[發明專利]一種基于車路協同的智能交通誘導方法

在審

• 申請號: 201711059854.7
• 申請日: 2017-11-01
• 公開（公告）號: CN107591004A
• 公開（公告）日: 2018-01-16
• 發明（設計）人: 馬杰;杜紅民;王瑩瑩;孔曉陽;王茹川;王磊
• 申請（專利權）人: 中原智慧城市設計研究院有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/09
• 代理公司: 鄭州德勤知識產權代理有限公司41128
• 代理人: 黃紅梅

技術領域

本發明涉及一種智能交通誘導方法，具體的說，涉及了一種基于車路協同的智能交通誘導方法。

背景技術

城市化和機動化的發展導致交通擁堵成為諸多城市面臨的棘手問題。在宏觀交通網絡中，盡管許多復雜算法應用于解決路網交通控制問題，但由于很難獲得精確的OD數據，導致這些方法難以應用在實時的控制環境中，路網宏觀基本圖(Macroscopic Fundamental Diagram，MFD)恰好可以規避這一問題，而且其存在性被證實為在交通控制領域的推廣應用提供了契機。

在傳統的交通控制系統中，僅僅把按一定原則劃分好的控制子區作為一個交通控制子區，只注重控制子區內的通行效率，在誘導與控制策略上不進行子區與子區間的協同。

為了解決以上存在的問題，人們一直在尋求一種理想的技術解決方案。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的不足，從而提供了一種基于車路協同的智能交通誘導方法。

為了實現上述目的，本發明所采用的技術方案是：一種基于車路協同的智能交通誘導方法，包括以下步驟：

步驟1，采用浮動車數據和固定檢測器檢測城市路網中擁堵路區內各個路段與交叉口時空數據，依據電子地圖的相關數據，獲得道路網絡時空交通數據；

步驟2，采用基于MFD的城市路網誘導子區劃分方法對城市路網進行劃分；

步驟3，采用基于MFD的城市路網交通誘導與邊界控制協同策略獲得協同誘導信息；

步驟4，采用多終端協同誘導信息時空發布策略發布協同誘導信息。

基于上述，步驟2的具體步驟為：

步驟2.1，將城市路網中的每條路段表示成四維的信息向量，包含路段的空間位置信息和自身屬性信息；

步驟2.2，應用meanshift算法對路段進行初始聚類，將城市路網劃分成數量較多的規模較小的子區域；

步驟2.3，計算城市路網運行車輛數和路段長度信息；

步驟2.4，根據步驟2.3獲得的城市路網運行車輛數和路段長度信息計算每一個小區域城市路網的平均密度；

步驟2.5，將每一個小區域城市路網作為一個獨立的簇，以城市路網平均密度作為每一個簇的參數值，應用層次聚類算法對其進行二次聚類合并，得到最終的城市路網誘導子區動態劃分結果。

基于上述，步驟2.3中計算城市路網運行車輛數和路段長度信息的步驟為：

令城市路網運行車輛數為N，路網內浮動車數量為N_probe，一定時間間隔內路段某一斷面觀測到的全部車輛數為N’，相同時間間隔內路段某一斷面觀測到的浮動車數量為N’_probe，得到：

則城市路網運行車輛數為：

基于上述，步驟3的具體步驟為：

步驟3.1，針對MFD子區系統，建立的整個路網旅行車輛完成流率最大的目標函數為：

式中，G_i(x_i(k)為旅行車輛完成流率；

步驟3.2，建立MFD之間的行程時間最小的模型：

式中，t_ij(k)為形成時間；

步驟3.3，建立MFD子區系統內平均延誤的目標函數：

式中，D_iq為MFD子區系統內任意i子區中第w個信號交叉口平均時間延誤，q＝{1,2,...,Q}；

步驟3.4，根據這些指標，建立的MFD子區系統交通誘導與邊界控制協同的綜合目標函數：

z＝max(λ₁J₁-λ₂J₂-λ₃J₃)

λ₁+λ₂+λ₃＝1

式中，z為加權求和后的目標函數，λ1為旅行車輛完成率在模型中的權重；λ2為MFD子區之間的行程時間在模型中的權重；λ3為MFD子區內平均延誤在模型中的權重；

步驟3.5，以邊界交叉口控制率矩陣中相對應的綠信比和控制率為決策變量，進行編碼，滿足邊界交叉口控制方法中相對應的約束條件；

步驟3.6，設置Ea個個體構成一個種群，初始進化代數計數器t＝0，最大進化代數計數器t＝Tmax，隨機生成的初始群體P(0)；