CN112863198A - 一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法 - Google Patents

一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，该方法首先依据快速路在入口匝道汇入点的后方区域的车辆数量及行驶速度，建立快速路拥堵等级划分模型，然后，基于此计算快速路拥堵等级，并使用增量式PID算法实时调整入口匝道信号灯绿信比，以维持车辆在快速路畅通连续行驶。采用本发明所述的方法能自动识别快速路上的拥堵等级，并基于增量式PID算法实时反馈调整入口匝道信号灯绿信比，可有效维持快速路高效运行，规避同一时间段车辆大量汇入，导致快速路出现车辆“上不来下不去”的严重堵塞现象，从而保证快速路上车辆的出行效率。

Description

一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法
技术领域
本发明涉及城市交通信号控制领域，设计了一种基于增量式PID的快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法。
背景技术
城市快速路作为等级最高的城市道路，主要作用为保证车辆连续畅通行驶，缓解城市交通压力。但快速路的通行能力是有限的。快速路每隔一段间距，会建设车辆进入快速路的入口匝道。在车辆出行高峰时期，车辆通过入口匝道同时大量汇入快速路，快速路会出现交通拥堵，出现车辆“上不来和下不去”的现象，反而不利于车辆快速通行。如何缓解快速路拥堵，提高车辆通行效率成为社会一个关注点。
因此，寻找有效的缓解快速路拥堵的方法存在着非常重要的意义。
发明内容
本发明针对缓解快速路拥堵的问题，提出一种基于增量式PID的快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，可有效维持快速路高效运行，规避同一时间段车辆大量汇入，导致快速路出现车辆“上不来下不去”的严重堵塞现象。
一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特点是，该方法首先依据快速路在入口匝道汇入点的后方区域的车辆数量及行驶速度，建立快速路拥堵等级划分模型，然后，基于此计算快速路拥堵等级，并使用增量式PID算法实时调整入口匝道信号灯绿信比，以维持车辆在快速路畅通连续行驶。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下技术方案实现，包括如下步骤，
第一，根据实地调研确定各控制参数，控制参数包括快速路的拥堵等级划分数量、车道畅通车辆数量阈值、各拥堵等级间的车速分界阈值、各拥堵等级的车道数量阈值以及拥堵判定依据的连续时长和入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标；
第二，利用检测器实时获取快速路在入口匝道汇入点的后方区域各车道秒级的车辆数据并保存，包括车道车辆数量及车辆行驶车速；
第三，在入口匝道的信号周期起始时刻，基于快速路在入口匝道汇入点的后方区域的车辆检测数据计算各车道的拥堵等级；
第四，综合各车道的拥堵等级计算快速路的拥堵等级；
第五，依据快速路的拥堵等级，基于增量式PID，调整入口匝道信号灯绿信比，并执行。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下技术方案实现，该方法包括如下具体步骤，
(1)设置各控制参数
根据实地调研，确定快速路划分的拥堵等级jam1,jam2,…,jamm、车道畅通车辆数量阈值
Figure BDA0002869293070000021
各拥堵等级间的车速分界阈值
Figure BDA0002869293070000022
各拥堵等级的车道数量阈值
Figure BDA0002869293070000023
以及拥堵判定依据的连续时长tref；选择jamg(1＜g＜m)作为入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标；
(2)车辆数据获取
利用检测器实时获取快速路在入口匝道汇入点后方区域各车道秒级的车辆数据并保存，包括车道车辆数量及车辆行驶车速。
如果当前时刻处于入口匝道的信号周期起始时刻，执行步骤(3)，否则，执行步骤(6)；
(3)快速路车道拥堵等级计算
首先，确定划分的快速路车道拥堵等级数量为m个,拥堵等级由低到高分别记为jam1，jam2，...，jamm。
在计算车道拥堵等级时，综合依据连续若干时长tref的车道中车辆数量及行驶速度的数据，数据需要通过取中位数，或其他可以排除突变检测异常数据干扰的统计方式进行处理。这里，本发明以取中位数为例进行阐述。
记快速路为A，快速路的入口匝道为B，快速路在入口匝道B汇入点后方区域内的车道数为n，各车道分别表示为C1，C2，...，Cn，如附图2。其中，车道Ci(1≤i≤n)在最近连续时间tref秒内的车辆数量的中位数记为Ni，车速中位数记为Vi。
快速路车道Ci的拥堵等级计算模型给出如下：
Figure BDA0002869293070000031
其中，1≤j≤m；
Figure BDA0002869293070000032
为车道畅通车辆数量阈值，意为当车道中车辆数量小于该值时，直接判定车道拥堵等级为拥堵等级最低的jam1，否则，需要进一步通过车速确定车道拥堵等级；
Figure BDA0002869293070000033
为拥堵等级jamj-1与jamj的车速分界阈值；
Figure BDA0002869293070000034
表示车速最小值0，V0 1表示快速路设计的车速限速。
具体的计算方法如下：
Step1：计算车道Ci(1≤i≤n)在最近连续时间tref秒内的车辆数量的中位数Ni，车速中位数Vi；
Step2：比较Ni与
Figure BDA0002869293070000035
的大小，如果
Figure BDA0002869293070000036
输出Ci的拥堵等级为jam1，执行Step6；否则，执行Step3；
Step3：所有拥堵等级间的车速分界阈值构成有序集合
Figure BDA0002869293070000037
Step4：从集合Φ中选择第一个车速分界阈值
Figure BDA0002869293070000038
比较它与Vi的大小，如果
Figure BDA0002869293070000041
输出Ci的拥堵等级为jamj，执行Step6；否则，从集合Φ中删除
Figure BDA0002869293070000042
执行Step5；
Step5：如果
Figure BDA0002869293070000043
输出Ci的拥堵等级为jam1；否则，执行Step4；
Step6：结束。
(4)快速路拥堵等级计算
基于快速路在入口匝道汇入点的后方区域内的各车道的拥堵等级，得出快速路的拥堵等级。
记快速路A在入口匝道B汇入点的后方区域内的车道中，拥堵等级为jamj(1≤j≤m)的车道数为
Figure BDA0002869293070000044
快速路拥堵等级计算模型给出如下：
Figure BDA0002869293070000045
其中，
Figure BDA0002869293070000046
为拥堵等级车道阈值，意为快速路A在入口匝道B汇入点的后方区域内的车道中，拥堵等级大于等于jamq的车道数量达到该值，判定快速路拥堵等级为jamq。
具体的计算方法如下：
Step1：所有的拥堵等级构成集合
Figure BDA0002869293070000047
Step2：从集合
Figure BDA0002869293070000048
中选择等级最高的jami，计算拥堵等级大于等于jami的车道数
Figure BDA0002869293070000049
并与拥堵等级车道阈值
Figure BDA00028692930700000410
比较，如果
Figure BDA00028692930700000411
输出快速路的拥堵等级为jami，执行Step4；否则，执行Step3；
Step3：从集合
Figure BDA00028692930700000412
中删除jami，执行Step2；
Step4：结束。
(5)入口匝道信号灯绿信比调整
拥堵等级是对快速路拥堵状况的有效体现。为维持快速路高效运行，快速路的拥堵等级不宜过高，也不宜过低；在划分的拥堵等级中选择一个作为信号控制目标，该拥堵等级目标记为jamg(1＜g＜m)。当快速路的拥堵等级高于目标等级时，应适当降低入口匝道信号灯的绿信比，限制入口匝道处驶入快速路的车辆数量；当快速路的拥堵等级低于目标等级时，应适当提高入口匝道信号灯的绿信比，增多入口匝道处驶入快速路的车辆数量。
记快速路拥堵等级判定的信号周期为T，入口匝道信号灯在第k个周期的绿信比为λ(k)。为实现上述控制目标，本发明采用增量式PID控制算法。
PID控制算法是结合比例、积分和微分三种环节于一体的控制算法，其实质就是根据输入的偏差值，按照比例、积分、微分的函数关系进行运算，运算结果用以控制输出。
离散化的PID公式为
Figure BDA0002869293070000051
其中，Kp为比例系数，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数，u(k)为PID控制器的输出信号，e(k)为给定值与测量值之差。
控制增量为
Figure BDA0002869293070000052
进一步，控制增量可表示为
Δu＝Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))
其中，
Figure BDA0002869293070000061
本发明将入口匝道信号灯在第k个周期的绿信比为λ(k)作为PID控制器的输出信号，那么
λ(k)＝λ(k-1)+Δλ
即
λ(k)＝λ(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))
其中，e(k)为目标拥堵等级与第k个周期的测量拥堵等级之差；Kp、Ki、Kd均可看作系数常数，由试验确定，本发明可根据快速路在连续三个信号周期内的拥堵等级变化情况，自动调节入口匝道信号灯的绿信比，以控制快速路不断靠拢或维持在目标拥堵等级上运行；
(6)执行当前绿信比方案
入口匝道信号控制执行当前绿信比方案。
与现有技术相比，采用本发明所述的方法能自动识别快速路上的拥堵等级，并基于增量式PID算法实时反馈调整入口匝道信号灯绿信比，以保证快速路上车辆的出行效率。
附图说明
图1为本发明所述方法的总体流程图；
图2为快速路的入口匝道信号控制示例图；
图3为快速路在检测区域各车道的车辆数据图表。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
本发明用于快速路入口匝道的信号控制，旨在自动识别快速路在入口匝道汇入点后方区域的拥堵等级，并基于增量式PID实时调整入口匝道的信号灯绿信比，以保证车辆在快速路的出行效率。
参照图1和图2，实施例1，.一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，该方法首先依据快速路入口匝道汇入点后方区域的车辆数量及行驶速度，建立快速路拥堵等级划分模型，然后，基于此计算快速路拥堵等级，并使用增量式PID算法实时调整入口匝道信号灯绿信比，以维持车辆在快速路畅通连续行驶。
实施例2，实施例1所述的.一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，包括如下步骤，
第一，确定快速路的拥堵等级划分数量、车道畅通车辆数量阈值、各拥堵等级间的车速分界阈值、各拥堵等级的车道数量阈值以及拥堵判定依据的连续时长和入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标；
第二，利用检测器实时获取快速路在入口匝道汇入点的后方区域各车道秒级的车辆数据并保存，包括车道车辆数量及车辆行驶车速；
第三，在入口匝道的信号周期起始时刻，基于快速路在入口匝道汇入点的后方区域的车辆检测数据计算各车道的拥堵等级；
第四，综合各车道的拥堵等级计算快速路的拥堵等级；
第五，依据快速路的拥堵等级，基于增量式PID，调整入口匝道信号灯绿信比，并执行。
实施例3，实施例1和2所述的.一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，该方法包括如下具体步骤，
(1)设置各控制参数
根据实地调研确定快速路划分的拥堵等级jam1，jam2，...，jamm、车道畅通车辆数量阈值
Figure BDA0002869293070000081
各拥堵等级间的车速分界阈值
Figure BDA0002869293070000082
各拥堵等级的拥堵等级车道阈值
Figure BDA0002869293070000083
以及拥堵判定依据的连续时长tref；选择jamg(1＜g＜m)作为入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标。
(2)车辆数据获取
利用检测器实时获取快速路在入口匝道汇入点后方区域各车道秒级的车辆数据并保存，包括车道车辆数量及车辆行驶车速。
如果当前时刻处于入口匝道的信号周期起始时刻，执行步骤(3)，否则，执行步骤(6)。
(3)计算各车道的拥堵等级
快速路在入口匝道汇入点后方区域内的各车道分别表示为C1，C2，...，Cn。
根据如下所示的快速路车道Ci(1≤i≤n)的拥堵等级计算模型计算各车道的拥堵等级。
Figure BDA0002869293070000084
其中，1≤j≤m；Ni为车道Ci在最近连续时间tref秒内的车辆数量中位数，Vi为车道Ci在最近连续时间tref秒内的车速中位数。；
Figure BDA0002869293070000085
表示车速最小值0，V0 1表示快速路设计的车速限速。
具体的计算方法如下：
Step3-1：计算车道Ci(1≤i≤n)在最近连续时间tref秒内的车辆数量的中位数Ni，车速中位数Vi；
Step3-2：比较Ni与
Figure BDA0002869293070000091
的大小，如果
Figure BDA0002869293070000092
输出Ci的拥堵等级为jam1，执行Step3-6；否则，执行Step3-3；
Step3-3：所有拥堵等级间的车速分界阈值构成有序集合
Figure BDA0002869293070000093
Step3-4：从集合Φ中选择第一个车速分界阈值
Figure BDA0002869293070000094
比较它与Vi的大小，如果
Figure BDA0002869293070000095
输出Ci的拥堵等级为jamj，执行Step3-6；否则，从集合Φ中删除
Figure BDA0002869293070000096
执行Step3-5；
Step3-5：如果
Figure BDA0002869293070000097
输出Ci的拥堵等级为jam1；否则，执行Step3-4；
Step3-6：结束。
(4)计算快速路的拥堵等级
统计隶属各拥堵等级的车道数
Figure BDA0002869293070000098
按照快速路的拥堵等级计算模型计算快速路的拥堵等级。
Figure BDA0002869293070000099
具体的计算方法如下：
Step4-1：所有的拥堵等级构成集合
Figure BDA00028692930700000910
Step4-2：从集合
Figure BDA00028692930700000911
中选择等级最高的jami，计算拥堵等级大于等于jami的车道数
Figure BDA00028692930700000912
并与拥堵等级车道阈值
Figure BDA00028692930700000913
比较，如果
Figure BDA00028692930700000914
输出快速路的拥堵等级为jami，执行Step4-4；否则，执行Step4-3；
Step4-3：从集合
Figure BDA00028692930700000915
中删除jami，执行Step4-2；
Step4-4：结束。
(5)调整入口匝道信号灯绿信比
记快速路拥堵等级判定的信号周期为T，入口匝道信号灯在第k个周期的绿信比为λ(k)。将λ(k)作为PID控制器的输出信号，利用下列公式计算。
λ(k)＝λ(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))
其中，e(k)为目标拥堵等级与第k个周期的测量拥堵等级之差；Kp、Ki、Kd均可看作系数常数，由试验确定。
计算得出λ(k)后，可进一步得出入口匝道信号灯在之后第k个周期的绿灯时长为：
g＝Tλ(k)
(6)执行当前绿信比方案
入口匝道信号控制执行当前绿信比方案。
实施例4，参照图3，选择附图中的快速路场景为例，利用检测器获取的入口匝道信号连续3个控制周期T＝60s起始时刻，前连续5秒检测区域各车道的车辆数据在图3给出，且入口匝道信号在第k-1周期的绿信比为75％。
根据实地调研将快速路的拥堵等级划分为5个，jam1，jam2，jam3，jam4，jam5；车道畅通车辆数量阈值
Figure BDA0002869293070000101
各拥堵等级间的车速分界阈值
Figure BDA0002869293070000102
Figure BDA0002869293070000103
各拥堵等级的拥堵等级车道阈值
Figure BDA0002869293070000104
拥堵判定依据的连续时长tref＝5s；选定jam3作为入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标。
对于第k周期，计算各车道的拥堵等级。
对于车道C1，由图可得，在第k周期起始时刻前连续5秒内的车辆数量中位数N1＝6，车速中位数V1＝24km/h；因
Figure BDA0002869293070000105
且
Figure BDA0002869293070000106
车道C1的拥堵等级L1＝jam4；同理，可得，L2＝jam3，L3＝jam3，L4＝jam2。
进而，可得出各拥堵等级对应的车道数为
Figure BDA0002869293070000111
Figure BDA0002869293070000112
计算第k周期快速路的拥堵等级。
首先，对于等级最高的jam5，
Figure BDA0002869293070000113
然后，对于jam4，
Figure BDA0002869293070000114
对于jam3，
Figure BDA0002869293070000115
所以，快速路在第k周期的拥堵等级L＝jam3。
入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标与快速路在第k周期的拥堵等级相同，所以，e(k)＝0。
重复上述方法可计算出e(k-1)＝1，e(k-2)＝1。
将e(k)、e(k-1)、e(k-2)代入公式
λ(k)＝λ(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))
可得λ(k)＝75％-Kp-Kd；本例中，取Kp＝0.05，Ki＝0.1，Kd＝0.03，那么，λ(k)＝67％。
所以，入口匝道的信号在第k周期内放行绿灯60×67％＝40s。

Claims (6)

1.一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特征在于：该方法首先依据快速路入口匝道汇入点后方区域的车辆数量及行驶速度，建立快速路拥堵等级划分模型，然后，基于此计算快速路拥堵等级，并使用增量式PID算法实时调整入口匝道信号灯绿信比，以维持车辆在快速路畅通连续行驶。
2.按照权利要求1所述的一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特征在于：包括如下步骤，
第一，根据实地调研确定各控制参数，控制参数包括快速路的拥堵等级划分数量、车道畅通车辆数量阈值、各拥堵等级间的车速分界阈值、各拥堵等级的车道数量阈值以及拥堵判定依据的连续时长和入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标；
第二，利用检测器实时获取快速路在入口匝道汇入点的后方区域各车道秒级的车辆数据并保存，包括车道车辆数量及车辆行驶车速；
第三，在入口匝道的信号周期起始时刻，基于快速路在入口匝道汇入点的后方区域的车辆检测数据计算各车道的拥堵等级；
第四，综合各车道的拥堵等级计算快速路的拥堵等级；
第五，依据快速路的拥堵等级，基于增量式PID，调整入口匝道信号灯绿信比，并执行。
3.按照权利要求1或2所述的一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特征在于：该方法包括如下具体步骤，
(1)设置各控制参数
根据实地调研，确定快速路划分的拥堵等级jam1，jam2，...，jamm、车道畅通车辆数量阈值
Figure FDA0002869293060000011
各拥堵等级间的车速分界阈值
Figure FDA0002869293060000012
各拥堵等级的车道数量阈值
Figure FDA0002869293060000013
以及拥堵判定依据的连续时长tref；选择jamg(1＜g＜m)作为入口匝道信号控制的快速路拥堵等级目标；
(2)车辆数据获取
利用检测器实时获取快速路在入口匝道汇入点后方区域各车道秒级的车辆数据并保存，包括车道车辆数量及车辆行驶车速；
如果当前时刻处于入口匝道的信号周期起始时刻，执行步骤(3)，否则，执行步骤(6)；
(3)计算各车道的拥堵等级
记快速路为A，快速路的入口匝道为B，快速路在入口匝道B汇入点后方区域内的车道数为n，各车道分别表示为C1，C2，...，Cn，其中，车道Ci(1≤i≤n)在最近连续时间tref秒内的车辆数量的中位数记为Ni，车速中位数记为Vi；
快速路车道Ci的拥堵等级计算模型给出如下：
Figure FDA0002869293060000021
其中，1≤j≤m；
Figure FDA0002869293060000022
为车道畅通车辆数量阈值，意为当车道中车辆数量小于该值时，直接判定车道拥堵等级为拥堵等级最低的jam1，否则，需要进一步通过车速确定车道拥堵等级；
Figure FDA0002869293060000023
为拥堵等级jamj-1与jamj的车速分界阈值；
Figure FDA0002869293060000024
表示车速最小值0，V0 1表示快速路设计的车速限速；
(4)计算快速路的拥堵等级
统计隶属各拥堵等级的车道数
Figure FDA0002869293060000025
按照快速路的拥堵等级计算模型计算快速路的拥堵等级，
Figure FDA0002869293060000026
其中，
Figure FDA0002869293060000027
为拥堵等级车道阈值，意为快速路A在入口匝道B汇入点的后方区域内的车道中，拥堵等级大于等于jamq的车道数量达到该值，判定快速路拥堵等级为jamq；
(5)调整入口匝道信号灯绿信比
在划分的拥堵等级中选择一个作为信号控制目标，该拥堵等级目标记为jamg(1＜g＜m)；当快速路的拥堵等级高于目标等级时，降低入口匝道信号灯的绿信比，限制入口匝道处驶入快速路的车辆数量；当快速路的拥堵等级低于目标等级时，提高入口匝道信号灯的绿信比，增多入口匝道处驶入快速路的车辆数量；
记快速路拥堵等级判定的信号周期，即入口匝道信号灯的控制周期，为T，入口匝道信号灯在第k个周期的绿信比为λ(k)，根据增量式PID控制算法，可根据快速路在连续三个信号周期内的拥堵等级变化情况，自动调节入口匝道信号灯的绿信比，以控制快速路不断靠拢或维持在目标拥堵等级上运行；
(6)执行当前绿信比方案
入口匝道信号控制执行当前绿信比方案。
4.按照权利要求3所述的一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特征在于：步骤(3)中快速路车道Ci的拥堵等级的计算方法如下：
Step1：计算车道Ci(1≤i≤n)在最近连续时间tref秒内的车辆数量的中位数Ni，车速中位数Vi；
Step2：比较Ni与
Figure FDA0002869293060000031
的大小，如果
Figure FDA0002869293060000032
输出Ci的拥堵等级为jam1，执行Step6；否则，执行Step3；
Step3：所有拥堵等级间的车速分界阈值构成有序集合
Figure FDA0002869293060000033
Step4：从集合φ中选择第一个车速分界阈值
Figure FDA0002869293060000034
比较它与Vi的大小，如果
Figure FDA0002869293060000041
输出Ci的拥堵等级为jamj，执行Step6；否则，从集合φ中删除
Figure FDA0002869293060000042
执行Step5；
Step5：如果
Figure FDA0002869293060000043
输出Ci的拥堵等级为jam1；否则，执行Step4；
Step6：结束。
5.根据权利要求3所述的一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特征在于：步骤(4)中快速路拥堵等级的计算方法如下：
记快速路A在入口匝道B汇入点的后方区域内的车道中，拥堵等级为jamj(1≤j≤m)的车道数为
Figure FDA0002869293060000044
Step1：所有的拥堵等级构成集合
Figure FDA0002869293060000049
Step2：从集合
Figure FDA00028692930600000410
中选择等级最高的jami，计算拥堵等级大于等于jami的车道数
Figure FDA0002869293060000045
并与拥堵等级车道阈值
Figure FDA0002869293060000046
比较，如果
Figure FDA0002869293060000047
输出快速路的拥堵等级为jami，执行Step4；否则，执行Step3；
Step3：从集合
Figure FDA0002869293060000048
中删除jami，执行Step2；
Step4：结束。
6.根据权利要求3所述的一种快速路入口匝道的信号灯绿信比智能调整方法，其特征在于：步骤(5)中所述增量式PID控制算法为，
将入口匝道信号灯在第k个周期的绿信比为λ(k)作为PID控制器的输出信号，那么
λ(k)＝λ(k-1)+Δλ
即
λ(k)＝λ(k-1)+Kp(e(k)-e(k-1))+Kie(k)+Kd(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))
其中，e(k)为目标拥堵等级与第k个周期的测量拥堵等级之差；Kp、Ki、Kd均可看作系数常数，由试验确定。
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