一种应急车道管控方法及终端设备与流程

1.本技术属于交通管控技术领域，尤其涉及一种应急车道管控方法及终端设备。


背景技术：

2.智慧高速公路是一种新型的公路发展技术，通过实时流量预测与调控，能够进行快速高效的出行诱导，切实提高高速公路交通路网的通行效率，系统控制能力，服务水平以及降低行车风险。
3.大量前期研究表明，适时开放应急车道能有效改善高速公路的拥堵状况，并一定程度提高高速公路运行的安全性。在一些特定时间段，比如早晚高峰时段，使用应急车道或硬路肩作为附加车道，通行能力将提升约20％至25％。
4.但是现有的应急车道管控方法仅针对在固定开放时间下管控开放空间或在固定开放空间下管控开放时间策略，是针对单一控制变量下的管控方法，不足以完全发挥应急车道作为高速公路增补车道的通行效力，也没有综合效率与安全的交互影响，管控效果不佳。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种应急车道管控方法及终端设备，可以解决目前应急车道管控方法的管控效果不佳的问题。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种应急车道管控方法，包括：
7.将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量；开关状态量包括开启和关闭；
8.根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束；
9.根据变换频率约束以及车道分量约束，随机生成目标应急车道的时空管控策略集合；时空管控策略集合包括多个时空管控策略，多个时空管控策略的任一个时空管控策略包括目标应急车道所有空间片段的开关状态量；
10.根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数；车辆碰撞暴露时间表示车辆在行驶过程中处于危急情况下的总时间；
11.利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略；
12.利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略；
13.从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控。
14.可选的，变换频率约束的表达式如下：
15.16.其中，i表示第i个空间片段，l表示空间片段的总数量，t表示第t个状态变换间隔时间，ei(t)表示在第t个状态变换间隔时间内第i个空间片段的开关状态量，ei＝[0,1]，ei＝0表示该空间片段为关闭状态，ei＝1表示该空间片段为开启状态，n
time
表示所有空间片段的开关状态量在任一状态变换间隔时间内的变换次数。
[0017]
可选的，车道分量约束的表达式如下：
[0018][0019]
其中，e
cc
表示车道分量，车道分量表示在一状态变换间隔时间内，开关状态量均为开启的相邻空间片段，n
distance
表示目标应急车道的所有车道分量的数量。
[0020]
可选的，策略评价函数的表达式如下：
[0021][0022]
其中，y表示评价分数，ttsi(t,k)表示第i个空间片段的车辆通行时间，k表示车辆编号，teti(t,k)表示第i个空间片段的车辆碰撞暴露时间，α
tts
和β
tet
均表示加权系数。
[0023]
可选的，利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，包括：
[0024]
分别针对多个时空管控策略中的每个时空管控策略执行以下步骤：
[0025]
将时空管控策略输入sumo仿真平台，得到时空管控策略的指标数据；指标数据包括时空管控策略每个空间片段的车辆通行时间以及，每个空间片段的车辆碰撞暴露时间；
[0026]
利用策略评价函数，结合指标数据，得到时空管控策略的评价分数。
[0027]
可选的，利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略，包括：
[0028]
步骤1，基于遗传算法，根据时空管控策略集合，构建父代管控策略种群；其中，父代管控策略种群的种群个体与时空管控策略集合的时空管控策略一一对应；
[0029]
步骤2，对父代管控策略种群进行交叉变异，生成中间代管控策略种群；
[0030]
步骤3，若中间代管控策略种群的种群个体均满足变换频率约束和车道分量约束，则执行步骤4；否则，将中间代管控策略种群作为步骤2中的父代管控策略种群，返回执行步骤2；
[0031]
步骤4，若中间代管控策略种群满足预先设置的精度要求，则将中间代管控策略种群的所有种群个体对应的时空管控策略，输入sumo仿真平台，结合策略评价函数，得到每个种群个体对应的时空管控策略的评价分数，并将评价分数作为该种群个体的适应度；否则，利用中间代管控策略种群的所有种群个体对应的时空管控策略，对kriging代理模型进行训练，得到新的时空管控策略集合，并将新的时空管控策略集合输入sumo仿真平台，结合策略评价函数，得到每个种群个体的适应度；
[0032]
步骤5，根据每个种群个体的适应度，基于精英选择策略，得到新的中间代管控策略种群；
[0033]
步骤6，若新的中间代管控策略种群满足更新终止条件，则将新的中间代管控策略种群的最优种群个体作为中间管控策略；否则，将新的中间代管控策略种群作为步骤2中的父代管控策略种群，返回执行步骤2。
[0034]
可选的，执行步骤4之前，本技术提供的应急车道管控方法还包括：
[0035]
统计步骤2的执行次数，并将执行次数作为更新次数；
[0036]
计算更新次数对整数十的取模结果，若取模结果为零，则确定中间代管控策略种群满足预先设置的精度要求；否则，确定中间代管控策略种群不满足预先设置的精度要求。
[0037]
可选的，执行步骤6之前，本技术提供的应急车道管控方法还包括：
[0038]
若更新次数大于等于预先设置的种群最大代数，则确定新的中间代管控策略种群满足更新终止条件；否则，确定新的中间代管控策略种群不满足更新终止条件。
[0039]
可选的，从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，包括：
[0040]
根据策略评价函数，分别计算初始管控策略的评价分数以及中间管控策略的评价分数；
[0041]
若初始管控策略的评价分数大于等于中间管控策略的评价分数，则将初始管控策略作为最终管控策略；否则，将中间管控策略作为最终管控策略。
[0042]
第二方面，本技术实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的应急车道管控方法。
[0043]
第三方面，本技术实施例提供了一种应急车道管控系统，包括：
[0044]
空间分段模块，用于将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量；开关状态量包括开启和关闭；
[0045]
约束构建模块，用于根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束；
[0046]
第一管控策略模块，用于根据变换频率约束以及车道分量约束，随机生成目标应急车道的时空管控策略集合；时空管控策略集合包括多个时空管控策略，多个时空管控策略的任一个时空管控策略包括目标应急车道所有空间片段的开关状态量；
[0047]
评价模块，用于根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数；车辆碰撞暴露时间表示车辆在行驶过程中处于危急情况下的总时间；
[0048]
第二管控策略模块，用于利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略；
[0049]
第三管控策略模块，用于利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略；
[0050]
管控模块，用于从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控。
[0051]
本技术的上述方案有如下的有益效果：
[0052]
在本技术的实施例中，通过将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量，再根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束，然后根据变换频率约束以及车道分量约束，生成目标应急车道的时空管控策略集合，结合了时间和空间两种控制变量，可以使应急车道管控更加合理，从而提高应急车道的管控效果；通过根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数，综合考虑了应急车道管控策略的
效率与安全的交互影响，从而提升管控效果。
[0053]
本技术的其它有益效果将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0054]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0055]
图1为本技术一实施例提供的应急车道管控方法的流程图；
[0056]
图2为本技术一实施例提供的sumo仿真的流程图；
[0057]
图3为本技术一实施例提供的应急车道管控方法的各步骤之间的关联示意图；
[0058]
图4为本技术一实施例提供的终端设备的结构示意图；
[0059]
图5为本技术一实施例提供的应急车道管控系统的结构示意图。
具体实施方式
[0060]
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
[0061]
应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0062]
还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0063]
如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0064]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0065]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0066]
针对目前应急车道管控方法的管控效果不佳的问题，本技术提出了一种应急车道管控方法及终端设备，通过将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量，再根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建
变换频率约束和车道分量约束，然后根据变换频率约束以及车道分量约束，生成目标应急车道的时空管控策略集合，结合了时间和空间两种控制变量，可以使应急车道管控更加合理，从而提高应急车道的管控效果；通过根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数，综合考虑了应急车道管控策略的效率与安全的交互影响，从而提升管控效果。
[0067]
如图1所示，本技术提供的应急车道管控方法包括以下步骤：
[0068]
步骤11，将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量。
[0069]
上述开关状态量包括开启和关闭。具体的，当开关状态量为开启时，表示该空间片段对应的应急车道路段为开启状态，车辆能够在该应急车道路段上通行；当开关状态量为关闭时，表示该空间片段对应的应急车道路段为关闭状态，车辆不能在该应急车道路段上通行。在本技术的实施例中，通过合理设计各空间片段的开关状态量，就能实现对应急车道进行管控，从而有效缓解高速公路的交通压力。
[0070]
示例性的，根据预设长度li将目标应急车道划分为长度基本相同的空间片段i，在本技术的一些实施例中，可将li设置在300m～400m之间。对应的每个空间片段的开关状态量为ei，ei＝[0,1]。ei＝0表示空间片段i的开关状态量为关闭，ei＝1表示空间片段i的开关状态量为开启。
[0071]
步骤12，根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束。
[0072]
上述状态变换间隔时间可根据高速公路的路况进行设置，在本技术的一些实施例中，可将15分钟作为一状态变换间隔。需要说明的是，在同一状态变换间隔内，各空间片段的开关状态量保持不变。
[0073]
具体的，步骤12构建的变换频率约束的表达式如下：
[0074][0075]
其中，i表示第i个空间片段，l表示空间片段的总数量，t表示第t个状态变换间隔时间，ei(t)表示在第t个状态变换间隔时间内第i个空间片段的开关状态量，ei＝[0,1]，ei＝0表示该空间片段为关闭状态，ei＝1表示该空间片段为开启状态，n
time
表示所有空间片段的开关状态量在任一状态变换间隔时间内的变换次数。
[0076]
值得一提的是，构建变换频率约束旨在将每个空间片段开关状态量的跳变次数(ei从0到1或从1到0的过程，记为一次开关状态量的跳变)控制在合理的范围内，以保障行车安全性。
[0077]
步骤12构建的车道分量约束的表达式如下：
[0078][0079]
其中，e
cc
表示车道分量，车道分量表示在一状态变换间隔时间内，开关状态量均为开启的相邻空间片段，n
distance
表示目标应急车道的所有车道分量的数量。
[0080]
值得一提的是，将车道分量数控制在合理范围内，同样能够确保行车安全。
[0081]
步骤13，根据变换频率约束以及车道分量约束，随机生成目标应急车道的时空管
控策略集合。
[0082]
上述时空管控策略集合包括多个时空管控策略，多个时空管控策略的任一个时空管控策略包括目标应急车道所有空间片段的开关状态量。
[0083]
示例性的，可利用统计学中的方法，枚举满足变换频率约束以及车道分量约束的所有空间片段开关状态量的组合。为便于理解，以目标应急车道分为三个空间片段(i＝1,2,3)为例，则满足变换频率约束以及车道分量约束的所有空间片段开关状态量的组合为：时空管控策略1＝{e1＝0,e2＝0,e3＝0}、时空管控策略2＝{e1＝1,e2＝0,e3＝0}、时空管控策略3＝{e1＝0,e2＝1,e3＝0}、时空管控策略4＝{e1＝0,e2＝0,e3＝1}、时空管控策略5＝{e1＝1,e2＝1,e3＝0}、时空管控策略6＝{e1＝1,e2＝0,e3＝1}、时空管控策略7＝{e1＝0,e2＝1,e3＝1}。则相应的时空管控策略集合＝{时空管控策略1，时空管控策略2，时空管控策略3，时空管控策略5，时空管控策略6，时空管控策略7}。
[0084]
步骤14，根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数。
[0085]
上述车辆碰撞暴露时间(time exposed time-to-collision)表示车辆在行驶过程中处于危急情况(车辆刹车失灵、车辆追尾等)下的总时间，其是一种表征车辆之间安全性的指标，车辆在行驶过程中在安全危急情况下所花费的总时间，通常用低于碰撞时间阈值的总时间来表征。
[0086]
具体的，构建的策略评价函数的表达式如下：
[0087][0088]
其中，y表示评价分数，ttsi(t,k)表示第i个空间片段的车辆通行时间，k表示车辆编号，teti(t,k)表示第i个空间片段的车辆碰撞暴露时间，α
tts
和β
tet
均表示加权系数。
[0089]
需要说明的是，上述车辆通行时间和车辆碰撞暴露时间，可将时空管控策略通过python(一种编程语言)接口输入到城市交通仿真(sumo，simulation ofurban mobility，一个开源、高度便携、微观和连续的交通仿真软件包,旨在处理大型网络)后得到。
[0090]
如图2所示，在本技术的实施例中，sumo仿真平台的处理过程如下：
[0091]
第一阶段，将真实路网进行标记，并在sumo软件中绘制，并更加比例尺设定大小。
[0092]
第二阶段，主车道宽度是3.75m，应急车道宽度3.5m。参考实际数据车流构成，在实验数据中，将车辆类型分成小型车、中型车和大型车三种，每种车型占比分别为0.75、0.125和0.125。考虑到驾驶员的心理生理反应特点，选择widemann 99(一种跟驰模型，描述了在限制超车的单行道上行驶车队中相邻两车之间的相互作用)和lc2013模型(sumo换道模型)作为车辆跟驰和变道模型。
[0093]
第三阶段，使用每15分钟高速公路门架采集到的交通流数据设置车流数据，对仿真模型进行校正。
[0094]
第四阶段，进行仿真，并通过python编程接口traci实时获取仿真中交通流状况数据(包括车辆通行时间以及车辆碰撞暴露时间)。
[0095]
步骤15，利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略。
[0096]
在本技术的一些实施例中，策略评价主要包括以下阶段：
[0097]
第一阶段，依据sumo仿真软件获取实时监测数据建立高速公路通行效率评价指标。对车道实时流量，等待时间以及车辆消耗能量进行统计分析，计算出效率指标值。
[0098]
第二阶段，构建高速公路行车安全评价指标，将碰撞时间，碰撞暴露时间，事故次数和紧急停车次数纳入构建体系中。根据sumo仿真软件实时监测的数据进行计算行车安全指标值。
[0099]
第三阶段，依据上述前两部构建的通行效率和行车安全指标值，计算出对开放策略的评价结果。
[0100]
上述步骤15中将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略，是考虑后续利用遗传算法有可能得到更优的管控策略，利用初始管控策略可作为更优管控策略的判断标准。
[0101]
步骤16，利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略。
[0102]
步骤17，从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控。
[0103]
下面对步骤15(利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略)中策略评价函数对每个时空管控策略进行评价的具体过程做示例性说明。
[0104]
分别针对多个时空管控策略中的每个时空管控策略执行以下步骤：
[0105]
步骤15.1，将时空管控策略输入sumo仿真平台，得到时空管控策略的指标数据。
[0106]
上述指标数据包括时空管控策略每个空间片段的车辆通行时间以及，每个空间片段的车辆碰撞暴露时间。
[0107]
步骤15.2，利用策略评价函数，结合指标数据，得到时空管控策略的评价分数。
[0108]
下面对步骤16(利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略)的具体过程做示例性说明。
[0109]
步骤16.1，基于遗传算法，根据时空管控策略集合，构建父代管控策略种群。
[0110]
其中，父代管控策略种群的种群个体与时空管控策略集合的时空管控策略一一对应。
[0111]
示例性的，步骤16.1.1，设置种群最大规模为50，种群最大代数为1000，交叉率为0.9，变异概率为0.1。
[0112]
步骤16.1.2，根据时空管控策略集合，构建父代管控策略种群。
[0113]
步骤16.2，对父代管控策略种群进行交叉变异，生成中间代管控策略种群。
[0114]
步骤16.3，若中间代管控策略种群的种群个体均满足变换频率约束和车道分量约束，则执行步骤16.4；否则，将中间代管控策略种群作为步骤16.2中的父代管控策略种群，返回执行步骤16.2。
[0115]
步骤16.4，若中间代管控策略种群满足预先设置的精度要求，则将中间代管控策略种群的所有种群个体对应的时空管控策略，输入sumo仿真平台，结合策略评价函数，得到每个种群个体对应的时空管控策略的评价分数，并将评价分数作为该种群个体的适应度；否则，利用中间代管控策略种群的所有种群个体对应的时空管控策略，对kriging代理模型(一种利用随机过程表示设计变量与响应变量之间函数关系的高精度插值响应面模型)进
行训练，得到新的时空管控策略集合，并将新的时空管控策略集合输入sumo仿真平台，结合策略评价函数，得到每个种群个体的适应度。
[0116]
在执行步骤16.4之前，需执行以下步骤：
[0117]
步骤a，统计步骤16.2的执行次数，并将执行次数作为更新次数。
[0118]
步骤b，计算更新次数对整数十的取模结果，若取模结果为零，则确定中间代管控策略种群满足预先设置的精度要求；否则，确定中间代管控策略种群不满足预先设置的精度要求。
[0119]
需要说明的是，执行上述步骤(步骤a、步骤b)可以避免遗传算法更新迭代次数不足，导致数据离散严重的情况。
[0120]
步骤16.5，根据每个种群个体的适应度，基于精英选择策略，得到新的中间代管控策略种群。
[0121]
精英选择策略(maintain the best solution found over time before selection，把群体在进化过程中迄今出现的最好个体(称为精英个体elitist)不进行配对交叉而直接复制到下一代中)，避免其被选择、交叉和变异操作所丢失和破坏。
[0122]
步骤16.6，若新的中间代管控策略种群满足更新终止条件，则将新的中间代管控策略种群的最优种群个体作为中间管控策略；否则，将新的中间代管控策略种群作为步骤16.2中的父代管控策略种群，返回执行步骤16.2。
[0123]
在执行步骤16.6之前，需执行以下步骤：
[0124]
若更新次数大于等于预先设置的种群最大代数，则确定新的中间代管控策略种群满足更新终止条件；否则，确定新的中间代管控策略种群不满足更新终止条件。
[0125]
下面对步骤17(从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控)中从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略的具体过程做示例性说明。
[0126]
步骤17.1，根据策略评价函数，分别计算初始管控策略的评价分数以及中间管控策略的评价分数。
[0127]
步骤17.2，若初始管控策略的评价分数大于等于中间管控策略的评价分数，则将初始管控策略作为最终管控策略；否则，将中间管控策略作为最终管控策略。
[0128]
下面结合具体实施例中对本技术提供的应急车道管控方法做示例性说明。
[0129]
如图3所示，首先根据高速公路应急车道管控特征对管控策略进行时空离散化建模并设计时空约束条件，在此之后结合kriging代理模型构建以遗传算法为解搜索核心的优化方法，并利用sumo仿真软件搭建仿真平台进行寻优求解。在实际应用过程中，可将已经寻优得到的策略记录下来，根据高速公路实时路况监测器中的交通流数据匹配最优开放策略，进而在需要进行交通拥堵缓解时适时开启高速公路应急车道路段。
[0130]
由上述步骤可见，本技术提供的应急车道管控方法通过将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量，再根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束，然后根据变换频率约束以及车道分量约束，生成目标应急车道的时空管控策略集合，结合了时间和空间两种控制变量，可以使应急车道管控更加合理，从而提高应急车道的管控效果；通过根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数，综合考
虑了应急车道管控策略的效率与安全的交互影响，从而提升管控效果。
[0131]
如图4所示，本技术的实施例提供了一种终端设备，如图4所示，该实施例的终端设备d10包括：至少一个处理器d100(图4中仅示出一个处理器)、存储器d101以及存储在所述存储器d101中并可在所述至少一个处理器d100上运行的计算机程序d102，所述处理器d100执行所述计算机程序d102时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
[0132]
具体的，所述处理器d100执行所述计算机程序d102时，通过将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量，再根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束，然后根据变换频率约束以及车道分量约束，随机生成目标应急车道的时空管控策略集合，随后根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数，再利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略，然后利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略，最后从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控。其中，通过将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量，再根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束，然后根据变换频率约束以及车道分量约束，生成目标应急车道的时空管控策略集合，结合了时间和空间两种控制变量，可以使应急车道管控更加合理，从而提高应急车道的管控效果；通过根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数，综合考虑了应急车道管控策略的效率与安全的交互影响，从而提升管控效果。
[0133]
所称处理器d100可以是中央处理单元(cpu，central processing unit)，该处理器d100还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signal processor)、专用集成电路(asic，application specific integrated circuit)、现成可编程门阵列(fpga，field-programmable gatearray)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0134]
所述存储器d101在一些实施例中可以是所述终端设备d10的内部存储单元，例如终端设备d10的硬盘或内存。所述存储器d101在另一些实施例中也可以是所述终端设备d10的外部存储设备，例如所述终端设备d10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smc，smart media card)，安全数字(sd，secure digital)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器d101还可以既包括所述终端设备d10的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器d101用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(bootloader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器d101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0135]
下面对本技术提供的一种应急车道管控系统进行示例性说明。
[0136]
如图5所示，该应急车道管控系统500包括：
[0137]
空间分段模块501，用于将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量；开关状态量包括开启和关闭；
[0138]
约束构建模块502，用于根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变
换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束；
[0139]
第一管控策略模块503，用于根据变换频率约束以及车道分量约束，随机生成目标应急车道的时空管控策略集合；时空管控策略集合包括多个时空管控策略，多个时空管控策略的任一个时空管控策略包括目标应急车道所有空间片段的开关状态量；
[0140]
评价模块504，用于根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数；车辆碰撞暴露时间表示车辆在行驶过程中处于危急情况下的总时间；
[0141]
第二管控策略模块505，用于利用策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略；
[0142]
第三管控策略模块506，用于利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略；
[0143]
管控模块507，用于从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控。
[0144]
需要说明的是，上述模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0145]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0146]
本技术提供的应急车道管控方法的优点为：设计了应急车道管控策略以及策略约束，提出了基于效率和安全两方面的优化目标，搭建了sumo仿真分析平台，构建了策略评价体系，最终使用kriging代理模型的遗传算法进行优化策略求解，能有效应用于实际高速公路应急车道管控中，具有一定工程应用价值。
[0147]
以上所述是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种应急车道管控方法，其特征在于，包括：将目标应急车道划分成多个空间片段，并给每个空间片段设置开关状态量；所述开关状态量包括开启和关闭；根据每个空间片段的开关状态量，以及预先设置的状态变换间隔时间，构建变换频率约束和车道分量约束；根据所述变换频率约束以及所述车道分量约束，随机生成所述目标应急车道的时空管控策略集合；所述时空管控策略集合包括多个时空管控策略，所述多个时空管控策略的任一个时空管控策略包括所述目标应急车道所有空间片段的开关状态量；根据每个空间片段的车辆通行时间，以及每个空间片段的车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数；所述车辆碰撞暴露时间表示车辆在行驶过程中处于危急情况下的总时间；利用所述策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略；利用遗传算法对所述时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略；从所述初始管控策略和所述中间管控策略中确定最终管控策略，并根据所述最终管控策略对所述目标应急车道进行管控。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变换频率约束的表达式如下：其中，i表示第i个空间片段，l表示所述空间片段的总数量，t表示第t个状态变换间隔时间，e
i
(t)表示在第t个状态变换间隔时间内第i个空间片段的开关状态量，e
i
＝[0,1]，e
i
＝0表示该空间片段为关闭状态，e
i
＝1表示该空间片段为开启状态，n
time
表示所有空间片段的开关状态量在任一状态变换间隔时间内的变换次数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车道分量约束的表达式如下：其中，e
cc
表示车道分量，所述车道分量表示在一状态变换间隔时间内，开关状态量均为开启的相邻空间片段，n
distance
表示所述目标应急车道的所有车道分量的数量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述策略评价函数的表达式如下：其中，y表示评价分数，tts
i
(t,k)表示第i个空间片段的车辆通行时间，k表示车辆编号，tet
i
(t,k)表示第i个空间片段的车辆碰撞暴露时间，α
tts
和β
tet
均表示加权系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述策略评价函数对每个时空管控策略进行评价，包括：分别针对所述多个时空管控策略中的每个时空管控策略执行以下步骤：将所述时空管控策略输入sumo仿真平台，得到所述时空管控策略的指标数据；所述指标数据包括所述时空管控策略每个空间片段的车辆通行时间以及，每个空间片段的车辆碰
撞暴露时间；利用所述策略评价函数，结合所述指标数据，得到所述时空管控策略的评价分数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用遗传算法对所述时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略，包括：步骤1，基于遗传算法，根据所述时空管控策略集合，构建父代管控策略种群；其中，所述父代管控策略种群的种群个体与所述时空管控策略集合的时空管控策略一一对应；步骤2，对所述父代管控策略种群进行交叉变异，生成中间代管控策略种群；步骤3，若所述中间代管控策略种群的种群个体均满足所述变换频率约束和所述车道分量约束，则执行步骤4；否则，将所述中间代管控策略种群作为所述步骤2中的所述父代管控策略种群，返回执行步骤2；步骤4，若所述中间代管控策略种群满足预先设置的精度要求，则将所述中间代管控策略种群的所有种群个体对应的时空管控策略，输入所述sumo仿真平台，结合所述策略评价函数，得到每个种群个体对应的时空管控策略的评价分数，并将所述评价分数作为该种群个体的适应度；否则，利用所述中间代管控策略种群的所有种群个体对应的时空管控策略，对kriging代理模型进行训练，得到新的时空管控策略集合，并将所述新的时空管控策略集合输入所述sumo仿真平台，结合所述策略评价函数，得到每个种群个体的适应度；步骤5，根据每个种群个体的适应度，基于精英选择策略，得到新的中间代管控策略种群；步骤6，若所述新的中间代管控策略种群满足更新终止条件，则将所述新的中间代管控策略种群的最优种群个体作为所述中间管控策略；否则，将所述新的中间代管控策略种群作为所述步骤2中的所述父代管控策略种群，返回执行步骤2。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在执行所述步骤4之前，所述方法还包括：统计步骤2的执行次数，并将所述执行次数作为更新次数；计算所述更新次数对整数十的取模结果，若所述取模结果为零，则确定所述中间代管控策略种群满足预先设置的精度要求；否则，确定所述中间代管控策略种群不满足预先设置的精度要求。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在执行所述步骤6之前，所述方法还包括：若所述更新次数大于等于预先设置的种群最大代数，则确定所述新的中间代管控策略种群满足更新终止条件；否则，确定所述新的中间代管控策略种群不满足更新终止条件。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述从所述初始管控策略和所述中间管控策略中确定最终管控策略，包括：根据所述策略评价函数，分别计算所述初始管控策略的评价分数以及所述中间管控策略的评价分数；若所述初始管控策略的评价分数大于等于所述中间管控策略的评价分数，则将所述初始管控策略作为所述最终管控策略；否则，将所述中间管控策略作为所述最终管控策略。10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9任一项所述的应急车道管控方法。

技术总结
本申请适用于交通管控技术领域，提供了一种应急车道管控方法及终端设备，通过将目标应急车道划分成多个空间片段，并设置开关状态量；构建变换频率约束和车道分量约束；根据构建的约束，生成时空管控策略集合；根据空间片段的车辆通行时间以及车辆碰撞暴露时间，构建策略评价函数；利用策略评价函数对时空管控策略进行评价，并将评价分数最高的时空管控策略作为初始管控策略；利用遗传算法对时空管控策略集合进行交叉变异，得到中间管控策略；从初始管控策略和中间管控策略中确定最终管控策略，并根据最终管控策略对目标应急车道进行管控。本申请能提高应急车道管控方法的管控效果。果。果。


技术研发人员：唐进君 胡立鹏 黄合来 李烨 薛红丽 周波 陈吉光
受保护的技术使用者：湖南纽狐科技有限公司
技术研发日：2023.03.23
技术公布日：2023/7/4