[0001] 本发明涉及智能交通技术领域，具体而言，尤其涉及一种区域信号协调控制的逐级寻波法。

[0002] 区域协调控制是将城市中的某一区域，通过运行公共周期，合理设置相位差的方式，将区域内全部交叉口进行协调，以达到降低区域内车均延误、停车次数的城市道路信号协调控制方式。

[0003] 区域协调控制是一个庞大的系统工程，需要诸多的变量参与其中，应用合理的最优化方法进行控制操作。针对区域协调最优化方法，Bin等人提出了一种基于改进元胞传输模型的分布式区域信号协调控制方法，具有实时性和可扩展性，借助混合整数规划模型对区域信号进行整体优化；Cao等人借助生物学中信息素理论，将区域内交叉口之间车辆的信息交互，通过交通信息素和意图信息素两个指标，将信号配时信息，路段长度，车辆自由流速度等信息融入在信息素模型中，对区域信号配时进行实时优化。实时优化是一个全新的研究方向，需要自动化、电子等多学科与交通工程的交叉应用，受制于当今通信技术硬件条件的限制，目前对于路段交通实时状态获取存在一定的滞后性，因此上述方法应用于实践依旧比较困难。

[0004] 国内诸多学者则大多从最优化算法方向，对区域信号协调进行研究。李瑞敏以区域总延误为优化目标，建立了区域交通信号的优化模型，采用遗传算法对交叉口的信号周期时长、绿信比和相位差等参数进行优化求解；张诗煜等人引入黄金分割法对双种群遗传算法进行改进，实现了遗传算法中两个种群同时且独立地进行个体交换操作，避免算法陷入局部最优的陷阱，最终实现在最大限度提高区域通行能力情况下，区域内车均延误最小的目标。此外，将干线协调的思路融入区域信号协调也是近年来国内学者研究的一个全新方向。

[0005] 已有的关于区域协调控制的发明专利有2种：北京交通大学马小平等人提出的基于短时交通流预测的城市区域交通信号控制方法，依据交叉口关联度，对交叉口群进行区域子区划分；通过量化有效绿灯时间损失判断交叉口饱和程度，建立区域协调控制模型，优化当前方案；胡又宏等人提出的平面十字路口四向绿波和具有四向绿波效果的区域协调控制及实现方法，采用交通信号控制技术，在城市路网的平面十字路口实行四向绿波及具有四向绿波效果的面控，在每路口的纵向道路时间立面和横向道路时间立面相交的时间轴上，分别让两个立面上各自双向绿波的上、下行信号阶段尽量重合或相交，若相离，则要让离开的时间能够插入其他相位，让纵向立面上的双向绿波的放行阶段与横向立面上的双向绿波的放行阶段彻底分开。

[0006] 以上两种方法中，马小平等人的专利利用摄像头获取各路口及相关车道交通状态信息，根据上一时刻流量，基于历史数据建立模型，预测出下一周期区域交通状况，修正并实时反馈；但该方法主要着眼于区域内过饱和交叉口，当区域内过饱和交叉口不唯一时，无法判定优先对哪一个交叉口进行配时优化，并且该方法需要大量历史数据，较难用于实际评价中。胡又宏等人的专利实质上是通过立体模型法，平面时距图法是该方法的简化，但使用该方法的前提条件复杂，且对于区域内不具备条件的道路上无法实现四相绿波，必要时还要对个别瓶颈路口采取一定的交通工程措施，实施条件较为复杂。

[0007] 进行区域信号协调控制的方法主要有多目标模型的中饱和区域协调控制和关联交通流的区域交通信号协调控制。这两种方法在进行区域信号协调控制中是有效的，但对于实际路网中，由于各条道路分类等级不同，形成的规模之间存在差异，仅通过交叉口公共周期优化和上下游车辆滞留规律来优化配时方案，较难准确进行区域信号协调控制。

[0044] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

[0045] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0046] 需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

[0047] 除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。同时，应当清楚，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员己知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

[0048] 已有的关于区域协调控制的发明专利有2种：北京交通大学马小平等人提出的基于短时交通流预测的城市区域交通信号控制方法，依据交叉口关联度，对交叉口群进行区域子区划分；通过量化有效绿灯时间损失判断交叉口饱和程度，建立区域协调控制模型，优化当前方案；胡又宏等人提出的平面十字路口四向绿波和具有四向绿波效果的区域协调控制及实现方法，采用交通信号控制技术，在城市路网的平面十字路口实行四向绿波及具有四向绿波效果的面控，在每路口的纵向道路时间立面和横向道路时间立面相交的时间轴上，分别让两个立面上各自双向绿波的上、下行信号阶段尽量重合或相交，若相离，则要让离开的时间能够插入其他相位，让纵向立面上的双向绿波的放行阶段与横向立面上的双向绿波的放行阶段彻底分开。

[0049] 以上两种方法中，马小平等人的专利利用摄像头获取各路口及相关车道交通状态信息，根据上一时刻流量，基于历史数据建立模型，预测出下一周期区域交通状况，修正并实时反馈；但该方法主要着眼于区域内过饱和交叉口，当区域内过饱和交叉口不唯一时，无法判定优先对哪一个交叉口进行配时优化，并且该方法需要大量历史数据，较难用于实际评价中。胡又宏等人的专利实质上是通过立体模型法，平面时距图法是该方法的简化，但使用该方法的前提条件复杂，且对于区域内不具备条件的道路上无法实现四相绿波，必要时还要对个别瓶颈路口采取一定的交通工程措施，实施条件较为复杂。

[0050] 区域协调控制是将城市中的某一区域，通过运行公共周期，合理设置相位差的方式，将区域内全部交叉口进行协调，以达到降低区域内车均延误、停车次数的城市道路信号协调控制方式。进行区域信号协调控制的方法主要有多目标模型的中饱和区域协调控制和关联交通流的区域交通信号协调控制。

[0051] (1)基于多目标模型的中饱和区域协调控制

[0052] 该方法通过优化子区域公共周期、交叉口绿灯时间和相邻交叉口相位差，输出新的配饰方案来进行区域信号协调控制，其计算公式如下：

[0053] ①周期优化：

[0054] S∈[Smin,Smax]   (1)

[0055] 当关键交叉口饱和度小于最小饱和度Smin时，以步长5s递减周期时长，大于最大饱和度Smax时，以步长5s递增周期时长，直到饱和度在限定区间内为止。

[0056] ②绿灯时间优化：

[0057]

[0058] 对于绿灯时间的优化，对每个路口单独建立平均延误时间与通过量综合目标模型，求解交叉口平均延误时间最小、通过量最大，即综合目标函数PI值最大(平均延误时间与通过量同时最优)下的最优绿灯时间方案。

[0059] ③相位差优化：

[0060] 通过计算车流头部及车流中部受红灯阻滞引起的延误时间：

[0061]

[0062]

[0063] 以此得出交叉口i到交叉口i+1的下行延误时间为：

[0064] Di,i+1,D＝αD1+βD2   (5)

[0065] 其中，车流头部受阻：α＝1、β＝0，车流中部受阻α＝0、β＝1。

[0066] 相位差优化以子区为单位，并以子区协调优化级为序；在[0，T－1]之间以步长1s调整相邻交叉口间的相位差，取子区总延误时间最短条件下相邻路口间所对应的相位差方案。

[0067] 式中：S为交叉口饱和度；np为相位数；nk为每一相位流向数，qs,j为交叉口相位j关键流向的饱和流量(pcu/h)，Qj,k为相位j流向k的交通需求，T为周期(s)， 为路口所有相位绿灯时间，Qmax、Qmin分别为Q集合中交叉口最大和最小通过量(pcu)，w1、w2分别为交叉口平均延误时间模型与通过量模型的权重因子，默认值都取0.5；D1为车流头部受阻引起的延误时间，D2为车流中部受阻引起的延误时间，ted为车流头部到达交叉口i+1与交叉口i+1绿灯开启的时间差(s)，tg,j为交叉口i+1协调相位j绿灯时间(s)，Q(t)为交叉口i+1协调方向关于时间累计到达车辆数函数。

[0068] (2)基于关联交通流的区域交通信号协调控制方法

[0069] 该方法基于点—边有向图构建关联交通流，研究上下游通道协调度和非协调区间的车辆滞留规律，构建区域交通信号协调控制问题的混合整数线性规划模型。

[0070] 公式如下：

[0071]

[0072] 式中：k是系统中关联交通流的序号，cdgk、 和rck分别是第k个关联交通流的协调度、非协调滞留车辆和路段容量。

[0073] 上述基于多目标模型的中饱和、基于关联交通流的两种方法在进行区域信号协调控制中是有效的，但对于实际路网中，由于各条道路分类等级不同，形成的规模之间存在差异，仅通过交叉口公共周期优化和上下游车辆滞留规律来优化配时方案，较难准确进行区域信号协调控制。

[0074] 为解决现有技术存在的问题，如图1所示，本发明提供了一种区域信号协调控制的逐级寻波法。

[0075] 基于逐级寻波的区域信号协调的核心为将区域信号协调控制，逐级分解为区域内各干线协调控制，求得区域中各干线内通过全部交叉口的绿波带宽，以便快速达到提高通行效率的目标。按照先定性后定量的思路，依据干线道路的分类、车速、流率比、延误等属性指标，确定干线协调顺序。

[0076] 依据干线平均车速和干线关键车道流率比两个干线属性。二者均可反映干线拥堵的特征，但任取其一对干线拥堵情况评价会比较片面，需将二者结合，构成干线的重要度指标，才能更全面地体现流率比高、车速慢的道路呈现拥堵的态势，干线需协调的紧迫性越强烈，协调的优先级越高。计算公式如式(7)所示：

[0077]

[0078] 依据交叉口进口道饱和度与车均延误两个交叉口属性，二者均可反映交叉口信号控制对干线拥堵的影响。饱和度是反映交叉口进口道车道拥堵状况的指标，车均延误是针对交叉口通过单位车辆时间损失的指标。将二者结合，可从进口道车道拥堵和车均行驶时间损失的角度，对干线因交叉口信号设置造成拥堵的情况进行评价。饱和度和车均延误均与干线交叉口方向重要度均值呈正相关性，饱和度和车均延误越大，该进口道越拥堵。计算公式如式(8)所示：

[0079]

[0080] 式(8)中，为保证交叉口车均延误与进口道饱和度单位的一致性，公式中利用各交叉口k同相位进口道车均延误平均值，与同时段区域内全部交叉口中，各交叉口同相位进口道车均延误最大值之比，表示延误对交叉口方向重要度的影响。待协调的干线i内包含多个交叉口，计算每个交叉口沿干线方向交叉口的方向重要度后，取干线内全部交叉口的方向重要度均值作为干线协调顺序的依据。计算公式如式(9)所示：

[0081]

[0082] 式中：i：干线编号，i＝1,2,…m，m为选定区域中干线的条数；ADi：干线i的重要度；α：系数； 干线i的平均车速，m/s；Vdi：干线i的设计速度，m/s；AVCi：干线i的关键车道流率比；k：交叉口的编号；IDIk：交叉口k的方向重要度；β：系数； 交叉口k同相位进口道各车道饱和度平均值； 交叉口k同相位进口道车均延误平均值，s/veh；dmax：区域内各交叉口同相位进口道车均延误最大值，s/veh。IDIAi：干线i内交叉口方向重要度均值；IDIk：干线i内交叉口k的方向重要度；NA：沿干线i需要协调的交叉口数量。

[0083] 待协调干线中，依据已协调的交叉口数量确定协调方法。若待协调干线中存在一个或不存在已协调交叉口，利用MAXBAND法计算绿波带宽和相位差；若待协调干线中存在两个或两个以上已协调交叉口的情况，选取干线内各协调子区间公共波带计算绿波带宽和相位差。

[0084] 做以下符号规定：待协调干线集合Ai；已协调干线集合CAi；待协调交叉口集合Ii；i i i i
已协调交叉口集合CI；表示待协调干线A与已协调干线CA的公共交叉口子集QCI。

[0085] 以下集合和矩阵符号中，m为选定区域内干线的条数，1～m为干线协调顺序，上标i表示当待协调干线i参与协调时，各集合和矩阵依据干线协调顺序，参与第i次迭代。i＝0时0 0
为初始化的集合和矩阵，可将上述集合和矩阵初始化为：A＝{A1,A2,A3...Am}；I ＝{I1,I2,
0 0
I3...In}，n为选定区域内交叉口的数量；CA＝φ；CI＝φ。

[0086] 定义上述集合和矩阵后，应确定每条干线Ai内部包含的交叉口集合i
其中，ki为区域内优先级为i的干线内交叉口数量，待协调干线集合A ＝
i‑1 i i‑1 i i‑1
A ‑Ai，已协调干线集合CA＝CA ∪{Ai}，已协调交叉口集合CI＝{Ai}∪CI 。

[0087] 具体的计算步骤如下：

[0088] 1、依据公式(7)或公式(9)，确定区域内干线的协调顺序。

[0089] 2、将区域内优先级最高的干线A1设置为待协调干线。对该干线全部交叉口，依据1
关键周期和干线协调方向进行配时调整；利用最大波带法对干线A1进行协调；则有CA ＝
1 0 1 0
{A1}；A＝A ‑A1；CI＝{A1}∪CI。建立一种干线协调方法，即在待协调干线中，已协调交叉口为两个及两个以上时，以已协调的交叉口建立协调子区，以某一已协调交叉口及干线上所有未协调交叉口建立另一协调子区，在两个协调子区内进行干线协调，并选取干线内两个协调子区间公共波带计算绿波带宽和相位差。

[0090] 3、以此类推，依据区域内干线协调顺序，对优先级干线Ai继续进行协调。对第i条i i干线协调后，得到已协调干线集合CA ，已协调交叉口集合CI ，依次进行协调直至第m条干m m m
线，则第m条干线协调后为CA，A，CI。

[0091] 4、上述过程中，若待协调干线与已协调干线存在公共交叉口，即在CAi中所包含交i i i叉口与Ai中所包含交叉口的存在公共交叉口子集QCI ，在QCI中选择一交叉口KI 为基准，i i i i i
再与A上其余未协调交叉口组成一个集合RCI ；分别对QCI和RCI进行绿波带计算，若QCIi
和RCI存在公共绿波带部分，则路段Ai可协调，若无公共绿波带，则路段Ai不可协调。

[0092] 5、区域内待协调干线集合为空，即Ai＝φ，整个区域内干线已全部完成信号协调，基于逐级寻波法的区域协调流程结束。

[0093] 通过与另外两种区域信号协调控制行对比分析，有如下结论：

[0094] 1.在指定的城市道路区域内，逐级寻波法将区域协调转化为区域内各条干线的协调，通过确定干线协调顺序，按照干线及交叉口方向重要度，确定区域内干线优先级，根据其重要度排序，逐级对干线进行信号协调，结合协调子区取子区间公共波带的思路进行计算，可针对区域内各干线协调时受多个已协调交叉口的影响的情况，提供全新的解决方案，最终可得到区域内各干线中通过全部交叉口的绿波带宽和相位差值。

[0095] 2.与另外两种区域信号协调相比较，逐级寻波法的应用对含有承担过境交通流较多的主干路的区域，可起到区域内主干路的绿波带宽优化，在主干路优先进行信号协调的基础上，提高区域整体对外界发生吸引效率的作用，对区域内车均延误、停车次数和车辆的燃油消耗量等几项指标做出明显改善。

[0096] 3.基于多目标模型的中饱和、基于关联交通流的两种方法在进行区域信号协调控制中是有效的，但对于实际路网中，由于各条道路分类等级不同，形成的规模之间存在差异，仅通过交叉口公共周期优化和上下游车辆滞留规律来优化配时方案，较难准确进行区域信号协调控制。而以逐级寻波的方法进行区域信号协调控制，更能够达到以城市道路各干线波带最大为目标，明显提高城市道路交通承载力与车辆通行效率。

[0097] 随着城市化进程的发展，城市道路交通量迅猛增长，道路交叉口之间关联性也随之增强。交叉口的信号往往不是孤立存在的，一个路口配时参数的变化往往会影响到周围路口的交通状况，因此，将区域内的交叉口以一定的方式联结起来作为对象，对区域内的交叉口进行信号协调控制，达到提高交通运输系统效率的目的。

[0098] 逐级寻波法将干线协调方法应用于区域协调，“逐级”指各干线在协调前，需按先定性后定量的思路确定干线协调顺序。定性指标依据道路分类，定量指标依据干线的重要度或交叉口的方向重要度。“寻波”指待协调的干线中，可通过全部交叉口的波带计算。待协调干线中，若不存在或存在一个已协调的交叉口，则直接对该干线进行协调，确定干线绿波带宽和相位差；若存在两个或两个以上已协调的交叉口，以已协调的交叉口为基准建立协调子区，协调子区内进行干线协调，并计算绿波带宽；然后利用某一个已协调交叉口与干线上所有未协调交叉口组成子区并进行协调，选取两个协调子区内绿波带公共部分作为该条干线的绿波带。依此类推，最终完成区域内所有干线的信号协调控制。

[0099] 通过逐级寻波的区域协调控制，可以实现以下几个方面的目标：

[0100] (1)改善路段通行状况：通过调整交叉口之间的相位差，使车辆在干道行驶时明显减少停车次数与停车时间；

[0101] (2)整合交通资源，从全局上协调各个交叉口的交通：城市路网中交叉口之间的间距较短，一个交叉口的车流变化会影响到相邻交叉口或几个交叉口之间的交通状况，通过对干线进行重要度计算，能够使区域内主要干道优先协调，从而提高整个区域的通行能力；

[0102] (3)提高响应速度，满足特殊情况下的交通需求：受天气、大型文艺演艺活动、交通事故等因素影响，局部区域可能会出现拥堵或者是瘫痪的情况，而通过本方法进行的区域协调控制，能够适应突发状况的交通需求，同时为应急车辆优先控制提供解决方案。

[0103] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。