[发明专利]一种大规模路网信号灯推定方法

摘要

本发明提出了一种大规模交通路网信号灯推定方法，包括如下步骤：获取路网信息；路网地图划分；信号灯自适应配时；基于Hadoop的分布式计算。本发明通过计算信号灯密度情况对路网进行自适应地图划分，实现多个区块内信号灯配时优化时间计算的负载均衡，运用Hadoop分布式系统极大的提高了路网地图划分的生成的效率，信号灯配时方案具有自适应性和实时性，每个周期时间段甚至每天的信号灯时长都不相同，能有效优化道路原有或者新增信号灯的配时时长问题。

主权项

1.一种大规模路网信号灯推定方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，获取路网信息：选定路网A，从路网信息数据库获取路网A内的信号灯数量S0、信号优化计算时长T0、路口编号N、各路段的车流量D、各路段的行驶时间T，并获取各信号灯的GPS位置信息和各路段的GPS位置信息；S2，路网地图划分：将路网A水平分成Mi块，垂直分成Nj块，即将路网A分成MiNj个区块，通过各信号灯的GPS信息与区块MiNj的GPS信息进行匹配计算，确定信号灯在路网A的区块MiNj内分布情况，以此类推确定信号灯在其他区块内的分布情况；S3，信号灯自适应配时：选定M_iN_j区块中的一条道路，该条道路N_n有n个十字路口N，每个十字路口的4个方向分别表示为左转、右转和直行三类行驶方向的时间分别是T_左转、T_右转和T_直行，信号灯的配时优化时长为T₀，信号灯自适应配时的具体步骤如下：(i)从数据库提取对应时间段的各方向车流量表示为D左转、D右转和D直行以及道路拥堵率β；(ii)根据设定的十字路口行驶方向的时间段T左转，T右转和T直行，和对应时间段的各方向车流量D左转，D右转和D直行绘制直方图用以分析数据：路口方向的行驶方向为直行时，车辆正常行驶，周期时间为1小时，在一定周期时间T_直行内，研究每30秒钟车流量数据D_直行，以周期时间T_直行内每30秒钟为横轴x，对应的车流量数据为纵轴y建立直方图，直方图上的数据分布表示周期时间段内对应的车流量，通过最小二乘法将直方图拟合成曲线，方法如下：设有函数y＝f(x)，平面上有i个互不相同的点(x,y)，点到函数的距离是d_i，拟合准则是使i个点与函数y＝f(x_i)的距离的平方和最小，即同理可得路口方向的行驶方向为左转和右转的直方图；判断某十字路口左转是否需要单独设置绿灯，十字路口方向的车流量记为D_左转，方向的车流量记为D'_直行，根据实际车流量情况设置阈值θ₁和θ₂，当D_左转＞θ₁且D'_直行＞θ₂时左转应单独设置绿灯；通过直方图计算可得周期时间内的平均车流量为k，最高车流量为h，最低车流量为l，则绿灯的配时计算方式由函数f(k,h,l)得到：N11T绿＝f(k,h,l)＝α1k+α2h+α3l，α1，α2，α3为参数；同理可得方向和的绿灯配时，分别是N₁²T_绿、N₁³T_绿和N₁⁴T_绿；由于信号灯相位设置原则，N₁¹T_红＝N₁²T_绿，方向和的红灯配时，分别是N₁²T_红、N₁³T_红和N₁⁴T_红；在新的信号灯配时情况下，计算拥堵率β₁，若则配时合理；若则配时不合理，重新通过直方图分析数据，优化参数α₁，α₂，α₃，由此可得到该十字路口单个信号灯的配时优化时长T₀，同理推定得到每个区块M_iN_j所有十字路口N的信号灯计算时长T_o'；根据信号灯密度和整个路网A的配时优化时间将路网A重新划分，使信号灯配时优化时间计算量负载均衡，并将新的路网划分得到的MiNj区块中的信号灯位置信息存入数据表中；S4，基于Hadoop的分布式计算，具体步骤如下：a.从数据表中读取的记录分成键值对＜Kn,Vn＞，n＝1,2,3,4…N，其中Kn为MiNj区块号，Vn为区块MiNj包含的信号灯的位置信息；b.分布式算法将路网A中所有MiNj区块的信号灯的配时做整体调整；c.把从b步骤中得到的信号灯配时方案存入路网A中，根据结果重复a、b步骤。