[发明专利]用于管理地理位置中的交通的系统、设备和方法

说明书

提供了一种管理地理位置中的交通流的方法。该方法包括基于至少一个交叉路口（130）的交通环境实时确定交通密度，其中交通环境包括车辆交通和行人交通。该方法包括基于与至少一个交叉路口（130）相关联的交通环境和历史交通环境来预测预报交通密度。此外，该方法包括基于交通密度和预报交通密度选择至少一个交叉路口（130）的交通信号轮廓。基于至少一个交叉路口（130）的交通信号轮廓管理地理位置中的交通流。

随着车辆数量方面的增加，管理道路上的交通流已成为艰巨的任务。一般而言，在具有交通标志杆的交叉路口处管理交通流，所述交通标志杆具有静态信号时间以控制交通流。车辆或交通密度方面的增加导致显著的交通拥堵，这是因为静态信号时间没有将交通密度方面的变化考虑在内。此外，诸如鲁莽或不稳定的驾驶以及不良道路状况之类的若干因素促成增加的交通拥堵，并导致混乱的交通环境。

为了在其中交通密度变化的情形中管理交通流，使用人类代理（即警察）亲自或通过使用相机远程管理交叉路口。该方法限于仅控制一个交叉路口，并且难以与其他交叉路口协调。

为了解决可伸缩性问题，可以使用集中式交通控制来处理大量的交通数据。交通数据是从若干传感器收集的，所述传感器诸如感应回路、无线地面传感器、无源红外检测器、高分辨率相机系统和雷达。这些传感器不适用于其中没有车辆的车道纪律被维持的混乱交通环境。附加地，鉴于需要被处理的大量交通数据，集中式交通控制实现起来是昂贵的。

分散式交通控制可以用于管理交通，以减小集中式交通控制的复杂性。在US20130176146中公开了这类分散式交通控制系统和方法。该方法描述了交通环境中的代理系统，其中每个代理表示用以控制交通流的交叉路口处的交通灯控制器。每个代理使用一个或多个传感器收集对于交汇点而言本地的数据，并应用分布式W学习模型来以分散式的分布式方式适应变化的交通状况。然而，该方法根据用于收集交通信息的传感器数据做出假设。该交通流的假设可能在其中存在混乱交通环境的情形中是不适合的。

鉴于上面内容，存在对于准确地管理在具有混乱的交通环境的地理位置中的交通流的需要。因此，本发明的一目的是要提供用于在混乱的交通环境中有效管理交通流的方法、设备和系统。

根据本发明的方法、设备和系统通过基于交叉路口处的交通环境检测交叉路口处的交通密度并预测预报交通密度来实现上面提及的目的。本发明还教导了基于交通密度和预报交通密度选择交叉路口的交通信号轮廓，以及基于交叉路口的交通信号轮廓管理地理位置中的交通流。

如本文中所使用的，“交通环境”指示其中的交通流要被管理的地理位置的车辆交通和行人交通。因此，交通环境包括地理位置的坐标以及与地理位置的天气、空气质量、时间、日子、预定事件和非预定事件相关联的数据。术语“地理位置”包括多个交叉路口，并且因此，交通环境也包括与每个交叉路口相关联的信息，诸如车道关闭或道路维护。此外，“交叉路口”意指一交通交叉点，该交通交叉点具有用于管理交叉路口处的交通流的有人操纵或无人操纵的交通信号杆。每个交叉路口还包括一个或多个车道，该一个或多个车道的交通流由交通标志杆管理。

根据本发明，提供了一种管理包括车辆交通和行人交通的交通环境的交通流的计算机实现的方法。该方法包括基于一个或多个交叉路口的交通环境来实时确定交通密度。如本文中所使用的，“交通密度”包括每种车辆类型的车辆的数量、私人车辆的数量、公共车辆的数量和乘客占用率。由于交通环境包括与车辆交通和行人交通相关的信息，所以交通环境用于确定交通密度。例如，通过识别交通环境中的诸如汽车、小型摩托车、自行车、电车等交通对象来实时确定交通密度。

该方法还包括基于与交叉路口相关联的交通环境和历史交通环境来预测预报交通密度。如本文中所使用的，“历史交通环境”包括与针对过去一时间实例的交叉路口处的交通相关的信息。例如，为了预测时间“t”处的预报交通密度，历史交通环境包括在时间“t-x”处捕获的关于车辆交通、行人交通的信息以及与地理位置的天气、空气质量、时间、日子、预定事件和非预定事件相关联的数据。历史环境还包括时间t-x处的交通密度。预报交通密度包括每种车辆类型的车辆的数量、私人车辆的数量、公共车辆的数量和乘客占用率。