[发明专利]干线车流停车率估计方法

说明书

本发明提供一种干线车流停车率估计方法，基于交叉口进口道处检测的包含车辆识别信息的过车数据，分析车辆在交叉口进口道的驶入驶离特性，进一步动态辨别车辆在信号交叉口停车状态，对干线信号交叉口的车辆停车率进行估计；该种干线车流停车率估计方法，能够克服现有干线协调评价方法受检测器布设位置、车辆行驶车速、路口排队影响等因素影响下的问题和不足，指标反映的问题具有针对性和代表性，具有诊断干线绿波适用性、干线绿波利用率、解释干线交通流时空关联性的潜在能力。

技术领域

本发明涉及一种干线车流停车率估计方法。

背景技术

干线信号协调效率评价方法可分为基于HCM的解析方法和基于实际数据的性能评价指标提取两大类。

基于HCM的解析方法主要包含延误、排队长度等分析模型，被Synchro等主流信号控制性能分析和优化软件广泛采用。但是该方法存在准确性不高、信号协调评价能力不足的问题，其分析结果往往仅能满足交通规划宏观分析、信号控制方案初步分析的需求，针对交通信号控制问题诊断和性能评价的应用，此类方法的适用性不高。

基于实际数据的评价指标提取方面，在实际应用中，目前最为广泛接受的性能评价指标为干线行程时间。由于行程时间指标本质上是一个现象级的参数，存在评价结果针对性不高的问题，无法直接通过行程时间发现干线信号协调存在的问题。美国普渡大学提出了普渡协同图的分析方法，基于高分辨率的信号事件数据，利用上游检测采集的车辆到达信息和下游信号交叉口的实时信号相位信息，认为上游到达车辆可经过某一固定时间到达下游交叉口，以此关系提出了绿时到达率的指标，即在绿灯时段到达研究交叉口的车辆数与周期内到达研究交叉口的车辆数之间的比值。相比单独采用行程时间作为评价指标，绿时到达率指标显然对于揭示干线信号协调的效率问题具有相对明确的指示性作用。

但是，现有绿时到达率估计方法存在一定局限性：需要在信号交叉口上游足够远(超过下游交叉口排队的影响范围)的位置布设检测器；采用固定车速推算车辆到达下游交叉口时间的方法忽略了不同车辆组成、运行条件下的不确定性特点；难以跟踪上游信号交叉口协调和非协调方向释放交通流等。这些问题可能会严重影响绿时到达率估计的实用性和可信度。更为重要的是，我国尚未具备采集高分辨率的信号事件数据的能力，现阶段普渡大学的方法难以在我国得到推广应用。

城市干线道路承担主要的市内交通负荷，为缓解城市道路交通拥堵现状，干线信号协同控制技术被广泛应用于提高干线通行效率。如何运用科学合理的方法对城市干线协调控制性能进行量化评估，使之成为协调信号配时优化调整的技术基础，一直以来是城市交通信号控制领域的关键问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种干线车流停车率估计方法，解决现有技术中存在的现有绿时到达率估计方法存在一定局限性：需要在信号交叉口上游足够远(超过下游交叉口排队的影响范围)的位置布设检测器；采用固定车速推算车辆到达下游交叉口时间的方法忽略了不同车辆组成、运行条件下的不确定性特点；难以跟踪上游信号交叉口协调和非协调方向释放交通流等问题。

该种基于车辆号牌识别的干线停车率估计方法，从车头时距提取信号交叉口交通流的驶离特性，对车辆在交叉口的完全停车与非完全停车状态进行判别，进一步估计干线各交叉口停车率，可用以定量评估干线信号协调实施效果。

本发明的技术解决方案是：

一种干线车流停车率估计方法，基于交叉口进口道处检测的包含车辆识别信息的过车数据，分析车辆在交叉口进口道的驶入驶离特性，进一步动态辨别车辆在信号交叉口停车状态，对干线信号交叉口的车辆停车率进行估计，包括以下步骤：

S1、干线车辆通行数据、交叉口信号控制数据采集，生成时间正序排列的车道初始过车序列；其中车辆通行数据为交叉口进口道停车线处的过车检测数据，交叉口信号控制数据为干线沿线各信号控制交叉口信号机执行的信号控制方案；