CN110085037B - 一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，包括车载设备、路侧设备和信号灯控制模块，其中车载设备中的车载信息传输模块获取车辆信息并传送至信号灯控制模块，信号灯控制模块反馈的信息发送至信息获取模块；路侧设备中的路侧信息获取模块获取路侧信息并存储至交叉口基础信息存储模块，交叉口基础信息存储模块预先存储交叉口信息及历史数据，无线通讯模块将路侧信息、交叉口信息及历史数据无线传送至信号灯控制模块；信号灯控制模块中，基于车辆信息、路侧信息、交叉口信息及历史数据，并利用信号灯控制模块内部的程序模型计算得到最优配时方案信息和行驶建议信息，并将行驶建议信息反馈至车载设备。

Description

一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***

技术领域

本发明涉及智能交通信号控制领域，具体是一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***。

背景技术

车路协同***(Cooperative Vehicle Infrastructure System,CVIS)，其基本思想是运用多学科交叉融合的方法，充分利用网络通信、并行计算等新技术，实现车辆与交通控制设备之间、车辆与车辆之间的智能协同与配合，达到***资源优化利用、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。

交叉口是路网通行能力的瓶颈，影响路网通行效率。在车路协同环境下，根据信号状态实现移动车辆与交通信号的协同优化显得尤为重要。然而现有研究多是仅针对车辆速度的引导方法，没有考虑到移动车辆的位置及状态参数与信号控制相结合进行车速引导的方法，也忽略了车辆超车等驾驶行为的影响，因此在实际应用中效果欠佳。为此，本发明基于车路协同理论，利用惯性导航以及控制机控制逻辑提出一种智能交通运行***。

发明内容

本发明的目的是提供一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，以实现建立道路行车协同体系，提高行车安全、道路通行效率以及单位产品能耗的运输效率。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：包括车载设备、路侧设备和信号灯控制模块，所述车载设备设于行驶在道路上的各个车辆中，路侧设备设于道路侧边，信号灯控制模块设于信号灯控制柜中以控制交叉口信号灯，车载设备、路侧设备分别与信号灯控制模块通过无线通讯连接，其中：

所述车载设备包括车载信息传输模块、信息获取模块，其中车载信息传输模块与车辆自带的车载计算机连接，车载信息传输模块从车载计算机获取车辆信息并无线传送至信号灯控制模块，信号灯控制模块反馈的信息无线发送至信息获取模块；

所述路侧设备包括路侧信息获取模块、交叉口基础信息存储模块、无线通讯模块，其中路侧信息获取模块获取车辆行驶道路的路侧信息并存储至交叉口基础信息存储模块，交叉口基础信息存储模块预先存储交叉口信息及历史数据，无线通讯模块从交叉口基础信息存储模块获取路侧信息、交叉口信息及历史数据，并由无线通讯模块将路侧信息、交叉口信息及历史数据无线传送至信号灯控制模块；

所述信号灯控制模块中，基于车载设备发送的车辆信息、路侧设备发送的路侧信息、交叉口信息及历史数据，并利用信号灯控制模块内部的程序模型计算得到的各交叉口对应的交通信号灯的最优配时方案信息，信号灯控制模块基于最优配时方案信息实时控制调整各交叉口对应的交通信号灯亮、灭变化，同时信号灯控制模块基于最优配时方案信息生成各个车辆的行驶建议信息，并将行驶建议信息反馈至车载设备，由车载设备的信息获取模块接收。

所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述车载设备发送的车辆信息至少包括车辆位置信息、车辆速度信息。

所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述路侧设备中，路侧信息获取模块获取的路侧信息至少包括车辆所在位置、所在车道信息、车辆附近交通流状况信息。

所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述信号灯控制模块内部的程序模型工作过程包括以下步骤：

步骤(1)：交叉口间路段划分为检测区和引导区，将上游交叉口离开处作为检测区；引导区在上游交叉口和下游交叉口的中下游区间段；

步骤(2)：车辆进入检测区，路侧设备中的检测器检测交通流状态、车辆到达率信息，组成历史数据预测车队进入引导区时的到达率，以确定信号灯的延长时间信息；

所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述步骤(2)中预测到达率的预测方法如下：

步骤(2.1)：基于历史数据标定动态Roberston模型参数：

式中，μ_i为第i个时刻对应时间窗离去车辆的平均行程时间；σ_i为第i个时刻对应时间窗离去车辆的行程时间标准差；α_i为第i个时刻对应时间窗的车队离散参数；β_i为第i个时刻对应时间窗的行程时间系数；

为第i个时刻对应时间窗的上下游交叉口之间的车辆最短行驶时间；F_i为上游第i个时刻对应的时间窗的模型的参数值；N_i为第i时间窗内车辆总数；

表示第i时间窗内车辆j的行程时间；

步骤(2.2)：假设时间窗区间内的离去率为

可得上游第i时刻对应时间窗内的车流在下游的分布：

式中：

为下游交叉口间隔t_d内到达的车辆数；t为车辆的行程时间；

为第i个时刻对应时间窗的上下游交叉口之间的车辆最短行驶时间；F_i为上游第i个时刻对应的时间窗的模型的参数值；t_u为当前时间窗内的t_u时刻；

步骤(2.3)：以此类推，将每个时刻到达车辆数进行叠加，得到不同时刻实际到达车辆数：

式中：M为划分的时刻总数；

步骤(2.4)联立可得车队预测到达率：

步骤(3)：车辆进入引导区后，车载设备与信号灯控制模块通过无线通讯进行信息传输，将车辆的速度、加速度、位置、车型信息传输至信号灯控制模块；

步骤(4)：根据步骤(3)传输至信号灯控制模块的信息，信号灯控制模块进行数据处理，计算最优信号配时方案；

所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述步骤(4)中，计算最优信号配时方案的方法如下：

步骤(4.1)：按以下公式计算：

式中：i为表示相位；j为表示方向；1，2，3，4分别代表东，南，西，北；I为信号灯拥有的最大相位数；k为表示信号周期；K表示最大周期数；

为第k周期内相位i执行期间j方向上的到达车辆数；

为第k周期内相位i执行期间j方向上的离开车辆数；

为第k周期内相位i结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

步骤(4.2)：前一周期最后一个相位结束时对应的延误车辆数等于当前周期第一个相位开始时对应的延误车辆数，以此实现了周期k，k-1之间的协调：

步骤(4.3)：按以下公式计算：

式中：

为第k周期的相位i执行期间j方向的车辆平均到达率，单位为veh/s；gⁱ(k)为第k周期相位i执行期间绿灯持续时间，单位为s；

步骤(4.4)：按以下公式计算：

式中：

为相位i执行期间j方向的放行状态，这里0表示禁止通行，1表示放行；s_j为j方向的饱和流率，单位为veh/s；

为第k周期内相位i之前c相位执行期间j方向上的到达车辆数；

为第k周期内相位i之前c相位执行期间j方向上的离开车辆数；

步骤(4.5)：综上，总延误排队车辆数可表示为：

一个周期的总延误排队车辆数为周期结束时的排队车辆数：

则信号动态优化问题可表述为：

s.t.

1)

2)

3)

4)

5)

6)C_min≤C(k)≤C_max

7)

此处C(k)为第k周期的周期时间；

步骤(5)：在信号配时方案实现最优后，进行车速引导；对到达车辆进行车速引导前，应先判断其是否具备超车条件，即根据实时检测所得的路况信息，以及网联车所处位置信息、速度信息，计算超车成功概率；当引导车辆可超车概率满足要求时，对其进行车速引导，否则放弃引导；通过计算得出的概率，划定安全阈值，为车辆是否减速或超车提供建议；

当车道前方车辆速度小于后车速度，且相邻的左车道上有足够超车空间，则后车将选择借用相邻车道来完成超车过程，以追求最大驾驶效益；

根据动态Roberston模型中的车流离散模型，车头时距分布函数，以及计算所得超车所需的安全距离，可预测网联车超越前方非网联车的概率为：

式中：t₁为超车车辆加速换道行驶时间；t₂为超车车辆匀速并道行驶时间；p(x)为车头时距概率密度函数；P为超车成功概率；h为车头时距；s为车辆检测器至停车线处的距离；

为车流的平均车速；x为积分变量；

通过上述运算，得出在当前绿灯相位内，网联车的可能超车概率，通过计算得出的概率，划定车速安全阈值；

步骤(6)：信号灯控制模块得出计算结果后，通过信号传输模块将信息传输至车辆；若建议超车，则网联车辆按车速引导模型改变驾驶行为；

所述车速引导模块中，针对无法在下游剩余有效绿灯时间内通过的车辆所进行的速度引导；***以延误车辆数作为交叉口性能评价指标，通过对网联车进行车速引导以提高前一周期的车辆离开率，减少当前周期的初始排队长度，具体过程如下：

步骤(6.1)：假设在第i个时间段及以后，车辆无法通过下游停车线，则该模型对i时间段内的所有网联车提供相应的引导速度v_i；

步骤(6.2)：当信号控制状态已满足最大绿灯时间g_max，即无法继续延长绿灯时间时，对于仍然无法通过交叉口的车辆，通过缩短t_i时刻离开检测器的车辆到达下游停车线的最短时间

来使该区域内的车辆分布前移，以使更多车辆在下游有效绿灯时间内通过停车线；

步骤(6.3)：车辆在城市道路上行驶时速度一般较低，在前车突然制动，后车经反应时间后接着制动场景下的安全车距S为：

整理可得：

综上所述，减速制动过程中的建议行驶速度为：

v_min＝0，

式中：d为行车时保持的安全车距，取2m；S₁为前车的制动距离；S₂为后车的制动距离；t_f为反应时间，取2s；t_s为加速度增长时间，取0.2s；a_1x为前车制动加速度；a_2x为后车制动加速度，取5m/s²；v₀₁为前车行驶速度；v₀₂为后车行驶速度；v_t为当前车道所有运行车辆中的最小行驶速度；v_max为车速引导最大速度；v_min为车速引导最小速度；

步骤(6.4)：速度引导目标如下：

s.t.

1)

2)

3)

式中：t_gx为剩余绿灯时间；q_d为到达车辆数；T_min为最小绿灯时间；

为引导车速；v_min为最小引导车速；v_max为最大引导车速；

为该路段最大限制速度。

与现有技术相比，本发明优点为：

(1)本发明通过信号灯主控模块控制程序计算出最优信号配时方案及建议行驶车速，可实现车辆的绿波交通出行，减少车辆延误，提高道路通行能力。在一定程度上缓解交通拥堵，提高道路运输效率，达到节能减排的效果。

(2)本发明实时监测工作，实时传输诱导信息，可根据当前交通状况做出实时改变，以应对并解决动态交通问题，灵活性好。

(3)本发明可同时与云服务器连接，云服务器与远程控制模块相连，以此实现远程实时监控***的工作状态。

附图说明

图1是本发明***结构示意图。

图2是本发明车载设备与路侧设备信息交互示意图。

图3是本发明***工作流程图。

图4是本发明***工作原理图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

如图1、图2所示，一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，包括车载设备、路侧设备和信号灯控制模块，所述车载设备设于行驶在道路上的各个车辆中，路侧设备设于道路侧边，信号灯控制模块设于信号灯控制柜中以控制交叉口信号灯，车载设备、路侧设备分别与信号灯控制模块通过无线通讯连接，其中：

所述车载设备包括车载信息传输模块、信息获取模块，其中车载信息传输模块与车辆自带的车载计算机连接，车载信息传输模块从车载计算机获取车辆信息并无线传送至信号灯控制模块，信号灯控制模块反馈的信息无线发送至信息获取模块；

所述路侧设备包括路侧信息获取模块、交叉口基础信息存储模块、无线通讯模块，其中路侧信息获取模块获取车辆行驶道路的路侧信息并存储至交叉口基础信息存储模块，交叉口基础信息存储模块预先存储交叉口信息及历史数据，无线通讯模块从交叉口基础信息存储模块获取路侧信息、交叉口信息及历史数据，并由无线通讯模块将路侧信息、交叉口信息及历史数据无线传送至信号灯控制模块；

所述信号灯控制模块中，基于车载设备发送的车辆信息、路侧设备发送的路侧信息、交叉口信息及历史数据，并利用信号灯控制模块内部的程序模型计算得到的各交叉口对应的交通信号灯的最优配时方案信息，信号灯控制模块基于最优配时方案信息实时控制调整各交叉口对应的交通信号灯亮、灭变化，同时信号灯控制模块基于最优配时方案信息生成各个车辆的行驶建议信息，并将行驶建议信息反馈至车载设备，由车载设备的信息获取模块接收。

本发明车载设备发送的车辆信息至少包括车辆位置信息、车辆速度信息。

本发明路侧设备中，路侧信息获取模块获取的路侧信息至少包括车辆所在位置信息、所在车道信息、车辆附近交通流状况信息。

如图3、图4所示，图4中，Ⅰ、Ⅱ：可以正常通过的车辆；Ⅲ：可以加速通过的车辆；Ⅳ：加速也不能通过的车辆。本发明信号灯控制模块内部的程序模型工作过程包括以下步骤：

步骤(1)：交叉口间路段划分为检测区和引导区，将上游交叉口离开处作为检测区；引导区在上游交叉口和下游交叉口的中下游区间段；

步骤(2)：车辆进入检测区，路侧设备中的检测器检测交通流状态、车辆到达率信息，组成历史数据预测车队进入引导区时的到达率，以确定信号灯的延长时间信息；

根据权利要求4所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述步骤(2)中预测到达率的预测方法如下：

步骤(2.1)：基于历史数据标定动态Roberston模型参数：

式中，μ_i为第i个时刻对应时间窗离去车辆的平均行程时间；σ_i为第i个时刻对应时间窗离去车辆的行程时间标准差；α_i为第i个时刻对应时间窗的车队离散参数；β_i为第i个时刻对应时间窗的行程时间系数；

为第i个时刻对应时间窗的上下游交叉口之间的车辆最短行驶时间；F_i为上游第i个时刻对应的时间窗的模型的参数值；N_i为第i时间窗内车辆总数；

表示第i时间窗内车辆j的行程时间；

步骤(2.2)：假设时间窗区间内的离去率为

可得上游第i时刻对应时间窗内的车流在下游的分布：

式中：

为下游交叉口间隔t_d内到达的车辆数；t为车辆的行程时间；

为第i个时刻对应时间窗的上下游交叉口之间的车辆最短行驶时间；F_i为上游第i个时刻对应的时间窗的模型的参数值；t_u为当前时间窗内的t_u时刻；

步骤(2.3)：以此类推，将每个时刻到达车辆数进行叠加，得到不同时刻实际到达车辆数：

式中：M为划分的时刻总数；

步骤(2.4)联立可得车队预测到达率：

步骤(3)：车辆进入引导区后，车载设备与信号灯控制模块通过无线通讯进行信息传输，将车辆的速度、加速度、位置、车型信息传输至信号灯控制模块；

步骤(4)：根据步骤(3)传输至信号灯控制模块的信息，信号灯控制模块进行数据处理，计算最优信号配时方案；

步骤(4)中，计算最优信号配时方案的方法如下：

步骤(4.1)：按以下公式计算：

式中：i为表示相位；j为表示方向；1，2，3，4分别代表东，南，西，北；I为信号灯拥有的最大相位数；k为表示信号周期；K表示最大周期数；

为第k周期内相位i执行期间j方向上的到达车辆数；

为第k周期内相位i执行期间j方向上的离开车辆数；

为第k周期内相位i结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

步骤(4.2)：前一周期最后一个相位结束时对应的延误车辆数等于当前周期第一个相位开始时对应的延误车辆数，以此实现了周期k，k-1之间的协调：

步骤(4.3)：按以下公式计算：

式中：

为第k周期的相位i执行期间j方向的车辆平均到达率，单位为veh/s；gⁱ(k)为第k周期相位i执行期间绿灯持续时间，单位为s；

步骤(4.4)：按以下公式计算：

式中：

为相位i执行期间j方向的放行状态，这里0表示禁止通行，1表示放行；s_j为j方向的饱和流率，单位为veh/s；

为第k周期内相位i之前c相位执行期间j方向上的到达车辆数；

为第k周期内相位i之前c相位执行期间j方向上的离开车辆数；

步骤(4.5)：综上，总延误排队车辆数可表示为：

一个周期的总延误排队车辆数为周期结束时的排队车辆数：

则信号动态优化问题可表述为：

s.t.

1)

2)

3)

4)

5)

6)C_min≤C(k)≤C_max，

7)

此处C(k)为第k周期的周期时间；

步骤(5)：在信号配时方案实现最优后，进行车速引导；对到达车辆进行车速引导前，应先判断其是否具备超车条件，即根据实时检测所得的路况信息，以及网联车所处位置、速度信息，计算超车成功概率；当引导车辆可超车概率满足要求时，对其进行车速引导，否则放弃引导；通过计算得出的概率，划定安全阈值，为车辆是否减速或超车提供建议；

当车道前方车辆速度小于后车速度，且相邻的左车道上有足够超车空间，则后车将选择借用相邻车道来完成超车过程，以追求最大驾驶效益；

根据动态Roberston模型中的车流离散模型，车头时距分布函数，以及计算所得超车所需的安全距离，可预测网联车超越前方非网联车的概率为：

式中：t₁为超车车辆加速换道行驶时间；t₂为超车车辆匀速并道行驶时间；p(x)为车头时距概率密度函数；P为超车成功概率；h为车头时距；s为车辆检测器至停车线处的距离；

为车流的平均车速；x为积分变量；

通过上述运算，得出在当前绿灯相位内，网联车的可能超车概率，通过计算得出的概率，划定车速安全阈值；

步骤(6)：信号灯控制模块得出计算结果后，通过信号传输模块将信息传输至车辆；若建议超车，则网联车辆按车速引导模型改变驾驶行为；

所述车速引导模块中，针对无法在下游剩余有效绿灯时间内通过的车辆所进行的速度引导；***以延误车辆数作为交叉口性能评价指标，通过对网联车进行车速引导以提高前一周期的车辆离开率，减少当前周期的初始排队长度，具体过程如下：

步骤(6.1)：假设在第i个时间段及以后，车辆无法通过下游停车线，则该模型对以i时间段内的所有网联车提供相应的引导速度v_i；

步骤(6.2)：当信号控制状态已满足最大绿灯时间g_max，即无法继续延长绿灯时间时，对于仍然无法通过交叉口的车辆，通过缩短t_i时刻离开检测器的车辆到达下游停车线的最短时间

来使该区域内的车辆分布前移，以使更多车辆在下游有效绿灯时间内通过停车线；

步骤(6.3)：车辆在城市道路上行驶时速度一般较低，在前车突然制动，后车经反应时间后接着制动场景下的安全车距S为：

整理可得：

综上所述，减速制动过程中的建议行驶速度为：

v_min＝0，

式中：d为行车时保持的安全车距，取2m；S₁为前车的制动距离；S₂为后车的制动距离；t_f为反应时间，取2s；t_s为加速度增长时间，取0.2s；a_1x为前车制动加速度；a_2x为后车制动加速度，取5m/s²；v₀₁为前车行驶速度；v₀₂为后车行驶速度；v_t为当前车道所有运行车辆中的最小行驶速度；v_max为车速引导最大速度；v_min为车速引导最小速度；

步骤(6.4)：速度引导目标如下：

s.t.

1)

2)

3)

式中：t_gx为剩余绿灯时间；q_d为到达车辆数；T_min为最小绿灯时间；

为引导车速；v_min为最小引导车速；v_max为最大引导车速；

为该路段最大限制速度。

Claims (5)

1.一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：包括车载设备、路侧设备和信号灯控制模块，所述车载设备设于行驶在道路上的各个车辆中，路侧设备设于道路侧边，信号灯控制模块设于信号灯控制柜中以控制交叉口信号灯，车载设备、路侧设备分别与信号灯控制模块通过无线通讯连接，其中：

所述车载设备包括车载信息传输模块、信息获取模块，其中车载信息传输模块与车辆自带的车载计算机连接，车载信息传输模块从车载计算机获取车辆信息并无线传送至信号灯控制模块，信号灯控制模块反馈的信息无线发送至信息获取模块；

所述路侧设备包括路侧信息获取模块、交叉口基础信息存储模块、无线通讯模块，其中路侧信息获取模块获取车辆行驶道路的路侧信息并存储至交叉口基础信息存储模块，交叉口基础信息存储模块预先存储交叉口信息及历史数据，无线通讯模块从交叉口基础信息存储模块获取路侧信息、交叉口信息及历史数据，并由无线通讯模块将路侧信息、交叉口信息及历史数据无线传送至信号灯控制模块；

所述信号灯控制模块中，基于车载设备发送的车辆信息、路侧设备发送的路侧信息、交叉口信息及历史数据，并利用信号灯控制模块内部的程序模型计算得到的各交叉口对应的交通信号灯的最优配时方案信息，信号灯控制模块基于最优配时方案信息实时控制调整各交叉口对应的交通信号灯亮、灭变化，同时信号灯控制模块基于最优配时方案信息生成各个车辆的行驶建议信息，并将行驶建议信息反馈至车载设备，由车载设备的信息获取模块接收；

所述信号灯控制模块内部的程序模型工作过程包括以下步骤：

步骤(1)：交叉口间路段划分为检测区和引导区，将上游交叉口离开处作为检测区；引导区在上游交叉口和下游交叉口的中下游区间段；

步骤(2)：车辆进入检测区，路侧设备中的检测器检测交通流状态、车辆到达率信息，组成历史数据预测车队进入引导区时的到达率，以确定信号灯的延长时间信息；

步骤(3)：车辆进入引导区后，车载设备与信号灯控制模块通过无线通讯进行信息传输，将车辆的速度、加速度、位置、车型信息传输至信号灯控制模块；

步骤(4)：根据步骤(3)传输至信号灯控制模块的信息，信号灯控制模块进行数据处理，计算最优信号配时方案；

步骤(5)：在信号配时方案实现最优后，进行车速引导；对到达车辆进行车速引导前，应先判断其是否具备超车条件，即根据实时检测所得的路况信息，以及网联车所处位置信息、速度信息，计算超车成功概率；当引导车辆可超车概率满足要求时，对其进行车速引导，否则放弃引导；通过计算得出的概率，划定安全阈值，为车辆是否减速或超车提供建议；

当车道前方车辆速度小于后车速度，且相邻的左车道上有足够超车空间，则后车将选择借用相邻车道来完成超车过程，以追求最大驾驶效益；

根据动态Roberston模型中的车流离散模型、车头时距分布函数、以及计算所得超车所需的安全距离，可预测网联车超越前方非网联车的概率为：

式中：t₁为超车车辆加速换道行驶时间；t₂为超车车辆匀速并道行驶时间；p(x)为车头时距概率密度函数；P为超车成功概率；h为车头时距；s为车辆检测器至停车线处的距离；

为车流的平均车速；x为积分变量；

通过上述运算，得出在当前绿灯相位内，网联车的可能超车概率，通过计算得出的概率，划定车速安全阈值；

步骤(6)：信号灯控制模块得出计算结果后，通过信号传输模块将信息传输至车辆；若建议超车，则网联车辆按车速引导模型改变驾驶行为；

所述车速引导模块中，针对无法在下游剩余有效绿灯时间内通过的车辆所进行的速度引导；***以延误车辆数作为交叉口性能评价指标，通过对网联车进行车速引导以提高前一周期的车辆离开率，减少当前周期的初始排队长度，具体过程如下：

步骤(6.1)：假设在第i个时间段及以后，车辆无法通过下游停车线，则该模型对i时间段内的所有网联车提供相应的引导速度v_i；

步骤(6.2)：当信号控制状态已满足最大绿灯时间g_max，即无法继续延长绿灯时间时，对于仍然无法通过交叉口的车辆，通过缩短t_i时刻离开检测器的车辆到达下游停车线的最短时间

来使该区域内的车辆分布前移，以使更多车辆在下游有效绿灯时间内通过停车线；

步骤(6.3)：车辆在城市道路上行驶时速度一般较低，在前车突然制动，后车经反应时间后接着制动场景下的安全车距S为：

式中：d为行车时保持的安全车距，取2m；S₁为前车的制动距离；S₂为后车的制动距离；t_f为反应时间，取2s；t_s为加速度增长时间，取0.2s；a_1x为前车制动加速度；a_2x为后车制动加速度，取5m/s²；v₀₁为前车行驶速度；v₀₂为后车行驶速度；v_t为当前车道所有运行车辆中的最小行驶速度；v_max为车速引导最大速度；v_min为车速引导最小速度；

整理可得：

综上所述，减速制动过程中的建议行驶速度为：

v_min＝0，

步骤(6.4)：速度引导目标如下：

1)

2)

3)

式中：t_gx为剩余绿灯时间；q_d为到达车辆数；a为网联车到停车线的距离；T_min为最小绿灯时间；

为引导车速；v_min为最小引导车速；v_max为最大引导车速；

为该路段最大限制速度。

2.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述车载设备发送的车辆信息至少包括车辆位置信息、车辆速度信息。

3.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述路侧设备中，路侧信息获取模块获取的路侧信息至少包括车辆所在位置信息、所在车道信息、车辆附近交通流状况信息。

4.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述步骤(2)中预测到达率的预测方法如下：

步骤(2.1)：基于历史数据标定动态Roberston模型参数：

式中，μ_i为第i个时刻对应时间窗离去车辆的平均行程时间；σ_i为第i个时刻对应时间窗离去车辆的行程时间标准差；α_i为第i个时刻对应时间窗的车队离散参数；β_i为第i个时刻对应时间窗的行程时间系数；

为第i个时刻对应时间窗的上下游交叉口之间的车辆最短行驶时间；F_i为上游第i个时刻对应的时间窗的模型的参数值；N_i为第i时间窗内车辆总数；

表示第i时间窗内车辆j的行程时间；

步骤(2.2)：假设时间窗区间内的离去率为

可得上游第i时刻对应时间窗内的车流在下游的分布：

式中：

为下游交叉口间隔t_d内到达的车辆数；t为车辆的行程时间；

为第i个时刻对应时间窗的上下游交叉口之间的车辆最短行驶时间；F_i为上游第i个时刻对应的时间窗的模型的参数值；t_u为当前时间窗内的t_u时刻；

为时间窗为t_d-t区间的上游车辆离去率；

步骤(2.3)：以此类推，将每个时刻到达车辆数进行叠加，得到不同时刻实际到达车辆数：

式中：M为划分的时刻总数；

步骤(2.4)联立可得车队预测到达率：

5.根据权利要求1所述的一种车路协同环境下交叉口信号控制及车速引导***，其特征在于：所述步骤(4)中，计算最优信号配时方案的方法如下：

步骤(4.1)：按以下公式计算：

式中：i为表示相位；j为表示方向；1，2，3，4分别代表东，南，西，北；I为信号灯拥有的最大相位数；k为表示信号周期；K表示最大周期数；

为第k周期内相位i执行期间j方向上的到达车辆数；

为第k周期内相位i执行期间j方向上的离开车辆数；

为第k周期内相位i结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k周期内相位i-1结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

步骤(4.2)：前一周期最后一个相位结束时对应的延误车辆数等于当前周期第一个相位开始时对应的延误车辆数，以此实现了周期k，k-1之间的协调：

步骤(4.3)：按以下公式计算：

式中：

为第k周期内相位1结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k-1周期内相位4结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k周期的相位i执行期间j方向的车辆平均到达率，单位为veh/s；gⁱ(k)为第k周期相位i执行期间绿灯持续时间，单位为s；

步骤(4.4)：按以下公式计算：

式中：

为相位i执行期间j方向的放行状态，这里0表示禁止通行，1表示放行；s_j为j方向的饱和流率，单位为veh/s；

为第k-1周期内相位i结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k周期内相位i之前c相位执行期间j方向上的到达车辆数；

为第k周期内相位i之前c相位执行期间j方向上的离开车辆数；

步骤(4.5)：综上，总延误排队车辆数可表示为：

一个周期的总延误排队车辆数为周期结束时的排队车辆数：

则信号动态优化问题可表述为：

1)

2)

3)

4)

5)

6)C_min≤C(k)≤C_max，

7)

此处C(k)为第k周期的周期时间；C_min为最短周期时长；C_max为最长周期时长；

为第i相位最短绿灯时间；

为第i相位最长绿灯时间；

为第k周期内相位1结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k周期内相位4结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k-1周期内相位4结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k周期内相位i-1结束时在j方向车道上的延误排队车辆数；

为第k-1周期内相位i结束时在j方向车道上的延误排队车辆数。

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