[发明专利]基于Petri网的道路交通建模方法、系统、介质及终端

权利要求书

1.一种基于Petri网的道路交通建模方法，应用于道路交叉口中，其特征在于，包括以下步骤：

定义所述道路交叉口；

根据对所述道路交叉口的定义，确定所述道路交叉口的相位；

根据对所述道路交叉口的定义，采用Petri网对所述道路交叉口的交通流进行建模，以建立交通流模型；

根据预设信号控制策略和所述相位，采用Petri网对所述道路交叉口的交通控制信号进行建模，以建立信号控制模型。

2.根据权利要求1所述的基于Petri网的道路交通建模方法，其特征在于，定义所述道路交叉口包括：确定所述道路交叉口的车流方向及在每个所述车流方向上的行驶车道。

3.根据权利要求1所述的基于Petri网的道路交通建模方法，其特征在于，采用混合Petri网建立所述交通流模型；

在采用所述混合Petri网建立所述交通流模型时：将车辆在所述道路交叉口的行驶行为作为托肯；车辆在所述道路交叉口的具体行为由连续变迁控制；在所述道路交叉口相应的等待队列中车辆的数量及在所述道路交叉口相应的等待队列中剩余的容量均通过库所表示；所述库所还用于表示车辆通过所述道路交叉口。

4.根据权利要求1所述的基于Petri网的道路交通建模方法，其特征在于，采用颜色Petri网建立所述信号控制模型；

在采用所述颜色Petri网建立所述信号控制模型时：将所述相位作为托肯；库所用于表示车辆当前正在执行的相位；时延变迁用于表示切换信号灯损失时间；红灯的时长通过延时变迁表示；当执行完一个相位时，通过函数确定下一个要执行的相位。

5.根据权利要求1所述的基于Petri网的道路交通建模方法，其特征在于，在采用所述Petri网建立所述信号控制模型时，考虑损失绿灯时间、有效绿灯时间及切换信号灯损失时间。

6.根据权利要求1所述的基于Petri网的道路交通建模方法，其特征在于，还包括：基于交通流预测模型、所述交通流模型及所述信号控制模型，制定基于深度学习预测的交通流信号控制算法，以根据所述交通流信号控制算法优化所述道路交叉口的运行效率，降低车辆的延误时间。

7.根据权利要求6所述的基于Petri网的道路交通建模方法，其特征在于，在制定所述交通流信号控制算法时，还包括：在所述信号控制模型中加入预设最小绿灯时间和预设最大绿灯时间，以确保所述相位被分配到的绿灯时长，处于所述预设最小绿灯时间与所述预设最大绿灯时间之间。

8.一种基于Petri网的道路交通建模系统，应用于道路交叉口中，其特征在于，包括：定义模块、确定模块、第一建模模块及第二建模模块；

所述定义模块用于定义所述道路交叉口；

所述确定模块用于根据对所述道路交叉口的定义，确定所述道路交叉口的相位；

所述第一建模模块用于根据对所述道路交叉口的定义，采用Petri网对所述道路交叉口的交通流进行建模，以建立交通流模型；

所述第二建模模块用于根据预设信号控制策略和所述相位，采用Petri网对所述道路交叉口的交通控制信号进行建模，以建立信号控制模型。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于Petri网的道路交通建模方法。

10.一种终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行权利要求1至7中任一项所述的基于Petri网的道路交通建模方法。