一种需求协同的交叉口通行权调度方法与流程

1.本发明属于交通控制技术领域，特别是一种需求协同的交叉口通行权调度方法。


背景技术：

2.交叉口作为城市道路网络中的关键节点，承担着调度交通流，分配通行权的作用。城市道路由交通流行人、机动车(私家车、公交、110/119/120等)、非机动车等多种交通参与者组成，在行驶速度、通行需求强弱等方面存在诸多的差异，这些差异化的通行需求在交叉口汇聚，当交叉口无法及时满足通行需求时，就可能造成交通拥挤，效率降低。
3.传统上，交通管理中通过人工统计和智能感知两种方式识别通行需求，调整相位和相位绿灯时间来调度通行权，但智能感知存在着占比低和精度低的问题，无法准确掌握通行需求，因此，只有在行人、非机动车和机动车接近交叉口时，才能确认通行需求，进行被动式的调整，这使调整空间小、响应慢、效率低。
4.随着智能网联、自动驾驶、智能路侧感知、定制化公交、自主导航的推进和普及，通行需求更加复杂，通过智能、多样的数据感知手段对交通流通行需求准确感知和预测，对交叉口通行需求进行协同，调度相位和相位绿灯时间进行主动式的响应，才能满足个性化的通行需求，提高交叉口通行效率。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于针对现有技术存在的问题，提供一种需求协同的交叉口通行权调度方法，一定程度上实现交叉口处通行需求的协同调度。
6.实现本发明目的的技术解决方案为：一种需求协同的交叉口通行权调度方法，首先构建交叉口通行需求的表示方法，从而存储行人、非机动车和机动车等交通出行主体在交叉口的通行需求，形成时序通行需求图；其次，通过对历史数据进行统计分析，掌握交叉口通行需求变化规律和交叉口通行需求阈值范围；最后，根据时序通行需求图，对行人、非机动车和机动车等交通出行主体的通行需求进行协同响应，动态评价交叉口需求强弱，实时分配相位绿灯时长，调度通行权。
7.进一步地，提供了一种交叉口通行需求的数据结构，存储行人、非机动车和机动车等交通出行主体的通行需求。数据结构字段包括身份标识、进口方向、出口方向、通行车道、需求等级、需求概率、到达时间。其中，身份标识全局唯一。
8.进一步地，提供了一种交叉口时序通行需求图的生成方法，交叉口某个进口方向到出口方向的有向交通流，形成一条有向通行链，一个相位对应多条通行链，多条通行链的叠加，构成交叉口通行需求图；通行链上每个交通出行主体通行需求的计算公式为：di＝αi*pi*wi*ti，其中，αi为概率调节系数，取值范围[0.5，1]，距离交叉口越远值越小，停驶在交叉口前取值为1；pi为在某一时刻到达交叉口某一个进口车道停车线的概率，wi为通行需求的级别，ti为从到达交叉口时刻算起，直到通行需求响应所持续的时间；通行链上通行需求的计算公式为：wj为通行链j上的通行需求；相位上的通行需求计算公式为：
交叉口总通行需求计算公式为：交叉口总通行需求计算公式为：
[0009]
进一步地，提供了一种通行需求概率的计算方法。首先，获取行人、非机动车和机动车等交通出行主体在道路网络中的位置、行驶方向、速度、下游交叉口等信息；其次，获取历史行程时间数据集，根据位置数据、当前所处的时间段和交通状态，通过聚类方法在历史数据中筛选出相同交通背景下，行人、非机动车和机动车的行程时间数据集t；再次，根据个体特征，在行程时间数据集中筛选出同类型的历史行程时间样本数据集t
′
，并筛选出最大行程时间t
,max
和最小行程时间t
min
，以δt为滑动窗口间隔，计算区间分布概率，得到概率集合p＝[p0，p1，p2，...，pm]；再次，计算本数据累计概率，将累计概率85％的行程时间t
85
作为通行需求到达时间和概率；最后，根据运行位置，动态调整行通行需求到达时间和概率，直到到达交叉口，确认需求。
[0010]
进一步地，提供了一种交叉口通行总需求校正方法，根据车辆停止的位置数据，计算距离停车线的距离，推算停驶位置到停车线区间停车数量，从而估算此位置的通行链的需求w
l
，与交叉口通行需求图中，对应车道和对应位置的需求w0进行比较，误差δw＝|w
l-w0|，如果δw超过阈值，则对w0进行校正，同步对相位和交叉口上的通行需求进行校正。
[0011]
进一步地，提供了一种交叉口通行权调度方法，该方法包括：将交叉口通行总需求c作为控制目标；计算交叉口放行相位通行需求，需求强的相位优先获得通行权；将相位绿灯时分为两部分，固定绿灯和延长绿灯，固定绿灯时长根据交叉口通行需求图中已经确认的需求和前序放行时的延长绿灯时长加权计算获得；延长绿灯时长根据交叉口δc变化情况确认延长还是切换通行权。
[0012]
进一步地，提供了一种通行权切换方法，绿灯时段结束时刻，计算预计延长时间δt，取值范围[δt
min-δt
max
]；δt
min、
δt
max
根据交通出行主体、交叉口空间形状、冲突点等因素确认；在[δt
min-δt
max
]范围内，逐秒计算δc，取其最大值δc
max
，如果δc
max
＞0，则取δc
max
对应的δti作为延长相位时间；如果δc
max
≤0，则此相位结束，通行权过渡到下一个相位。
[0013]
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
[0014]
1)本发明通过通行需求图对交叉口行人、非机动车和机动车等交通出行主体的通行需求进行数字化表达，从而可以准确计算和预测全天各个时刻，及未来一段时间内交叉口通行链、相位的通行需求强度。
[0015]
2)本发明基于对历史数据的统计分析，动态对行人、非机动车和机动车等交通出行主体到达交叉口所需的时长和概率进行预测，相较于行业内临近路口被动检测通行需求的技术现状，变被动为主动，为后续交叉口控制提供了充足的计算时间。
[0016]
3)本发明基于需求协同的路口调度策略，可以综合公交车、110/119/120车辆、私家车和网约车等不同类型交通出行主体的通行需求，结合总通行需求的动态变化情况，优化相位时长，高效满足其通行需求。
[0017]
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
[0018]
图1为本发明需求协同的交叉口通行权调度方法的流程图。
[0019]
图2为交通出行主体通行需求概率的计算流程图。
[0020]
图3为时序通行需求图构建流程图。
[0021]
图4为交叉口通行权切换流程图。
具体实施方式
[0022]
为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
[0023]
需要说明，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
[0024]
在一个实施例中，结合图1，提供了一种需求协同的交叉口通行权调度方法，包括以下步骤：
[0025]
步骤1，获取城市道路网络空间布局、路侧检测设备、交叉口分布等静态数据信息，行人、非机动车和机动车(机动车、非机动车)实时位置数据、od数据、历史轨迹数据等动态数据信息；
[0026]
步骤2，根据交通出行主体的od数据、历史轨迹等数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率；
[0027]
如图2所示，通行需求到达时间和概率的计算流程如下：
[0028]
步骤201，获取行人、非机动车和机动车等交通出行主体在道路网络中的位置、行驶方向、速度和下游交叉口信息；
[0029]
步骤202，获取历史行程时间数据，通过聚类方法在历史行程时间数据中筛选出相似交通背景下，行程时间数据集t＝[t0，t1，t2，...，tn]，ti代表某个交通出行主体i的行程时间，i＝1，2，...，n，n为交通出行主体的个数；
[0030]
步骤203，根据交通出行主体的个体特征，在行程时间数据集中筛选出同类型的历史行程时间样本形成数据集t
′
；
[0031]
步骤204，在数据集t
′
中筛选出最大行程时间t
max
和最小行程时间t
min
，以δt为滑动窗口间隔，计算历史行程时间数据在[0.9t
min
，0.9t
min
+δt]，[0.9t
min
+δt，0.9t
min
+2δt]，...，[0.9t
min
+(n-1)δt，0.9t
min
+nδt]的分布概率，其中nδt≥t
max
，得到概率集合p＝[p0，p1，p2，...，pm]，pj表示历史行程时间数据在第j个区间的分布概率，j＝0，1，...，m，m+1为区间总数；
[0032]
步骤205，对概率集合p进行累加计算，如果p0+p1+p2+...+pk≥p％，则将对应的tk和p％分别作为通行需求到达交叉口的行程时间和到达概率，k≤m；
[0033]
步骤206，根据交通出行主体运行位置的变化，动态调整需求到达时间，直至到达交叉口。
[0034]
步骤3，计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建时序通行需求
图，如图3所示，具体步骤如下：
[0035]
步骤301，设计一种交叉口通行需求的数据结构，存储行人、非机动车和机动车等不同交通出行主体的通行需求。数据结构字段包括身份标识、进口方向、出口方向、通行车道、需求等级、需求概率、到达时间。其中，身份标识全局唯一。
[0036]
步骤302，根据交叉口的渠化和通行规则，穷举所有通行链，将交通出行主体的通行需求与通行链叠加，构成交叉口时序通行需求图。
[0037]
这里，交叉口某个进口方向到出口方向，形成一条有向通行链，多条通行链的叠加，构成交叉口时序通行需求图；通行链上的权值代表通行需求的强弱。
[0038]
步骤303，计算通行链、相位和交叉口上行人、非机动车和机动车等交通出行主体的通行需求数值。
[0039]
交通出行主体通行需求的计算公式为：
[0040]di
＝αi*pi*wi*ti[0041]
其中，di为交通出行主体的通行需求；αi为概率调节系数，取值范围[0.5，1]，距离交叉口越远αi值越小，停驶在交叉口前αi取值为1；pi为在某一时刻到达交叉口某一个进口车道停车线的概率，wi为通行需求的级别，ti为从到达交叉口时刻算起，直到通行需求响应所持续的时长；i代表第i个交通出行主体；
[0042]
通行链上交通出行主体通行需求计算公式为：
[0043][0044]
其中，wj为通行链j上的通行需求，n1为通行链j上交通出行主体数量；
[0045]
相位上的交通出行主体通行需求计算公式为：
[0046]
sm＝max(w1，w2，...，w
n2
)
[0047]
其中，sm为相位m上的交通出行主体通行需求，n2为通行链的数量；
[0048]
交叉口总通行需求计算公式为：
[0049][0050]
其中，c为交叉口总通行需求，n3为相位的数量；
[0051]
步骤304，对通行链、相位和交叉口上的通行需求进行校正，根据车辆停止位置，推算车辆位置到停车线间的车辆数量，从而估算此位置的通行链的需求w
l
，与交叉口通行需求图中，对应车道和对应位置的需求w0进行比较，误差δw＝|w
l-w0|，如果δw超过阈值，则对w0进行校正，同步对相位和交叉口上的通行需求进行校正。
[0052]
步骤4，基于交叉口时序通行需求图对通行权进行调度，如图4所示，具体流程如下：
[0053]
步骤401，以交叉口通行总需求c作为控制目标，将相位绿灯时长p
t
分为两部分，固定绿灯时长ps和延长绿灯时长pe，p
t
＝ps+pe；
[0054]
步骤402，计算相位的固定绿灯时长：
[0055]
初次计算方法：当前时刻t＝1，基于已经在停车线前停驶、需求获得确认的交通出行主体的相位通行需求，计算相位固定绿灯时长
[0056]
后续计算方法，当前时刻t＝n，n＞1，固定绿灯时长基于已经在停车线前停驶、需求获得确认的交通出行主体的相位通行需求，计算所需固定绿灯时长基于前序相位放行时，延长的绿灯时长计算β＝[0，8，0.9，1.0，1.1，1.2]，根据当前所处的时段进行确认，高峰时段取值高，其他时段取值低；
[0057]
步骤403，在绿灯时段结束时刻，计算预计延长时间δt，取值范围[δt
min-δt
max
]；δt
min
、δt
max
根据交通出行主体、交叉口空间形状、冲突点等因素确认；在[δt
min-δt
max
]范围内，逐秒计算δc，取其最大值δc
max
，如果δc
max
＞0，则取δc
max
对应的δti作为延长相位时间；如果δc
max
≤0，则此相位结束，通行权过渡到下一个相位；
[0058]
步骤404，计算相位绿灯时长，放行下一个相位。
[0059]
在一个实施例中，提供了一种需求协同的交叉口通行权调度系统，所述系统包括依次执行的：
[0060]
第一模块，用于获取城市道路的静态数据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括道路网络空间布局、路侧检测设备和交叉口分布，动态数据信息包括行人、非机动车和机动车的实时位置数据、od数据和历史轨迹数据；
[0061]
第二模块，用于根据第一模块获得的数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率；
[0062]
第三模块，用于计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建交叉口时序需求图；
[0063]
第四模块，用于基于交叉口时序需求图对通行权进行调度。
[0064]
关于需求协同的交叉口通行权调度系统的具体限定可以参见上文中对于需求协同的交叉口通行权调度方法的限定，在此不再赘述。上述需求协同的交叉口通行权调度系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0065]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上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以下步骤：
[0066]
步骤1，获取城市道路的静态数据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括道路网络空间布局、路侧检测设备和交叉口分布，动态数据信息包括行人、非机动车和机动车实时位置数据、od数据和历史轨迹数据；
[0067]
步骤2，根据步骤1获得的数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率；
[0068]
步骤3，计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建交叉口时序需求图；
[0069]
步骤4，基于交叉口时序需求图对通行权进行调度。
[0070]
关于每一步的具体限定可以参见上文中对于需求协同的交叉口通行权调度方法的限定，在此不再赘述。
[0071]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0072]
步骤1，获取城市道路的静态数据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括道路网络空间布局、路侧检测设备和交叉口分布，动态数据信息包括行人、非机动车和机动车实时位置数据、od数据和历史轨迹数据；
[0073]
步骤2，根据步骤1获得的数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率；
[0074]
步骤3，计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建交叉口时序需求图；
[0075]
步骤4，基于交叉口时序需求图对通行权进行调度。
[0076]
关于每一步的具体限定可以参见上文中对于需求协同的交叉口通行权调度方法的限定，在此不再赘述。
[0077]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，获取城市道路的静态数据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括道路网络空间布局、路侧检测设备和交叉口分布，动态数据信息包括行人、车辆实时位置数据、od数据和历史轨迹数据；步骤2，根据步骤1获得的数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率；步骤3，计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建交叉口时序需求图；步骤4，基于交叉口时序需求图对通行权进行调度。2.根据权利要求1所述的需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，步骤2所述根据步骤1获得的数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率，具体过程包括：步骤2-1，获取行人和车辆这些交通出行主体在道路网络中的位置、行驶方向、速度和下游交叉口信息；步骤2-2，获取历史行程时间数据，通过聚类方法在历史行程时间数据中筛选出相同交通背景下，行人和车辆的行程时间数据集t＝[t0,t1,t2,
…
,t
n
]，t
i
代表某个交通出行主体i的行程时间，i＝1,2,...,n，n为交通出行主体的个数；步骤2-3，根据交通出行主体的个体特征，在行程时间数据集中筛选出同类型的历史行程时间样本形成数据集t’；步骤2-4，在数据集t’中筛选出最大行程时间t
max
和最小行程时间t
min
，以δt为滑动窗口间隔，计算历史行程时间数据在[0.9t
min
，0.9t
min
+δt]，[0.9t
min
+δt，0.9t
min
+2δt],
…
,[0.9t
min
+n-1δt，0.9t
min
+nδt]的分布概率，其中nδt≥t
max
，得到概率集合p＝[p0,p1,p2,
…
,p
m
]，p
j
表示历史行程时间数据在第j个区间的分布概率，j＝0,1,...,m，m+1为区间总数；步骤2-5，对概率集合p进行累加计算，如果p0+p1+p2+
…
+p
k
≥p％，则将对应的t
k
和p％分别作为通行需求到达交叉口的行程时间和到达概率，k≤m；步骤2-6，根据车辆运行位置的变化，动态调整需求到达时间，直至车辆到达交叉口。3.根据权利要求2所述的需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，步骤2-5中p％＝85％。4.根据权利要求1所述的需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，步骤3所述计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建交叉口时序需求图，具体过程包括：步骤3-1，设计交叉口通行需求的数据结构，存储不同交通出行主体的通行需求；所述数据结构字段包括身份标识、进口方向、出口方向、通行车道、需求等级、需求概率、到达时间；其中，身份标识全局唯一；步骤3-2，根据交叉口的渠化和通行规则，穷举所有通行链，将交通出行主体的通行需求与通行链叠加，构成交叉口时序通行需求图；步骤3-3，分别计算通行链、相位和交叉口上交通出行主体的通行需求；步骤3-4，对通行链、相位和交叉口上交通出行主体的通行需求进行校正：根据车辆停车位置，获取车辆位置到停车线间的车辆数量，以此估算此位置的通行链的需求w
l
，与交叉
口时序通行需求图中对应车道和对应位置的通行需求w0进行比较，获得误差δw＝|w
l-w0|，若δw超过设定阈值，则对w0进行校正，同步对相位和交叉口上的通行需求进行校正。5.根据权利要求4所述的需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，步骤3-3具体包括：交通出行主体通行需求的计算公式为：d
i
＝α
i
*p
i
*w
i
*t
i
其中，d
i
为交通出行主体的通行需求；α
i
为概率调节系数，取值范围[0.5，1]，距离交叉口越远α
i
值越小，停驶在交叉口前α
i
取值为1；p
i
为在某一时刻到达交叉口某一个进口车道停车线的概率，w
i
为通行需求的级别，t
i
为从到达交叉口时刻算起，直到通行需求响应所持续的时长；i代表第i个交通出行主体；通行链上交通出行主体通行需求计算公式为：其中，w
j
为通行链j上的通行需求，n1为通行链j上交通出行主体数量；相位上的交通出行主体通行需求计算公式为：s
m
＝max(w1，w2，...，w
n2
)其中，s
m
为相位m上的交通出行主体通行需求，n2为通行链的数量；交叉口总通行需求计算公式为：其中，c为交叉口总通行需求，n3为相位的数量。6.根据权利要求5所述的需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，步骤4所述基于交叉口时序需求图对通行权进行调度，具体过程包括：步骤4-1，以交叉口通行总需求c作为控制目标，将相位绿灯时长p
t
分为两部分，固定绿灯时长p
s
和延长绿灯时长p
e
，p
t
＝p
s
+p
e
；步骤4-2，计算相位的固定绿灯时长：初次计算方法：当前时刻t＝1，基于已经在停车线前停驶、需求获得确认的交通出行主体的相位通行需求，计算相位固定绿灯时长g
γ
为启动损失时间，g
i
′
为当前相位上包含的通行链所需的绿灯时间，i’＝1，2，...，n4，n4代表通行链的数量；后续计算方法：当前时刻t＝n，n＞1，固定绿灯时长β为系数；基于已经在停车线前停驶，需求获得确认的交通出行主体的相位通行需求，计算所需固定绿灯时长基于前序相位放行时延长的绿灯时长计算步骤4-3，在绿灯时段结束时刻，计算预计延长时间δt，取值范围[δt
min
，δt
max
]；在[δt
min-δt
max
]范围内，依据交叉口总通行需求计算公式，逐秒计算δc，取最大值δc
max
，如果δc
max
＞0，则取δc
max
对应的延长时间δt
i
作为延长相位时间；如果δc
max
≤0，则此相位结束，通行权过渡到下一个相位；步骤4-4，计算相位绿灯时长，放行下一个相位。
7.根据权利要求6所述的需求协同的交叉口通行权调度方法，其特征在于，步骤4-2中β＝[0，8，0.9，1.0，1.1，1.2]，根据当前所处的时段进行选择，高峰时段取值高于其他时段取值。8.基于权利要求1至7任意一项所述方法的需求协同的交叉口通行权调度系统，其特征在于，所述系统包括依次执行的：第一模块，用于获取城市道路的静态数据信息和动态数据信息；所述静态数据信息包括道路网络空间布局、路侧检测设备和交叉口分布，动态数据信息包括行人、非机动车和车辆实时位置数据、od数据和历史轨迹数据；第二模块，用于根据第一模块获得的数据，结合路网空间特征，计算和预测到达各个交叉口的时间和概率；第三模块，用于计算交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建交叉口时序需求图；第四模块，用于基于交叉口时序需求图对通行权进行调度。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种需求协同的交叉口通行权调度方法，该方法包括：获取城市道路网络空间布局、路侧检测设备、车辆、行人分布等基础数据，根据OD数据、检测数据、路网结构、历史轨迹等数据，计算和预测路网中交通出行主体到达各个交叉口的时间和概率；获得交叉口未来一段时间内总的通行需求时序分布，构建时序通行需求图；以需求图上通行需求总量C为控制目标，通行需求强的相位优先调度，通过ΔC变化情况，计算和选择相位延长时间Δt，实现对交叉口通行权的主动调度，提升通行效率。提升通行效率。提升通行效率。


技术研发人员：刘建华 程添亮 张宇杰 丁海龙 杜云霞 高桃桃 许森
受保护的技术使用者：连云港杰瑞电子有限公司
技术研发日：2023.03.01
技术公布日：2023/5/24