和。其中,nj,a(k)表示路段j,a在采样周期k的车辆数;qj,a,in(k)表示采样周期k内上游路段发送给路段j,a的车辆数;qj,a,out(k)表示采样周期k内路段j,a发送给下游路段的车辆数;

为了能够准确表征车道属性的动态特性,提出车道基因概念,即通过将车道的转向属性描述为控制变量予以输出。车道的转向属性包括左转、直行和右转,分别用L、T和R表示,即车道的基因的基本组成单元为L、T和R;

交叉口进口车道转向属性与下游连接路段组成交叉口调度车流的最小单元。路段j,a为上游路段,路段o为下游路段;路段j,a的车道用Rj,a={r,r=1,2,...,m},其中m表示路段j,a包含的车道数;Fj,a(k)={fr (j,a)(k)}r=1,2,...,m表示采样周期k内车道基因表达组合,其中fr (j,a)(k)表示车道r的基因表达;其中表示车道r的基因,一个车道由3个基因组成,分别为G1,G2,G3,其中有G1→L,表示为第一个基因映射为左转,G2→T,表示为第二个基因映射直行,G3→R,表示为第三个基因映射为右转,并且有

通过上述描述,可以建立车道基因的调控变量:

其中,Γj,a(t)表示调控变量集合;表示为调控变量,其是关于车道数量的函数,由上式可得;nj,a(k)表示路段j,a到路段o的连接数量,其中 表示车道组基因表达并集的第一个基因,表示车道基因表达并集的第二个基因,表示车道基因表达并集的第三个基因;

s.t.

式中:表示车道基因表达后,相同基因的数量;

将调控变量式带入交叉口存储转发模型式可得到交叉口时空资源动态模型:

其中,Sj,a表示路段通行能力,gj,a,o(k)表示采样周期k内路段j,a所在相位的绿灯时间,且有gj,a,o(k)≥gj,a,o,min

S3交叉口时空资源动态分配模型解空间:根据路口所有方向进口路段的车道基因组表达集合、路口所有方向进口路段的车道在某固定基因组表达时的相位组合的集合、路口所有方向进口路段的车道在某固定基因表达时得到的固定相位组合时相序的集合,得到模型的车道基因、相位、相序关系的解空间,

描述为采样周期k内gj,a,o(k)在上式解空间中找到一个可行解,并且该可行解应用到模型中可以完成绿灯时间和调控变量的调节;

其中,表示在采样周期k内有约束的解空间中找到一个可行解后,可以得到在相位组合中属于路段j,a的相位的数量,

具体的,式1及式3建立过程及理论为:

路口所有方向进口路段的车道基因组表达集合:

Φx(k)={FΙ (x)(k)}Ι=1,2,...,ε

路口所有方向进口路段的车道在某固定基因组表达时的相位组合的集合:

路口所有方向进口路段的车道在某固定基因表达时得到的固定相位组合时相序的集合:

由以上3个集合式得到模型的车道基因、相位、相序关系的解空间:

描述为采样周期k内gj,a,o(k)在上式解空间中找到一个可行解,并且该可行解应用到模型中可以完成绿灯时间和调控变量的调节。

其中,表示在采样周期k内有约束的{基因、相位、相序}的解空间中找到一个可行解后,可以得到在相位组合中属于路段j,a的相位的数量,如下式:

由于绿灯时间gj,a,o(k)与调控变量中的o和相位数量有关,因此可由表示;表示上下游路段连接与相位数量并不相同,原因是:即上下游不能没有连接,但相位可以在采样周期k内不从属于相序。

S4交叉口时空资源动态分配模型的双层优化控制算法:包括上层的车道控制算法和下层的相位控制算法,具体包括以下步骤,

S41初始化:初始化方案由实际交叉口的形态、交通组成等设定;

S42车道控制运行:在初始化运行方案结束位置插入车道控制插入全红相位,同时启动交叉口通行能力系数Js判断:如果Js≥0,则车道保持不变,进入相位控制;如果Js<0,且连续n个控制周期均有Js<0,则车道控制启动,根据指标在车道基因表达集合中选择一个动作,并在间隔时间内完成调整,再进入到相位控制;

其中,车道控制调整结束后,需要选择一个相位作为初始相位,初始相位的选择原则为:对车道调整后的相位交通需求进行计算,交通流最大的相位作为初始相位;

S43相位控制运行:其将采样周期k内执行某相位时交叉口的流量和排队作为输入,在解空间中选择与当前执行相位相匹配的n个相位作为下一步执行相位的候选,再对每个候选相位选择其连续执行的m个相位作为控制链。构造通行能力系数Jmin最小为目标函数,采用遗传算法作为优化算法执行n个控制链,并对n个控制链的所得通行能力系数J进行排序,取得J最小的控制链的第一个相位作为当前相位的下一个执行相位,并将所得间隔时间、相位、绿灯时间作为输出。

进一步的,步骤S1所述的城市交叉口交通控制中涉及的时空变量包括车道、相位、相序、相位绿灯时间、间隔和损失时间和车速共六类变量。

进一步的,步骤S2所述的五维的交叉口时空资源动态分配模型包括车道、相位、相序、相位绿灯时间、间隔和损失时间共五个维度。

进一步的,步骤S43所述的相位控制运行具体包括以下步骤,

S431:执行当前相位与绿灯时间,当进入时锁定绿灯时间,输出当前交叉口各路段交通流量输入和排队状态;

S432:启动相位控制链预测,在所设置的相位控制链方案组中选择当前执行相位的相容控制链方案组,将步骤S431中的交通流量和排队状态作为输入,以为通行能力系数Jmin目标函数,并以遗传算法为优化算法,分别执行相容相位控制链方案组中的所有方案,并对执行后的控制链进行排名,输出排名第一的相容相位控制链方案中第一个相位、绿灯时间和间隔时间。该过程采用异步多线程计算,计算时间为时锁定绿灯时间;

S433:将步骤S432计算得到的间隔时间、相位、绿时输出到主进程中,待当前相位的时锁定绿灯时间结束后,执行计算得到的间隔时间、相位、绿灯时间。

进一步的,步骤S43所述的遗传算法具体为,

目标函数为Jmin,设置使适应度函数为设计包括种群规模、交叉概率、变异概率、优化代数。

本发明一种基于时空资源动态分配的交通控制方法,克服了当前城市道路交叉口控制在控制变量维度和控制策略灵活性上不足的缺陷,通过重新定义交通控制时空资源的概念,构建交叉口时空资源动态分配模型,使其控制变量维度高、灵活性强、方便实用,并能够快速实现城市道路交叉口的信号控制建模,同时利用双层控制算法先进,充分考虑到控制变量的调控频度不同,进而更加有效适应调控需要和保障交叉口运行的稳定性。

附图说明

下面结合附图对本发明一种基于时空资源动态分配的交通控制方法作进一步说明:

图1是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述交叉口示意图;

图2是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述交叉口存储转发模型图;

图3是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述交叉口车道基因组图;

图4是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述路段j,a的车道基因及下游路段连接图;

图5是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述是gj,a,o(k)的解空间图;

图6是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述双层控制方法结构图;

图7是本基于时空资源动态分配的交通控制方法所述动态相位控制流程图。

具体实施方式

在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;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或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中,需要理解的是,术语“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系均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。

以下用具体实施例对本发明技术方案做进一步描述,但本发明的保护范围不限制于下列实施例。

实施方式1:如图1至7所示,本基于时空资源动态分配的交通控制方法本基于时空资源动态分配的交通控制方法包括以下步骤,

S1对交叉口时空资源进行定义:从城市交叉口交通控制角度出发,将时空资源描述为,以交叉口和路段作为整体,将交通控制中涉及的时空变量,以资源的形式进行表示,从而实现资源的形式组合和使用;

S2交叉口时空资源动态分配模型建立:在步骤S1对交叉口时空资源定义基础上,建立五维的交叉口时空资源动态分配模型,

其中,路段j,a为上游路段,路段o为下游路段;nj,a(k)表示路段j,a在采样周期k的车辆数,qj,a,in(k)表示采样周期k内上游路段发送给路段j,a的车辆数;表示在采样周期k内有约束的的解空间中找到一个可行解后,可以得到在相位组合中属于路段j,a的相位的数量;表示车道基因表达后相同基因的数量,Sj,a表示路段通行能力,gj,a,o(k)表示采样周期k内路段j,a所在相位的绿灯时间,且有gj,a,o(k)≥gj,a,o,min

具体的,式1建立过程及理论为:在交叉口时空资源定义基础上,设计{车道、相位、相序、相位绿灯时间、间隔和损失时间}五维的交叉口时空资源动态分配模型,将交叉口由内部冲突区域和上下游连接路段组成,如图1所示;设交叉口的连接路段集合中的路段j,a的状态方程为:

nj,a(k+1)=nj,a(k)+qj,a,in(k)-qj,a,out(k)

上式表示采样周期k+1内路段j,a上的车辆数,等于采样周期k内路段j,a上的车辆数与上游路段流向j,a的车辆数和流出j,a的车辆数的差的和。其中,nj,a(k)表示路段j,a在采样周期k的车辆数;qj,a,in(k)表示采样周期k内上游路段发送给路段j,a的车辆数;qj,a,out(k)表示采样周期k内路段j,a发送给下游路段的车辆数;

如图3所示,为了能够准确表征车道属性的动态特性,提出车道基因概念,即通过将车道的转向属性描述为控制变量予以输出。车道的转向属性包括左转、直行和右转,分别用L、T和R表示,即车道的基因的基本组成单元为L、T和R;

如图4所示,交叉口进口车道转向属性与下游连接路段组成交叉口调度车流的最小单元。路段j,a为上游路段,路段o为下游路段;路段j,a的车道用Rj,a={r,r=1,2,...,m},其中m表示路段j,a包含的车道数;Fj,a(k)={fr (j,a)(k)}r=1,2,...,m表示采样周期k内车道基因表达组合,其中fr (j,a)(k)表示车道r的基因表达;其中表示车道r的基因,一个车道由3个基因组成,分别为G1,G2,G3,其中有G1→L,表示为第一个基因映射为左转,G2→T,表示为第二个基因映射直行,G3→R,表示为第三个基因映射为右转,并且有

通过上述描述,可以建立车道基因的调控变量:

其中,Γj,a(t)表示调控变量集合;表示为调控变量,其是关于车道数量的函数,由上式可得;nj,a(k)表示路段j,a到路段o的连接数量,其中 表示车道组基因表达并集的第一个基因,表示车道基因表达并集的第二个基因,表示车道基因表达并集的第三个基因;

s.t.

式中:表示车道基因表达后,相同基因的数量;

将调控变量式带入交叉口存储转发模型式,如图2所示,可得到交叉口时空资源动态模型:

其中,Sj,a表示路段通行能力,gj,a,o(k)表示采样周期k内路段j,a所在相位的绿灯时间,且有gj,a,o(k)≥gj,a,o,min

S3交叉口时空资源动态分配模型解空间:根据路口所有方向进口路段的车道基因组表达集合、路口所有方向进口路段的车道在某固定基因组表达时的相位组合的集合、路口所有方向进口路段的车道在某固定基因表达时得到的固定相位组合时相序的集合,得到模型的车道基因、相位、相序关系的解空间,

描述为采样周期k内gj,a,o(k)在上式解空间中找到一个可行解,并且该可行解应用到模型中可以完成绿灯时间和调控变量的调节;

其中,表示在采样周期k内有约束的解空间中找到一个可行解后,可以得到在相位组合中属于路段j,a的相位的数量,

具体的,式1及式3建立过程及理论为:

路口所有方向进口路段的车道基因组表达集合:

Φx(k)={FΙ (x)(k)}Ι=1,2,...,ε

路口所有方向进口路段的车道在某固定基因组表达时的相位组合的集合:

路口所有方向进口路段的车道在某固定基因表达时得到的固定相位组合时相序的集合:

由以上3个集合式得到模型的车道基因、相位、相序关系的解空间:

如图5所示,描述为采样周期k内gj,a,o(k)在上式解空间中找到一个可行解,并且该可行解应用到模型中可以完成绿灯时间和调控变量的调节。

其中,表示在采样周期k内有约束的{基因、相位、相序}的解空间中找到一个可行解后,可以得到在相位组合中属于路段j,a的相位的数量,如下式:

由于绿灯时间gj,a,o(k)与调控变量中的o和相位数量有关,因此可由表示;表示上下游路段连接与相位数量并不相同,原因是:即上下游不能没有连接,但相位可以在采样周期k内不从属于相序。

S4交叉口时空资源动态分配模型的双层优化控制算法:包括上层的车道控制算法和下层的相位控制算法,如图6所示,具体包括以下步骤,

S41初始化:初始化方案由实际交叉口的形态、交通组成等设定;

S42车道控制运行:在初始化运行方案结束位置插入车道控制插入全红相位,同时启动交叉口通行能力系数Js判断:如果Js≥0,则车道保持不变,进入相位控制;如果Js<0,且连续n个控制周期均有Js<0,则车道控制启动,根据指标在车道基因表达集合中选择一个动作,并在间隔时间内完成调整,再进入到相位控制;

其中,车道控制调整结束后,需要选择一个相位作为初始相位,初始相位的选择原则为:对车道调整后的相位交通需求进行计算,交通流最大的相位作为初始相位;

S43相位控制运行:其将采样周期k内执行某相位时交叉口的流量和排队作为输入,在解空间中选择与当前执行相位相匹配的n个相位作为下一步执行相位的候选,再对每个候选相位选择其连续执行的m个相位作为控制链。构造通行能力系数Jmin最小为目标函数,采用遗传算法作为优化算法执行n个控制链,并对n个控制链的所得通行能力系数J进行排序,取得J最小的控制链的第一个相位作为当前相位的下一个执行相位,并将所得间隔时间、相位、绿灯时间作为输出;

步骤S43所述的相位控制运行具体包括以下步骤,如图7所示,

S431:执行当前相位与绿灯时间,当进入时锁定绿灯时间,输出当前交叉口各路段交通流量输入和排队状态;

S432:启动相位控制链预测,在所设置的相位控制链方案组中选择当前执行相位的相容控制链方案组,将步骤S431中的交通流量和排队状态作为输入,以为通行能力系数Jmin目标函数,并以遗传算法为优化算法,分别执行相容相位控制链方案组中的所有方案,并对执行后的控制链进行排名,输出排名第一的相容相位控制链方案中第一个相位、绿灯时间和间隔时间。该过程采用异步多线程计算,计算时间为时锁定绿灯时间;

S433:将步骤S432计算得到的间隔时间、相位、绿时输出到主进程中,待当前相位的时锁定绿灯时间结束后,执行计算得到的间隔时间、相位、绿灯时间。

步骤S43所述的遗传算法具体为,

目标函数为Jmin,设置使适应度函数为设计包括种群规模、交叉概率、变异概率、优化代数。

实施方式2:步骤S1所述的城市交叉口交通控制中涉及的时空变量包括车道、相位、相序、相位绿灯时间、间隔和损失时间和车速共六类变量。其余步骤和具体方法如实施方式1所述,不再重复描述。

实施方式3:步骤S2所述的五维的交叉口时空资源动态分配模型包括车道、相位、相序、相位绿灯时间、间隔和损失时间共五个维度。其余步骤和具体方法如实施方式1所述,不再重复描述。

本基于时空资源动态分配的交通控制方法克服了当前城市道路交叉口控制在控制变量维度和控制策略灵活性上不足的缺陷,通过重新定义交通控制时空资源的概念,构建交叉口时空资源动态分配模型,使其控制变量维度高、灵活性强、方便实用,并能够快速实现城市道路交叉口的信号控制建模,同时利用双层控制算法先进,充分考虑到控制变量的调控频度不同,进而更加有效适应调控需要和保障交叉口运行的稳定性。

以上描述显示了本发明的主要特征、基本原理,以及本发明的优点。对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施方式或者实施例的细节,且在不背离本发明的精神或者基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此应将上述实施方式或者实施例看作示范性的,且非限制性的。本发明的范围由所附权利要求而非上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

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