一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法

本发明属于车联网技术与交通信号优化领域，具体涉及一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法。

背景技术：

1、随着中国城市城镇化的加快及机动车保有量的迅速增高，城市出行需求快速增长，而落后的基础配套设施及管理水平低下导致道路交通供需失衡，城市交通压力日益增大。由此，对城市内道路交通管理控制能力提出了较高要求，应合理分配城市道路时空资源，在既有条件下寻求最优控制策略，以缓解城市交通压力，提高通行效率及居民出行体验。

2、传统城市道路信号控制交叉口常以道路历史数据为基础，对交叉口信号灯制定固定或分时段的信号配时方案。但由于城市道路交通具有时变性、随机性特征，历史数据未能准确描述当前交通流的分布特征，由此产生的信号配时方案将对出行者造成较大的时间损失，增加出行成本。随后，随着道路检测设备的增多，各地区交通管理部门逐步采用地磁线圈检测器或视频检测，以获取近期道路车流行驶数据，从而分析道路车流运行状态，调整信号配时方案。近几年，随着无线通讯技术的发展，车联网技术应运而生。在此技术的赋能下，能够在交叉口一定范围内，实时获取车辆的id、速度、车辆位置及od信息，由此为准确预测道路车流行驶状态及到达情况带来了新的机遇。

3、现有技术中，道路交叉口交通信号控制技术运用各种控制软硬设备，如交通信号、电子计算机、可变标志等手段对交通系统的运行进行组织、引导、控制，从而实现交通流在时间上、空间上合的均衡分布，均匀交通负荷，从而合理地指挥控制交通，提高道路交通资源供给的有效性，缓解交通压力。车联网技术以车感网络技术、射频识别技术及无线通信等技术为基础，通过在车辆上配备车载单元，在道路上部署路侧单元，为交叉口信号灯等基础设施与通行车辆建立通讯网络，及时有效地采集城市道路中所有车辆的动态信息，进而及时调整道路交通管理控制策略，保障车辆的顺畅通行，提高交通运行效率。但是当前车联网环境下地信号控制优化技术大多考虑车辆的纵向行驶状态，以预测下游车辆到达率，但未能考虑车辆的道路行驶过程中的横向分布特征，导致下游转向比例推断误差过大，影响配时方案效果。当前城市道路交叉口的信号配时周期大多以固定时长为主，且在配时过程中相位相序是固定的，由此导致控制方案不灵活，难以应对具有时变特征的道路车流，导致不必要的延误。

技术实现思路

1、本发明针对现有现有技术存在的问题，提供了一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法方法，更好地形成信号配时方案响应到达交通流。

2、为解决以上技术问题，本发明提供如下技术方案：一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，包括如下步骤：

3、s1、在车联网环境下，根据路段上游车辆起讫点信息，推断车辆流向并预测下游车辆到达数据，计算交叉口排队车辆数；

4、s2、以交叉口排队车辆数最小为目标，同时添加绿灯时长约束、相位顺序约束、以及避免冲突约束，构建信号优化模型，得到当前信号周期的最优绿灯持续时间；

5、s3、采集新一轮下游车辆到达数据，并计算交叉口排队车辆数，利用信号优化模型，对新一轮到达车辆对应相位绿灯持续时间进行优化，

6、s4、返回执行步骤s3,实现交叉口信号滚动优化策略。

7、进一步地，前述的步骤s1中推断车辆流向并预测下游车辆到达数据包括以下子步骤：s101、在车联网环境下，实时获取车辆出发地和到达地，以距离最短为准则，利用dijkstra算法计算最优路径，如下式：

8、di＝min{dj+τij}  j∈γ(i)，

9、式中，di为在i节点处距离到达地的最短距离；τij为节点i至节点j的距离；γ(i)为节点i的相邻节点集合；

10、s102、通过得到的最优路径，得到车辆即将经过的下一节点jnext，进一步得到车辆的流向状态；

11、s103、基于车辆的流向状态，提取不同流向的车辆id，并根据车辆id获取对应车辆的行驶速度，计算车辆的预计到达下游停车线的时间，如下式：

12、

13、其中，为车辆k预计到达下游停车线的时间；为获取的车辆k的当前时间；lk为车辆k行驶至停车线的距离；

14、s104、根据各个车辆预计到达下游停车线的时间，计算未来各个时刻到达下游停车线的车辆数，如下式：

15、

16、式中，qd为累计下游估计到达车辆数。

17、进一步地，前述的步骤s1中，计算交叉口排队车辆数，具体如下式：

18、nt＝nt-1+at-dt

19、其中，为时刻t各转向车道的排队车辆数；为预计到达车辆数；为预计离去车辆数，当t处于绿灯时段内，其中为各转向车道饱和流率。

20、进一步地，前述的步骤s2中信号优化模型，如下式：

21、

22、其中，bj为控制变量，表示各个相位的绿灯开始时间。

23、进一步地，前述的步骤s2中，绿灯时长约束如下：

24、h×nj,t+h'≤gj

25、其中，gj为控制变量，表示各个相位绿灯持续时间；h为车头时距，h'为当车辆车头刚好位于停车线时开始到车尾通过交叉口所需要的时间。

26、进一步地，前述的步骤s2中，根据常规交叉口相位冲突矩阵，建立避免冲突约束如下式：

27、

28、式中，ωj1,j2,和ωj1,j2是二元整数变量，其中j1和j2代表相互冲突的两个流向。

29、进一步地，前述的步骤s2中，相位顺序约束，如下式：

30、

31、式中，bj1，bj2是绿灯开始时间，gj2是绿灯持续时间，m是一个预设的正整数。

32、相较于现有技术，本发明采用以上技术方案的有益技术效果如下：通过识别车辆流向，准确预测下游交叉口到达车辆数，自适应生成相序可变、组合多样、时长适配的信号配时方案响应到达交通流，极大地缓解拥堵路段或交叉口的交通运行压力，降低交叉口通行时间，减少城市据民出行延误，提高城市交通服务质量。

技术特征：

1.一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，步骤s1中推断车辆流向并预测下游车辆到达数据包括以下子步骤：

3.根据权利要求2所述的一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，步骤s1中，计算交叉口排队车辆数，具体如下式：

4.根据权利要求3所述的一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，步骤s2中信号优化模型，如下式：

5.根据权利要求4所述的一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，步骤s2中，绿灯时长约束如下：

6.根据权利要求5所述的一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，步骤s2中，根据常规交叉口相位冲突矩阵，建立避免冲突约束如下式：

7.根据权利要求6所述的一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，其特征在于，步骤s2中，相位顺序约束，如下式：

技术总结本发明公开了一种车联网环境下考虑需求流向的交叉口信号滚动优化方法，包括车辆路径最短路及转向预测模型、路口排队长度估计模型、动态信号配时方案优化模型三大关键步骤。本发明方法通过在车联网环境下采集进口到上游车辆OD信息及车辆运行状态信息，推断车辆在本交叉口的流向属性，进而准确估计下游车辆的到达状况，最终构建混合整数规划模型为路口信号灯动态推荐最佳信号配时方案，提高城市道路交通运行效率，降低出行延误水平。技术研发人员：贺崇琦,陈琼,李大韦,孙钰凯,朱雪铖受保护的技术使用者：东南大学技术研发日：技术公布日：2024/7/9