[发明专利]基于MFD的饱和交叉口群多层边界迭代学习控制方法和装置

说明书

本申请公开了一种基于MFD的饱和交叉口群多层边界迭代学习控制方法和装置，与现有技术相比，本申请提供的方法，迭代次数可以得到明显降低，有效提高收敛速度，使得时滞问题得到改善，同时，利用前馈反馈迭代学习控制器对拥堵区和过渡区进行双层边界控制，对拥堵区和过渡区的边界出入车流进行调节，使得拥堵区和过渡区的各项交通信号评价指标均得到明显改善，提高了控制区域的整体交通运行效率，边界控制效果更加理想。

技术领域

本申请涉及交通管控技术领域，尤其涉及一种基于MFD的饱和交叉口群多层边界迭代学习控制方法和装置。

背景技术

随着社会经济的高速发展，汽车保有量剧增，城市交通拥堵问题愈演愈烈，给城市交通带来了巨大的挑战，如何缓解城市交通拥堵是各大城市发展过程中共同面临的棘手问题，尤其是过饱和交叉群的交通控制问题。

目前，将基于宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagrems，MFD)的交通管理与控制方法应用于路网中，对饱和交叉口群进行有效的管控，包括基于模型的反馈控制方法和基于MFD的迭代学习控制方法。但是目前的基于模型的反馈控制方法和基于MFD的迭代学习控制方法存在两个问题：

(1)时滞问题，从发现控制参数偏差到采取更正措施之间有较严重的时间延迟现象，不能精确跟踪控制系统期望输出值；

(2)边界控制效果不理想，在大型网络的交通条件下，控制区域的拥堵分布不均，即存在异构路网，此时单一区域的周界控制将不能有效发挥作用。

针对以上两个问题，本领域尚未有较好的解决方案，因此，如何改善饱和交叉口群交通管控的时滞问题和边界控制效果不理想问题，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于MFD的饱和交叉口群多层边界迭代学习控制方法和装置，用于解决现有的饱和交叉口群交通管控方式时滞较差和边界控制效果不理想的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种基于MFD的饱和交叉口群多层边界迭代学习控制方法，包括以下步骤：

101、获取交叉口群的控制区域的MFD，所述控制区域包括：拥堵区和过渡区；

102、实时监测所述拥堵区和所述过渡区的交通状态，判断所述拥堵区和所述过渡区是否进入高峰期，若所述拥堵区进入所述高峰期，则执行步骤103，若所述过渡区进入所述高峰期，则执行步骤105；

103、启动用于控制所述拥堵区的边界出入流控制比率的第一前馈反馈迭代学习控制器，并检测所述拥堵区是否存在边界路段最大排队长度超过安全排队长度，若是，则执行步骤104，否则执行步骤108；

104、判断所述拥堵区所有边界路段是否均超过安全排队长度，若是，则执行步骤105，否则，执行步骤109；

105、启动用于控制所述过渡区的边界出入流控制比率的第二前馈反馈迭代学习控制器，并检测所述过渡区是否存在边界路段最大排队长度超过安全排队长度，若是，则执行步骤106，否则执行步骤107；

106、根据考虑排队长度的边界控制算法，重新调整所述过渡区的边界出入流控制比率，执行步骤107；

107、根据所述过渡区的边界出入流控制比率，对所述过渡区进行车流控制；

108、根据所述拥堵区的边界出入流控制比率，对所述拥堵区进行车流控制；

109、根据考虑排队长度的边界控制算法，重新调整所述拥堵区的出入流控制比率，执行步骤108。

优选地，步骤101具体包括：

根据浮动车数据估测法估测拥堵区和过渡区的累积车辆数和加权交通流量，绘制所述拥堵区和所述过渡区的MFD。