[发明专利]一种基于路况交通大数据的交通信号控制系统及方法

权利要求书

1.一种基于路况交通大数据的交通信号控制方法，其特征在于，包括：

车辆上的客户端向云平台发送客户端信息；

云端存储海量交通数据信息；

将数据按照时间序列分为实时数据和历史数据；

根据数据类型搭建相应静态数据库和动态数据库；生成相应优化控制方案和协调控制方案；

根据方案确定控制区域路况，设置相应的配置方案；选择相应优化控制方案，确定信号机的信号周期、信号相序以及相对相位差生成配置优化方案；选择协调控制方案，确定信号机的信号周期、信号相序以及相对相位差生成配置协调方案；

根据收到的配置方案，调整每个信号控制机的信号周期、信号相序以及相对相位差；

驱动信号灯执行。

2.根据权利要求1所述一种基于路况交通大数据的交通信号控制方法，其特征在于：客户端信息包括客户端ID、车辆经纬度坐标、行进方向、行进速度、时间以及请求指令；所述的请求指令包括直行请求指令、左转请求指令、右转请求指令以及调头请求指令。

3.根据权利要求1所述一种基于路况交通大数据的交通信号控制方法，其特征在于：所述静态数据库，通过对历史数据加权和对时间序列预测模型进行修正的方法，建立周期相似性特性下的短时交通流预测算法，根据历史数据计算路网交叉口之间的平均旅行时间、各交叉口红灯是平均停车次数和平均等待时间以及相邻路口之间距离按照路段负荷度分配有效绿灯时间原则，为优化控制方案提供参数；根据车辆的平均行驶速度，和单位时间内距离的车辆饱和度划分拥堵级别；根据拥堵级别和时段确定个拥堵级别分别对应的优化控制方案。

4.根据权利要求1所述一种基于路况交通大数据的交通信号控制方法，其特征在于：所述动态数据库，作为实时数据处理数据库。根据实时采集的数据，计算根据车辆的平均行驶速度和单位时间内距离的车辆饱和度与历史数据进行对比，根据差值范围确定协调控制方案。

5.根据权利要求3所述一种基于路况交通大数据的交通信号控制方法，其特征在于：所述拥堵等级分为畅通、缓行、拥堵、严重拥堵四个等级。

6.一种基于路况交通大数据的交通信号控制系统，其特征在于，是由：客户端、云端虚拟机、数据存储服务器、数据分析服务器、信号控制中心、区域交通信号控制机和信号灯组成；

所述客户端，用于车辆上的客户端向云平台发送客户端信息；

所述云端虚拟机，用于从高德地图获取的道路上每个LINK路段的海量路口车辆和交通灯的路况信息；

所述数据存储服务器，用于获取数据，将数据按照时间序列分为实时数据和历史数据，利用已知的路网结构参数与交叉口信号配时参数结合相关交通流参数短时预测方法，生成交通数据信息并进行存储，以供读取；

数据分析服务器，用于判断路口拥堵状态，根据数据类型搭建相应静态数据库和动态数据库，生成相应优化控制方案和协调控制方案；

所述信号控制中心，根据方案确定控制区域路况，设置相应的配置方案；选择相应优化控制方案，确定信号机的信号周期、信号相序以及相对相位差生成配置优化方案；选择协调控制方案，确定信号机的信号周期、信号相序以及相对相位差生成配置协调方案；

所述区域交通信号控制机，根据收到的配置方案，调整相对的相位差，生成快速平滑信号控制方案，根据协调配置方案和优化配置方案，为信号机设置信号周期、信号相序以及相对相位差；

所述信号机，用于驱动信号灯做出信号周期、信号相序的调整。

7.根据权利要求6所述一种基于路况交通大数据的交通信号控制系统，其特征在于：所述客户端，设置在车辆上，通过数据接口，向云平台发送客户端信息；客户端信息包括客户端ID、车辆经纬度坐标、行进方向、行进速度、时间以及请求指令；所述的请求指令包括直行请求指令、左转请求指令、右转请求指令以及掉头请求指令。

8.根据权利要求6所述一种基于路况交通大数据的交通信号控制系统，其特征在于：所述静态数据库，通过对历史数据加权和对时间序列预测模型进行修正的方法，建立周期相似性特性下的短时交通流预测算法，根据历史数据计算路网交叉口之间的平均旅行时间、各交叉口红灯是平均停车次数和平均等待时间以及相邻路口之间距离按照路段负荷度分配有效绿灯时间原则，为优化控制方案提供参数；根据车辆的平均行驶速度，和单位时间内距离的车辆饱和度划分拥堵级别；根据拥堵级别和时段确定个拥堵级别分别对应的优化控制方案。