[发明专利]新型的单路口交通信号灯控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及实时单路口交通信号灯的控制决策的数学模型建立及求解该模型的算法。

背景技术

近年来随着经济和科学技术的发展，城市的汽车数量不断增多，这也带来了城市交通拥挤问题。如今这些问题越来越受到人们的重视，各个城市也逐渐建立一些智能交通的项目，摄像头、传感器、地磁线圈等信息采集设备收集到了大量复杂的交通信息，这些数据怎么作用于交通指挥中提出了新的更高的要求。针对这些路口交通信息，怎么有效控制红绿灯使之能有效的缓解交通压力成为了今年来的一个研究热点。

现在，绝大多数交通信号灯的控制模型和算法在设计之初都是把模型建立与算法设计两块混合完成，即首先确立算法模型，然后根据该模型特点设计出求解该模型的算法。因此存在许多问题。其中主要存在以下两种问题

1、在模型设计方面因为模型过于简化，不能很好的调度常见的突发状况如车辆稀少、早晚高峰等。

2、为求效果算法过于复杂不能实时控制，或者算法过于简单控制效果不佳。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术不足，公开一种新型的单路口交通信号灯控制决策模型及算法，能很好的调度常见的突发状况，实时控制，控制效果佳。

本发明方法思路：将交通信号灯的控制决策模型和算法进行分离，设计出一个更全面的信号灯决策模型，再设计一个更有效的实时控制算法。

原理：本发明将实时信号灯控制问题的控制决策模型和算法进行了分离。首先设计了一种混合控制决策模型，使的信号灯控制决策在不出现交通情况恶化的前提下尽可能人性化。其次，设计了动态规划算法将复杂的信号灯决策变成可以在多项式时间内求得。最终，在动态规划的状态转移中调用混合控制模型，进而达到模型和算法的结合，使得能快速得到一个具有一定人性化的信号灯控制决策。

为解决以上技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种新型的单路口交通信号灯控制决策模型及算法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)、对于将信号灯的决策模型和控制算法分离，本发明将决策的数学模型封装成一个函数，即将每一时刻的路口信息提交给该数学模型函数，则可以得到一个函数值表示该路口的交通指数，数值越低则交通越好，反之越差。如此，决策的数学模型对于后续的算法设计相当于黑盒操作，即改变模型不影响以后的算法决策。

(2)、在模型设计方面，本发明以交通不出现拥堵或拥堵不会恶化为前提让所有车辆的红灯等待时间最短为目的提出了控制模型。模型如下：

(2.1)、为了防止或者减轻拥堵，本发明采用最短车辆长度模型。对某一时刻计算出各个路口的排队车辆长度，对它们的长度求和就是该模型函数的函数值。

(2.2)、为了让所有车等待时间越少，本发明采用了最优车辆等待时间模型。对每一辆车当它进入了车辆等待队列就对它进行计时，计时时间为该车辆的等待时间，对应某一时刻，对所有的车辆的等待时间求和就是该模型函数的函数值。

(2.3)、为了融合上述两个模型，本发明提出了两阈值，即相位车辆长度阈值和总车辆长度阈值。相位车辆长度阈值为，对一个路口的某一个相位的车辆长度提出阈值，阈值一般为该相位的车辆长度在其最长绿灯时间的2到5倍(具体系数视具体情况待定)时长内刚够将所有车驶出。总车辆长度阈值为，对各个相位车辆长度总和提出阈值，阈值一般为对该路口所有车辆长度在标准红绿灯周期的2到5倍时间(具体系数视具体情况待定)内刚够将所有车驶出。

(2.4)、将上述三要素融合提出了本发明的混合控制模型。当前路口各个相位的车辆长度小于相位车辆长度阈值并且总车辆长度小于总车辆长度阈值时采用最优车辆时间等待模型，否则采用最短车辆等待时间模型。注：作为比较的车辆长度为当前时刻的车辆长度，和调用该函数所传入的路口信息无关。

(3)、对于已经建立的模型，本发明将设计出一种决策算法，算法将实现对未来几个红绿灯周期的红绿灯规划，得到一种可行的规划对上述模型求得的值最小。且在满足该特性的同时保证具有较高的实时性。算法步骤如下：

(3.1)、算法的预处理。算法预处理包括对现有得到的路口信息数据进行二次处理，对处理后的数据分析对未来车流量的预测和绿灯期开走车辆的预测。