[发明专利]瓶颈上游车道级交通状态预测系统及实现方法有效

专利信息
申请号: 201710065260.0 申请日: 2017-02-06
公开(公告)号: CN106710215B 公开(公告)日: 2019-02-01
发明(设计)人: 付强;林航飞;刘春;姚崇富 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: G08G1/01 分类号: G08G1/01
代理公司: 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 代理人: 叶凤
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 瓶颈 上游 车道 交通 状态 预测 系统 实现 方法
【权利要求书】:

1.一种瓶颈上游车道级交通状态预测系统的实现方法,其特征在于,

所述预测系统包括信息采集模块、处理模块、发布模块以及传输模块;

所述信息采集模块包括信息采集单元与第一存储单元,用于采集和储存信息;所述第一存储单元耦接信息采集单元;信息采集单元采集信息包括车辆通过检测器所对应的时刻和该时刻的车辆行驶速度信息;

所述处理模块包括状态分布预测单元、合流模型单元、车道选择模型单元、跟驰和换道单元;所述的状态分布预测单元,接受信息采集单元信息,根据车辆通过检测器的时间信息、检测器位置信息和车辆速度信息,确定上游到达车辆的初始分布状态及速度,同时确定出道路交通流量信息;基于车辆初始分布状态和合流模型单元,得到车辆选择不同车道所需通过合流点的时间;通过车道选择模型,结合选择不同车道的时间收益,确定不同车辆的车道选择;做出车道选择后,执行跟驰和换道操作,从而得到新的车道级交通流状态分布信息;通过该处理模块最终得到任意时刻,瓶颈上游交通流的实时状态;

所述发布模块,包括信息发布终端与第二存储单元,所述信息发布终端耦接第二存储单元,将上述步骤得到的车道级交通流状态信息储存于第二存储单元,通过信息发布终端发布;

所述传输模块用于在采集模块、处理模块以及发布模块之间数据传输;

实现该系统的具体步骤如下:

步骤1、采集阶段:

车道下方布置检测器,用于测得车道内的每辆车通过检测器所对应的时刻和速度,记瓶颈合流点与该合流点上游检测器之间的距离为L,瓶颈上游存在若干车道并在瓶颈处合并,相邻车道间,记车道1上第j辆车通过该检测器的时刻为其速度为记车道2上第k辆车通过该检测器的时刻为其速度为并储存于第一存储单元;

步骤2、数据预处理:

对第一存储单元数据进行预处理,并由步骤1所获得的车辆通过检测器的时刻和速度信息,计算得到车辆之间的车头时距,及任意时刻车道1或2上通过检测器的流量,设车道1上第j辆车的车头时距为:时刻车道1上的流量为同理可得到车道2上车辆的车头时距和流量;

步骤3、计算瓶颈上游交通流在ti时刻的初始状态信息:

设ti时刻为交通状态预测的关键时刻,所述关键时刻是指偶发性瓶颈形成的时刻或是常发性瓶颈因为流量增加而马上形成拥堵的时刻,这一时刻的初始状态是下一步计算的基础,具体计算方法为:

车道1上第j辆车与检测器的距离:

车道2上第k辆车与检测器的距离:

因假设瓶颈在ti时刻才发生作用,因此交通流在ti时刻前仍然为自由流,即车辆的速度不变,仍然为其通过检测器时的速度;

由此步骤3可以得到ti时刻交通流的初始分布信息,即包括每辆车在ti时刻的位置和速度;

步骤4、风险阈值赋值:

采用风险阈值来代表车辆的驾驶倾向,记为车道2上车辆k的风险阈值,为为车道1上车辆j的风险阈值;

根据步骤3确定的ti时刻交通流的初始分布信息即每辆车的速度,在ti时刻前,交通流都是自由流,不存在跟驰,用车辆在通过检测器时的速度来表征驾驶倾向,驾驶速度越快的驾驶员,其驾驶侵略性越强,相应的,其风险阈值就越低,构建风险阈值和车辆自由流速度的函数如下:

同理,有

其中,a为该地区的驾驶员平均风险阈值,由离线的调查获得;b为该路段的平均自由流车速,由历史数据获得;

根据步骤1检测器采集所得到的车辆速度计算得到每辆车的风险阈值;

步骤5、推算驾驶员的车道选择

5.1根据瓶颈点处不同车道在合流过程中的车道优势系数和车辆的风险偏好,依据合流模型得到相邻不同车道上不同风险偏好车辆通过合流点的概率;

所述车道优势系数来表征在合流点处车道间的差异;

所述合流模型:

其中,为车道1上车辆j可以通过合流点的概率;车道2上车辆k可以通过合流点的概率,τ为车道优势系数,代表不同车道在合流点的优先程度;

5.2、获得车道选择模型:

首先根据步骤5.1确定合流点处不同车道上车辆的合流概率,确定当前时刻不同车道的通行能力;其次,确定不同车道上特定车辆与合流点之间的车辆数;由此可以计算出车辆选择不同车道通过合流点所需要花费的时间;最终通过比较时间收益和车辆自身的风险阈值,构建车道选择模型用于确定车道选择结果;所述时间收益为选择不同车道通过合流点所花费的时间差;

步骤6、换道执行:

依据步骤5获得的车道选择模型确定车辆进行车道选择,即判断自己当前所处车道和目标车道,产生换道与否的动机;若不需换道,则保持在当前车道跟驰,进入步骤7;若需换道,进入步骤6,则根据已有的换道模型,判断是否可以执行换道操作,若可以换道,则进行换道,若不满足换道条件,则保持在当前车道跟驰,也进入步骤7;

步骤7、交通流在任意时刻的交通状态

根据交通流在ti时刻的初始交通状态,通过执行步骤5和步骤6,可以得到ti+1时刻的交通状态,将这一状态作为下一时刻的初始状态,回到步骤5,不断迭代,最终可以得到不同车道在任意时刻的交通状态;

步骤8、信息发布,根据步骤7得到的车辆任一时刻的位置和速度信息,得到每条车道的排队长度和平均行驶速度这类交通状态,发布于信息发布终端。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤5.2中,所述构建车道选择模型,具体步骤如下:

设q2为车道2在合流点处的通行能力,q1为车道1在合流点处的通行能力,则根据步骤5.1计算获得的不同风险偏好车辆通过合流点的概率,可得到每一时刻每个车道的通行能力:

设为车道2上从车辆k到合流点之间排队的车辆数,为车道1上在车辆j前面排队的车辆数,C为单车道的通行能力,单位为辆/小时,C取值为1800辆/小时;

根据步骤3所得的距离,判断离瓶颈上游最近车辆的序号,与当前车辆序号相减,即可得到当前车辆与瓶颈合流点之间的车辆数;具体计算方法为,ti时刻,车道2上第m辆车与检测器的距离为而当即第m-1辆车刚好驶过瓶颈合流点,而第m辆车未驶过合流点时,即可确定第m辆车为合流点上游离合流点最近的车辆,则第k辆车与合流点之间的车辆数为:

同理亦可得到车道1上第j辆车与瓶颈合流点之间的车辆数为:

其中,r为车道1上合流点上游离合流点最近的车辆的序号;

在确定不同车道的通行能力和前方车辆数后,可以得到驾驶员选择车道2即在瓶颈处关闭的车道的时间收益函数,记为T,则:

最终获得车道选择模型,即:

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