CN103778793A - 相位差两级优化线控***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种相位差两级优化线控***及方法，其中***包括：复数个终端信号控制器，所述终端信号控制器设置于各路口并与信号机通信连接，用于采集并反馈各路口的实时信息以及信号机的控制；一中心***预测模块，与所述终端信号控制器通信连接，用于接收所述终端信号控制器反馈的实时信息，并根据所述实时信息生成预测数据；一区域控制***优化模块，与所述中心***预测模块和所述复数个终端信号控制器通信连接，接收所述中心***预测模块的预测数据生成优化参数并将所述优化参数发送给各所述终端信号控制器。由于采用了本发明的一种相位差两级优化线控***，具有贴合实际、准确度高、操作便捷、设备简单、成本低廉、优化程度高的优点。

Description

相位差两级优化线控***及方法

技术领域

本发明涉及公路运输大类中的交通工程与交通管理分支下的交通控制领域，尤其涉及一种相位差两级优化线控***及方法。

背景技术

道路交通信号控制(红绿灯控制)是保证道路交通安全和畅通的重要技术手段，信号周期(Cycle)、绿信比(Split)和相位差(Offset)是协调控制交通信号的三个基本配时参数。合理的信号周期长度和绿信比是减少单路口绿灯损失时间和停车延误的关键因素，而相位差控制是实现多路口之间协调控制、减少停车次数和停车延误的最重要的控制参数。

相位差也称绿灯起步时距，是指相邻两个路口放行绿灯的时间差(单位：秒)，良好的相位差配置可使车辆不要停车连续通过多个路口，减少停车次数、停车延误和降低能源消耗，这也是交通信号协调控制的***目标。

在实际应用中，一般把相邻的一组路口划分成一个子区，并指定其中一个路口为关键路口，以子区为单位进行相位差优化和调整，关键路口的绿灯开始时间作为子区中其他路口同步信号，关键路口的相位差定义为0，子区中其他路口绿灯开始时间相对于关键路口的时间差(单位：秒)定义为该路口的相位差数值。

现有技术中的线控***及方法，主要存在以下一些不足之处：

1、对于到达交叉口的交通流描述过于理想化，和实际车流特性比较有较大的差别，应用在实际工程应用中，计算误差较大。

2、部分研究忽略了排队长度的计算或把排队长度设置为一个固定值，行程时间部分计算不是很准确，因此在相位差的计算中，和实际的应用有较大的差别。

3、部分研究的交通流模型选择在不同算法中标定不准确，有些选择连续车队进行描述，有些选择固定车队进行描述。

4、部分参数在实际工程应用中无法采集，或者采集设备的铺设成本过高、投资过大，难以在实际工作中开展，只能靠假设。

5、算法过于复杂，没有考虑到区控服务器的运算能力，实时获得计算数据比较困难，***中包含的子区越多，获得计算结果越慢。

6、针对单个路口的优化研究内容很多，但针对于整个路网的***优化的研究较少，因此得不到***内部各个子区的最优解。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，而提供一种相位差两级优化线控***及方法，具有贴合实际、准确度高、操作便捷、设备简单、成本低廉、优化程度高的优点。

本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：

本发明的一种相位差两级优化线控***，包括：

复数个终端信号控制器，所述终端信号控制器设置于各路口并与信号机通信连接，用于采集并反馈各路口的实时信息以及信号机的控制；

一中心***预测模块，与所述终端信号控制器通信连接，用于接收所述终端信号控制器反馈的实时信息，并根据所述实时信息生成预测数据；

一区域控制***优化模块，与所述中心***预测模块和所述复数个终端信号控制器通信连接，接收所述中心***预测模块的预测数据生成优化参数并将所述优化参数发送给各所述终端信号控制器。

本发明的进一步改进在于，所述终端信号控制器包括埋设于当前路口的检测器。

本发明的进一步改进在于，所述实时信息包括当前周期的路段流量数据和绿灯利用率数据。

本发明的一种相位差两级优化线控方法，包括步骤：

将所需控制的协调线路划分为复数个子区，每一所述子区包括相邻的至少两路口，选取所述子区中的一路口作为关键路口，将所述子区内除所述关键路口外的其他路口作为协调路口；将所述关键路口协调方向的直行相位作为关键相位；并将所述协调路口的协调方向的直行相位作为协调相位；

在每一所述路口设置终端信号控制器，并通过终端信号控制器采集所述路口的流量数据和绿灯利用率数据；所述中心***预测模块根据所述流量数据计算获得所述预测数据；

建立一交通延误模型；

所述区域控制***优化模块将所述预测数据代入所述交通延误模型，并利用所述交通延误模型计算获得优化参数；所述优化参数包括各协调相位相对于关键相位的最优相位差，所述最优相位差为各所述路口间的双向总延误取最小值时当前协调相位相对于关键相位的相位差值；将所述优化参数分别传送给对应的所述终端信号控制器。

本发明的进一步改进在于，所述交通延误模型为：

将协调方向的一第一方向作为下行方向；将协调方向一第二方向作为上行方向；按照所述下行方向依次标示所述子区的路口，将按下行方向的所述子区的第一个路口至倒数第二个路口中任一个路口标示为路口i，1≤i≤子区路口总数-1；标示路口i沿所述下行方向的下一个路口为路口i+1；

所述子区的各所述路口间的双向总延误的公式为：

$D=D_{i\→i+1}+D_{i+1\→i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[{\mathrm{\α}}_i{d}_{i\→i+1}+(1-{\mathrm{\α}}_i){d^{\′}}_{i\→i+1}]+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}[{\mathrm{\β}}_i{d}_{i+1\→i}+(1-{\mathrm{\β}}_i){d^{\′}}_{i+1\→i}];$

${\mathrm{\&alpha;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}\&le;{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\\ 0& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}>{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\end{array}\right.;{\mathrm{\&beta;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}\&GreaterEqual;{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\\ 0& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}<{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\end{array}\right.;$

其中，D_i→i+1为下行方向总延误；D_i+1→i为上行方向总延误；d_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误；d′_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误；d_i+1→i为路口i+1至路口i的车队头部受阻延误；d′_i+1→i为路口i+1至路口i的车队身部受阻延误；n＝当前子区路口总数-1；

φ_i→i+1为路口i+1相对于路口i的相位差；φ_i+1→i为路口i相对于路口i+1的相位差；l_i→i+1为路口i到路口i+1的距离；l_i+1→i为路口i+1到路口i的距离；S_i+1为路口i+1处下行方向的车辆排队长度；S_i为路口i处上行方向的车辆排队长度；v_i→i+1为路口i至路口i+1间路段的平均速度；v_i+1→i为路口i+1至路口i间路段的平均速度；T为周期时长。

本发明的进一步改进在于，所述路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误d_i→i+1的公式为：

$d_{i\&RightArrow;i+1}=0.5(q_{i\&RightArrow;i+1}+\frac{q_{i\&RightArrow;i+1}}{u_{i\&RightArrow;i+1}-q_{i\&RightArrow;i+1}}){({\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}})}^2+0.5(n_{i+1}+\frac{n_{i+1}}{u_{i\&RightArrow;i+1}-q_{i\&RightArrow;i+1}})({\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}});$

所述路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误d′_i→i+1的公式为：

所述路口i+1至路口i的车队头部受阻延误d_i+1→i的公式为：

$d_{i+1\&RightArrow;i}=0.5(q_{i+1\&RightArrow;i}+\frac{q_{i+1\&RightArrow;i}}{u_{i+1\&RightArrow;i}-q_{i+1\&RightArrow;i}}){(T-{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}})}^2+0.5(n_i+\frac{n_i}{u_{i+1\&RightArrow;i}-q_{i+1\&RightArrow;i}})(T-{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}})$

所述路口i+1至路口i的车队身部受阻延误d′_i+1→i的公式为：

其中，q_i→i+1为路口i到路口i+1的流量；q_i+1→i为路口i+1到路口i的流量；n_i为路口i的排队车辆数，n_i+1为路口i+1的排队车辆数；u_i→i+1为路口i至路口i+1的最大通行能力值，u_i+1→i为路口i+1至路口i的最大通行能力值，u_i→i+1和u_i+1→i可直接通过人工设置获得；t_i红为路口i红灯时长，t_i+1红为路口i+1红灯时长；T为周期时长。

本发明的进一步改进在于，所述路口i至路口i+1间路段的平均速度v_i→i+1和路口i+1至路口i间路段的平均速度v_i+1→i通过一路段均速公式获得，所述路段均速公式为：

单车道时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}0.8(70.7912-0.0058q)& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 0.8(78.063-0.0286q)& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

双车道时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}70.7912-0.0058q& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 78.063-0.0286q& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

三车道及三车道以上情况时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}1.1(70.7912-0.0058q)& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 1.1(78.063-0.0286q)& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

其中v为当前路段均速；q为当前路口的车辆流量。

本发明的进一步改进在于，所述路口i+1处下行方向的车辆排队长度S_i+1和路口i处上行方向的车辆排队长度S_i采用通过一排队长度公式计算获得的当前路口排队车辆数N_q或采用所述检测器测量到的排队长度N_测；当N_q＜N_测时，采用N_q；当N_q≥N_测时，采用N_测；

所述排队长度公式为：N_q＝qt_红k_q/(k_堵塞-k_q)；

其中N_q为当前路口排队车辆数；q为当前路口的车辆流量；k_堵塞为当前路段堵塞密度，通过人工设置获得；k_q为当前路段密度，k_q＝q/v，v为当前路段均速。

本发明的进一步改进在于，所述当前路口的车辆流量q根据所述终端信号控制器采集的前三个周期的实际流量数据q₁、q₂、q₃和一路段流量公式计算获得，

如q₁、q₂、q₃按照时间从小到大排列，则所述路段流量公式为：

$q=q_3+\frac{q_3-q_1}{2};$

如q₁、q₂、q₃按照时间从大到小排列，则所述路段流量公式为：

$q=q_3-\frac{q_1-q_3}{2};$

否则，则所述路段流量公式为：

$q=\frac{q_1+q_2+q_3}{3}.$

本发明的进一步改进在于，所述周期时长T根据一周期时长公式计算获得，所述周期时长公式为：

其中，J为相位个数，d_绿灯为绿灯时间内车辆通过停车线位置的时间，d_空档为通过停车线位置的车辆之间的安全空挡时间，N为绿灯时间内通过停车线的车辆数，W为车辆启动损失时间和绿灯间隔时间之和；gs为最佳绿灯利用率；j、d_绿灯、d_空档、n、W和gs通过人工设置获得。

本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果是：

终端信号控制器用于采集并反馈各路口的实时信息以及信号机的控制；中心***预测模块用于接收所述终端信号控制器反馈的实时信息，并根据所述实时信息生成预测数据；区域控制***优化模块，接收所述中心***预测模块的预测数据生成优化参数并将所述优化参数发送给各所述终端信号控制器。交通延误模型的建立为本发明优化参数的获得提供了工具，并且使得本发明的优化参数更为贴合实际、准确度高。将所述优化参数分别传送给对应的终端信号控制器，使得终端信号控制器能够根据优化参数对对应的信号机进行优化控制，实现路段的绿灯利用率的最大化。

附图说明

图1为本发明相位差两级优化线控***及方法的***结构示意图；

图2为本发明相位差两级优化线控***及方法的方法流程图；

图3为本发明相位差两级优化线控***及方法的下行方向车队头部受阻延误示意图；

图4为本发明相位差两级优化线控***及方法的下行方向车队身部受阻延误示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

请参阅图1，本发明的一种相位差两级优化线控***，包括：

复数个终端信号控制器1，终端信号控制器1设置于各路口并与信号机通信连接，用于采集并反馈各路口的实时信息以及信号机的控制；

一中心***预测模块2，与终端信号控制器1通信连接，用于接收终端信号控制器1反馈的实时信息，并根据实时信息生成预测数据；

一区域控制***优化模块3，与中心***预测模块2和复数个终端信号控制器1通信连接，接收中心***预测模块2的预测数据生成优化参数并将优化参数发送给各终端信号控制器1。

其中，终端信号控制器1包括埋设于当前路口的检测器。实时信息包括当前周期的路段流量数据和绿灯利用率数据。

请参见图1、2，本发明的一种相位差两级优化线控方法，包括步骤：

S1：将所需控制的协调线路划分为复数个子区，每一子区包括相邻的至少两路口，选取子区中的一路口作为关键路口，将子区内除关键路口外的其他路口作为协调路口；将关键路口协调方向的直行相位作为关键相位；并将协调路口的协调方向的直行相位作为协调相位；

S2：在每一路口设置终端信号控制器，并通过终端信号控制器采集路口的流量数据和绿灯利用率数据；

S3：中心***预测模块根据流量数据计算获得预测数据；

S4：建立一交通延误模型；

S5：区域控制***优化模块将预测数据代入交通延误模型，并利用交通延误模型计算获得优化参数；优化参数包括各协调相位相对于关键相位的最优相位差，最优相位差为各路口间的双向总延误取最小值时当前协调相位相对于关键相位的相位差值；

S6：将优化参数分别传送给对应的终端信号控制器。

其中，步骤S5中交通延误模型的框架为求双向交通流总延误的最小值，当总延误最小时，使之成立的相位差则为最优相位差，双向总延误的最小值可以通过计算机枚举获得，即在计算机中把相位差从0到周期时长的一半输进去算出结果，然后取结果最小值时的相位差即可。如：周期时长为120秒，可从0～60开始枚举。

交通延误模型为：

将协调方向的一第一方向作为下行方向；将协调方向一第二方向作为上行方向；按照下行方向依次标示子区的路口，将按下行方向的子区的第一个路口至倒数第二个路口中任一个路口标示为路口i，1≤i≤子区路口总数-1；标示路口i沿下行方向的下一个路口为路口i+1；

子区的各路口间的双向总延误的公式为：

$D=D_{i\&RightArrow;i+1}+D_{i+1\&RightArrow;i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&alpha;}}_i{d}_{i\&RightArrow;i+1}+(1-{\mathrm{\&alpha;}}_i){d^{\&prime;}}_{i\&RightArrow;i+1}]+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&beta;}}_i{d}_{i+1\&RightArrow;i}+(1-{\mathrm{\&beta;}}_i){d^{\&prime;}}_{i+1\&RightArrow;i}];$

${\mathrm{\&alpha;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}\&le;{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\\ 0& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}>{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\end{array}\right.;{\mathrm{\&beta;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}\&GreaterEqual;{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\\ 0& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}<{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\end{array}\right.;$

其中，D_i→i+1为下行方向总延误；D_i+1→i为上行方向总延误；d_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误；d′_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误；d_i+1→i为路口i+1至路口i的车队头部受阻延误；d′_i+1→i为路口i+1至路口i的车队身部受阻延误；n＝当前子区路口总数-1；

φ_i→i+1为路口i+1相对于路口i的相位差；φ_i+1→i为路口i相对于路口i+1的相位差；l_i→i+1为路口i到路口i+1的距离；l_i+1→i为路口i+1到路口i的距离；S_i+1为路口i+1处下行方向的车辆排队长度；S_i为路口i处上行方向的车辆排队长度；v_i→i+1为路口i至路口i+1间路段的平均速度；v_i+1→i为路口i+1至路口i间路段的平均速度；T为周期时长。

比如子区有四个路口，按照下行方向对路口标示为，路口1、路口2、路口3、路口4，则第一个路口(路口1)至倒数第二个路口(路口3)中的任一个路口可标示为路口i，1≤i≤3，下行方向路口i的下一个路口为路口i+1。

当i＝1时，路口1和路口2之间构成延误模型，i＝2时，路口2和路口3会构成模型，i＝3时，路口3和路口4会构成模型，最终的各路口间的双向总延误D就等于路口1，路口2，路口3，路口4双向延误值的总和，并通过取D的最小值，确定4个路口1到路口2，路口2到路口3和路口3到路口4之间的相位差。

双向交通流总延误为下行方向总延误和上行方向总延误相加。

求下行车队的总延误又要划分为下行车队头部受阻和下行车队身部受阻两种情况，求上行车队的总延误也是如此。

车头受阻和车身受阻两种情况的区别为车头受阻时，可能是头车前还有排队车辆，也可能是头车前无排队车辆，受阻等待的时间小于或等于一个红灯的时间，车身受阻时，前面没有排队长度，受阻等待时间为一个红灯时间。

对于下行车队的车队头部在路口i+1的受阻情况如下：

路口i+1相对于路口i的相位差φ_i→i+1的公式为：

${\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}=\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}+{\mathrm{\&tau;}}_{i+1};$

其中，φ_i→i+1为路口i+1相对于路口i的相位差；l_i→i+1为路口i到路口i+1的距离；S_i+1为路口i+1处下行方向的车辆排队长度；v_i→i+1为路口i至路口i+1间路段的平均速度；τ_i+1为车队头部到达路口i+1处至红灯结束时间和路口i+1处原有排队长度车辆的消散时间之和。

请参阅图3，下行车队的车队头部受阻产生的延误如图中阴影部分所示。其中，A点为车队头部车辆停止点。B点为车队头部车辆开始启动点。C点为车队尾部车辆开始启动点。D点位车队尾部车辆开始启动的时间点。E为路口i+1处信号灯亮红灯点。F为车队尾部车辆停止点。F到C之间的时间为t_r。

绿灯开启后，τ_i+1时间内累积的车辆全部疏散，t时间后进入交叉口的车辆不受阻的通过交叉口。τ_i+1和t_红不同步是因为绿灯开启后，排队车辆首先进行消散，排队车辆消散完毕后才开始车队车辆的消散。

因此有：q_i→i+1(τ_i+1+t)+n_i+1＝tu_i→i+1；等式左边为车队的车辆数加上排队的车辆，等式右边为绿灯开启路口全部放行的车辆；

得出：t＝(τ_i+1q_i→i+1+n_i+1)/(u_i→+1-q_i→i+1)；

q_i→i+1为路口i到路口i+1的流量(单位：pcu/s)；

t为绿灯开启后排队长度消散时间(单位：s)；

u_i→i+1为路口i至路口i+1的最大通行能力值(单位：pcu/s)，可设置为1800pcu/s；

n_i+1为路口i+1的排队车辆数；

则下行方向路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误d_i→i+1为：

d_i→i+1＝0.5(τ_i+1+t+t_r)[q_i→i+1(τ_i+1+t)+n_i+1]-0.5t[q_i→i+1(τ_i+1+t)+n_i+i]；

t_r在公式中是一个非负整数，并不影响最终结果，因此设为0。

最终获得路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误d_i→i+1的公式：

$d_{i\&RightArrow;i+1}=0.5(q_{i\&RightArrow;i+1}+\frac{q_{i\&RightArrow;i+1}}{u_{i\&RightArrow;i+1}-q_{i\&RightArrow;i+1}}){({\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}})}^2+0.5(n_{i+1}+\frac{n_{i+1}}{u_{i\&RightArrow;i+1}-q_{i\&RightArrow;i+1}})({\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}})$

请参阅图4，对于下行车队的车队身部在路口i+1的受阻情况如下：

此时，车队头部驶过路口停车线，车队身部遇到红灯停驶，则车队余下车辆要经历红灯时间，等待下个绿灯离开路口。此时路口i+1相对于路口i的相位差φ_i→i+1为：

${\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}=\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}-{\mathrm{\&tau;}}_{i+1}^{\&prime;};$

τ′_i+1为路口i+1处第一辆遇红灯受阻到最后一辆到达此路口的车辆所经历的时间(s)。

此时，车队身部受阻产生的延误如图4中阴影部分所示。

绿灯开启时间后，路口延误车辆全部通过，此时，路口i至路口i+1流向的车队车头部车辆还没有到达路口i+1，则有：

u_i→i+1t′＝q_i→i+1τ′_i+1

可得：t′＝q_i→i+1τ′_i+1/u_i→i+1；其中，t′为绿灯开启后排队长度消散时间(s)。

则路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误d′_i→i+1的公式为：

其中，t_i红为路口i红灯时长；u_i→i+1为路口i至路口i+1的最大通行能力值，可设置为1800pcu/s。

综上，下行方向总延误D_i→i+1为：

$D_{i\&RightArrow;i+1}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&alpha;}}_i{d}_{i\&RightArrow;i+1}+(1-{\mathrm{\&alpha;}}_i){d^{\&prime;}}_{i\&RightArrow;i+1}];{\mathrm{\&alpha;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}\&le;{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\\ 0& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}>{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\end{array}\right.;$

当D_i→i+1最小时，即可得单向协调的最优相位差。

对于上行方向车队，路口i相对于路口i+1的相位差为：

φ_i+1→i＝T-φ_i→i+1；

φ_i+1→i为路口i相对于路口i+1的相位差s。

与下行车队头部受阻的情况类似，绿灯开启后，τ_i时间内累积的车辆全部疏散，t时间后进入路口的车辆不受阻的通过路口，因此有：

q_i+1→i(τ_i+t)+n_i+1＝tu_i+1→i；

得出：t＝(τ_iq_i+1→i+n_i)/(u_i+1→i-q_i+1→i)；

其中，q_i+1→i为路口i+1到路口i的流量；u_i+1→i为路口i+1至路口i的最大通行能力值；τ_i为车队头部到达路口i处至红灯结束的时间(s)；t为绿灯开启后排队长度消散时间(s)；n_i为关键路口的排队车辆数；

因此，路口i+1至路口i间的头部受阻延误d_i+1→i的公式为：

$d_{i+1\&RightArrow;i}=0.5(q_{i+1\&RightArrow;i}+\frac{q_{i+1\&RightArrow;i}}{u_{i+1\&RightArrow;i}-q_{i+1\&RightArrow;i}}){(T-{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}})}^2+0.5(n_i+\frac{n_i}{u_{i+1\&RightArrow;i}-q_{i+1\&RightArrow;i}})(T-{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}})$

其中，q_i+1→i为路口i+1到路口i的流量；u_i+1→i为路口i+1至路口i的最大通行能力值；T为周期时长；l_i+1→i为路口i+1到路口i的距离；S_i为路口i处上行方向的车辆排队长度；v_i+1→i为路口i+1至路口i间路段的平均速度；n_i为路口i的排队车辆数。

上行车队身部在路口i的受阻情况如下：

此时， ${\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}=\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}-{\mathrm{\&tau;}}_i^{\&prime;},$

其中，τ′_i为车队身部第一辆车受阻至车队最后一辆车到达路口i的时间。

绿灯开启t′时间后，交叉口延误车辆全部通过，路口i+1至路口i流向的车队头部车辆还没有到达路口i，则有：

u_i+1→it′＝q_i+1→iτ′_i；

可得：t′＝q_i+1→iτ′_i/u_i+1→i；其中t′为绿灯开启后排队长度消散时间。

可得到，路口i+1至路口i间的车队身部受阻延误d′_i+1→i，其公式为：

其中，t_i+1红为路口i+1红灯时长；u_i+1→i为路口i+1至路口i的最大通行能力值。

因此，上行方向总延误D_i+1→i为：

$D_{i+1\&RightArrow;i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&beta;}}_i{d}_{i+1\&RightArrow;i}+(1-{\mathrm{\&beta;}}_i){d^{\&prime;}}_{i+1\&RightArrow;i}];$

${\mathrm{\&beta;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}\&GreaterEqual;{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\\ 0& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}<{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\end{array}\right.;$

因此，子区各路口间的双向总延误公式为：

$D=D_{i\&RightArrow;i+1}+D_{i+1\&RightArrow;i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&alpha;}}_i{d}_{i\&RightArrow;i+1}+(1-{\mathrm{\&alpha;}}_i){d^{\&prime;}}_{i\&RightArrow;i+1}]+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&beta;}}_i{d}_{i+1\&RightArrow;i}+(1-{\mathrm{\&beta;}}_i){d^{\&prime;}}_{i+1\&RightArrow;i}];$

${\mathrm{\&alpha;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}\&le;{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\\ 0& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}>{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\end{array}\right.;{\mathrm{\&beta;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}\&GreaterEqual;{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\\ 0& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}<{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\end{array}\right.;$

其中，D_i→i+1为下行方向总延误；D_i+1→i为上行方向总延误；d_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误；d′_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误；d_i+1→i为路口i+1至路口i间的车队头部受阻延误；d′_i+1→i为路口i+1至路口i间的车队身部受阻延误；

φ_i→i+1为路口i+1相对于路口i的相位差；φ_i+1→i为路口i相对于路口i+1的相位差；l_i→i+1为路口i到路口i+1的距离；l_i+1→i为路口i+1到路口i的距离；S_i为路口i处上行方向的车辆排队长度；v_i+1→i为路口i+1至路口i间路段的平均速度；T为周期时长。

另外，路口i至路口i+1间路段的平均速度v_i→i+1和路口i+1至路口i间路段的平均速度v_i+1→i通过一路段均速公式获得，路段均速公式为：

单车道时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}0.8(70.7912-0.0058q)& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 0.8(78.063-0.0286q)& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

双车道时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}70.7912-0.0058q& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 78.063-0.0286q& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

三车道及三车道以上情况时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}1.1(70.7912-0.0058q)& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 1.1(78.063-0.0286q)& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

其中v为当前路段均速；q为当前路口的车辆流量。

路段均速公式通过大量数据分析，由隔离带分隔较大的城市***主干线拟合得出，道路条件良好，经过大量的数据拟合可以得知，单车道和多车道的情况以及市中心道路人流对车速影响较大的情况都会对此公式有较大的影响。但速度和流量的线性关系基本不变。

路口检测器能够检测到车辆的车头时距，绿灯开启时排队车辆的车流是饱和的，则根据饱和流量的确定即可得出排队车辆数和绿灯开启后汇入排队长度车辆的车辆数，该值为排队车辆数的最大值。

对于路口i+1处下行方向的车辆排队长度S_i+1和路口i处上行方向的车辆排队长度S_i采用通过一排队长度公式计算获得的当前路口排队车辆数N_q或采用检测器测量到的排队长度N_测。

根据跟驰理论可以得出停车波的波速为：

v_停车＝q/(k_堵塞-k_q)；

v_停车为停车波的波速(单位：m/s)；q为当前路口的车辆流量；k_堵塞为当前路段堵塞密度，通过人工设置获得，可取值为1/6(pcu/m)；k_q为当前路段密度；

其中，k_q为当前路段密度，k_q＝q/v，v为当前路段均速。

则可得出当前路口排队车辆数N_q：

N_q＝v_停车t_红k_q＝qt_红k_q/(k_堵塞-k_q)；

即排队长度公式为：N_q＝qt_红k_q/(k_堵塞-k_q)；

其中t_红为红灯时间长度(单位：s)。

另外路口检测器也检测到车辆的排队长度N_测。

当N_q＜N_测时，采用N_q；当N_q≥N_测时，采用N_测。

再有，路段流量由终端信号控制器获得，终端信号控制器的检测器检测到的流量为一周期统计一次，***根据上三个周期的流量得出本周期预测流量。

当前路口的车辆流量q根据终端信号控制器采集的前三个周期的实际流量数据q₁、q₂、q₃和一路段流量公式计算获得，

如q₁、q₂、q₃按照时间从小到大排列，则路段流量公式为：

$q=q_3+\frac{q_3-q_1}{2};$

如q₁、q₂、q₃按照时间从大到小排列，则路段流量公式为：

$q=q_3-\frac{q_1-q_3}{2};$

否则，则路段流量公式为：

$q=\frac{q_1+q_2+q_3}{3}.$

也可对于三个周期中变化特别大的数据进行剔除，把前面第四个周期的数据加入到计算中。

周期时长T根据每个相位需要的时间和绿灯利用率的比值来确定，这个时间包括车辆通过停车线位置的时间，两车之间的安全空档时间，车辆启动损失时间，绿灯间隔时间。

周期时长T根据一周期时长公式计算获得，周期时长公式为：

其中，J为相位个数，需手工设置；d_绿灯为绿灯时间内车辆通过停车线位置的时间，可手工设置，缺省值为1s；d_空档为通过停车线位置的车辆之间的安全空挡时间，可手工设置，缺省值为0.8s，N为绿灯时间内通过停车线的车辆数，需要进行手工设置，W为车辆启动损失时间和绿灯间隔时间之和，数值可手工设置，缺省值为6s；gs为最佳绿灯利用率，可取90％。

以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种相位差两级优化线控***，其特征在于，包括：

复数个终端信号控制器，所述终端信号控制器设置于各路口并与信号机通信连接，用于采集并反馈各路口的实时信息以及信号机的控制；

一中心***预测模块，与所述终端信号控制器通信连接，用于接收所述终端信号控制器反馈的实时信息，并根据所述实时信息生成预测数据；

一区域控制***优化模块，与所述中心***预测模块和所述复数个终端信号控制器通信连接，接收所述中心***预测模块的预测数据生成优化参数并将所述优化参数发送给各所述终端信号控制器。

2.根据权利要求1所述的相位差两级优化线控***，其特征在于，所述终端信号控制器包括埋设于当前路口的检测器。

3.根据权利要求2所述的相位差两级优化线控***，其特征在于，所述实时信息包括当前周期的路段流量数据和绿灯利用率数据。

4.基于权利要求3所述的相位差两级优化线控***的一种相位差两级优化线控方法，其特征在于，包括步骤：

将所需控制的协调线路划分为复数个子区，每一所述子区包括相邻的至少两路口，选取所述子区中的一路口作为关键路口，将所述子区内除所述关键路口外的其他路口作为协调路口；将所述关键路口协调方向的直行相位作为关键相位；并将所述协调路口的协调方向的直行相位作为协调相位；

在每一所述路口设置终端信号控制器，并通过终端信号控制器采集所述路口的流量数据和绿灯利用率数据；所述中心***预测模块根据所述流量数据计算获得所述预测数据；

建立一交通延误模型；

所述区域控制***优化模块将所述预测数据代入所述交通延误模型，并利用所述交通延误模型计算获得优化参数；所述优化参数包括各协调相位相对于关键相位的最优相位差，所述最优相位差为各所述路口间的双向总延误取最小值时当前协调相位相对于关键相位的相位差值；将所述优化参数分别传送给对应的所述终端信号控制器。

5.根据权利要求4所述的相位差两级优化线控方法，其特征在于，所述交通延误模型为：

将协调方向的一第一方向作为下行方向；将协调方向一第二方向作为上行方向；按照所述下行方向依次标示所述子区的路口，将按下行方向的所述子区的第一个路口至倒数第二个路口中任一个路口标示为路口i，1≤i≤子区路口总数-1；标示路口i沿所述下行方向的下一个路口为路口i+1；

所述子区的各所述路口间的双向总延误的公式为：

$D=D_{i\&RightArrow;i+1}+D_{i+1\&RightArrow;i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&alpha;}}_i{d}_{i\&RightArrow;i+1}+(1-{\mathrm{\&alpha;}}_i){d^{\&prime;}}_{i\&RightArrow;i+1}]+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}[{\mathrm{\&beta;}}_i{d}_{i+1\&RightArrow;i}+(1-{\mathrm{\&beta;}}_i){d^{\&prime;}}_{i+1\&RightArrow;i}];$

${\mathrm{\&alpha;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}\&le;{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\\ 0& \frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}}>{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}\end{array}\right.;{\mathrm{\&beta;}}_i=\left\{\begin{array}{cc}1& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}\&GreaterEqual;{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\\ 0& T-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}}<{\mathrm{\&phi;}}_{i+1\&RightArrow;i}\end{array}\right.;$

其中，D_i→i+1为下行方向总延误；D_i+1→i为上行方向总延误；d_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误；d_i→i+1为路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误；d_i+1→i为路口i+1至路口i的车队头部受阻延误；d_i+1→i为路口i+1至路口i的车队身部受阻延误；n＝当前子区路口总数-1；

φ_i→i+1为路口i+1相对于路口i的相位差；φ_i+1→i为路口i相对于路口i+1的相位差；l_i→i+1为路口i到路口i+1的距离；l_i+1→i为路口i+1到路口i的距离；S_i+1为路口i+1处下行方向的车辆排队长度；S_i为路口i处上行方向的车辆排队长度；v_i→i+1为路口i至路口i+1间路段的平均速度；v_i+1→i为路口i+1至路口i间路段的平均速度；T为周期时长。

6.根据权利要求5所述的相位差两级优化线控方法，其特征在于，

所述路口i至路口i+1间的车队头部受阻延误d_i→i+1的公式为：

$d_{i\&RightArrow;i+1}=0.5(q_{i\&RightArrow;i+1}+\frac{q_{i\&RightArrow;i+1}}{u_{i\&RightArrow;i+1}-q_{i\&RightArrow;i+1}}){({\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}})}^2+0.5(n_{i+1}+\frac{n_{i+1}}{u_{i\&RightArrow;i+1}-q_{i\&RightArrow;i+1}})({\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i\&RightArrow;i+1}-S_{i+1}}{v_{i\&RightArrow;i+1}});$

所述路口i至路口i+1间的车队身部受阻延误d_i→i+1的公式为：

所述路口i+1至路口i的车队头部受阻延误d_i+1→i的公式为：

$d_{i+1\&RightArrow;i}=0.5(q_{i+1\&RightArrow;i}+\frac{q_{i+1\&RightArrow;i}}{u_{i+1\&RightArrow;i}-q_{i+1\&RightArrow;i}}){(T-{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}})}^2+0.5(n_i+\frac{n_i}{u_{i+1\&RightArrow;i}-q_{i+1\&RightArrow;i}})(T-{\mathrm{\&phi;}}_{i\&RightArrow;i+1}-\frac{l_{i+1\&RightArrow;i}-S_i}{v_{i+1\&RightArrow;i}})$

所述路口i+1至路口i的车队身部受阻延误d_i+1→i的公式为：

其中，q_i→i+1为路口i到路口i+1的流量；q_i+1→i为路口i+1到路口i的流量；n_i为路口i的排队车辆数，n_i+1为路口i+1的排队车辆数；u_i→i+1为路口i至路口i+1的最大通行能力值，u_i+1→i为路口i+1至路口i的最大通行能力值，u_i→i+1和u_i+1→i可直接通过人工设置获得；t_i红为路口i红灯时长，t_i+1红为路口i+1红灯时长；T为周期时长。

7.根据权利要求6所述的相位差两级优化线控方法，其特征在于，所述路口i至路口i+1间路段的平均速度v_i→i+1和路口i+1至路口i间路段的平均速度v_i+1→i通过一路段均速公式获得，所述路段均速公式为：

单车道时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}0.8(70.7912-0.0058q)& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 0.8(78.063-0.0286q)& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

双车道时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}70.7912-0.0058q& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 78.063-0.0286q& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

三车道及三车道以上情况时：

$v=\left\{\begin{array}{cc}1.1(70.7912-0.0058q)& q\&le;300\mathrm{pcu}/h\\ 1.1(78.063-0.0286q)& q\&GreaterEqual;300\mathrm{pcu}/h\end{array}\right.;$

其中v为当前路段均速；q为当前路口的车辆流量。

8.根据权利要求7所述的相位差两级优化线控方法，其特征在于，

所述路口i+1处下行方向的车辆排队长度S_i+1和路口i处上行方向的车辆排队长度S_i采用通过一排队长度公式计算获得的当前路口排队车辆数N_q或采用所述检测器测量到的排队长度N_测；当N_q＜N_测时，采用N_q；当N_q≥N_测时，采用N_测；

所述排队长度公式为：N_q＝qt_红k_q/(k_堵塞-k_q)；

其中N_q为当前路口排队车辆数；q为当前路口的车辆流量；k_堵塞为当前路段堵塞密度，通过人工设置获得；k_q为当前路段密度，k_q＝q/v，v为当前路段均速。

9.根据权利要求8所述的相位差两级优化线控方法，其特征在于，所述当前路口的车辆流量q根据所述终端信号控制器采集的前三个周期的实际流量数据q₁、q₂、q₃和一路段流量公式计算获得，

如q₁、q₂、q₃按照时间从小到大排列，则所述路段流量公式为：

$q=q_3+\frac{q_3-q_1}{2};$

如q₁、q₂、q₃按照时间从大到小排列，则所述路段流量公式为：

$q=q_3-\frac{q_1-q_3}{2};$

否则，则所述路段流量公式为：

$q=\frac{q_1+q_2+q_3}{3}.$

10.根据权利要求9所述的相位差两级优化线控方法，其特征在于，所述周期时长T根据一周期时长公式计算获得，所述周期时长公式为：

其中，J为相位个数，d_绿灯为绿灯时间内车辆通过停车线位置的时间，d_空档为通过停车线位置的车辆之间的安全空挡时间，N为绿灯时间内通过停车线的车辆数，W为车辆启动损失时间和绿灯间隔时间之和；gs为最佳绿灯利用率；j、d_绿灯、d_空档、n、W和gs通过人工设置获得。

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