本發(fā)明涉及一種交通信號燈控制方法，特別是實時的交通信號燈控制。

背景技術：

信號控制主要分為固定配時信號控制和自適應信號控制。我國大部分城市現(xiàn)在使用的是固定配時的方法，但它的靈活性和適應性比較低，由于交通的狀態(tài)是實時變化的，固定配時方法無法及時有效的對交通狀態(tài)變化做出反應，導致了交通擁堵等問題。自適應信號控制方式會根據道路的變化情況，實時地對信號的參數(shù)進行調整，是一種能夠在交叉口交通流量運行狀態(tài)變化的情況下自適應的信號控制方式。

自適應的控制方法有很多，其中最有名的是英國trrl所開發(fā)scoot系統(tǒng)(split-cycle-offsetoptimizationtechnique)，于1979年投入使用。scoot的目標是減少耽擱和停車，其根據真實的交通需求，它對周期長度、相位延續(xù)時間、相位差等參數(shù)進行經常性的微小的調整來達到減少耽擱和停車。scootmc3是最新版本的scoot，它具有一些新的特點，比如說它可以跳過以公交車優(yōu)先為目的的相位。1970年左右，澳大利亞悉尼前公路和海運服務部開發(fā)了scats系統(tǒng)(thesydneycoordinatedadaptivetrafficsystem)。scats的目標是使交通流和類比飽和(有效綠燈時間與總綠燈時間的比例)最大化。它與scoot系統(tǒng)較為相似，但是區(qū)別是scats系統(tǒng)有層次性結構而沒有交通信號控制的優(yōu)化程序。

robersonandbetherton開發(fā)了一種使用動態(tài)規(guī)劃方法來優(yōu)化分離的交叉口，該方法叫做dypic(dynamicprogrammedintersection)。亞利桑那大學開發(fā)了rhodes(real-timehierarchicaloptimizeddistributedeffectivesystem)系統(tǒng)，它是一種具有層次結構的自適應控制系統(tǒng)(mirchandaniandhead,2001)，該系統(tǒng)使用了相位優(yōu)化控制算法(controlledoptimizationofphases,cop)，具有預測和控制功能。fargesetal.開發(fā)了一種基于動態(tài)規(guī)劃的自適應控制的prodyn方法。yuandrecker開發(fā)了mdp&dp方法(markovdecisionprocessanddynamicprogramming)，該方法將信號控制用馬爾科夫決策過程來建模，并通過動態(tài)規(guī)劃的方法來求解。pignataro和rathi在80年代分別提出了擁堵狀態(tài)下的信號控制策略，其具體方法是延長下游交叉口的綠燈時間并對上游各交叉口綠燈時間進行相應調整，屬于干線交通協(xié)調控制的一種策略。hadi等人對transyt-7進行了改進，使其能夠處理堵塞狀態(tài)。該方法以排隊長度作為交通狀態(tài)的判別依據，信號配時可以充分考慮下游路段上的排隊信息。該方法中，排隊長度是通過模擬程序獲得的，而不是通過檢測設備采集的，會出現(xiàn)模擬結果偏離真實交通狀態(tài)的情況。對于過飽和的狀態(tài)下的路段，owen和stallard提出了一種基于規(guī)則的(rule-based)自適應信號控制方法。這個方法為不同信號燈分配不同的規(guī)則，在單個交叉口中效果比較理想。linzhang等人提出了一種模擬交警指揮交通行為的基于模糊規(guī)則的方法，該方法緩解了單個交叉口的交通擁擠情況，但其控制思想仍與傳統(tǒng)的信號配時方法相似。還有一些研究使用了模糊邏輯控制、多級代理架構等控制方法。

對飽和或過飽和情況下，現(xiàn)有的交通控制系統(tǒng)只能做到堵塞發(fā)生后的疏散?，F(xiàn)有的交通控制系統(tǒng)大部分以感應線圈提供的流量、占有率、飽和度等作為交通狀態(tài)參數(shù)，即使采用了排隊長度作為交通狀態(tài)參數(shù)，也不是從現(xiàn)實中檢測獲得的，而是通過模擬獲得的。因此，現(xiàn)有的交通控制系統(tǒng)無法判別堵塞發(fā)生之前的交通狀態(tài)變化情況，無法在堵塞發(fā)生之前發(fā)現(xiàn)這一趨勢并改變交通控制方案來避免局部堵塞的發(fā)生和蔓延。這就是現(xiàn)有的交通控制系統(tǒng)無法預測交通擁堵從而提前改變信號燈以減輕擁堵的原因。

技術實現(xiàn)要素：

為解決上述技術問題，本發(fā)明提出一種交通信號燈控制方法，提高道路的通行能力，推遲擁堵的發(fā)生。

為達到上述目的，本發(fā)明的交通信號燈控制方法包括如下步驟：s1、初始化：將所有路段的綠燈時間調整為設定值；s2、獲取非停車組比例：利用浮動車數(shù)據得到各路段上一周期的非停車組比例p’和本周期的非停車組比例p；s3、確定各路段重要度c：根據上一周期的非停車組比例p’和本周期的非停車組比例p的大小及其變化情況來確定確定各路段重要度c；s4、根據設定的線性規(guī)劃方法，利用各路段重要度c求解各交叉口的優(yōu)化的綠燈時間；s5、優(yōu)化循環(huán)：重復步驟s2至s5，不斷得到優(yōu)化的綠燈時間。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比的有益效果在于：本發(fā)明是基于浮動車數(shù)據的，以非停車組比例為交通狀態(tài)劃分指標，通過線性規(guī)劃方法調整綠燈時間，由于它是通過前一個周期和當前周期的非停車組比例值以及變化的趨勢進行判斷的，所以可以預測交通擁堵從而提前改變信號燈以減輕擁堵的原因，從而預防擁堵，推遲擁堵的發(fā)生，提高道路的通知能力。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例某市干線交通信號燈控制示意圖。

圖2是本發(fā)明實施例線性規(guī)劃配時方法流程圖。

具體實施方式

下面對照附圖并結合優(yōu)選的實施方式對本發(fā)明作進一步說明。

本實施例以某市中心的主干道為例對本控制方法進行說明，該路段共有9個路段，8個交叉口，東邊為郊區(qū)，西邊為市區(qū)，本案例模擬了早上6點到10點這個時間段，從郊區(qū)到市區(qū)的交通運行情況，如圖1所示，其中l(wèi)ink為路段，dcp是仿真軟件里設置的探測器(注：本實施例是通過仿真的形式試驗的，如下述)。

在一組車輛行駛到該干線路段時，浮動車會收集這些車輛的平均旅行時間等數(shù)據，并對這些車輛分成停車組和非停車組兩類。通過收集到的平均旅行時間數(shù)據可以計算出非停車組車輛的比例p，該值就是本發(fā)明中劃分交通狀態(tài)的指標。通過非停車組比例的大小以及其隨時間變化的趨勢，可以得到當前各路段的重要性，重要性大的路段將會得到更大的綠燈時間差。各路段重要度與綠燈時間差的乘積的總和將會作為目標函數(shù)，通過對每個信號燈綠燈時間的調整進行優(yōu)化，得到一組新的綠燈時間。該調整過程每五分鐘進行一次，實現(xiàn)了干線交通信號燈的實時控制。其中相關概念說明如下：

說明1.非停車組比例p

干線交通中，一些直行的車輛將直接遇到綠燈離開該路段(非停車車輛，non-stoppedvehicles)。另一些形成隊列的車輛在下游交叉口將占據一部分紅燈時間，要等下一個綠燈才能通過該路段(停車車輛，stoppedvehicles)。非停車組車輛的數(shù)量與直行車輛的數(shù)量的比值即為非停車組比例。若非停車車輛的比例較高，則表明該路段較為通暢，若停車車輛的比例較高，則表明該路段較為擁擠。非停車組比例p的值是由直行車輛的平均旅行時間t求出，平均旅行時間t可以由浮動車數(shù)據直接收集到。浮動車系統(tǒng)(probevehiclessystem，pvs)可以實時地提供車輛的旅行時間、車輛類型等數(shù)據。它的數(shù)據采集方式是通過移動的探測器來完成，而這些移動的探測器是載有定位導航系統(tǒng)的車輛，在實際使用中，出租車是最為常見的浮動車車輛。

說明2.目標函數(shù)的確定

如果想要提高某一路段的車輛通行能力，可以增加這兩個交叉口之間的綠燈時間差(相鄰的兩個交叉路口，下游交叉口的綠燈時間與上游交叉口的綠燈時間之差)由于本發(fā)明的目標是延緩堵塞的發(fā)生，在確定路段重要性的時候我們不但要考慮道路當前的情況，還要考慮道路在當前階段的變化情形，這樣可以提前做出預判并對信號進行提前的調整。本文根據每個路段的非停車組比例的值以及其變化可以確定每個路段的重要度(具體采用模擬退火法，見說明3)。對于重要度高的路段應當給予其較大的上下游交叉口綠燈時間差，這樣可以使其通過更多的車輛。因而我們將目標函數(shù)確定為：各路段重要度與綠燈時間差的乘積的總和。

說明3.通過模擬退火法獲得各路段最優(yōu)重要度的方法

通過模擬退火法與本章提出的控制方法的結合使用，本例提出了以下得到路段重要度最優(yōu)解的算法：

參數(shù)設置：初始溫度t＝70、每個溫度t下重復模擬的次數(shù)n＝10、降溫速率λ＝0.95、總運行次數(shù)n＝100。θ＝(θ1,θ2,...,θ11)為11維的向量，且θ1＜θ2＜…＜θ11，生成新解的方法為隨機生成。損失函數(shù)為：

l(θ)＝mean(conjestiontime)

其算法步驟為：

step0(初始化)：設定初始溫度t＝70，當前的解θcurr，將θcurr代入仿真模型中，利用運行后的結果計算出l(θcurr)。

step1(候選解)：隨機確定新解θnew并通過仿真計算l(θnew)。

step2(比較損失函數(shù)值)：如果l(θnew)＜l(θcurr)，則接受θnew。如果l(θnew)≥l(θcurr)，使用metropolis準則確定接受θnew的概率，否則保持原解θcurr。

step3(固定溫度下重復進行)：在溫度t改變之前重復step1和2。

step4(降溫)：根據退火規(guī)則降低溫度，t＝αt，返回step1。直到達到有效收斂之后(n＝100)算法結束。

最終的結果見下表2，得到最終的結果為(3,5,11,12,25,27,39,40,41,44,45)。

表2.模擬退火表

具體控制方法如圖2所示，其中simperiod為仿真時間，ti為路段i的綠燈時間。為了便于驗證本方法的效果，我們用仿真的方法進行了試驗，具體步驟為：

a.初始化：將所有路段的綠燈時間調整為設定的最大值：70s。并代入仿真平臺進行仿真并進行預熱。仿真平臺使用德國ptv公司的研發(fā)的微觀仿真軟件vissim。

b.確定各路段重要度c。重要度可以根據上一周期的非停車組比例p的大小及其變化情況來確定。記做c。將上一階段的p記做p’。重要度的設定通過模擬退火法來確定，其原理與算法步驟見說明3，本例中重要度的具體結果見表1。

表1各路段重要性判定方法

在上表1中，p為當前周期的非停車組比例，p’為上一個周期的非停車組比例，c為路段的重要度。當某個路段上一個周期的非停車組比例較大時，該路段的重要度就較高。某路段當前周期與上一個周期的非停車組比例的變化也影響路段的重要度，這是因為考慮了交通狀態(tài)變化的趨勢。重要度的具體數(shù)值是通過模擬退火法來實現(xiàn)的，具體步驟見上面說明3。

表1中多次用和5％讓個指標，它表示：如果某個路段當前狀態(tài)的p比上一周期的p的值增加了超過5％，說明當前路段擁擠程度得到大大緩解，其重要度相對較小；如果某個路段當前狀態(tài)的p比上一周期的p的值減少了超過5％，說明本路段的交通狀態(tài)急劇的惡化，路段重要度相對較大；兩者變化在增大5％和減小5％之間的，說明該路段交通狀態(tài)較為穩(wěn)定。

c.建立線性規(guī)劃數(shù)學模型，求解各交叉口綠燈時間。具體為：

其中(1)s.t.這個是限制條件的意思，z是整數(shù)的意思。

在當前周期下，通過式(1)可以求得各交叉口的綠燈時間。在式(1)中，為交叉口當前的綠燈時間，為交叉口上一個周期的綠燈時間，為路段的重要度。對于重要度高的路段應當給予其較大的上下游交叉口綠燈時間差，這樣可以使其通過更多的車輛。因而我們將目標函數(shù)確定為：各路段重要度與綠燈時間差的乘積的總和。對于每個交叉口的綠燈時間，其變化范圍是50s-70s，中間有8個路段，每個路段綠燈時間都在此范圍內。我們設定每次每個綠燈調整時間為2s，即在每個周期內，需要調整的綠燈時間只能增加或者減少2s。

同時，為了保證道路的通行能力，需要路段下游駛出的車輛數(shù)大于等于上游駛入的車輛數(shù)。為了達到這個效果，需要增加路段下游車輛駛出的流量或者減少路段上游車輛駛入的流量，因而下游交叉口的綠燈時間要大于等于上游的交叉口綠燈時間。

d.將各交叉口綠燈時間代入仿真系統(tǒng)中進行仿真，得到新的非停車組比例p，再將新的p代入到步驟b中，重復該循環(huán)。

e.當仿真達到終止條件時(事先設定好仿真總時間)停止，輸出仿真所得數(shù)據。

通過仿真試驗，可以獲知該控制方法可以有效的減少車輛的旅行時間、延誤時間、停車次數(shù)，見表3

表3.線性規(guī)劃配時方法與傳統(tǒng)方法結果對比

從上表可以看出，在非停車組比例指標、平均旅行時間指標、平均延誤時間指標、平均停車次數(shù)指標上，線性規(guī)劃配時方法在路段4和路段5的表現(xiàn)都要優(yōu)于webster固定配時方法。本發(fā)明提出的線性規(guī)劃配時方法有效的提高了道路的通行能力，推遲了擁堵的發(fā)生，達到了控制目標。

另外，本方法使用了浮動車來收集數(shù)據，節(jié)約了使用檢測器等工具的成本。我國在北京、深圳等多個城市都有浮動車實驗系統(tǒng)，這些系統(tǒng)提供的實時交通狀態(tài)信息可以為用戶提供實時路況查詢、路徑導航等服務，已成為百度地圖等商用軟件的主要信息來源。浮動車系統(tǒng)主要收集位置、時間和速度等信息，其成本較低。本發(fā)明可以直接采用這些浮動車實驗系統(tǒng)所提供的數(shù)據，對信號進行實時控制。

以上內容是結合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬技術領域的技術人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干等同替代或明顯變型，而且性能或用途相同，都應當視為屬于本發(fā)明的保護范圍。