[发明专利]一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法

权利要求书

1.一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法，该方法中所使用的设备包括雷达车辆检测器，数据采集存储设备，信号优化处理服务器，信号指令发布服务器，以及信号灯，各设备之间依顺序信号连接，其特征在于：该方法包括如下步骤：

(1)在路口各个进口方向上安装雷达车辆检测器，调整检测面的角度，确定检测区和盲区临界线位于停车线上，按照顺时针方向对雷达车辆检测器进行编号，对路口所属的路段编号与雷达车辆检测器编号进行绑定；

(2)通过雷达车辆检测器，定时采集检测区段的车道交通流率和车道平均速度参数数据，所述参数数据经数据采集存储设备，实时传回信号优化处理服务器，并进行标准化数据过滤处理和存储；

(3)提取信号优化处理服务器的交通信息，基于车道交通流率和车道平均速度数据，计算检测区段平均交通流密度参数，同时基于交叉口平均交通流密度-信号周期关系模型计算交叉口信号周期；

(4)根据路口各个进口方向路段的交通流率和平均交通流密度参数，构建十字路口信号机优化控制算法模型，聚合计算各个进口方向的最优信号控制绿信比；

(5)根据进口方向的最优信号控制绿信比，计算各个进口方向信号配时的绿灯时间、黄灯时间和红灯时间，形成下个信号周期的信号控制方案指令；

(6)利用信号指令发布服务器，调用指令数据库接口服务，将下个周期的信号控制方案指令发送给信号灯，信号灯本周期控制方案结束后，立即执行下一套信号控制方案，进行交通动态诱导；

基于雷达车辆检测器的交通流密度算法构建，交通流密度-信号周期关系构建，十字路口信号机优化控制算法模型构建，所述基于雷达车辆检测器的交通流密度算法构建包括路段平均交通流率计算、路段平均速度以及路段平均交通流密度3个部分，构建具体包括如下步骤；

(31)定时采集雷达检测区段各个车道交通流率和车道平均速度参数，定时采集周期时间为1分钟；

(32)统计计算雷达检测区段各个路段平均交通流率和路段平均速度

(33)计算路段平均交通流密度

所述交通流密度-信号周期关系构建，包括交叉口平均交通流密度K和交叉口信号周期C两个关键算法；

所述十字路口信号机优化控制算法模型构建，包括如下计算步骤：

(51)计算东西进口方向的平均交通流率和东西进口方向的平均交通流密度

(52)计算南北进口方向的平均交通流率和南北进口方向的平均交通流密度

(53)建立基于反馈控制的最优化信号控制目标函数

(54)建立动态交通流密度变化模型

(55)确定最优化信号配时时间，基于东西进口方向的绿信比，计算东西方向的绿灯时间；

步骤(51)的其中为西进口方向的路段平均交通流率，为东进口方向的路段平均交通流率；

其中为西进口方向的路段平均交通流密度，为西进口方向的路段平均交通流密度；

步骤(52)的其中为北进口方向的路段平均交通流率，为南进口方向的路段平均交通流率；

其中为北进口方向的路段平均交通流密度，为南进口方向的路段平均交通流密度；

步骤(53)的w0,K(t)为某个t时刻的交叉口平均交通流密度，为t时刻的交叉口平均交通流密度的导数；

解方程可得到K(t)＝K(0)e^-ωt，目标控制函数的解释是通过反馈控制调节后，交叉口的平均交通流密度随着时间的推移越来越趋向于为0，即交叉口的车辆越来越少，所以可以最大限度的提高交通通行效率，减少交通拥堵；

步骤(54)的L为检测区间路段的长度，其单位为：千米，r₁₃为东西方向的绿信比，△t定位为无限短的时间；

结合(53)的目标函数，可解方程得到东西方向的绿信比，

步骤(55)的东西方向绿灯时间G₁₃＝C×r₁₃，东西方向红灯时间R₁₃＝C-G₁₃-Y，Y表示黄灯时间。