CN113096414A - 基于交通冲突分析的交叉口配时方法、***及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于交通冲突分析的交叉口配时方法、***及装置，通过获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，筛选出配时信号周期，获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征，最后得到影响不同类型交通冲突的关键因素、以及目标配时方案。通过本发明的技术方案，在考虑交通量的基础上，还结合交通冲突的分析，提出基于交通安全的交叉口信号配时方案，从而能在保证通行效率的前提下，进一步改善交叉口的交通安全环境。

Description

基于交通冲突分析的交叉口配时方法、***及装置

技术领域

本发明涉及交通控制和交通安全领域，具体而言涉及基于交通冲突分析的交叉口配时方法、***及装置。

背景技术

随着我国经济发展和城市化进程的加快，城市交通问题在一定程度上已成为制约城市社会、经济发展的根源。先进的城市交通控制***是提高城市交通运行效率的重要途径之一。

道路平面交叉口是指两条或两条以上道路的相交形成的区域。城市道路***中有许多交叉口，是车辆和行人汇集、转向和疏散的必经之地，是交通的咽喉，同时也是道路通行能力和交通安全的瓶颈路段。因此，合理设计交叉口的信号配时方案，有利用科学合理地组织交叉口的交通流运行，从而减少延误、提高通行能力和交通安全。

发明内容

本发明的目的在于提供基于交通冲突分析的交叉口配时方法、***及装置，以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

用于对目标交叉口发生的交通冲突进行识别，对所有信号配时方案进行筛选，获得符合交通安全环境的目标信号配时方案，目标交叉口在历史时间周期内依次执行信号配时方案，生成对应的各个信号周期下的历史交通数据，执行以下步骤：

步骤A、针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期，随后进入步骤B；

步骤B、分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型，随后进入步骤C；

步骤C、分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征，随后进入步骤D；

步骤D、针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，得到影响不同类型交通冲突的关键因素、以及目标配时方案。

进一步地，所述步骤A中车道类型包括直行、左转、以及右转；

所述步骤A中筛选配时信号周期，当所需时间超过信号周期内车辆通行最大时长时，对所需时间进行均分后，以均分后的每段对所需时间进行更新，利用更新后的所需时间重新筛选配时信号周期，其中，以信号周期中绿灯通行时长作为筛选配时信号周期的条件，选择大于所需时间的绿灯通行时长对应的信号周期作为配时信号周期。

进一步地，所述步骤B中，首先根据冲突车辆的行驶方向，判断交通冲突类型的总类，所述总类包括同方向冲突、对向左转冲突、交叉冲突、转角处右转冲突；

其次，根据冲突车辆的相对位置、角度、以及速度，进一步确定当前交通冲突具体类型；

同方向冲突为当前车减速或者转向时，根据前车的相对位置，具体包括同方向左转冲突、同方向右转冲突、同方向慢车冲突、同方向换道冲突；

前车向左转向时，为同方向左转冲突；

前车向右转向时，为同方向右转冲突；

当前车与后车同车道行驶，前车减速时，为同方向慢车冲突；

当前车向左车道或右车道变道时，为同方向换道冲突；

对向左转冲突为，在交叉口的任意车道有车辆左转，对向车道的直行车辆有侧向碰撞的危险；

交叉冲突为支路车辆在转弯或通过交叉口时，主路车辆产生追尾或侧向碰撞的危险，具体类型包括右侧支路来车右转同方向交叉冲突、右侧支路来车左转对向交叉冲突、左侧支路来车右转对向交叉冲突、左侧支路来车左转同方向交叉冲突、右侧支路来车直行交叉冲突、左侧支路来车直行交叉冲突；

转角处右转冲突为当主路或者支路的车右转时，导致正常行驶车辆有追尾或者对向冲突的危险，具体类型包括右转对向冲突、右转同方向冲突。

进一步地，所述步骤C中，记录交叉口中不同进道口的相同位置在相同预设指定类型时间内发生的交通冲突数量，并用不同颜色、不同大小的几何图形表示不同交通冲突类型的交通冲突在交叉口发生空间分布图，得到交通冲突的空间分布特征；

求取所有配时信号周期内不同信号相位内发生交通冲突数量的平均值，利用平均值获得不同信号相位的时间分布图。

进一步地，所述步骤D中，分别以每个配时信号周期内发生交通冲突的数量和当前配时信号周期内各个信号相位发生交通冲突的数量为因变量，采用泊松回归或者负二项回归建立冲突预测模型，通过冲突预测模型分析影响不同类型交通冲突的关键因素。

进一步地，根据所述步骤D中获得的影响不同类型交通冲突的关键因素，在进行信号配时时，首先，清空交叉口的信号灯全红相位，在信号相位后，结合进道口发生交通冲突的数量设置延长全红相位时间；

其次，结合各个信号相位内发生的交通冲突的交通冲突类型、以及不同交通类型的时间分布特征和空间分布特征，缩短或延长信号配时时间，并更新信号配时方案。

本发明的另一方面提出一种基于交通冲突分析的交叉口配时***，包括：

一个或多个处理器；

存储器，存储可被执行的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括执行前述交叉口配时方法的过程。

本发明的另一方面提出一种存储软件的计算机可读取介质，所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令在被所述一个或多个计算机执行时，执行前述任意一项所述交叉口配时方法的操作。

本发明的另一方面提出一种基于交通冲突分析的交叉口配时装置，包括：

用于针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期的模块；

用于分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型的模块；

用于分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征的模块；

用于针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，得到影响不同类型交通冲突的关键因素、以及目标配时方案的模块。

本发明所述基于交通冲突分析的交叉口配时方法，采用以上技术方案与现有技术相比，相对于传统的只考虑不同方向交通流的信号配时方案，本发明提出的基于交通冲突分析的交叉口信号配时方法，在考虑交通量的基础上，还结合交通冲突的分析，本发明致力于提出基于交通安全的交叉口信号配时方案，从而能在保证通行效率的前提下，进一步改善交叉口的交通安全环境。

附图说明

图1为本发明示例性实施例的交叉口配时方法的流程图；

图2为本发明示例性实施例的交叉口示意图。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定义在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

结合图1所示的本发明示例性实施例交叉口配时方法的流程，通过对目标交叉口发生的交通冲突进行识别，对所有信号配时方案进行筛选，获得符合交通安全环境的目标信号配时方案，下面结合附图1、以及附图2，更加具体的描述本发明的实现，如图1所示的示例性流程中，目标交叉口在历史时间周期内依次执行信号配时方案，生成对应的各个信号周期下的历史交通数据，执行以下步骤：

步骤A、针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期，相同车道类型如附图2所示，包括直行、左转、以及右转车道，在筛选配时信号周期时，当所需时间超过信号周期内车辆通行最大时长时，对所需时间进行均分后，以均分后的每段对所需时间进行更新，利用更新后的所需时间重新筛选配时信号周期，其中，以信号周期中绿灯通行时长作为筛选配时信号周期的条件，选择大于所需时间的绿灯通行时长对应的信号周期作为配时信号周期，随后进入步骤B；

步骤B、分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，所述相同预设指定类型时间段为对于各个配时信号周期的执行过程，在不同日期的相同时间段内，例如在执行相同配时信号周期，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型；

在不考虑行人与车辆的冲突以及二次冲突的前提下，首先根据冲突车辆的行驶方向，判断交通冲突类型的总类，所述总类包括同方向冲突、对向左转冲突、交叉冲突、转角处右转冲突；

其次，根据冲突车辆的相对位置、角度、以及速度，进一步确定当前交通冲突具体类型；

同方向冲突为当前车减速或者转向时，根据前车的相对位置，具体包括同方向左转冲突、同方向右转冲突、同方向慢车冲突、同方向换道冲突；

前车向左转向时，为同方向左转冲突；

前车向右转向时，为同方向右转冲突；

当前车与后车同车道行驶，前车减速时，为同方向慢车冲突；

当前车向左车道或右车道变道时，为同方向换道冲突；

对向左转冲突为，在交叉口的任意车道有车辆左转，对向车道的直行车辆有侧向碰撞的危险；

交叉冲突为支路车辆在转弯或通过交叉口时，主路车辆产生追尾或侧向碰撞的危险，具体类型包括右侧支路来车右转同方向交叉冲突、右侧支路来车左转对向交叉冲突、左侧支路来车右转对向交叉冲突、左侧支路来车左转同方向交叉冲突、右侧支路来车直行交叉冲突、左侧支路来车直行交叉冲突；

转角处右转冲突为当主路或者支路的车右转时，导致正常行驶车辆有追尾或者对向冲突的危险，具体类型包括右转对向冲突、右转同方向冲突，随后进入步骤C；

步骤C、分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征；

记录交叉口中不同进道口的相同位置在相同预设指定类型时间内发生的交通冲突数量，并用不同颜色、不同大小的几何图形表示不同交通冲突类型的交通冲突在交叉口发生空间分布图，得到交通冲突的空间分布特征；

求取所有配时信号周期内不同信号相位内发生交通冲突数量的平均值，利用平均值获得不同信号相位的时间分布图，随后进入步骤D；

步骤D、针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，采用泊松回归或者负二项回归建立冲突预测模型如下：

以整个配时信号周期内发生交通冲突的数量为因变量y，如果其平均值等于方差，则认为交通冲突数量符合泊松分布的特征，建立回归模型如下：

log(E(Y|X))＝b X (1)

如果因变量y的平均值小于方差，则认为交通冲突数量符合泊松分布的特征，建立回归模型如下：

log(E(Y|X))＝b X+ε (2)

其中，X为向量，指代影响交通冲突发生数量的因素，如交通量、车速、车间距、信号时长等，ε为负二项回归模型中表述个体异质性和不可观测部分造成的误差，采用stata软件求解公式(1)和(2)中的系数b的值，即可分析各因素对整个配时信号周期内发生交通冲突的数量的影响；

接着，以配时信号周期内各相位发生交通冲突的数量为因变量y，采用前述相同的方法建模和求解模型中各因素的系数值，分析各因素对配时信号周期内各相位发生交通冲突的数量的影响；

通过冲突预测模型得到影响不同类型交通冲突的关键因素，随后进行信号配时，得到目标配时方案；

首先，清空交叉口的信号灯全红相位，在信号相位后，结合进道口发生交通冲突的数量设置延长全红相位时间；

其次，结合各个信号相位内发生的交通冲突的交通冲突类型、以及不同交通类型的时间分布特征和空间分布特征，缩短或延长信号配时时间，并更新信号配时方案。

根据本发明公开的实施例，还提出一种基于交通冲突分析的交叉口配时***，包括：

一个或多个处理器；

存储器，存储可***作的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，所述操作包括执行前述任一实施例的交叉口配时方法的过程。

尤其优选的，前述的处理器为计算机***的处理器，包括但不限于基于ARM的嵌入式处理器、基于X86的微处理器或者基于类型的处理器。

存储器被设置成可存储数据的载体，通常包括RAM和ROM。

应当理解，计算机***可以通过总线与各子***进行通信，获取相应参数，实现对各子***的运行实施控制。

在可选的实施例中，本发明还可以被配置成按照下述方式实施：

一种基于交通冲突分析的交叉口配时装置，包括：

用于针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期的模块；

用于分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型的模块；

用于分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征的模块；

用于针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，得到影响不同类型交通冲突的关键因素的模块。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (9)

1.基于交通冲突分析的交叉口配时方法，用于对目标交叉口发生的交通冲突进行识别，对所有信号配时方案进行筛选，获得符合交通安全环境的信号配时方案，其特征在于，目标交叉口在历史时间周期内依次执行目标信号配时方案，生成对应的各个信号周期下的历史交通数据，执行以下步骤：

步骤A、针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期，随后进入步骤B；

步骤B、分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型，随后进入步骤C；

步骤C、分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征，随后进入步骤D；

步骤D、针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，得到影响不同类型交通冲突的关键因素、以及目标配时方案。

2.根据权利要求1所述的基于交通冲突分析的交叉口配时方法，其特征在于，所述步骤A中车道类型包括直行、左转、以及右转；

所述步骤A中筛选配时信号周期，当所需时间超过信号周期内车辆通行最大时长时，对所需时间进行均分后，以均分后的每段对所需时间进行更新，利用更新后的所需时间重新筛选配时信号周期，其中，以信号周期中绿灯通行时长作为筛选配时信号周期的条件，选择大于所需时间的绿灯通行时长对应的信号周期作为配时信号周期。

3.根据权利要求1所述的基于交通冲突分析的交叉口配时方法，其特征在于，所述步骤B中，首先根据冲突车辆的行驶方向，判断交通冲突类型的总类，所述总类包括同方向冲突、对向左转冲突、交叉冲突、转角处右转冲突；

其次，根据冲突车辆的相对位置、角度、以及速度，进一步确定当前交通冲突具体类型；

同方向冲突为当前车减速或者转向时，根据前车的相对位置，具体包括同方向左转冲突、同方向右转冲突、同方向慢车冲突、同方向换道冲突；

前车向左转向时，为同方向左转冲突；

前车向右转向时，为同方向右转冲突；

当前车与后车同车道行驶，前车减速时，为同方向慢车冲突；

当前车向左车道或右车道变道时，为同方向换道冲突；

对向左转冲突为，在交叉口的任意车道有车辆左转，对向车道的直行车辆有侧向碰撞的危险；

交叉冲突为支路车辆在转弯或通过交叉口时，主路车辆产生追尾或侧向碰撞的危险，具体类型包括右侧支路来车右转同方向交叉冲突、右侧支路来车左转对向交叉冲突、左侧支路来车右转对向交叉冲突、左侧支路来车左转同方向交叉冲突、右侧支路来车直行交叉冲突、左侧支路来车直行交叉冲突；

转角处右转冲突为当主路或者支路的车右转时，导致正常行驶车辆有追尾或者对向冲突的危险，具体类型包括右转对向冲突、右转同方向冲突。

4.根据权利要求1所述的基于交通冲突分析的交叉口配时方法，其特征在于，所述步骤C中，记录交叉口中不同进道口的相同位置在相同预设指定类型时间内发生的交通冲突数量，并用不同颜色、不同大小的几何图形表示不同交通冲突类型的交通冲突在交叉口发生空间分布图，得到交通冲突的空间分布特征；

求取所有配时信号周期内不同信号相位内发生交通冲突数量的平均值，利用平均值获得不同信号相位的时间分布图。

5.根据权利要求1所述的基于交通冲突分析的交叉口配时方法，其特征在于，所述步骤D中，分别以每个配时信号周期内发生交通冲突的数量和当前配时信号周期内各个信号相位发生交通冲突的数量为因变量，采用泊松回归或者负二项回归建立冲突预测模型，通过冲突预测模型分析影响不同类型交通冲突的关键因素。

6.根据权利要求5所述的基于交通冲突分析的交叉口配时方法，其特征在于，根据所述步骤D中获得的影响不同类型交通冲突的关键因素，在进行信号配时时，首先，清空交叉口的信号灯全红相位，在信号相位后，结合进道口发生交通冲突的数量设置延长全红相位时间；

其次，结合各个信号相位内发生的交通冲突的交通冲突类型、以及不同交通类型的时间分布特征和空间分布特征，缩短或延长信号配时时间，并更新信号配时方案。

7.基于交通冲突分析的交叉口配时***，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，存储可被执行的指令，所述指令在通过所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作，包括以下步骤：

步骤A、针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期，随后进入步骤B；

步骤B、分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型，随后进入步骤C；

步骤C、分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征，随后进入步骤D；

步骤D、针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，得到影响不同类型交通冲突的关键因素、以及目标配时方案。

8.存储软件的计算机可读取介质，其特征在于，所述软件包括能通过一个或多个计算机执行的指令，所述指令在被所述一个或多个计算机执行时，执行如所述权利要求1-6中任意一项所述交叉口配时方法的操作。

9.基于交通冲突分析的交叉口配时装置，其特征在于，包括：

用于针对目标交叉口对应的多个进道口，基于历史交通数据，获得各个进道口的最大排队长度，筛选目标交叉口中最大排队长度值最大的进道口作为待识别进道口，根据待识别进道口的排队长度，获得待识别进道口排队车辆全部持续进入交叉口的所需时间，以所需时间为依据，在历史交通数据中对各个信号配时方案中的信号周期进行筛选，筛选出所有相同车道类型下绿灯时长大于所需时间的信号周期作为配时信号周期的模块；

用于分别针对各个配时信号周期，在相同预设指定类型时间段内，基于历史交通数据，获得各个配时信号周期内各个进道口发生的交通冲突数量、以及发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，并据此确定交通冲突类型，即获得各个配时信号周期下目标交叉口发生的交通冲突、以及对应的交通冲突类型的模块；

用于分别针对各个配时信号周期，根据配时信号周期内包含的各个信号相位，提取步骤B所获每次交通冲突发生时交叉口的交通流数据、道路几何设计特征数据、交通冲突数据和信号配时方案，所述交通冲突数据包括发生交通冲突时冲突车辆的相对位置、角度、速度、以及行驶方向，同时，结合对应交通冲突类型，得到不同交通冲突类型在各个信号相位的时间分布特征、以及空间分布特征，进一步得到不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、以及空间分布特征的模块；

用于针对目标交叉口，结合不同交通冲突类型在各个配时信号周期的时间分布特征、空间分布特征、以及各个配时信号周期内发生的交通冲突的数量，得到影响不同类型交通冲突的关键因素、以及目标配时方案的模块。

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