[發明專利]基于SUMO分析模型的單路口信號燈最優配時實現方法、控制裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010919837.1
• 申請日: 2020-09-04
• 公開（公告）號: CN112150806B
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 汪敏;嚴妍;肖國泉;裴非;肖克;彭祖劍;邵羅樹;劉茼;郭宇峰;杜寅辰;張博
• 申請（專利權）人: 開普云信息科技股份有限公司;北京開普云信息科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/048;G08G1/052
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于SUMO模型的單路口信號燈最優配時實現方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1、計算整個車流一個信號周期內的數據，建立單路口SUMO分析模型；

S2、采集車輛在車道上的位置和速度的數據，代入跟車模型運用模擬退火算法進行計算，得到單路口最優配時解決方案；

S3、采集路口間的車流量數據，代入SUMO分析模型中進行實時信號周期配時，動態地修改調整單路口最優配時解決方案；

S4、建立固定配時方案，與所述單路口最優配時解決方案進行比較；

S5、判斷所述單路口最優配時解決方案能否讓整個模擬信號周期內的等待車輛數降低；

S6、若是，定量分析得到全局最優配時解決方案，否則，重新調整模型參數；

其中，S1中所述“建立單路口SUMO分析模型”進一步包括：

S1.1、對等待通行、正在通行和下個信號周期內將要進入車道的車輛的三種運動形態進行數學建模，建立三種運動模型；

S1.2、建立兩個數組list1、list2，分別表示當前車道的車輛距離信號燈路口起始白線的距離和速度，之后分別分析每一秒車輛的三種運動模型對list1、list2的影響變化情況；

S1.3、第一種運動模型是等待信號燈變成綠燈的等待車輛，SUMO分析模型的判定標準是車速小于0.1m/s的車輛，假設第一個車輛的加速是勻加速運動，第二個車輛設置一個延遲時間，之后也開始勻加速運動，后續車輛都是延遲一個固定延遲時間后開始勻加速運動；

S1.4、否則，第二種運動模型是信號燈變成綠燈瞬間還在車道上飛馳的車輛，也就是車速大于0.1m/s的車輛，這個運動模型需要估算出近似的車輛從進入車道至當前位置經過的時間，假設車輛進入車道的時間是按照相同時間均勻分布，利用跟車模型計算出當前車輛應該在車道上的位置和速度，把位置和速度信息分別加入list1和list2中存儲；

S1.5、否則，第三種運動模型是信號燈變成綠燈之后再進入車道的車輛，這些車輛同第二種運動模型的計算規律相似，模擬車輛在車道的位置和速度，區別在于初始位置是設置在車道的最遠點；

S1.6、綜合分析每一秒車輛的三種運動模型和四個方向流入車道的車輛的運動情況，就可以建立SUMO分析模型進行模擬；

S1.7、通過對list1和list2進行數組計算，得到通過路口起始白線的車輛數量，當計算的位置結果小于0時，表示車輛距離起始白線是負數，說明車輛已經通過路口；

S1.8、最后建立目標函數，是取一個信號周期內平均通過信號燈路口的車輛數量的最大值。

2.如權利要求1所述的一種基于SUMO模型的單路口信號燈最優配時實現方法，其特征在于：所述S2進一步包括以下步驟：

S2.1、建立四個方向車道的車輛行進行為的跟車模型；

S2.2、分析車輛的加速度、減速度和駕駛員的敏感系數，以及車輛距離較近時候的跟車行為數據；

S2.3、對等待通行、正在通行和下個信號周期內將要進入車道的車輛的三種運動形態進行數學建模；

S2.4、確立目標函數，計算出一個信號周期內平均每秒通過路口起始白線并成功通過路口終止白線的車輛數。

3.如權利要求2所述的一種基于SUMO模型的單路口信號燈最優配時實現方法，其特征在于：在對所述車輛的加速度、減速度做了分析后，進一步優化跟車模型公式：

本次信號燈排隊長度=上次信號燈后車輛排隊長度+車輛進入速度*信號燈時間-車輛通過平均速度*信號燈時間

其中，所述車輛進入速度是指車輛從后方加入排隊隊伍時的速度；所述車輛通過平均速度是指車輛通過路口起始白線的平均速度，忽略車輛在路口起始白線和終止白線之間的移動過程。

4.如權利要求3所述的一種基于SUMO模型的單路口信號燈最優配時實現方法，其特征在于：對于車輛各個速度和時間的計算，加入了車輛的加速度、減速度、車輛間距、駕駛員的敏感系數這類參數，使計算數據更加貼合實驗效果并模擬真實路況。