[發(fā)明專利]一種考慮隨機(jī)車流的信號交叉口車道分配方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211460465.6
• 申請日: 2022-11-17
• 公開（公告）號: CN115830867A
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃瑋;程浩帆;黃國煜
• 申請（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)·深圳;中山大學(xué)
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06F30/27;G06N3/084;G08G1/07;G06F111/04;G06F111/08
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 梁嘉琦

1.一種考慮隨機(jī)車流的信號交叉口車道分配方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取隨機(jī)車流；

對所述隨機(jī)車流進(jìn)行隨機(jī)規(guī)劃處理，以車流最小延誤為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型；

根據(jù)服務(wù)水平可靠度對所述兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型進(jìn)行解耦處理，得到第一階段解耦模型和第二階段解耦模型；

根據(jù)梯度下降算法對所述第一階段解耦模型和所述第二階段解耦模型進(jìn)行優(yōu)化迭代計算處理，得到服務(wù)水平可靠度指標(biāo)組合；

根據(jù)所述服務(wù)水平可靠度指標(biāo)組合對所述第一階段解耦模型進(jìn)行求解處理，得到信號交叉口車道分配結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述隨機(jī)車流進(jìn)行隨機(jī)規(guī)劃處理，以車流最小延誤為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型，包括：

對所述隨機(jī)車流進(jìn)行隨機(jī)場景劃分處理，得到隨機(jī)場景集合；

根據(jù)所述隨機(jī)場景集合進(jìn)行車流最小延誤計算，得到所述目標(biāo)函數(shù)；

根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行模型構(gòu)建，得到兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述隨機(jī)場景集合進(jìn)行車流最小延誤計算，得到所述目標(biāo)函數(shù)，包括：

所述目標(biāo)函數(shù)包括第一階段目標(biāo)函數(shù)和第二階段目標(biāo)函數(shù)；

對所述隨機(jī)場景集合中所有場景進(jìn)行車流最小延誤期望計算，得到所述第一階段目標(biāo)函數(shù)；

對所述第一階段目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解得到車道分配方案，根據(jù)所述車道分配方案對所述隨機(jī)場景集合中的任意一個場景進(jìn)行車流延誤計算，得到所述第二階段目標(biāo)函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述車道分配方案對所述隨機(jī)場景集合中的任意一個場景進(jìn)行車流延誤計算，得到所述第二階段目標(biāo)函數(shù)，包括：

根據(jù)所述車道分配方案對所述隨機(jī)場景集合中的任意一個場景進(jìn)行車流周期劃分處理，得到車流周期集合；

對所述車流周期集合進(jìn)行車道延誤計算處理，得到場景車道延誤；

根據(jù)所述場景車道延誤和場景車流量，得到所述第二階段目標(biāo)函數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述車流周期集合進(jìn)行車道延誤計算處理，得到場景車道延誤，包括：

獲取所述車流周期集合中每一個周期的周期長度、車流到達(dá)率、車道綠燈時長、飽和流率和剩余排隊車輛數(shù)；

通過車道延誤計算公式對所述周期長度、車流到達(dá)率、車道綠燈時長、飽和流率和剩余排隊車輛數(shù)進(jìn)行計算，得到場景車道延誤。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)服務(wù)水平可靠度對所述兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型進(jìn)行解耦處理，得到第一階段解耦模型和第二階段解耦模型，包括：

初始化服務(wù)水平可靠度指標(biāo)；

通過所述服務(wù)水平可靠度指標(biāo)對所述兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型的第一階段進(jìn)行儲備通行能力計算處理，得到第一階段解耦模型；

根據(jù)所述第一階段解耦模型對所述兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型的第二階段進(jìn)行車流延誤計算處理，得到第二階段解耦模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)梯度下降算法對所述第一階段解耦模型和所述第二階段解耦模型進(jìn)行優(yōu)化迭代計算處理，得到服務(wù)水平可靠度指標(biāo)組合，包括：

初始化服務(wù)水平可靠度集合；

將所述服務(wù)水平可靠度集合輸入所述第一階段解耦模型進(jìn)行車道分配計算處理，得到分配車道；

根據(jù)所述分配車道對所述第二階段解耦模型進(jìn)行期望總延誤計算處理，得到總延誤期望差值；

根據(jù)所述總延誤期望差值對所述服務(wù)水平可靠度集合進(jìn)行更新，返回至將所述服務(wù)水平可靠度集合輸入所述第一階段解耦模型進(jìn)行車道分配計算處理，得到分配車道這一步驟，直至總延誤期望差值少于預(yù)設(shè)閾值，將所述服務(wù)水平可靠度集合確定為服務(wù)水平可靠度指標(biāo)組合。