一种基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法

本发明属于智能交通，具体涉及一种基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，用于评估虚拟交通信号控制方式下，仿真自动驾驶场景，研究交通韧性的变化趋势。

背景技术：

1、在过去的十年中，韧性概念在交通系统重变得越来越重要，包括交通规划、设计、运营和维护。系统的韧性是指系统吸收冲击和干扰的能力，同时最大限度地减少功能损失并快速恢复全面运行。虽然实施和评估道路网络韧性的方法有多种，但显著增强城市道路网络韧性的一个关键要素是交通信号。通过调整交通信号指示，例如分配方向优先级和通行权，可以有效地管理中断，保持高效的交通流并最大限度地减少延误。尽管最近的交通研究主要集中在基础设施对交通韧性的影响上，但对交通控制方法的研究相对有限。研究不同信号控制方式对城市道路网韧性的影响，对于改善城市道路交通的管理和运营、提升城市路网的整体运行效率有很大帮助。

2、cav具有显著改变各种交通应用的巨大潜力。这种技术可以为提高驾驶安全性、提高道路网络效率、减少交通拥堵以及为无法自行驾驶的个人提供交通机会做出重大贡献。cav的显着优势之一是它们能够相互通信以及与基础设施通信，从而实现协调运动，从而最大限度地减少二次事故的风险。这种方式在紧急情况下的效果尤为显著。通过利用这种通信能力，cav有可能优化交通流量，从而减少拥堵和延误，最终全面提高道路网络的韧性。在面临高需求或意外事件(例如事故和道路封闭)时，cav提供的优势对于确保网络的有效运行十分关键。它们增强道路韧性和适应性的潜力对于维持高效的交通系统至关重要。

3、cav的引入体现了几个可以显著影响道路网络韧性的新因素。车辆间通信、协调和智能交通管理系统的实施等因素在形成这种影响方面发挥着至关重要的作用。cav对恢复力的潜在影响可能是积极的，也可能是消极的，具体取决于其实施情况。然而，cav有潜力大大增强路网的整体适应性和恢复能力。通过促进实时数据交换和智能交通优化，cav能够快速适应不断变化的交通状况。这种适应性是通过调整路线选择、速度和间距来实现的。因此，道路网络在管理中断方面变得更加敏感和高效。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法通过仿真和数据分析的方法，研究了vts控制下交通系统各个指标的变化，增强了cav对道路网络韧性的潜在影响的理解。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，包括以下步骤：

3、s1、搭建待评估交通信号控制系统对应的道路网络，并设置信号控制方法；

4、s2、为道路网络设置特殊事件；

5、s3、在特殊事件下，采用设置的信号控制方法对道路网络进行网联自动驾驶汽车cav的交通信号仿真控制，并采集对应的道路网络变化数据；

6、s4、根据道路网络变化数据确定交通韧性评价指标，并对其进行归一化处理搭建多维韧性评价体系；

7、s5、基于搭建的多维韧性评价体系，评估并对比不同信号控制方法下的交通韧性。

8、进一步地，所述步骤s1中，信号控制方法包括固定时间控制方法、感应信号控制方法以及vts控制方法；

9、其中，所述vts控制方法是指在道路网络的十字路口上，在设定操作规则下自主协调和同步车辆的到达和离开，使车辆连续移动并保证安全距离，消除对交通信号的需求。

10、进一步地，所述步骤s2中，所述特殊事件包括需求增加和供应减少；

11、其中，需求增加是指在设定时间范围内增加道路网络的交通流量；供应减少是指在设定时间范围内降低道路网络中车辆的最高速度限制。

12、进一步地，所述步骤s3中，所述道路网络变化数据包括平均速度、阻力、恢复、韧性三角形面积和每辆车的平均油耗。

13、进一步地，所述步骤s4中，所述交通韧性评价指标包括特殊事件发生前的平均速度v、特殊事件发生前的平均速度与最低平均速度点的差值h、从特殊情况开始到路网完全恢复时间差l、韧性三角形面积s和车辆平均油耗c。

14、进一步地，所述步骤s4中，对交通韧性评价指标进行归一化处理是指对交通韧性评价指标的值进行标准化处理后，使用sigmoid函数，将处理结果值从[-∞,+∞]映射到[0,1]。

15、进一步地，所述步骤s5具体为：

16、s51、提取不同信号控制方法下道路网络中每个路段的平均速度，并对其执行奇异谱分析、过滤分析后进行数据可视化；

17、s52、利用mk趋势测试法分析可视化的平均速度曲线，识别出上升趋势停滞或开始下降的特殊点；

18、s53、将特殊点作为韧性三角形积分的终点时间，进而绘制出不同信号控制方法下的交通韧性变化面积曲线；

19、s54、使用mk趋势检验函数分析交通韧性变化面积曲线，确定出不同信号控制方法下多维韧性评价体系中各交通韧性评价指标的值；

20、s55、根据交通韧性评价指标归一化处理后的值绘制不同信号控制方法对应的雷达图，并根据其评估并对比不同信号控制方法下的交通韧性。

21、进一步地，所述步骤s55中，通过根据雷达图评估交通韧性的评估指标包括恢复力、效率及油耗；

22、其中，恢复力通过差值h和时间差l体现，差值h体现抵抗力，l体现恢复能力；效率通过平均速度v和韧性三角形面积s体现；油耗通过车辆平均油耗c体现。

23、本发明的有益效果为：

24、(1)本发明基于五维度信息建立交通韧性评估体系，在建模时考虑了交通流参数、路网鲁棒性、整体油耗等优化目标，得到的韧性评估体系较为全面地涵盖了路网各方面抵抗交通事故和干扰的能力与快速恢复的能力。

25、(2)本发明以虚拟交通信号控制方式来模拟自动驾驶场景，对比其他两种交通信号控制方式，在供应增加和需求减少两种情况下在sumo平台进行仿真，以此来研究虚拟交通信号控制对交通韧性的影响，进而验证本发明多维度交通韧性评估方法的有效性。

26、(3)本发明可以影响与交通管理策略以及将自动驾驶技术集成到现有交通系统相关的短期决策，考虑将vts控制系统纳入未来的道路网络设计中，以增强韧性、减少拥堵并改善整体交通流量。

27、(4)本发明减少不必要的车辆启动和停止，以及随之而来的燃料消耗的减少，有助于建立更加环保的交通系统。采用vts控制符合更广泛的可持续发展目标和旨在减少碳排放和促进可持续交通的举措。通过提高交通网络的抵抗和恢复能力，vts控制可以帮助城市更好地应对突发事件和增加的需求。这增强了城市基础设施的整体韧性，确保交通更加顺畅，提高安全性，并减少紧急情况或高峰时段的干扰。

技术特征：

1.一种基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s1中，信号控制方法包括固定时间控制方法、感应信号控制方法以及vts控制方法；

3.根据权利要求1所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述特殊事件包括需求增加和供应减少；

4.根据权利要求1所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s3中，所述道路网络变化数据包括平均速度、阻力、恢复、韧性三角形面积和每辆车的平均油耗。

5.根据权利要求4所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s4中，所述交通韧性评价指标包括特殊事件发生前的平均速度v、特殊事件发生前的平均速度与最低平均速度点的差值h、从特殊情况开始到路网完全恢复时间差l、韧性三角形面积s和车辆平均油耗c。

6.根据权利要求5所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s4中，对交通韧性评价指标进行归一化处理是指对交通韧性评价指标的值进行标准化处理后，使用sigmoid函数，将处理结果值从[-∞,+∞]映射到[0,1]。

7.根据权利要求6所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s5具体为：

8.根据权利要求7所述的基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，其特征在于，所述步骤s55中，通过根据雷达图评估交通韧性的评估指标包括恢复力、效率及油耗；

技术总结本发明公开了一种基于虚拟交通信号控制的交通韧性评估方法，包括：S1、搭建道路网络，并设置信号控制方法；S2、为道路网络设置特殊事件；S3、在特殊事件下，采用设置的信号控制方法对道路网络进行交通信号仿真控制，并采集对应的道路网络变化数据；S4、根据道路网络变化数据确定交通韧性评价指标，并搭建多维韧性评价体系；S5、基于搭建的多维韧性评价体系，评估并对比不同信号控制方法下的交通韧性。本发明以虚拟交通信号控制仿真自动驾驶技术场景，然后比较三种交通信号控制方法在面对需求增加和供给减少的情况下对交通韧性的影响，得到的韧性评估体系较为全面地涵盖了路网各方面抵抗交通事故和干扰的能力与快速恢复的能力。技术研发人员：张钊,张延凯,陈嘉靖,梁博,徐子欢,莫磊,于滨受保护的技术使用者：北京航空航天大学技术研发日：技术公布日：2024/8/27