[发明专利]一种城市道路交通检测器布点的方法

摘要

本发明公开了属于智能交通系统范围的一种城市道路交通检测器布点的方法。根据具体城市道路网建立道路交通网模型；使用一个无向图G(V,E)对城市道路网建模，且每一条路分配三个参数：是否安装有交通检测器的布尔型变量，被检测出或推算出的布尔型变量以及在整个道路网中的重要性；对整个模型优化，决定最大化的检测重要路段；本发明不仅可以使得到的交通检测器布局能够获得足够的交通信息，最大化关键路段的检测，同时还可以设定预算上限，在一定预算下获得交通检测器布局，具有很强的实用性。

主权项

1.一种城市道路交通检测器的布点方法，其特征在于，主要包括：1)根据具体城市道路网建立道路交通网模型；使用一个无向图G(V,E)对城市道路网建模如下，V＝{vi}，i＝1，2，...，ME＝{ej},j＝1,2,……,N；其中V是顶点集合，E是边的集合；i表示路口，M表示城市路网中共有的路口i的个数；j表示第几条路；N表示城市路网中共有路j的条数；vi表示路网中第i个路口，ej表示路网中第j条路；且每一条路分配三个参数wj,aj和pj；其中wj是表示路j上是否安装有交通检测器的布尔型变量，aj是表示路j上的交通信息能够被检测出或推算出的布尔型变量，pj表示路j在整个道路网中的重要性；2)使用一个布尔类型的向量w＝[w1，w2，...wN]T来表示一条路上是否安装有交通检测器；wj＝1,表示这条道路上两个路口都安装有检测器；wj＝0，表示这条道路上两个路口都没有安装检测器；j＝1,2，……N；另外使用一个布尔类型的向量a＝[a1，a2，...aN]T来表示一条路上的交通信息能否被检测到或者推断出，aj＝1,表示这条道路上的交通信息能够得到；aj＝0，表示这条道路上的交通信息不能够得到；j＝1,2，……N；3)用一个矩阵X来表示路网的空间拓扑结构，X∈FM×N，F＝{0，1}，在矩阵X中，Xij表示路口i和道路j有没有相连，或其第i行第j列的数字表示路口i和道路j有没有相连；若相连，则Xij＝1，表示路口i和道路j相连；否则Xij＝0，表示二者不相连；因此，X是一个M行N列的矩阵；4)对整个模型优化，其目的是最大化的检测重要的路段，优化如下：maxwT·p，其中W是表示路网中交通检测器安装情况的向量，w＝[w1，w2，...wN]T，P是表示路网中各道路优先级的向量，是根据路网的实际情况指定的一组参数；对于整个路网而言，假如有一条路的交通信息是由其相连路口的其他装有交通检测器的道路上的数据计算得到，那么这条路的另外一端就能够用来计算其他道路的交通信息；定义eri(extra road information)为在一条道路上安装交通检测器之后可以推断出的交通信息的道路数目；因此，优化模型符合下列约束条件，其中,令Xi表示第i个路口和道路的相连情况，那么Xi＝[Xi1,Xi2,…,XiN]；其中，Xi1，、Xi2、..XiN表示第i行第1、2..N列路口的相连情况；n是要求能够检测出或推算出道路数据的最小数目，N是道路总数；c为一个检测器的价格；K是总的预算；由于一条路上要安装2个检测器，因此有前两个约束条件是针对单个路口的检测器布置约束，约束条件(4)和(5)分别是覆盖面积的约束和成本预算的约束；约束条件(6)是对宏观路网的约束，而约束条件(7)则限制了相邻的两个路口相连的7条路中，只有两个路口之间的那条路未安装交通检测器，这样的话中间路的交通信息可以同时通过两个路口的情况求解得到；5)对优化模型使用二维粒子群算法求解。