[发明专利]一种交通拥塞优先疏散控制方法

说明书

技术领域

本发明属于智能交通技术领域，涉及是一种交通信号控制方法。

背景技术

智能交通控制系统是一种缓解交通拥塞的行之有效的手段。现有的控制系统在非拥塞状态下的控制效果良好，但在拥塞状态下由于缺少有针对性的拥塞疏散控制策略导致拥塞控制效果不佳。

目前的交通控制系统在拥塞疏散控制方面存在以下不足：

一、缺少针对交通拥塞的实时深入分析和疏散级别判定

仅依靠某些数值指标检测拥塞状态，没有对拥塞车流之间的影响关系进行深入的分析，这样就造成了虽然检测到拥塞，但却不知道拥塞是因为那些车流的作用引起的，对拥塞疏散提供不了详尽的辅助信息；

仅依靠历史数据来决定各个方向的拥塞车流疏散优先级，没有根据拥塞车流对区域拥塞的影响程度实时制定相应的拥塞疏散优先级，这样得到的车流疏散优先级是片面的，甚至是错误的。

二、缺少针对拥塞状态的信号控制策略与方法

传统的信号配时理念制约了在拥塞条件下的信号控制，固定的周期与相位相序使得信号控制不能适应大幅度动态变化的拥塞路网环境。拥塞车流之间没有任何优先级别差异，导致控制系统不知道该优先放行哪些车流对解决交通拥塞贡献最大。

没有将实时检测与分析得到的拥塞疏散优先级信息用于制定拥塞疏散控制策略和控制参数的优化。导致了拥塞疏散策略与拥塞检测脱节，不能根据反映拥塞状况的实时分析信息来优化相位相序、绿时等控制参数和整个区域的信号协调配置。

发明内容

本发明的目的是提供了一种能够实时分析拥塞车流影响关系从而全面准确的判定拥塞车流疏散优先级，并利用疏散优先级进行相序、相位、绿时优化的拥塞疏散信号控制方法。克服了已有的信号控制系统缺乏实时分析判定拥塞车流疏散优先级及未充分利用疏散优先级进行信号控制的不足。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种交通拥塞优先疏散控制方法，包括以下步骤：

步骤一、实时采集交通拥塞数据：在各个车道上下游安置的地磁传感器，采集平均占有率相对差、平均占有率绝对差、车道排队长度、车道转向率数据。利用得到的平均占有率与排队长度数据，根据拥塞发生的标准判定是否发生交通拥塞，如果没发生交通拥塞，继续采用现有控制方法，如果发生交通拥塞，转到步骤二。

步骤二、拥塞车流关系分析：根据各路段的排队长度和转向率计算跨路段拥塞车流，利用车流相位关系模型计算拥塞车流与交叉口之间的资源等待关系，利用车流等待关系模型计算拥塞车流之间的传递依赖与循环依赖影响关系。转到步骤三。

步骤三、拥塞车流疏散优先级判定：根据拥塞车流之间的传递依赖与循环依赖影响关系分析出拥塞疏散优先级影响因子：传递依赖车流数量、循环依赖环长度、循环依赖环数量。然后将拥塞疏散影响因子与平均占有率绝对差、平均占有率相对差、车流总排队长度联合作为输入，将拥塞疏散优先级即立即疏散级别、急迫疏散级别、重要疏散级别和普通疏散级别作为输出，利用BP神经网络最终判定出各条拥塞车流的疏散优先级。转到步骤四。

步骤四、拥塞疏散控制信号配时优化：拥塞疏散控制信号配时的优化在一个计算时间窗内完成，当一个时间窗结束将从重新计算。根据各个候选相位所包含的拥塞车流的优先级权值之和的大小对相位的相序进行排列。按照相序的顺序，根据各个相位的拥塞车流的平均排队长度计算拟放行绿时时长，并加入到时间窗之中。根据拥塞车流的区域协调关系从优先级最高的车流开始依次对时间窗内包含的拥塞车流进行协调控制，调整各个相位在时间窗中的相序和绿时时长。

在所述的步骤二中，对交通路网拥塞车流信息建立车流相位分析模型算法如下：

1)初始车流相位分析模型，设置交叉口集合为M[n]，n为交叉口数量。设置拥塞车流集合L[k]，k为拥塞车流数量。

2)对于交叉口集合中的每个元素M[i]，根据交叉口相位配时方案向集合M[i]中添加相位配时节点I[m]，m取值1-4，代表不同的配时方案。

3)在同一交叉口集合M[i]中建立互斥边，即将集合中的各个相配配时方案节点以互斥边相连，以互斥边相连的节点不能被同时通过，即只要有一个配时方案节点被通过，其他的节点标识无效，直到切换到下一控制方案。

4)对于拥塞车流集合L中的每个元素L[i]进行考察，在其通过的交叉口相位配时方案节点上增加进入边和流出边，在其等待请求通过的交叉口配时方案节点上增加流入边。

在所述的步骤二中，拥塞车流资源等待关系模型构造算法如下：