[发明专利]一种网联信控交叉口控制系统及方法

权利要求书

1.一种网联信控交叉口控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，当搭载有车载子系统的车辆进入交叉路口路侧协同控制子系统通信范围内，车辆的车载子系统通过V2I方式向路侧协同控制子系统实时发送自身车辆行驶信息；

S2，构建交叉口交通流模型，路侧协同控制子系统接收其通信范围内的全部车辆行驶信息，根据交叉口内所有车辆行驶信息用DBSCAN进行聚类成簇，成簇车辆即形成车辆组队，形成交叉口组队集合，根据交叉口组队集合构建交叉口信号优化模型，以交叉口所有车辆延误作为目标函数，车辆运动学模型和交通模型为约束条件；形成交叉口组队集合C；

C＝{C_A1...,C_Am,C_B1...C_Bn,C_C1...C_Cs,C_D1...C_Dt}

其中m,n,s,t分别代表各入口聚类后簇数；

构建优化模型如下：

s.t.

t_ij∈g_i

g_min≤g_i≤C-nL

t_ij-t_i(j-1)≥t_imin

t_ij≥t_min

0＜v_i≤v_max

0＜a_i≤a_max

其中，D为车辆总延误，d为单个车辆延误，t_ij为第i个进道口的第j辆车通过交叉口的时间，g_i代表第i个进道口绿灯时长，g_min和C-nL分别代表绿灯时长最小值和最大值，C代表相位周期，L代表相位损失时间，n为相位数，v_i和a_i分别代表第i辆车的速度和加速度；

S3，采用遗传算法对信号灯配时进行求解得到最优配时方案，待本周期结束后，在下一周期根据最优配时方案进行交叉口信号灯控制；

采用遗传算法对信号灯配时进行求解具体包括以下步骤：

A，采用实数编码，初始化种群；利用适应度函数利用评价车辆簇的方式进行评价：

式中，F表示车辆簇的价值，反映了一个车辆簇的优先考虑程度，受车辆簇到达交叉口的距离d、速度v以及车辆簇的大小n影响，α₁，α₂，α₃为权重系数；

B，通过两个父代染色体的线性组合产生两个新的子代染色体；

其中，分别代表交叉后的染色体，分别代表交叉操作前的染色体；ρ表示交叉位点；

C，为产生新染色体，进行变异操作：

X^k+1＝θY+(1-θ)X^k

每一代中的最优染色体都将保存进入下一代，最后选出最优染色体，即最优配时方案；

选择方法选用轮盘赌法，每一条染色体被选中的概率如式所示

式中，P_k是第k条染色体被选中的概率；F_k是第k条染色体的适应度；N是染色体的总数目。

2.根据权利要求1所述的一种网联信控交叉口控制方法，其特征在于，聚类后形成多个簇以及多个异常点，对同入口簇进行簇间相似性判断，若相似性程度符合相似度设定阈值，进行簇融合。

3.根据权利要求1所述的一种网联信控交叉口控制方法，其特征在于，异常点进行是否可合并判断，若可以在符合车辆运动学约束下通过车速调整，将异常点可加入其他簇内，则进行合并，否则独自作为一类。

4.根据权利要求1所述的一种网联信控交叉口控制方法，其特征在于，初始化种群包括种群规模大小，最大迭代次数，交叉概率P_c和变异概率P_m。