[發明專利]一種基于非參數貝葉斯框架的信號交叉口狀態估計方法

有效

• 申請號: 201811596573.X
• 申請日: 2018-12-26
• 公開（公告）號: CN109615860B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 金峻臣;王輝;楊憲贊;李瑤;周浩敏;郭海鋒
• 申請（專利權）人: 銀江股份有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 趙芳;張瑜

一種基于非參數貝葉斯框架的信號交叉口狀態估計方法，其步驟如下：(1)數據采集：獲取交叉口歷史交通數據和對應信號控制參數，向量化處理，分別建立狀態數據集和控制數據集；(2)建立非參數貝葉斯框架：結合遞歸狀態估計和高斯過程回歸模型，利用所述狀態數據集和控制數據集訓練并優化轉移模型和測量模型；(3)交叉口狀態估計：采用擴展的卡爾曼濾波器來線性化轉移模型和測量模型，再將上一時刻的交通狀態、信號控制參數輸入至轉移模型得到預測狀態及其協方差，然后將得到的預測狀態及其協方差、當前時刻的測量值輸入到測量模型，預測當前時刻狀態的最優估計值。本發明不需要精確的交通模型，由數據驅動，適用范圍廣，估計準確率高。

技術領域

本發明屬于交通控制領域，涉及一種基于非參數貝葉斯框架的信號交叉口狀態估計方法。

背景技術

交通狀態估計(TSE)是指利用帶有噪聲的部分交通觀測數據來推斷交通狀態變化的過程，這些數據是從各類監控技術中獲得的。信號控制交叉口是城市交通網絡中不可或缺的組成部分，準確并實用的TSE方法在信控交叉口的規劃和運營中發揮著重要的作用，可有效緩解交通擁堵。尤其對于傳統的信號控制系統，估計交通狀態對衡量交叉口性能和進一步優化信號控制方案有重大意義。此外，對于大多數新興自適應交通信號控制系統，它們的基本思路就是了解交通狀態的演變過程。通常情況下，信號控制系統越精確越先進，就越需要更精準更頻繁的交通狀態數據。

通常，根據假設不同和所依賴的輸入數據，TSE方法可以分為兩類，一是模型驅動方法，二是數據驅動方法。簡單說來，模型驅動的TSE方法依賴交通系統的物理模型，其特點是需要經驗關系，需要仔細選擇模型和校準過程。在具體的案例中,檢驗模型的合理性或者對模型進行校準都需要大量的數據。

而數據驅動的TSE方法必須考慮各種交通狀態下的歷史數據，否則如果出現突發事件，方法可能會失效。另外，訓練和學習的成本可能會比較高。不過隨著數據和傳感技術的不斷發展，數據驅動模型引起了越來越多的關注。

發明內容

為了克服現有技術中存在的不足，本發明在于提供了一種基于非參數貝葉斯框架的信號交叉口狀態估計方法，不需要精確的交通模型，由數據驅動，適用范圍廣，估計準確率高。

本發明采用的技術方案是：

一種基于非參數貝葉斯框架的信號交叉口狀態估計方法，其步驟如下：

(1)數據采集：獲取交叉口歷史交通數據和對應信號控制參數，向量化處理，分別建立狀態數據集和控制數據集；

(2)建立非參數貝葉斯框架：結合遞歸狀態估計和高斯過程回歸模型，利用所述狀態數據集和控制數據集訓練并優化轉移模型和測量模型；

(3)交叉口狀態估計：采用擴展的卡爾曼濾波器來線性化轉移模型和測量模型，再將上一時刻的交通狀態、信號控制參數輸入至轉移模型得到預測狀態及其協方差，然后將得到的預測狀態及其協方差、當前時刻的測量值輸入到測量模型，預測當前時刻狀態的最優估計值。

進一步，還包括步驟(4)狀態估計方法驗證：引入車聯網數據，計算不同估計間隔和聯網車輛滲透率下交叉口狀態估計精度。

進一步，所述狀態數據為交通流量數據，狀態向量表示為：

其中n_k,t表示t時刻第k個車道上的車輛數，N^lane表示交叉口車道的總數；

所述控制數據為綠信比，控制向量表示為：

其中g_k,t指在交通燈定義估計區間內控制t時刻第k個車道的綠信比。

進一步，基于遞歸狀態估計，所述轉移模型表示為：