一种车载OBU的数据分析方法及系统与流程

本发明涉及信号灯控制，具体涉及一种车载obu的数据分析方法及系统。

背景技术：

1、obu（on-board unit，车载单元）是智能交通系统中的重要组成部分，通过无线通信技术与路侧设施和后台服务器进行信息交换，实现交通流量监测和车辆识别等功能，在车联网（v2x）通信中，obu不仅能够采集和处理数据，还能通过内置的定位模块获取车辆的准确位置信息，并结合传感器采集的车速、加速度等数据，实时监测和传输车辆相关数据。

2、随着车辆数的不断增多，交通拥堵的情况出现的也越来越频繁，尤其是在早高峰等时间段，可能会存在车辆需要连续等待多个绿灯才能通过某一路口的情况，极大地影响了通行效率和出行体验，同时，长时间的等待还可能引发驾驶员的焦虑和不耐烦情绪，导致不安全驾驶行为的发生。

3、通过灵活的控制信号灯可以一定程度解决这种问题，如在车流量较高的时候延长绿灯时间，使得更多的车辆可以通过当前路口，提高整体的出行效率。然而，现有技术中，大多是采集待通行车辆的相关数据，并进行分析以控制信号灯的，这种方式忽略了待通行车辆在通过路口进入某一道路后，对该道路上通行效率的影响，较长的绿灯时间可能导致更多的待通行车辆进入该道路，进而导致该道路上产生拥堵的现象。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种车载obu的数据分析方法及系统，解决以下技术问题：

2、现有技术中，大多是采集待通行车辆的相关数据，并进行分析以控制信号灯的，这种方式忽略了待通行车辆在通过路口进入某一道路后，对该道路上通行效率的影响，较长的绿灯时间可能导致更多的待通行车辆进入该道路，进而导致该道路上产生拥堵的现象。

3、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

4、一种车载obu的数据分析方法，包括以下步骤：

5、s1：确定信号灯位置两侧的道路，并确定所述的道路上与信号灯位置间路程最短的路口位置，并将信号灯位置和路口位置间的路段作为初始路段，并根据道路通行方向将所述的初始路段分别标记为第一路段和第二路段，道路通行方向由第一路段指向第二路段；

6、s2：以信号灯所在位置为起点，以预设的路程长度间隔d在所述的第一路段上设置若干个监测路段，并将其按照监测路段的中心点与信号灯所在位置间的路程长度进行排序，监测路段的中心点与信号灯所在位置间的路程长度越长，排名越靠后，生成第一排序；

7、计算第一路段上的车辆在预设的采集周期内的平均行驶速度，并筛选其中的目标车辆，所述的目标车辆为平均行驶速度小于预设的平均行驶速度阈值的车辆，当所述的监测路段中目标车辆占总车辆数的比值大于等于预设的比值阈值时，将对应的监测路段作为拥挤路段；

8、从所述的第一排序中首位的监测路段开始，依次确定监测路段是否为拥挤路段，并根据预设的约束条件确定第一待定值a，并计算m个采集周期的第一待定值的均值a'，m为预设值，将所述的第一排序中排序位置属于[1，a']位的监测路段共同作为待通行路段；

9、s3：确定通行路段，所述的通行路段为用于待通行车辆行驶的监测路段，并根据所述的待通行路段的长度、通行路段的长度和车辆的平均行驶速度确定信号灯变为绿灯后的持续时间。

10、作为本发明进一步的方案：所述的步骤s2中，确定所述的拥挤路段的过程具体包括：

11、在所述的采集周期内通过车载obu确定车辆在第一路段上的行驶速度，并绘制速度随时间变化的曲线f（t），t∈[tsta，tend]，tsta和tend分别表示所述的采集周期开始和结束的时间点，并确定车辆在所述的采集周期内的平均行驶速度，并当车辆的平均行驶速度v＜v'时，将车辆标记为目标车辆，v'表示预设的平均行驶速度阈值；

12、通过车载obu确定tend时车辆的位置，并计算车辆占比c=cgoa/ctot，cgoa表示所述的监测路段中目标车辆的数量，ctot表示监测路段中的总车辆数，当所述的车辆占比c≥c'时，将监测路段作为拥挤路段，c'表示预设的比值阈值。

13、作为本发明进一步的方案：所述的步骤s2中，所述的第一待定值a满足以下约束：

14、xa=0；

15、xa+1=1；

16、；

17、其中，xa表示第a个监测路段的拥挤值，当第a个监测路段为拥挤路段时，xa=0；当第a个监测路段为畅通路段时，xa=1，所述的畅通路段为目标车辆占总车辆数的比值小于预设的比值阈值的监测路段。

18、作为本发明进一步的方案：所述的步骤s3中，确定所述的通行路段的过程具体包括：

19、确定第二排序，并从所述的第二排序中首位的监测路段开始，依次确定监测路段是否为畅通路段，并根据预设的约束条件确定第二待定值b，并计算m个采集周期的第二待定值的均值b'，将所述的第二排序中排序位置属于[1，b']位的监测路段共同作为通行路段；

20、其中，所述的第二待定值b满足以下约束：

21、xb=1；

22、xb+1=0；

23、sum{r=0|r∈（xjh）}；

24、xjh=（x1，x2，…，xb）；

25、其中，sum{r=0|r∈xjh}表示统计xjh中为0的元素的数量。

26、作为本发明进一步的方案：所述的步骤s3中，根据所述的待通行路段的长度、通行路段的长度和车辆的平均行驶速度确定信号灯变为绿灯后的持续时间的过程具体包括：

27、当a'≥b'时，确定第一通行长度l0，b'＝db'，并获取第i个采集周期内通行路段上车辆平均行驶速度的均值vavei，并计算行驶时间，并将所述的行驶时间作为信号灯变为绿灯后的持续时间；

28、当a'＜b'时，确定第二通行长度l0，a'＝da'，并计算行驶时间，并将所述的行驶时间作为信号灯变为绿灯后的持续时间。

29、作为本发明进一步的方案：根据所述的待通行路段的长度、通行路段的长度和车辆的平均行驶速度确定信号灯变为绿灯后的持续时间的过程还包括以下步骤：

30、设定信号灯持续时间范围[tmin，tmax]；

31、当所述的行驶时间t＜tmin时，令所述的行驶时间t=tmin；

32、当所述的行驶时间t＞tmax时，令所述的行驶时间t=tmax。

33、作为本发明进一步的方案：所述的步骤s2中，当确定所述的第一路段上第a个监测路段后，第a个监测路段的终点与第一路段的终点间的路程小于d时，将第a个监测路段作为第一路段上的最后一个监测路段。

34、一种车载obu的数据分析系统，包括：

35、初始模块：确定信号灯位置两侧的道路，并确定所述的道路上与信号灯位置间路程最短的路口位置，并将信号灯位置和路口位置间的路段作为初始路段，并根据道路通行方向将所述的初始路段分别标记为第一路段和第二路段，道路通行方向由第一路段指向第二路段；

36、路段确定模块：以信号灯所在位置为起点，以预设的路程长度间隔d在所述的第一路段上设置若干个监测路段，并将其按照监测路段的中心点与信号灯所在位置间的路程长度进行排序，监测路段的中心点与信号灯所在位置间的路程长度越长，排名越靠后，生成第一排序；

37、计算第一路段上的车辆在预设的采集周期内的平均行驶速度，并筛选其中的目标车辆，所述的目标车辆为平均行驶速度小于预设的平均行驶速度阈值的车辆，当所述的监测路段中目标车辆占总车辆数的比值大于等于预设的比值阈值时，将对应的监测路段作为拥挤路段；

38、从所述的第一排序中首位的监测路段开始，依次确定监测路段是否为拥挤路段，并根据预设的约束条件确定第一待定值a，并计算m个采集周期的第一待定值的均值a'，m为预设值，将所述的第一排序中排序位置属于[1，a']位的监测路段共同作为待通行路段；

39、通行模块：确定通行路段，所述的通行路段为用于待通行车辆行驶的监测路段，并根据所述的待通行路段的长度、通行路段的长度和车辆的平均行驶速度确定信号灯变为绿灯后的持续时间。

40、本发明的有益效果：在本发明中，首先确定信号灯位置两侧的道路，并确定第一路段和第二路段；需要说明的是，如一条道路上某一位置处存在信号灯，道路通行方向由信号灯左侧的道路指向信号灯右侧的道路，则信号灯左侧的道路为第一路段；之后，将第一路段划分为若干个监测路段，并生成第一排序，这是后续筛选待通行路段的基础；通过将第一路段划分为若干个监测路段，可以分别对不同的监测路段进行处理，降低整体分析时的复杂程度；之后确定采集周期内车辆的平均行驶速度，并根据车辆的平均行驶速度筛选拥挤路段；值得注意的是，在实际情况中，同一路段不同位置上车辆的行驶速度也存在一定的差距，如信号灯为红灯时，则第一路段上越靠近信号灯的位置，车辆的行驶速度应当更加缓慢甚至行驶速度为0，因为车辆需要等待信号灯转为绿色，因此，通过车辆的平均行驶速度筛选拥挤路段，从而确定第一路段上哪些位置的车辆在等待信号灯；采集周期的长度可由经验设定，采集周期结束的时间点为信号灯开始转变为绿灯的时间；之后，根据预设的约束条件筛选第一待定值a，并根据第一待定值的均值确定待通行路段，考虑到同一路段不同时段的交通情况存在较大差异，选择设定m个采集周期并计算第一待定值均值的方式，以减小误差；接着，确定通行路段，通行路段为第二路段上交通情况较为良好的路段，第一路段上等待信号灯的车辆在到达通行路段时，原通行路段上的车辆已经驶离通行路段，因此，第一路段上等待信号灯的车辆到达通行路段，也不会影响第二路段上的交通情况，同时，车辆在通过路口时是依次通行的，因此，前方车辆未通过路口时，后续车辆无法通过路口，即使存在超车现象，也不会出现过多车辆同时进入通行路段影响通行路段的交通效率的情况；最后根据待通行路段的长度、通行路段的长度和车辆的平均行驶速度确定信号灯变为绿灯后的持续时间。本发明可以避免过多车辆汇入某一道路后出现的交通拥堵情况。