[发明专利]信号交叉口饱和状态下车辆排队长度计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通技术领域，具体是一种基于交通波理论的饱和信号交叉口车辆排队长度的计算方法。

背景技术

车辆排队长度和排队持续时间是交通管理与控制部门制定和实施管理控制措施的重要依据,对车辆排队长度和排队时间计算方法进行研究具有重要的实际意义和应用价值。

在交通流理论的研究过程中,先后提出了多种排队长度计算方法,其中较为经典的是MILLER、AKCELIK、SYNCHRO3、SIGNAL94、TRANSYT排队长度模型。然这些模型要求各进口道的车辆平均到达率在整个时间段内稳定不变，且需要实时准确的测量一段时间内的车辆到达率，在信号交叉口饱和的情况下，车辆检测器被长时间占据，此时，车辆检测器无法及时准确的测量到车辆到达率，因此以上的模型便无法准确的测量出车辆排队长度。

发明内容

针对现有车辆排队长度的计算方法上的不足，本发明提供一种信号交叉口饱和状态下车辆排队长度计算方法，利用交通波理论，建立了适应于饱和状态下的车辆排队长度模型，并利用VISSIM仿真软件进行验证，可实现精确、高效的车辆排队长度计算采集功能，弥补现有技术在车辆饱和情况下的不足。本发明采用的技术方案是：

一种信号交叉口饱和状态下车辆排队长度计算方法，包括下述步骤：

（1）采集信号交叉口的几何特征信息、信号灯配时信息和饱和流量，主要包括下述参数：信号交叉口车道数量，车道宽度，具体配时方案，有效绿灯时间、平均车辆长度；

（2）通过有效绿灯时间、饱和流量以及平均车辆长度计算信号交叉口饱和排队长度，并在距离停车线信号交叉口饱和排队长度之处安置车辆检测器；

（3）实时监测车辆检测器的占有率，通过检测车辆检测器的占有率确认车辆排队状态；且通过占有率确定状态转换时间点；

（4）针对不同的排队状态建立相应的车辆排队长度模型进行车辆排队长度的计算。

本发明的优点在于：本发明通过利用交通波理论，通过对整个停车过程不同交通状态的分析，解决在饱和状态下信号交叉口的实时排队长度计算。该模型针对饱和状态信号交叉口实时排队长度计算具有较定数更好的准确性，大大提高了检测精度和效率，可以满足信号配时和交通管理的需求。

附图说明

图1为本发明的技术路线流程图。

图2为本发明的时间点检测判断流程图。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，本发明所提出的信号交叉口饱和状态下车辆排队长度计算方法，包括以下步骤：

（1）采集信号交叉口的几何特征信息、信号灯配时信息和饱和流量，主要包括下述参数：信号交叉口车道数量，车道宽度，具体配时方案，有效绿灯时间、平均车辆长度；

（2）通过有效绿灯时间、饱和流量以及平均车辆长度计算信号交叉口饱和排队长度，并在距离停车线信号交叉口饱和排队长度之处安置车辆检测器；

（3）实时监测车辆检测器的占有率，通过检测车辆检测器的占有率确认车辆排队状态；

（4）针对不同的排队状态建立相应的车辆排队长度模型进行车辆排队长度的计算。

以上可以看出，本发明主要由数据采集（步骤1）、检测器安置（步骤2）、时间点确认（步骤3）、建立模型计算（步骤4）等部分组成。所述数据采集是通过线圈采集，视频回放，人工现场测量等方式采集需要的交通参数；所述检测器安置部分，负责将检测器安置在车辆排队的饱和位置；所述时间点确认部分，通过占有率确定状态转换时间点；所述模型建立计算部分，负责建立在不同状态下的排队长度计算模型。

数据采集部分主要涉及车道几何数据、交通流数据采集等内容。具体步骤如下：

（1.1）通过实地测量的方法采集信号交叉口的几何特性和信号灯配时；

（1.2）通过录像回放的方式统计信号交叉口的车辆类型分布，计算车辆的平均长度；

（1.3）通过录像回放的方式采集信号交叉口的有效绿灯时间内的饱和流量。

检测器安置部分主要将检测器安置在车辆排队的饱和位置。具体步骤如下：

（2.1）通过信息采集到的信号交叉口和交通流量的参数计算得到信号交叉口饱和排队长度L_d；

（2.2）将车辆检测器安置在距离停车线L_d的位置。

时间点确认部分，通过占有率确定状态转换时间点。具体步骤如下：