[发明专利]一种交通低排放的演化调控方法及系统

权利要求书

1.一种交通低排放的演化调控方法，其特征在于，包括：

根据实际交叉口的几何形状、道路渠化与信号机，采用微观交通仿真软件构建包含对应的虚拟交叉口及虚拟信号机的场景，在虚拟交叉口各个道路的上游入口处与出口处设置虚拟车辆检测器，并在各个道路生成指定数量的大型、中型与小型虚拟车辆；

根据虚拟交叉口交通流向，设定由非冲突交通流组成的各个相位；

根据所述虚拟车辆检测器获取各个相位所控制道路的当前排队状态；

根据预定的查找表，获得各个相位所控制道路的当前排队状态对应的最佳相位配时；

根据各相位所控制道路的当前排队长度的大小确定相位执行顺序；

由所述虚拟信号机根据所述相位执行顺序依次执行各个相位的最佳相位配时，各虚拟车辆根据微观跟驰模型运动，各虚拟车辆的排放量由微观排放模型推算，获得当前周期内虚拟交叉口虚拟车辆的平均延误、以及一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫平均排放量，并以此更新所述查找表中的评价值，通过多次演化学习，不断更新评价值，直至各评价值收敛，完成本次交通低排放的演化控制；

虚拟交叉口区域交通流存在着不同需求，形成多个冲突点，所述冲突点为：在虚拟交叉口内两股不同方向的交通流其行驶轨迹的相交点；所设定由非冲突交通流组成的相位至少包括：直行的对向车流、一侧直行与左转弯车流、以及左转弯与右转弯车流所构成的相位；

所述虚拟信号机由主控模块控制，所述主控模块根据交通低排放的演化控制结果产生交通信号控制方案或者演化学习初始时利用预设的交通信号控制方案，对所述虚拟信号机进行交通信号配时；所述交通信号控制方案中包含了由虚拟车辆的平均延误、以及一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫平均排放量决定的奖赏指标；

所述虚拟车辆的平均延误、以及一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫平均排放量越小，奖赏越高；

奖赏的计算公式为：

其中，w₁、w₂分别表示虚拟交叉口车辆平均延误和平均排放量的重要性，w₁+w₂＝1；d表示虚拟交叉口车辆平均延误；e_co、co_max分别表示虚拟车辆一氧化碳的平均排放量、大气中一氧化碳的最大值；e_no、no_max分别表示虚拟车辆二氧化氮的平均排放量、大气中二氧化氮的最大值；e_so、so_max分别表示虚拟车辆二氧化硫的平均排放量、大气中二氧化硫的最大值；

所述预定的查找表包括：排队状态集合X、与所述排队状态集合对应的相位绿灯配时集合A，以及排队状态集合X与相位绿灯配时集合A对应的评价值集合Q(X，A)，其中，排队状态集合X为0-最大排队长度，与所述排队状态集合对应的相位绿灯配时集合A为0-最大绿灯时间；

查找表中的评价值采用如下公式更新：

其中，所述表示在状态X的各相位绿灯配时集合，j的数量由各相位绿灯配时方案最大个数N_max确定，即j∈{1,2,…,N_max}；集合Y表示执行当前最佳相位绿灯配时后，各个相位所控制道路的排队状态；r_j为对应的奖赏R；γ为预设的折扣因子；α表示学习率，根据状态X在自学习过程中出现的次数m进行计算，表示为

所述各虚拟车辆根据微观跟驰模型运动包括：虚拟车辆在所在道路行驶时，根据前车速度、车辆间距、本车速度，确定下一时刻的加速度或减速度；

所述各虚拟车辆的排放量由微观排放模型推算包括：根据虚拟车辆的车型大小、虚拟车辆的速度、减速度、加速度以及怠速，调用虚拟车辆的排放模型，计算一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫排放量。

2.一种交通低排放的演化调控系统，其特征在于，包括：

虚拟场景构建模块，用于根据实际交叉口的几何形状、道路渠化与信号机，采用微观交通仿真软件构建包含对应的虚拟交叉口及虚拟信号机的场景；

虚拟信号机，设置在所述虚拟场景中的预定位置，用于产生虚拟交通信号；

虚拟车辆检测器，设置在虚拟交叉口各个道路的上游入口处与出口处，用于获取各个相位所控制道路的当前排队状态；

发车模块，用于在各个道路生成指定数量的大型、中型与小型虚拟车辆；

演化控制模块，用于根据虚拟交叉口交通流向，设定由非冲突交通流组成的各个相位，以及根据预定的查找表，获得各个相位所控制道路的当前排队状态对应的最佳相位配时；根据各相位所控制道路的当前排队长度的大小确定相位执行顺序；由所述虚拟信号机根据所述相位执行顺序依次执行各个相位的最佳相位配时，各虚拟车辆根据微观跟驰模型运动，各虚拟车辆的排放量由微观排放模型推算，获得当前周期内虚拟交叉口虚拟车辆的平均延误、以及一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫平均排放量，并以此更新所述查找表中的评价值，通过多次演化学习，不断更新评价值，直至各评价值收敛，完成本次交通低排放的演化控制；

虚拟交叉口区域交通流存在着不同需求，形成多个冲突点，所述冲突点为：在虚拟交叉口内两股不同方向的交通流其行驶轨迹的相交点；所设定由非冲突交通流组成的相位至少包括：直行的对向车流、一侧直行与左转弯车流、以及左转弯与右转弯车流所构成的相位；

该系统还包括：主控模块控制，所述主控模块根据交通低排放的演化控制结果产生交通信号控制方案或者演化学习初始时利用预设的交通信号控制方案，对所述虚拟信号机进行交通信号配时；所述交通信号控制方案中包含了由虚拟车辆的平均延误、以及一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫平均排放量决定的奖赏指标；

所述虚拟车辆的平均延误、以及一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫平均排放量越小，奖赏越高；

奖赏的计算公式为：

其中，w₁、w₂分别表示虚拟交叉口车辆平均延误和平均排放量的重要性，w₁+w₂＝1；d表示虚拟交叉口车辆平均延误；e_co、co_max分别表示虚拟车辆一氧化碳的平均排放量、大气中一氧化碳的最大值；e_no、no_max分别表示虚拟车辆二氧化氮的平均排放量、大气中二氧化氮的最大值；e_so、so_max分别表示虚拟车辆二氧化硫的平均排放量、大气中二氧化硫的最大值；

所述预定的查找表包括：排队状态集合X、与所述排队状态集合对应的相位绿灯配时集合A，以及排队状态集合X与相位绿灯配时集合A对应的评价值集合Q(X，A)，其中，排队状态集合X为0-最大排队长度，与所述排队状态集合对应的相位绿灯配时集合A为0-最大绿灯时间；

查找表中的评价值采用如下公式更新：

其中，所述表示在状态X的各相位绿灯配时集合，j的数量由各相位绿灯配时方案最大个数N_max确定，即j∈{1,2,…,N_max}；集合Y表示执行当前最佳相位绿灯配时后，各个相位所控制道路的排队状态；r_j为对应的奖赏R；γ为预设的折扣因子；α表示学习率，根据状态X在自学习过程中出现的次数m进行计算，表示为

该系统还包括：

微观跟驰行为模块，由微观跟驰模型实现，用于各虚拟车辆在所在道路行驶时，根据前车速度、车辆间距、本车速度，确定下一时刻的加速度或减速度；

微观排放行为模块，由微观排放模型实现，用于推算各虚拟车辆的排放量：根据虚拟车辆的车型大小、虚拟车辆的速度、减速度、加速度以及怠速，调用虚拟车辆的排放模型，计算一氧化碳、二氧化氮和二氧化硫排放量。