本發(fā)明涉及一種基于交通延誤的交叉口信號燈配時設(shè)計方法。

背景技術(shù)：

目前，城市道路交叉口是交通重要節(jié)點，最大限度挖掘交叉口通行能力是緩解城市交通擁堵的解決手段之一，其中最優(yōu)化交叉口信號燈配置是重點，城市交通擁堵主要集中在功能集中區(qū)域，如重要商業(yè)節(jié)點、學(xué)校及醫(yī)院等，應(yīng)對這類區(qū)域進行重點解決，現(xiàn)狀信號燈控制主要應(yīng)用為單個節(jié)點的智能控制及某條道路線型綠波控制，無法解決區(qū)域道路信號燈整體配時最優(yōu)。通過研究區(qū)域信號燈控制系統(tǒng)，可以最大程度發(fā)揮交叉口通行能力，減少區(qū)域信號燈損耗，提高交叉口車輛運行效率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于交通延誤的交叉口信號燈配時設(shè)計方法，它可以分析出最優(yōu)的交叉口信號燈配時方案，從而最大程度發(fā)揮交叉口的通行能力，減少區(qū)域信號燈損耗，提高交叉口車輛的運行效率。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種基于交通延誤的交叉口信號燈配時設(shè)計方法，方法的步驟中含有：

(a)獲取劃定區(qū)域內(nèi)的道路網(wǎng)的原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)中至少包括：道路網(wǎng)中的各條道路和各交叉口的幾何尺寸、道路網(wǎng)中車輛的速度分布、道路網(wǎng)中的主車流流向、道路網(wǎng)中各主車流流向上的車流流量；

(b)采用vissim軟件建立交通仿真模型，仿真模型的建立包括三個方面：

(b1)創(chuàng)建模擬的劃定區(qū)域內(nèi)的道路網(wǎng)；

(b2)確定輸入?yún)?shù)：輸入?yún)?shù)中包括道路網(wǎng)中的主車流流向、道路網(wǎng)中各主車流流向上的車流流量、道路網(wǎng)中車輛的速度分布、交叉口信號燈配時方案和道路網(wǎng)中的交通構(gòu)成；

(b3)確定輸出參數(shù)：輸出參數(shù)中包括各主車流流向上的車輛交通延誤；

(c)通過在交通仿真模型的輸入?yún)?shù)中調(diào)整交叉口信號燈配時方案，得到不同交叉口信號燈配時方案下的各輸出參數(shù)；

(d)確定最佳的交叉口信號燈配時方案；其中，最佳的交叉口信號燈配時方案對應(yīng)的輸出參數(shù)中，車輛交通延誤數(shù)值最低。

進一步，一方面為了在調(diào)整交叉口信號燈配時方案時有個基準，從而減少調(diào)整時間，另一方面為了能夠在得到最佳交叉口信號燈配時方案后方便實地調(diào)整，在所述的步驟(a)中，獲取的原始數(shù)據(jù)中還包括：現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案；在步驟(b)和步驟(c)之間還包括：通過步驟(b)建立的交通仿真模型，將現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案作為交叉口信號燈配時方案輸入，得到各主車流流向上的現(xiàn)狀車輛交通延誤；在步驟(c)中，在現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案的基礎(chǔ)上對交叉口信號燈配時方案進行調(diào)整。

進一步，現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案中具有各交叉口的綠信比，調(diào)整交叉口信號燈配時方案的思路為：在現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案中的各交叉口的綠信比的基礎(chǔ)上，至少提高一個相應(yīng)的交叉口的綠信比。

進一步提供了一種獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布的方法，獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布的方法為：獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布的方法為：收集通過劃定區(qū)域內(nèi)車輛的gps定位數(shù)據(jù)，通過gps定位數(shù)據(jù)得到道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布。

進一步，獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布的方法的具體步驟如下：

步驟一：gps定位數(shù)據(jù)的采集和gps基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建：

(1)gps定位數(shù)據(jù)的采集：利用手機gps定位儀采集車輛移動時的gps定位數(shù)據(jù)，gps定位數(shù)據(jù)中包括出行時間、接受衛(wèi)星數(shù)、定位經(jīng)度、定位緯度和速度；其中，定位經(jīng)度和定位緯度、出行時間用于判斷車輛所處的位置，接受衛(wèi)星數(shù)用于判斷gps定位數(shù)據(jù)的定位精度，速度用于判斷車輛出行的狀態(tài)；

(2)gps基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建：數(shù)據(jù)采集結(jié)束后，將gps定位數(shù)據(jù)導(dǎo)入計算機中，并根據(jù)用戶編號、獲取數(shù)據(jù)時間先后順序?qū)⒉杉降膅ps定位數(shù)據(jù)進行分類存儲，形成gps基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫進行分析和處理；

步驟二：數(shù)據(jù)預(yù)處理：

(1)異常的gps定位數(shù)據(jù)的剔除：刪除接受衛(wèi)星數(shù)小于4顆和/或瞬時速度變化值大于25km/h的用戶的gps定位數(shù)據(jù)；

(2)缺失的gps定位數(shù)據(jù)的修補：計算gps定位數(shù)據(jù)缺失前30秒軌跡中心點與gps定位數(shù)據(jù)缺失后30秒軌跡中心點的距離，若距離小于800米，則以這兩個軌跡中心點為端點，以缺失gps定位數(shù)據(jù)時長為個數(shù)，均勻按照兩個端點之間的經(jīng)緯度差值修補軌跡點；其中，缺失的gps定位數(shù)據(jù)時長以秒為單位。

進一步，在gps定位數(shù)據(jù)的采集過程中，用戶應(yīng)在一天離開家出發(fā)前2-3分鐘打開手機gps定位儀預(yù)熱，并確保出行過程中手機gps定位儀始終處于開啟狀態(tài)，回家后2-3分鐘后關(guān)閉手機gps定位儀。

進一步，在gps定位數(shù)據(jù)的采集過程中，gps定位數(shù)據(jù)的采集時間間隔為1秒。

采用了上述技術(shù)方案后，本方法通過手機gps定位儀采集的gps定位數(shù)據(jù)來獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布，并借助vissim軟件建立交通仿真模型，并在交通仿真模型中輸入不同的交叉口信號燈配時方案，得到不同的各主車流流向上的車輛交通延誤，通過車輛交通延誤等參數(shù)評價方案優(yōu)劣，并提出優(yōu)化方案，優(yōu)化方案的選擇中，選擇其中最低的車輛交通延誤數(shù)值對應(yīng)的交叉口信號燈配時方案作為最佳的配時方案，其他輸入?yún)?shù)可根據(jù)實際情況進行輸入，非常方便，從而可以分析出最優(yōu)的交叉口信號燈配時方案，最大程度發(fā)揮交叉口的通行能力，減少區(qū)域信號燈損耗，提高交叉口車輛的運行效率。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的內(nèi)容更容易被清楚地理解，下面根據(jù)具體實施例，對本發(fā)明作進一步詳細的說明。

一種基于交通延誤的交叉口信號燈配時設(shè)計方法，方法的步驟中含有：

(a)獲取劃定區(qū)域內(nèi)的道路網(wǎng)的原始數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)中至少包括：道路網(wǎng)中的各條道路和各交叉口的幾何尺寸、道路網(wǎng)中車輛的速度分布、道路網(wǎng)中的主車流流向、道路網(wǎng)中各主車流流向上的車流流量；

(b)采用vissim軟件建立交通仿真模型，仿真模型的建立包括三個方面：

(b1)創(chuàng)建模擬的劃定區(qū)域內(nèi)的道路網(wǎng)；

(b2)確定輸入?yún)?shù)：輸入?yún)?shù)中包括道路網(wǎng)中的主車流流向、道路網(wǎng)中各主車流流向上的車流流量、道路網(wǎng)中車輛的速度分布、交叉口信號燈配時方案和道路網(wǎng)中的交通構(gòu)成；

(b3)確定輸出參數(shù)：輸出參數(shù)中包括各主車流流向上的車輛交通延誤；

(c)通過在交通仿真模型的輸入?yún)?shù)中調(diào)整交叉口信號燈配時方案，得到不同交叉口信號燈配時方案下的各輸出參數(shù)；

(d)確定最佳的交叉口信號燈配時方案；其中，最佳的交叉口信號燈配時方案對應(yīng)的輸出參數(shù)中，車輛交通延誤數(shù)值最低。

在所述的步驟(a)中，獲取的原始數(shù)據(jù)中還包括：現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案；在步驟(b)和步驟(c)之間還包括：通過步驟(b)建立的交通仿真模型，將現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案作為交叉口信號燈配時方案輸入，得到各主車流流向上的現(xiàn)狀車輛交通延誤；在步驟(c)中，在現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案的基礎(chǔ)上對交叉口信號燈配時方案進行調(diào)整。

現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案中具有各交叉口的綠信比，調(diào)整交叉口信號燈配時方案的思路為：在現(xiàn)狀交叉口信號燈配時方案中的各交叉口的綠信比的基礎(chǔ)上，至少提高一個相應(yīng)的交叉口的綠信比。

獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布的方法為：獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布的方法為：收集通過劃定區(qū)域內(nèi)車輛的gps定位數(shù)據(jù)，通過gps定位數(shù)據(jù)得到道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布，具體步驟如下：

步驟一：gps定位數(shù)據(jù)的采集和gps基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建：

(1)gps定位數(shù)據(jù)的采集：利用手機gps定位儀采集車輛移動時的gps定位數(shù)據(jù)，gps定位數(shù)據(jù)中包括出行時間、接受衛(wèi)星數(shù)、定位經(jīng)度、定位緯度和速度；其中，定位經(jīng)度和定位緯度、出行時間用于判斷車輛所處的位置，從而得到車輛的行駛軌跡，接受衛(wèi)星數(shù)用于判斷gps定位數(shù)據(jù)的定位精度，速度用于判斷車輛出行的狀態(tài)；

(2)gps基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建：數(shù)據(jù)采集結(jié)束后，將gps定位數(shù)據(jù)導(dǎo)入計算機中，并根據(jù)用戶編號、獲取數(shù)據(jù)時間先后順序?qū)⒉杉降膅ps定位數(shù)據(jù)進行分類存儲，形成gps基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫進行分析和處理；

步驟二：數(shù)據(jù)預(yù)處理：

(1)異常的gps定位數(shù)據(jù)的剔除：刪除接受衛(wèi)星數(shù)小于4顆和/或瞬時速度變化值大于25km/h的用戶的gps定位數(shù)據(jù)；由于城市峽谷效應(yīng)和建筑物遮擋時，手機gps信號會較弱，在較弱條件下，gps的軌跡點往往會發(fā)生較大的位置偏移，4顆可見衛(wèi)星是準確定位的前提條件；

(2)缺失的gps定位數(shù)據(jù)的修補：由于用戶在室內(nèi)或者高架下移動時，手機gps定位儀信號會被建筑物遮蔽，造成無法數(shù)據(jù)采集，gps軌跡點將出現(xiàn)缺失段，計算gps定位數(shù)據(jù)缺失前30秒軌跡中心點與gps定位數(shù)據(jù)缺失后30秒軌跡中心點的距離，若距離小于800米，則以這兩個軌跡中心點為端點，以缺失gps定位數(shù)據(jù)時長為個數(shù)，均勻按照兩個端點之間的經(jīng)緯度差值修補軌跡點；其中，缺失的gps定位數(shù)據(jù)時長以秒為單位；

在gps定位數(shù)據(jù)的采集過程中，用戶應(yīng)在一天離開家出發(fā)前2-3分鐘打開手機gps定位儀預(yù)熱，并確保出行過程中手機gps定位儀始終處于開啟狀態(tài)，回家后2-3分鐘后關(guān)閉手機gps定位儀。

在gps定位數(shù)據(jù)的采集過程中，gps定位數(shù)據(jù)的采集時間間隔為1秒；如果間隔時間過長會增加道路網(wǎng)中的主車流流向、速度分布等信息識別的誤差。

本發(fā)明的工作原理如下：

本方法通過手機gps定位儀采集的gps定位數(shù)據(jù)來獲取道路網(wǎng)中的主車流流向和道路網(wǎng)中車輛的速度分布，并借助vissim軟件建立交通仿真模型，并在交通仿真模型中輸入不同的交叉口信號燈配時方案，得到不同的各主車流流向上的車輛交通延誤，通過車輛交通延誤等參數(shù)評價方案優(yōu)劣，并提出優(yōu)化方案，優(yōu)化方案的選擇中，選擇其中最低的車輛交通延誤數(shù)值對應(yīng)的交叉口信號燈配時方案作為最佳的配時方案，其他輸入?yún)?shù)可根據(jù)實際情況進行輸入，非常方便，從而可以分析出最優(yōu)的交叉口信號燈配時方案，最大程度發(fā)揮交叉口的通行能力，減少區(qū)域信號燈損耗，提高交叉口車輛的運行效率。

以上所述的具體實施例，對本發(fā)明解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。