CN105070074A - 一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置 - Google Patents
一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105070074A CN105070074A CN201510442633.2A CN201510442633A CN105070074A CN 105070074 A CN105070074 A CN 105070074A CN 201510442633 A CN201510442633 A CN 201510442633A CN 105070074 A CN105070074 A CN 105070074A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traffic
- crossing
- array radar
- road network
- signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明是一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法,主要涉及区域路网交叉口信号优化控制领域,通过新型阵列雷达车辆检测设备的综合应用,实现区域路网上多个交叉***通状态的动态检测以及信号优化处理,方案包括:阵列雷达设备安装;数据采集及通讯;区域路网自优化信号处理计算;信号指令发布及控制。本发明还提供一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制装置。本发明采用二维主动式阵列雷达技术,可以对区域路网内多个交叉口的实时交通状态进行准确检测,制定区域最优化信号控制方案,为交通管理和控制提供实时决策和应急处理信息,提升区域路网交通的运行效率和服务水平。
Description
技术领域
本发明涉及区域路网多个路口的交通信号优化控制领域,具体是一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置。
背景技术
城市交拥堵和事故日益频发,特别是交叉口路段拥堵事件严重,先进、适用的交通管理***是解决城市交通拥挤的最有效的途径之一,而交通信号控制是交通管理***的核心,区域路网交通信号优化控制可以最大限度的发挥区域交通诱导优势,提高道路交通运行效率。
阵列雷达车辆检测技术是通过在状况复杂或容易形成拥堵的道路上安装阵列雷达采集设备,对过往汽车数量、速度、排队长度进行检测,通过有线或无线网络将采集到的数据传回服务器中心进行处理的技术,通过实时采集的交通参数可以进行动态交通信号控制,实现交通流的有效规律诱导,最大限度的降低交通拥堵。
目前,信号控制方法主要包括定时控制、多时段控制、感应控制以及自适应控制等,传统的模型算法过于生硬的根据某个交通参数的变化设定阈值来进行信号优化,会造成***对状态的误判;本发明提出了一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法,通过交叉口运行指数的实时检测和综合分析,提取区域路网多个路口的信号控制自优化算法,可以极大提高区域路网道路交通的运行效率。
发明内容
一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,该方法中所使用的设备包括阵列雷达设备,数据通信设备,数据存储和标准化服务器,区域路网自优化信号处理服务器以及信号发布终端设备,所述各设备之间依顺序信号连接,该方法包括如下步骤:
(1)在交叉口各个进口方向上安装阵列雷达车辆检测设备,调节检测面的角度,确定检测区和盲区临界线位于停车线上;
(2)对区域路网的交叉口按顺序进行编号,然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号,对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定;
(3)通过阵列雷达车辆检测设备,实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息,所述参数信息经数据通信设备,实时传回数据存储和标准化服务器,进行实时数据存储和标准化处理;
(4)提取存储服务器的实时交通数据,计算检测区段平均交通流密度参数,并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数;
(5)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,聚合计算交叉***通运行指数,通过交叉***通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期,进而得出各个交叉口的信号周期;
(6)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,计算交叉口干线交通运行指数,综合计算区域路网交叉***通运行指数平均值;
(7)基于区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型,按照干线优先原则,计算区域路网各个交叉口干线的绿信比,然后计算各个交叉口干线信号控制红灯和绿灯时间;
(8)利用信号发布终端设备,通过调用数据库接口服务,将交叉口信号控制的实时参数发送给信号控制灯,通过信号控制灯对区域路网各个路***通进行动态诱导。
一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,其特征在于:基于阵列雷达的交通运行指数模型构建,交通运行指数-信号周期关系模型构建,以区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型;
所述基于阵列雷达的交通运行指数模型构建,包括路段交通运行指数、交叉***通运行指数、交叉口干线交通运行指数以及区域路网交通运行指数平均值4个部分;
(A)提取阵列雷达检测区段各个车道的交通流量数据和速度数据,在空间维度和时间维度层面分别计算检测区段的平均交通流参数和平均速度参数;
平均交通流参数通过公式计算得到,其中,n为所在车道,N为路段的车道总个数,qn为第n车道的交通流;平均速度参数vn通过计算得到,其中,vn为第n车道的速度,为单位粒度周期的平均速度;
(B)平均交通流密度参数通过公式计算得到;
(C)路段交通运行指数RTPI通过公式
(D)交叉***通运行指数ITPI通过公式
ITPI=RTPI1*ω1+RTPI2*ω2+,...,+RTPIj*ωj计算得到,其中ω1,ω2,...,ωj为各个进口方向的加权系数;
(E)交叉口干线交通运行指数IATPI通过公示
IATPI=RTPI1*ω1+RTPI2*ω2+,...,+RTPIh*ωh计算得到,其中ω1,ω2,...,ωh为交叉口干线路段的加权系数;
所述交通运行指数-信号周期关系模型构建,信号周期参数C=T*ITPI/10,T是预设信号周期参数;
所述区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型构建,区域路网交叉***通运行指数平均值AITPImean,交叉口干线绿信比参数交叉口干线绿灯时间Gi=Ci×ri,交叉口干线红灯时间Ri=Ci-Gi-Y,Ci为第i个交叉口的信号控制周期时间,Gi为第i个交叉口区域路网的绿灯时间,Ri为第i个交叉口区域路网的红灯时间,Y表示黄灯时间。
本发明采用二维主动式阵列雷达技术,可以对区域路网多个交叉口的实时交通状态进行准确检测,制定区域路网最优化信号控制方案,为交通管理和控制提供实时决策和应急处理信息,提升区域路网交通的运行效率和服务水平。
附图说明
图1是本发明的工作流程图;
图2图1中所用的***设备安装示意图;
图3图1中所用的***设备连接示意图。
具体实施方式
如图1和2所示的一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,该方法中所使用的设备包括阵列雷达车辆检测设备1,数据通信设备2,用于数据储存和标准化服务器3,区域路网自优化处理服务器4和发布终端设备5,所述各设备之间依顺序信号连接,该方法包括下列的步骤:
S1、在交叉口各个进口方向上安装阵列雷达车辆检测设备,调整检测面的角度,确定检测区和盲区临界线位于停车线上;
S2、对区域路网的交叉口按顺序进行编号,然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号,对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定;
S21、对区域路网上的交叉口按顺序进行编号,交叉口的编号为Ii,i为交叉口排序标签,I为区域路网上交叉口的总个数,i≤I;
S22、交叉口的类型有多种,常见的有五岔路口、十字路口、T型路口,本方法按照交叉口进口方向的个数(J)进行分类。
S23、对每个交叉口Ii按照顺时针方向对检测器进行编号,检测器编号为Dij,i为交叉口编号,j为进口方向编号,j≤J;
S24、阵列雷达可以检测的路段范围是25米-140米,安装位置前25米内是盲区,盲区内检测不到车辆的动态信息,因此交叉口阵列雷达设备的安装位置非常重要,确定待测路段后,要在待测路段方向上越过交叉口的监控架上安装设备,设备的检测头正对检测路段的中央,一般十字路口的设备安装示意图如图2。
S3、通过阵列雷达车辆检测设备,实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息,所述参数信息经数据通信设备,实时传回数据存储和标准化服务器,进行实时数据存储和标准化处理;
S4、提取存储服务器的实时交通数据,计算检测区段平均交通流密度参数,并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数;
S41、平均交通流密度
阵列雷达设备实时上报的数据格式为(t,n,q,v),t表示上报时间,n表示所在车道,q表示交通流数据,v表示车流速度数据,(t,n,q,v)的单位分别为秒、1、辆/小时/车道和千米/小时。
假设样本数据集可表示为S={(t,1,q1,v1),(t,2,q2,v2),...,(t,n,qn,vn)},统计时间内待测路段空间维度和时间维度的平均交通流q,单位粒度周期的平均速度待测路段空间维度和时间维度的平均交通密度(单位:辆/千米/车道),则
上述公式中:n为所在车道;N为路段的车道总个数;qn为第n车道的交通流;vn为第n车道的速度。
S42、路段交通运行指数
构建路段交通运行指数RTPI(RoadTrafficPerformanceIndex)与平均交通流密度k的函数关系模型,
其中x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数,需要利用调查问卷和数据分析拟合计算,而且不同的道路等级,参数大小也不同,建议***初始化参考值如表1。
表1路段交通运行指数模型参数
S5、根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,聚合计算交叉***通运行指数,通过交叉***通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期,进而得出各个交叉口的信号周期;
S51、交叉口运行指数
交叉口运行指数ITPI(IntersectionTrafficPerformanceIndex)是在交叉口各个进口方向路段交通运行指数的基础上进行的聚合分析计算,
ITPI=RTPI1*ω1+RTPI2*ω2+,...,+RTPIj*ωj(5)
ω1,ω2,...,ωj为各个进口方向的加权系数;
RTPIj为交叉口各个进口路段检测器计算的路段交通运行指数;
交叉口进口方向的加权系数与道路等级有关,见表2:
表2道路等级与交叉口权重关系表
道路等级 | 快速路 | 主干路 | 次干路 | 支路 |
权重值 | P1 | P2 | P3 | P4 |
交叉口某一个进口方向的权重值计算公式如下:
其中:
ωj'是进口方向道路等级对应的权重值;
J为交叉口进口方向总个数,j为进口方向编号,j≤J;
S52、交叉口信号控制周期
根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,聚合计算交叉***通运行指数,通过交叉***通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期;
C=T*ITPI/10(7)
其中,
C是信号控制周期时间;
T是预设信号周期参数;
S6、根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,计算交叉口干线交通运行指数,综合计算区域路网交叉***通运行指数平均值;
S61、交叉口干线交通运行指数IATPI
IATPI=RTPI1*ω1+RTPI2*ω2+,...,+RTPIh*ωh(8)
ω1,ω2,...,ωh为交叉口干线路段的加权系数;
S62、区域路网交叉***通运行指数平均值AITPImean
ITPIi为第i个交叉口的交叉***通运行指数;
I为区域路网上交叉口的总个数;
S7、基于区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型,计算区域路网各个交叉口干线的绿信比ri,然后计算各个交叉口干线信号控制绿灯Gi和红灯时间Ri;
Gi=Ci×ri(11)
Ri=Ci-Gi-Y(12)
其中,
Ci为第i个交叉口的信号控制周期时间;
Gi为第i个交叉口区域路网的绿灯时间;
Ri为第i个交叉口区域路网的红灯时间;
Y表示黄灯时间。
S8、进入发布终端5,通过调用数据库接口服务,将设备4中的信号控制实时参数发送给信号控制灯,通过信号控制灯对路***通进行动态诱导。
本发明充分地利用了阵列雷达信息采集设备的交通流和车辆速度参数进行数据挖掘分析,构建了阵列雷达路段交通运行指数模型和交叉口运行指数模型,实现了区域路网路口信号的自优化控制,为交通管理和控制提供实时决策和应急数据,减少交通事故,可以增加交叉口运行效率,提升区域路网道路交通的服务水平。
本技术领域的普通技术人员应当认识到,以上的实施方式仅是用来说明本发明,而并非用作为对本发明的限定,只要在本发明的实质精神范围之内,对以上实施例所作的适当改变和变化都落在本发明要求保护的范围之内。
Claims (5)
1.一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,该方法中所使用的设备包括阵列雷达设备,数据通信设备,数据存储和标准化服务器,区域自优化信号处理服务器以及信号发布终端设备,所述各设备之间依顺序信号连接,其特征在于:该方法包括如下步骤:
(1)在交叉口各个进口方向上安装阵列雷达车辆检测设备,调节检测面的角度,确定检测区和盲区临界线位于停车线上;
(2)对区域路网的交叉口按顺序进行编号,然后对每个交叉口的检测器按照顺时针方向进行编号,对路口所属的路段编号与检测器编号进行绑定;
(3)通过阵列雷达车辆检测设备,实时采集检测区段的交通流和车辆速度参数信息,所述参数信息经数据通信设备,实时传回数据存储和标准化服务器,进行实时数据存储和标准化处理;
(4)提取存储服务器的实时交通数据,计算检测区段平均交通流密度参数,并根据平均交通流密度计算实时路段交通运行指数;
(5)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,聚合计算交叉***通运行指数,通过交叉***通运行指数-信号周期关系模型计算交叉口信号控制的周期,进而得出各个交叉口的信号周期;
(6)根据路口各个进口方向路段的交通运行指数和路段道路等级属性,计算交叉口干线交通运行指数,综合计算区域路网交叉***通运行指数平均值;
(7)基于区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型,按照干线优先原则,计算区域路网各个交叉口干线的绿信比,然后计算各个交叉口干线信号控制红灯和绿灯时间;
(8)利用信号发布终端设备,通过调用数据库接口服务,将交叉口信号控制的实时参数发送给信号控制灯,通过信号控制灯对区域路网各个路***通进行动态诱导。
2.根据权利要求1所述的一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,其特征在于:基于阵列雷达的交通运行指数模型构建,交通运行指数-信号周期关系模型构建,以区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,其特征在于,所述基于阵列雷达的交通运行指数模型构建,包括路段交通运行指数、交叉***通运行指数、交叉口干线交通运行指数以及区域路网交通运行指数平均值4个部分;
(31)提取阵列雷达检测区段各个车道的交通流量数据和速度数据,在空间维度和时间维度层面分别计算检测区段的平均交通流参数和平均速度参数;
平均交通流参数通过公式计算得到,其中,n为所在车道,N为路段的车道总个数,qn为第n车道的交通流;平均速度参数vn通过计算得到,其中,vn为第n车道的速度,为单位粒度周期的平均速度;
(32)平均交通流密度参数通过公式计算得到;
(33)路段交通运行指数RTPI通过公式
计算得到,其中x,y,z,p,m值是道路交通拥堵感受优化参数;
(34)交叉***通运行指数ITPI通过公式
ITPI=RTPI1*ω1+RTPI2*ω2+,...,+RTPIj*ωj计算得到,其中为各个进口方向的加权系数;
(35)交叉口干线交通运行指数IATPI通过公示
IATPI=RTPI1*ω1+RTPI2*ω2+,...,+RTPIh*ωh计算得到,其中ω1,ω2,...,ωh为交叉口干线路段的加权系数。
4.根据权利要求2所述的一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,其特征在于:所述交通运行指数-信号周期关系模型构建,信号周期参数C=T*ITPI/10,T是预设信号周期参数。
5.根据权利要求2所述的一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置,其特征在于:所述区域路网交叉***通运行指数平均值-绿信比模型构建,区域路网交叉***通运行指数平均值AITPImean,交叉口干线绿信比参数交叉口干线绿灯时间Gi=Ci×ri,交叉口干线红灯时间Ri=Ci-Gi-Y,Ci为第i个交叉口的信号控制周期时间,Gi为第i个交叉口区域路网的绿灯时间,Ri为第i个交叉口区域路网的红灯时间,Y表示黄灯时间。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510442633.2A CN105070074A (zh) | 2015-07-23 | 2015-07-23 | 一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510442633.2A CN105070074A (zh) | 2015-07-23 | 2015-07-23 | 一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105070074A true CN105070074A (zh) | 2015-11-18 |
Family
ID=54499428
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510442633.2A Pending CN105070074A (zh) | 2015-07-23 | 2015-07-23 | 一种基于阵列雷达的区域自优化信号控制方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105070074A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108417056A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-08-17 | 南京推推兔信息科技有限公司 | 一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法 |
CN109410606A (zh) * | 2018-03-22 | 2019-03-01 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 一种基于视频的主干路协同信号机控制方法 |
CN109559528A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-02 | 吉林大学 | 一种基于3d激光雷达的自感知交互式交通信号控制装置 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080114529A1 (en) * | 2006-11-10 | 2008-05-15 | Hitachi, Ltd | Traffic Information Interpolation System |
CN104408925A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-03-11 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 基于陈列雷达的交叉口运行状态评价方法 |
CN104484994A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-04-01 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 基于阵列雷达的城市路网交通运行指数评价方法及装置 |
CN104575051A (zh) * | 2015-01-14 | 2015-04-29 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 一种基于阵列雷达的高架匝道智能信号控制方法及装置 |
-
2015
- 2015-07-23 CN CN201510442633.2A patent/CN105070074A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080114529A1 (en) * | 2006-11-10 | 2008-05-15 | Hitachi, Ltd | Traffic Information Interpolation System |
CN104408925A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-03-11 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 基于陈列雷达的交叉口运行状态评价方法 |
CN104484994A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-04-01 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 基于阵列雷达的城市路网交通运行指数评价方法及装置 |
CN104575051A (zh) * | 2015-01-14 | 2015-04-29 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 一种基于阵列雷达的高架匝道智能信号控制方法及装置 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108417056A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-08-17 | 南京推推兔信息科技有限公司 | 一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法 |
CN109410606A (zh) * | 2018-03-22 | 2019-03-01 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 一种基于视频的主干路协同信号机控制方法 |
CN108417056B (zh) * | 2018-03-22 | 2021-01-15 | 江苏飞的智能科技有限公司 | 一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法 |
CN109410606B (zh) * | 2018-03-22 | 2021-05-04 | 合肥革绿信息科技有限公司 | 一种基于视频的主干路协同信号机控制方法 |
CN109559528A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-02 | 吉林大学 | 一种基于3d激光雷达的自感知交互式交通信号控制装置 |
CN109559528B (zh) * | 2019-01-18 | 2023-03-21 | 吉林大学 | 一种基于3d激光雷达的自感知交互式交通信号控制装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104778834B (zh) | 一种基于车辆gps数据的城市道路交通拥堵判别方法 | |
CN104408925A (zh) | 基于陈列雷达的交叉口运行状态评价方法 | |
CN105139670A (zh) | 一种基于视频的区域自优化信号控制方法及装置 | |
CN107766969B (zh) | 一种基于地铁服务能力瓶颈区段识别的大站快线布设方法 | |
CN105070073A (zh) | 一种基于地磁的区域自优化信号控制方法及装置 | |
CN104464295B (zh) | 一种基于视频的高架入口匝道智能限行方法 | |
CN106781499B (zh) | 一种交通网络效率评价*** | |
CN102521965B (zh) | 基于车牌识别数据的交通需求管理措施效果评价方法 | |
CN104575051A (zh) | 一种基于阵列雷达的高架匝道智能信号控制方法及装置 | |
CN109345031B (zh) | 基于交通流数据的协调干线线路规划方法及配置*** | |
CN106971534A (zh) | 基于号牌数据的通勤出行特征分析方法 | |
CN109191849B (zh) | 一种基于多源数据特征提取的交通拥堵持续时间预测方法 | |
CN103745089A (zh) | 一种多维公共交通运行指数评价方法 | |
CN104966403A (zh) | 一种基于地磁的干线自优化信号控制方法及装置 | |
CN104464321A (zh) | 一种基于交通运行指数发展态势的智能交通诱导方法 | |
CN101739822B (zh) | 区域交通状态获取的传感器网络配置方法 | |
CN104966404A (zh) | 一种基于阵列雷达的单点自优化信号控制方法及装置 | |
CN105118310A (zh) | 一种基于视频的单点自优化信号控制方法及装置 | |
CN104484994A (zh) | 基于阵列雷达的城市路网交通运行指数评价方法及装置 | |
CN107437339A (zh) | 一种信息引导下的可变信息情报板协调控制方法及*** | |
CN101783074A (zh) | 一种城市道路交通流状态实时判别方法及*** | |
CN103489316A (zh) | 一种基于路网拓扑关系的网络交通流量检测器布设方法 | |
CN107622668A (zh) | 一种基于rfid的动态可视化交叉口监测管理*** | |
CN104464294A (zh) | 一种基于阵列雷达的路段交通状态评价方法及装置 | |
CN100481153C (zh) | 基于偏最小二乘原理的高速公路交通事件自动检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20151118 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |