一種交叉路口車流建模及自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明屬于城市道路交通管理領(lǐng)域，尤其涉及一種交叉路口車流建模及自適應(yīng)控 制方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 城市道路交通的瓶頸是大量存在的平面交叉路口，因?yàn)樵诮徊媛房谔幐鞣较蜍嚵?的行駛軌跡存在很多空間沖突點(diǎn)。消除交叉路口車流軌跡空間沖突點(diǎn)的措施就是采用目前 已廣泛使用的交通信號燈控制方法，將車流在時(shí)間和空間上進(jìn)行分離，以時(shí)間換空間，使各 方向車流分時(shí)使用路口，從而達(dá)到安全通行的目的。從自動控制的角度來看，交通信號控制 有開環(huán)控制和閉環(huán)控制兩種方式。
[0003] 交通信號開環(huán)控制就是目前廣泛使用的定時(shí)控制方式。定時(shí)控制方式雖然簡單易 行，但其信號配時(shí)方案一經(jīng)確定就不再改變，對車流的動態(tài)變化毫無適應(yīng)性，容易造成綠時(shí) 浪費(fèi)，控制效果不理想。
[0004] 而閉環(huán)控制方式是通過埋設(shè)在交叉路口各進(jìn)口車道上的車輛檢測傳感器所實(shí)時(shí) 檢測到的車流數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的智能交通信號控制算法計(jì)算出該交叉路口下一信號周期的 紅綠燈配時(shí)方案，從而對交叉路口實(shí)施信號控制。只要車流檢測傳感器工作可靠，信號控制 算法合理可行，交通信號的閉環(huán)控制可以做到各方向車流的綠時(shí)既合理又不浪費(fèi)，從而達(dá) 到最大限度地發(fā)揮交叉路口通行能力、減少停車等待時(shí)間和使車流順暢的目的，其控制效 果遠(yuǎn)好于定時(shí)控制的效果。
[0005] 但是，現(xiàn)有閉環(huán)控制方式缺乏車流模型、車輛通過交叉路口的平均延誤無法實(shí)時(shí) 測量、控制方案適應(yīng)性不強(qiáng)、控制效果較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種交叉路口車流建模及自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，旨在解 決傳統(tǒng)的交通信號控制系統(tǒng)中，由于各進(jìn)口方向車流的平均延誤無法實(shí)時(shí)測量，且車流排 隊(duì)長度的測量不精確，無法實(shí)施基于車流模型的交通信號控制的問題。
[0007] 本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種交叉路口車流建模及自適應(yīng)控制方法，包括以下步 驟：
[0008] S1、在一個(gè)信號周期內(nèi)，感知各入口和出口方向處車輛的駛?cè)牒婉偝鍪聦?shí)，駛?cè)?和駛出時(shí)間，各入口方向駛?cè)胲囕v數(shù)，以及該入口對應(yīng)的直行和左轉(zhuǎn)出口方向的駛出車輛 數(shù)；
[0009] S2、根據(jù)所述駛?cè)牒婉偝鍪聦?shí)和時(shí)間，計(jì)算車輛經(jīng)過交叉路口的入口和出口時(shí)車 輛延誤時(shí)間的平均值，將該平均值確定為該方向車流的平均延誤；根據(jù)所述駛?cè)胲囕v數(shù)和 駛出車輛數(shù)計(jì)算車輛排隊(duì)長度；
[0010] S3、以每個(gè)入口方向車流的平均延誤時(shí)間為離散狀態(tài)變量，相應(yīng)方向的綠燈時(shí)間 為控制變量，各方向的排隊(duì)長度為輸出變量，建立交叉路口的車流數(shù)學(xué)模型；
[0011] S4、對上述車流數(shù)學(xué)模型采用自適應(yīng)控制方法進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。
[0012] 優(yōu)選地，在步驟S1中，通過在車輛上安裝有源射頻識別標(biāo)簽，在交叉路口的入口 和出口處安裝射頻閱讀器，通過射頻閱讀器讀取有源射頻識別標(biāo)簽，感知車輛的駛?cè)腭偝?事實(shí)和駛?cè)腭偝鰰r(shí)間。
[0013] 優(yōu)選地，在步驟S2中，所述車輛排隊(duì)長度的計(jì)算公式為：各入口方向的車輛排隊(duì) 長度=該入口方向原有排隊(duì)長度+該入口方向駛?cè)胲囕v數(shù)該入口方向駛出車輛數(shù)；其中， 車輛數(shù)單位為標(biāo)準(zhǔn)小客車PCU，當(dāng)識別到的車輛不是標(biāo)準(zhǔn)小客車時(shí)，按車型標(biāo)準(zhǔn)乘以相應(yīng)的 系數(shù)。
[0014] 優(yōu)選地，在步驟S3中，所述車流數(shù)學(xué)模型用離散狀態(tài)方程定義為：
[0016] 其中，X(k)為當(dāng)前時(shí)刻的車流平均延誤時(shí)間向量，X(k+1)為下個(gè)時(shí)刻的車流平均 延誤時(shí)間向量，u(k)為綠燈時(shí)間向量，y(k)為排隊(duì)長度向量，v(k)和w(k)為隨機(jī)干擾向 量，A、B、C、D為系數(shù)矩陣。
[0017] 優(yōu)選地，在步驟S4中，所述自適應(yīng)控制方法包括自校正控制、廣義預(yù)測控制、模型 參考自適應(yīng)控制、自校正PID控制。
[0018] 本發(fā)明進(jìn)一步提供了一種交叉路口車流自適應(yīng)控制系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
[0019] 感應(yīng)模塊，用于在一個(gè)信號周期內(nèi)，感知各入口和出口方向處車輛的駛?cè)牒婉偝?事實(shí)，駛?cè)牒婉偝鰰r(shí)間，各入口方向駛?cè)胲囕v數(shù)，以及該入口對應(yīng)的直行和左轉(zhuǎn)出口方向的 駛出車輛數(shù)；
[0020] 計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述駛?cè)牒婉偝鍪聦?shí)和時(shí)間，計(jì)算車輛經(jīng)過交叉路口的入口 和出口時(shí)車輛延誤時(shí)間的平均值，將該平均值確定為該方向車流的平均延誤；以及用于根 據(jù)所述駛?cè)胲囕v數(shù)和駛出車輛數(shù)計(jì)算車輛排隊(duì)長度；
[0021] 建模模塊，用于以每個(gè)入口方向車流的平均延誤時(shí)間為離散狀態(tài)變量，相應(yīng)方向 的綠燈時(shí)間為控制變量，各方向的排隊(duì)長度為輸出變量，建立交叉路口的車流數(shù)學(xué)模型；
[0022] 實(shí)時(shí)控制模塊，用于對上述車流數(shù)學(xué)模型采用自適應(yīng)控制方法進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。
[0023] 優(yōu)選地，在所述感應(yīng)模塊中，通過在車輛上安裝有源射頻識別標(biāo)簽，在交叉路口的 入口和出口處安裝射頻閱讀器，通過射頻閱讀器讀取有源射頻識別標(biāo)簽，感知車輛的駛?cè)?駛出事實(shí)和駛?cè)腭偝鰰r(shí)間。
[0024] 優(yōu)選地，在所述計(jì)算模塊中，所述車輛排隊(duì)長度的計(jì)算公式為：各入口方向的車輛 排隊(duì)長度=該入口方向原有排隊(duì)長度+該入口方向駛?cè)胲囕v數(shù)該入口方向駛出車輛數(shù)；其 中，車輛數(shù)單位為標(biāo)準(zhǔn)小客車PCU，當(dāng)識別到的車輛不是標(biāo)準(zhǔn)小客車時(shí)，按車型標(biāo)準(zhǔn)乘以相 應(yīng)的系數(shù)。
[0025] 優(yōu)選地，在所述建模模塊中，所述車流數(shù)學(xué)模型用離散狀態(tài)方程定義為：
[0027] 其中，X(k)為當(dāng)前時(shí)刻的車流平均延誤時(shí)間向量，X(k+1)為下個(gè)時(shí)刻的車流平均 延誤時(shí)間向量，u(k)為綠燈時(shí)間向量，y(k)為排隊(duì)長度向量，v(k)和w(k)為隨機(jī)干擾向 量，A、B、C、D為系數(shù)矩陣。
[0028] 優(yōu)選地，在所述實(shí)時(shí)控制模塊中，所述自適應(yīng)控制方法包括自校正控制、廣義預(yù)測 控制、模型參考自適應(yīng)控制、自校正PID控制。
[0029] 本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種交叉路口車流建模及自適應(yīng)控制方法 及系統(tǒng)，由車流檢測物聯(lián)網(wǎng)布局、車輛平均延誤測量計(jì)算方法、車輛排隊(duì)長度測量計(jì)算方 法、車流狀態(tài)方程模型的建立、交通信號的自適應(yīng)控制等環(huán)節(jié)構(gòu)成，本發(fā)明在構(gòu)建交叉路口 車流數(shù)據(jù)采集的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，建立了統(tǒng)一的車流狀態(tài)方程，并利用云計(jì)算技術(shù)和自 適應(yīng)控制技術(shù)，對交叉路口的信號進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和控制，以實(shí)現(xiàn)車輛的平均延誤最小化。該 模型結(jié)構(gòu)對任意十字交叉路口均適用，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。
[0030] 相比于現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，本發(fā)明具有以下有益效果：
[0031] (1)車流檢測是非接觸式的，壽命長且易于維護(hù)
[0032] 傳統(tǒng)的車流檢測是用埋于路面下的環(huán)形線圈來實(shí)現(xiàn)的，容易受車流碾壓變形而失 效，維護(hù)或更換的工程量較大，工程施工時(shí)對交通的影響很大。而基于物聯(lián)網(wǎng)的車輛檢測方 式是非接觸式的，使用壽命長，且有源射頻識別標(biāo)簽（tag)是安裝在車輛上的，射頻閱讀器 (reader)則安裝在路邊，所以維護(hù)和施工很方便，對交通沒有任何影響。
[0033] (2)可實(shí)現(xiàn)車輛延誤的精確測量
[0034] 由于傳統(tǒng)的環(huán)形線圈檢測方法不能檢測出同一輛車的駛?cè)牒婉偝雎房跁r(shí)刻，所以 無法計(jì)算出車輛通過路口的延誤時(shí)間，在控制模型算法中無法使用這一參數(shù)。而基于物聯(lián) 網(wǎng)的車輛檢測方式可以很方便地檢測出每輛車的延誤時(shí)間和每個(gè)入口方向的車輛平均延 誤時(shí)間，可以據(jù)此建立交叉路口的車流模型并進(jìn)行求解。
[0035] (3)可實(shí)現(xiàn)車輛排隊(duì)長度的精確測量
[0036] 環(huán)形線圈脈沖式的工作方式不能識別車輛的類型，只能判斷出有無車輛通過， 大車和小車均認(rèn)為是一輛車，由此計(jì)算出的車輛排隊(duì)長度的精度較差。而射頻閱讀器 (reader)能讀取車輛的車型信息，所以可精確計(jì)算出車輛排隊(duì)長度，甚至還可以檢測出車 輛的去向。
[