一种多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制优化方法

本发明涉及智慧交通和交通信号控制，尤其涉及一种多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制优化方法。

背景技术：

1、在城市交通系统中，交通信号控制在减少交通拥堵、提高道路安全性和改善环境污染方面发挥了重要作用，信号控制一直被认为是避免或缓解交通拥堵的最有效和最经济的方法之一。随着人口和经济的快速增长，目前迫切需要通过先进的智能交通控制技术来提高城市交通路网整体性能。现有关于区域交通信号控制的研究主要致力于控制策略和信号控制参数优化，如信号周期、绿灯时长和用于干线信号协调控制的相位差等。同时，为了实现最优的区域交通信号控制策略，一些相关的仿真平台和商业软件也得到了广泛应用。然而，区域交通信号控制在改善道路交通拥堵和应用效果有限，即使在线实时信号控制系统可以获得排队长度和交通流量等实时数据，但这些研究仅考虑单一的信号控制参数，并没有充分结合实际道路交通状况和车道空间资源的分配问题。

2、为了填补目前的技术空白，本发明在单交叉口可变导向车道与交通信号协同控制优化模型的基础上，考虑到交叉口之间的关联性，结合区域信号控制参数，分析可变导向车道功能划分与区域信号控制参数之间的交互关系，发明了了一种多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化控制方法，为多交叉口可变导向车道功能划分和信号协同控制提供科学的理论依据，实现区域路网道路空间资源和时间资源的动态优化，提高整个区域路网时空资源的利用率。

技术实现思路

1、一、解决的技术问题

2、本发明要解决的技术问题是提供一种用于提高区域路网时空资源利用率的多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制优化方法。

3、二、技术方案

4、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制优化方法，包括以下步骤：

5、s1、判断车道是否满足可变导向车道的设置及开启条件；

6、s2、计算交叉口之间的关联度；

7、s3、计算区域车均延误；

8、s4、计算多交叉口的可变导向车道功能划分方案和信号配时方案；

9、s5、多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化模型求解；

10、s6、判断各个车道是否产生溢流。

11、进一步地，所述s1判断车道是否满足可变导向车道的设置及开启条件，具体包括如下步骤：

12、s11、获取区域内每个交叉口进口道渠化设计及车道分布；

13、s12、计算交叉口进口道饱和度；

14、s13、计算转向不均衡系数。

15、进一步地，所述s2计算交叉口之间的关联度，具体包括如下步骤：

16、s21、计算交叉口交通需求关联度；

17、s22、计算交叉口几何尺寸关联度；

18、s23、计算交叉口信号周期关联度；

19、s24、计算区域多交叉口关联度，确定交叉口划分区域。

20、进一步地，所述步骤s3计算区域车均延误，具体包括如下步骤：

21、s31、计算交叉口车辆延误；

22、s32、计算车辆通过交叉口的延误；

23、s33、计算路段车均延误。

24、进一步地，所述步骤s4计算多交叉口的可变导向车道功能划分方案和信号配时方案，具体包括如下步骤：

25、s41、计算区域延误最小下的多交叉口可变导向车道划分方案；

26、s42、计算区域最佳公共信号周期；

27、s43、计算关键交叉口协调相位的最小绿灯时长；

28、s44、计算非关键交叉口协调相位的有效绿灯时长；

29、s45、相位差优化模型。

30、进一步地，所述步骤s5多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化模型求解，包括如下步骤：

31、s51、初始化变量；

32、s52、计算初始解集；

33、s53、生成新的子代种群解集；

34、s54、将初始解集与子代种群解集合并为新的解集；

35、s55、计算适应度值；

36、s56、判断是否生成新的父代种群；

37、s57、输出模型的最优解。

38、进一步地，所述步骤s6判断各个车道是否产生溢流，包括如下步骤：

39、s61、使用车道检测器检测各个车道的排队长度；

40、s62、判断车道是否溢流，否则维持现状，是则采用模型继续优化车道和信号配时方案。

41、进一步地，所述s3中的s35在计算区域车均延误方面，采用实时排队长度计算，所构建的实时排队长度计算模型包括了可变导向车道控制参数，不同饱和度下不同车道的车辆在交叉口的延误不同。

42、进一步地，所述s4的步骤s41在计算区域车均延误最小下的多交叉口可变导向车道划分方案方面，依据的是构建的多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制优化双层模型，其中，上层模型是基于车均延误的多交叉口可变导向车道功能划分模型，下层模型是考虑可变导向车道的多交叉口交通信号协同控制优化模型，上层模型的输出结果作为下层模型的输入，同样地，下层模型的输出作为上层模型的输入，实现空间资源与时间资源的动态交互，迭代直至输出两者的最优解。

43、进一步地，所述s4中的s42在计算最佳公共周期时长方面，由于区域内多个交叉口设置了可变导向车道，导致区域的交通流量重新分配，每个交叉口各个相位的流量比和总流量比也会改变，而构建的交叉口信号周期时长的计算模型包括了可变导向车道控制参数，因此模型求解的公共信号周期时长，是实现区域路网时空资源的最优解；

44、所述s4中的s45在计算相位差方面，结合了构建的交叉口车辆延误模型以及交叉口之间距离和行车速度建立了相位差优化模型，相位差优化模型可以提高选择可变导向车道的车辆通过区域的通行效率，也可以对从可变导向车道驶出的车辆的速度进行诱导，减少车辆在交叉口的延误。

45、进一步地，所述的可变导向车道设置及开启条件需要的交通参数包括：各个交叉口不同转向的交通流量、各个通行方向的车道数、每个车道通行能力、进口道饱和度、转向流量不均衡系数，开启判断流程见图1。

46、进一步地，所述的具体参数还包括信号配时方案设计与要求，具体包括：信号控制方案设置要求和信号相序设计，具体见图2。

47、进一步地，结合交叉口之间的关联度模型，为多交叉口协调区域划分提供判定条件和理论依据。交叉口关联度模型需要的参数包括：相邻交叉口上游到下游的交通需求、车流密度、最大信号周期和最小信号周期,交叉口关联度划分依据见图3。

48、进一步地，采用多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化模型，对多交叉口的可变导向车道功能划分方案和信号配时方案进行优化，输出模型结果；模型应用场景和假设见图4，模型框架见图5。

49、其中，上层模型是基于车均延误的多交叉口可变导向车道功能划分模型，车均延误包括了三个部分：信号控制引起的车辆延误、通过交叉口的延误和路段延误，如图6所示。具体计算如下公式所示：

50、

51、其中，dijk表示i交叉口j入口k车道上信号控制导致的车辆延误，s；dijk表示i交叉口j入口k车道车辆通过交叉口的延误，s；tijk表示i交叉口j入口k车道的路段延误，s；zijk表示分析时段内i交叉口j入口k车道的车辆数，pcu。

52、进一步地，车辆延误的计算是根据车辆排队长度得出的，排队长度通常由均匀相位队列长度nu和过饱和队列长度n0组成。因此，i交叉口j入口k车道上车辆延误dijk计算公式如下：

53、dijk＝(nuijk+noijk)·qijk/(1-j/vijk)

54、其中，i表示交叉口；j表示进口道；k表示车道；j表示每辆车的长度，m；nuijk表示i交叉口j入口k车道上均匀相位队列长度，pcu；n0ijk表示i交叉口j入口k车道上过饱和队列长度，pcu；qijk表示i交叉口j入口k车道上的车辆到达率，pcu/s；vijk表示i交叉口j入口k车道上车辆的平均速度，m/s。

55、进一步地，车辆通过交叉口的延误是由于车辆加减速以及转向不同导致的交叉口排队消散造成的。为了更接近实际运行情况，交叉口延误计算公式如下：

56、d′ijk＝nijk·((vijkt-vijk0/a)-(kijk/vijkt))+ls

57、其中，vijkt表示通过i交叉口的j入口车道中k车道的车速，m/s；vijk0表示通过i交叉口的j入口车道中k车道的初始车速，m/s；a表示加速度，m2/s；lijk表示交叉口的距离(从上游入口i交叉口停止线处j入口车道中的k车道到下游交叉口出口的距离)，m；ls表示通过交叉口的车辆在加速和减速时的损失时间，s。

58、进一步地，路段延误tijk的计算公式如下：

59、

60、其中，tijk表示i交叉口j入口k车道的行程时间，s；t0ijk表示i交叉口j入口k车道的自由流时间，s；qijk表示i交叉口j入口k车道的车辆到达率，pcu/s；qijk表示i交叉口j入口k车道的通行能力，pcu/s；α表示拥堵系数，一般取0.15；β表示一般取4。

61、进一步地，通过上层模型得到多交叉口可变导向车道功能划分方案后，区域内各个车道的流量比和饱和度也会发生改变，因此为了实现区域路网通行效率在空间层面和时间层面的协同优化，有必要根据可变导向车道功能划分方案对区域交通信号控制方案进行协同优化，下层区域信号控制优化模型包括两个部分：考虑可变导向车道的多交叉口交通信号协同控制优化模型和用于协调控制的相位差优化模型。

62、其中，考虑可变导向车道的多交叉口交通信号协同控制优化模型，主要是对信号控制参数进行优化，主要包括公共周期、绿信比和相位差。

63、进一步地，对每个交叉口的信号周期进行优化，如以下公式所示：

64、

65、其中，

66、

67、其中，ln表示相位n的损失时间，s；n表示交叉口i的相位数；ynk表示相位n车道k的流量比；yi表示交叉口i的流量比之和。

68、进一步地，为了便于区域信号协调控制，在优化了每个交叉口的信号周期后，需要确定区域信号控制的公共信号周期，计算公式如下：

69、cm＝max(c1，c2…ci)

70、其中，cm表示道路网络中的公共信号周期，s。

71、进一步地，计算关键交叉口协调相位的最小绿灯时间，计算公式如下：

72、

73、其中，tegm表示关键交叉口m协调相位的最小绿灯时间，s；lm表示关键交叉口m的总损失时间，s；ym表示关键交叉口m的协调相位的关键交通流量比；ym表示关键交叉口m各相位的关键交通流量比之和。

74、

75、其中，yn表示关键交叉口m各相位的交通流量比；m表示关键交叉口m的相位数。

76、其中，如果d＝1，可变导向车道为左转车道，则ym＝max{yij-l，yij-v}；如果d＝0，可变导向车道为直行车道，则ym＝max{yij-sr，yij-v}。

77、各相位各车道的流量比计算如以下公式所示：

78、yij-l＝qij-l/(sij-l(1+dij)

79、yij-v＝(qij-l·dij+qij-s·(1-dij))2sij-v

80、yij-sr＝qij-sr/(sij-sr(2-dij))

81、其中，dij表示i交叉口j入口可变导向车道通行方向；yij-l表示i交叉口j入口左转车道的流量比；yij-v表示i交叉口j入口可变导向车道的流量比；yij-sr表示i交叉口j入口直行和右转车道的流量比。

82、进一步地，计算非关键交叉口非协调相位的最小绿灯时间，计算公式如下：

83、

84、其中，tegn表示非关键交叉口n非协调相位的最小绿灯时间，s；qn表示非关键交叉口n非协调相位的关键交通流量，pcu/h；sn表示非临界交叉口n非协调相位的车道饱和流量，pcu/h；yn表示非关键交叉口n非协调相位关键车道的交通流量比；xp表示非关键交叉口n非协调相位的饱和度。

85、其中，如果d＝1，可变导向车道为左转车道，则yn＝max{yij-sr，yij-v}；如果d＝0，可变导向车道为直行车道，则yn＝{yij-l，yij-v}。

86、进一步地，计算非关键交叉口协调相位的有效绿灯时间，计算公式如下：

87、

88、其中，teg表示协调相位的最小绿灯时间，s；ln表示非关键交叉口的总损失时间，s；k表示非关键交叉口非协调相位的总数。

89、进一步地，为了实现区域信号协调控制，根据下游可变导向车道的功能划分方案，对相位差优化模型进行分类。相位差优化模型主要分为：关键路径相位差优化模型和非关键路径相位差优化模型。

90、其中，关键路径相位差优化模型，模型如以下公式所示：

91、

92、其中，表示交叉口i和交叉口i+1之间的相位差，s；li，i+1表示从交叉口i入口处的停车线到交叉口i+1的停车线的距离，m；vi，i+1表示交叉口i到交叉口i+1车辆的行驶速度，m/s；ls表示车辆通过交叉口的加减速引起的损失时间，s；di，i+1表示车辆在交叉口i和交叉口i+1之间协调相位的车辆延误，s。

93、进一步地，在实际交通运行过程中，考虑到交通流的消散需要一定时间，结合如下公式对下游交叉口i+1的车辆消散时间进行计算，具体如下：

94、

95、其中，ti，i+1表示车辆从交叉口i驶出的消散时间，s；nijk表示i交叉口j入口k车道排队长度，pcu；sijk表示i交叉口j入口k车道饱和流量，pcu/h。

96、最终得到交叉口i和交叉口i+1之间协调相位的相位差如下公式所示：

97、

98、同理，反向交叉口i+1和交叉口i之间协调相位的相位差计算公式如下所示：

99、

100、其中，di+1,i表示车辆在交叉口i和交叉口i+1之间协调相位的车辆延误，s；ni+1,jk表示i+1交叉口j入口k车道排队长度，pcu；si+1,jk表示i+1交叉口j入口k车道饱和流量，pcu/h；li+1,i表示从交叉口i+1入口处的停车线到交叉口i的停车线的距离，m；vi+1,i表示交叉口i+1到交叉口i车辆的行驶速度，m/s。

101、进一步地，在非关键路径相位差优化模型方面，通过引入基于交通流量的权重系数来确定相位差，计算公式如下所示：

102、

103、其中，

104、

105、其中，表示i交叉口到i+1交叉口的非关键路径相位差，s；qijk表示i交叉口j入口k车道交通流量，pcu/h；qi+1,jk表示i+1交叉口j入口k车道交通流量，pcu/h；ω表示权重系数。

106、进一步地，对多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化模型地求解，基于对模型复杂程度的考虑，优化不同的控制参数(可变导向车道设计方案、信号周期、绿灯时间和相位差)，选取非支配排序遗传算法ⅱ(nsga-ⅱ算法)，该算法可以较好地为多目标优化问题寻求最优解，模型的详细求解流程如图7所示。

107、进一步地，对比模型优化后的区域车均延误，如果比上次迭代结果小则继续优化，否则停止优化，采用上次迭代优化得到的车道方案和信号配时方案。

108、进一步地，为了防止排队长度过长，对周边交叉口的通行效率造成影响，需要采用车道检测器，对车道排队长度进行监测，以此判断模型结果是否导致交叉口溢流，是则扩大优化的子区域范围，否则将车道方案和信号配时方案下发至信号机。

109、三、有益效果

110、本发明与现有技术相比的优点在于：

111、首先，根据实时收集的每个交叉口各个进口道每个转向的交通流量数据，对区域多交叉口可变导向车道的设置及开启条件进行判别；然后考虑到交叉口之间的关联性，将研究范围扩展到多交叉口，根据交叉口关联度模型，计算交叉口之间的关联度，确定多交叉口的协调区域；进而，结合车辆通过交叉口的延误模型和路段阻抗模型以及区域信号控制参数，本发明构建了多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化模型；模型以区域车均延误最小为优化目标，对多交叉口的可变导向车道功能划分方案进行优化；根据区域多交叉口可变导向车道功能划分方案，对区域内各个转向的交通流量进行重新分配，根据变化后的流量比，重新计算多交叉口的最佳公共周期时长、各交叉口每个相位的有效绿灯时长及相位差；最后，判断模型的结果是否导致溢流，是则扩大优化的子区域范围，否则将车道方案和信号配时方案下发至信号机；

112、综上，本发明考虑到交叉口之间的关联性，结合区域信号控制参数，分析可变导向车道功能划分与区域信号控制参数之间的交互关系，构建了一种多交叉口可变导向车道与交通信号协同控制双层优化数理模型，为多交叉口可变导向车道功能划分和信号协同控制提供科学的理论依据，实现区域路网道路空间资源和时间资源的动态优化，提高整个区域路网时空资源的利用率。