[发明专利]一种面向可协调控制的干线交叉口关联性分析及划分方法有效
| 申请号: | 201610423063.7 | 申请日: | 2016-06-15 | 
| 公开(公告)号: | CN105825690B | 公开(公告)日: | 2018-04-13 | 
| 发明(设计)人: | 王云鹏;胡雅雯;于海洋;余贵珍;吴志海 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 | 
| 主分类号: | G08G1/081 | 分类号: | G08G1/081 | 
| 代理公司: | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙)11390 | 代理人: | 胡剑辉 | 
| 地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 | 
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| 摘要: | 本专利公开了一种面向可协调控制的干线交叉口关联性划分方法,包括步骤1,获取干线用于各交叉口的关联性分析的交通参数;步骤2获取干线各个交叉口实行单点控制时的信号配时方案数据;步骤3确定相邻交叉口的关联度;步骤4干线可协调控制交叉口的划分。本发明建立了一个综合关联度指标来表达干线相邻信号交叉口之间的关联性,全面考虑了影响相邻交叉口关联度的五个关键因素,以协调相位协调车流通行能力最大化为主要目标,准确量化了相邻交叉口之间的关联程度,建立了科学、全面的关联性分析方法。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 面向 协调 控制 干线 交叉口 关联性 分析 划分 方法 | ||
【主权项】:
                一种面向可协调控制的干线交叉口关联性划分方法,包括:步骤1,获取干线用于各交叉口的关联性分析的交通参数;上述交通参数包括以t0为时间间隔,采集数据包括干线相邻交叉口间的关联路段的小时交通量、关联路段的车辆平均速度、关联路段的车辆排队长度以及关联路段上车辆的平均延误和通过上游交叉口时车辆的平均延误时长,并将上述数据作为影响交叉口之间关联性的动态作用因子;干线相邻交叉口i和交叉口j(i<j),从i到j方向,记相邻交叉口间的间距为关联路段的小时交通量为关联路段的车辆平均速度为关联路段上第k条车道的车辆最大排队长度为为关联路段上车辆的平均延误为通过交叉口i时车辆的平均延误时长为关联路段上车流占用车道数步骤2:获取干线各个交叉口实行单点控制时的信号配时方案数据;所述单点控制时的信号配时方案数据包括信号周期、绿信比和相邻交叉口协调相位相位差;所述信号周期通过Cmax与Cmin分别表示相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期中最大与最小值;所述绿信比在干线相邻交叉口i和交叉口j,车流从i到j方向,通过与表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长;所述相邻交叉口协调相位相位差在干线相邻交叉口i和交叉口j,车流从i到j方向,通过表示从i到j方向上相邻交叉口i和交叉口j之间的相位差;步骤3:确定相邻交叉口的关联度;所述相邻交叉口的关联度包括段交通量关联度、交叉口信号配时关联度、行程时间关联度、排队长度关联度和平均延误关联度;其中:路段交通量关联度:其中,为相邻交叉口i和j的路段交通量关联度;为关联路段车道组小时交通量;Lv为单个车辆的平均长度,取4.5m;为相邻交叉口i和j间的间距,即相邻交叉口i和j间路段车道总长度;为相邻交叉口i到j方向路段车流占用车道数;t0为取样时间;信号配时关联度:其中,为相邻交叉口i和j的信号配时关联度;Cmax与Cmin分别为相邻交叉口i和交叉口j的独立设计信号周期最大与最小值;与分别为相邻交叉口i和交叉口j的绿灯持续时长;为相邻交叉口i和交叉口j之间的相位差;行程时间关联度:其中,为相邻交叉口i和j的行程时间关联度;表示t0时间内关联路段上车辆行驶的平均车速;排队长度关联度:其中,为相邻交叉口i和j的排队长度关联度;表示t0时间内相邻交叉口i和j的关联路段上第k条车道的车辆最大排队长度;平均延误关联度:其中,为相邻交叉口i和j的平均延误关联度;为t0时间内相邻交叉口i到交叉口j关联路段上车辆的平均延误;为t0时间内车辆从交叉口i到相邻交叉口j方向,车辆行驶通过交叉口i的平均延误;对于干线从上游交叉口i到下游交叉口j方向(简称方向),相邻交叉口i与交叉口j之间的关联度按进行定义计算;在双向协调方向,对于t0时间内相邻交叉口i与交叉口j之间的关联度D(i,j),定义为相邻交叉口i与交叉口j之间的双向最大关联度,即在i到j方向相邻交叉口关联度与j到i方向相邻交叉口关联度之中取大其中,D(i,j)为在t0时间间隔内相邻交叉口i和j的关联度;以此类推,以t0为采样间隔,计算得到整个仿真时间t内的相邻交叉口i和j的所有关联度值;步骤4:干线可协调控制交叉口的划分;按照步骤3计算得到仿真时间t内相邻交叉口i和j的所有双协调方向取大后得到的关联度值D(i,j),求平均得到记为相邻交叉口i和j的关联度;当干线共有N个交叉口时,则干线所有相邻交叉口的所有关联度值D(i,j)共计有N‑1个散点数值,采用基于密度标准的DBSCAN聚类方法,对上述散点数值分类,实现对干线可协调控制的交叉口的划分。
            
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