[发明专利]一种车辆实时排队长度约束下多目标优化的感应控制方法

权利要求书

1.一种车辆实时排队长度约束下多目标优化的感应控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)实时采集交叉口交通数据

采集的数据包括：实时交通流量、车辆排队长度；

2)数据预处理；

对获取的数据运用数据分析工具进行异常值剔除、缺失值补齐、数据去噪，在完成数据处理后建立对应的交通流数据库；

3)以实时获取各进道口的车辆排队长度为输入数据，以交叉口总延误最小、停车次数最少和通行能力最大为目标构建多目标优化模型；

3.1)统计交叉口各个进道口机动车的交通流量

对交叉口机动车的交通流量进行全天候的实地采样，获得每个小时的车流量统计数据；

3.2)各个机动车道通行能力计算

计算交叉口各个机动车道的通行能力；

机动车道实际通行能力S计算公式为：

S＝N₀·γ·η·C·n′

其中，N₀为道路的理论通行能力，γ为非机动车影响的修正系数，η表示车道宽度影响的修正系数，C为交叉口影响的修正系数，n'为车道数修正系数；

3.3)获取等待时间以及各相位流量比

获取每个相位的等待时间以及各相位流量比；

3.4)构建基于实时车辆排队长度约束下多目标优化的感应信号控制模型；

结合车流量统计数据和各车道的通行能力以及每个相位各个车道的实时排队长度、等待时间以及流量比建立基于实时车辆排队长度约束下多目标优化的感应信号控制模型；

设交叉口有n个相位，感应信号控制模型如下：

式中：D为交叉口总延误；H为总停车次数；Q为通行能力；q_i为相位i的车流达到率；C为信号周期；d_i为相位i平均延时；h_i为相位i的停车率；S_i为相位i的饱和流量，根据各个机动车道通行能力得到；g_i为相位i的有效绿灯时间；l_i为相位i的损失时间；y_i为相位i的流量比；Que_i为相位i的实时排队长度；t_i为相位i的等待时间；

4)确定模型的约束条件

对所构建的模型建立约束条件，具体如下：

其中：g_imin为相位i的最小有效绿灯时间；g_imax为相位i的最大有效绿灯时间；C_min为最小信号控制周期；C_max为最大信号控制周期；

5)计算信号控制模型的最大绿灯时间

求解模型得到各相位的有效绿灯时间，进而获得信号最佳控制周期，并根据各个相位的实时交通需求来分配感应信号控制的最大绿灯时间。

2.根据权利要求1所述的车辆实时排队长度约束下多目标优化的感应控制方法，其特征在于，所述步骤4)中模型的约束条件中参数标定如下：

4.1)确定最小有效绿灯时间

最小有效绿灯时间用于保证行人能够安全过街的最短时间，根据人行横道距离安全区域以及行人步行速度来确定，计算方法如下：

式中：L_p为人行横道距离安全区域的距离，v_p为行人的步行速度，I为绿灯间隔时间；

4.2)确定最小信号控制周期

最短信号控制周期是指在一个信号周期内交叉口到达的车辆能够刚好全部放行完，根据绿灯损失时间之和与总的交通流量比来确定，计算方法如下：

式中：L为绿灯损失时间之和，Y为总的交通流量比；

4.3)确定最大有效绿灯时间和最大信号控制周期

最大有效绿灯时间和最大信号控制周期根据信号控制交叉口中车辆排队长度、车流量以及流量比来设置，最大信号控制周期取值范围为180-200s，最大有效绿灯时间取值范围为：大于最小有效绿灯时间，且不超过60s。