專利名稱：一種網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制方法
一種網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于交通信號控制技術(shù)領(lǐng)域，涉及到一種網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié) 調(diào)控制方法。
背景技術(shù)：
大力發(fā)展公共交通是解決大中城市交通擁堵的重要手段，有助于改善環(huán)境、節(jié)能 減排。公交優(yōu)先作為公共交通發(fā)展方向之一受到廣泛重視，具有公交信號優(yōu)先功能的信號 控制系統(tǒng)設(shè)計具有很高的效費比，是各國發(fā)展公共交通的重要措施。
在現(xiàn)有的公交優(yōu)先系統(tǒng)設(shè)計中，大多是針對給定的公交線路進(jìn)行設(shè)計，針對信號 配時進(jìn)行離線優(yōu)化，在信號優(yōu)先的相位控制方法上多采用綠燈延長、綠燈提前的方式。研究 表明在交通流量變化不大的情況下采用靜態(tài)離線優(yōu)化方式可取得較好效果，但離線優(yōu)化學(xué) 習(xí)計算量較大且較費時間，不能滿足交通流量變化實時應(yīng)用需求。此外，通過給公交車信號 相位的優(yōu)先之后對社會交通會造成一定影響?，F(xiàn)有系統(tǒng)在平衡公交和社會車輛方面缺乏評 價指標(biāo)體系，缺乏動態(tài)調(diào)節(jié)能力。
現(xiàn)階段已有包括SCOOT、SCAT等交通信號控制系統(tǒng)，具備一定區(qū)域性、網(wǎng)絡(luò)化的公 交信號優(yōu)先控制功能，具備一定的在線協(xié)調(diào)能力。但這些系統(tǒng)由于商業(yè)保密性不能開放接 口，多是需要針對不同交通環(huán)境進(jìn)行大量調(diào)查，由專業(yè)人員進(jìn)行實施，缺乏對不同交通環(huán)境 的可定制性、自適應(yīng)性和智能性，不能很好地滿足我國特有的復(fù)雜的交通環(huán)境的需求。發(fā)明內(nèi)容
(一)要解決的技術(shù)問題
本發(fā)明的目的是要克服單路口和基于干線協(xié)調(diào)的公交優(yōu)先的不足，在網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi) 以較小的對社會交通影響代價，實現(xiàn)公交優(yōu)先信號控制，最大限度地發(fā)揮信號控制系統(tǒng)的 調(diào)節(jié)作用，為此本發(fā)明一種基于網(wǎng)絡(luò)化分層遞階控制技術(shù)的信號控制方法。
( 二)解決問題的技術(shù)方案
為了實現(xiàn)所述的目的，本發(fā)明提供一種網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制方 法，所述方法包括
步驟SA 使用網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，所述系統(tǒng)分為中心組 織層、區(qū)域協(xié)調(diào)層和現(xiàn)場執(zhí)行層；
步驟SB 中心組織層進(jìn)行公交優(yōu)先控制任務(wù)規(guī)劃和目標(biāo)分解，中心組織層中的離 線學(xué)習(xí)模塊結(jié)合交通知識庫和信號控制算法與路口特征庫進(jìn)行學(xué)習(xí)，將控制任務(wù)分解為區(qū) 域協(xié)調(diào)參數(shù)及區(qū)域控制目標(biāo)，結(jié)合在線學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)結(jié)果從信號控制算法與路口特征庫中 選擇區(qū)域內(nèi)路口適應(yīng)度最大的信號控制算法，并同區(qū)域協(xié)調(diào)參數(shù)及區(qū)域控制目標(biāo)下發(fā)到區(qū) 域協(xié)調(diào)層；同時，中心組織層從區(qū)域交通信息獲取模塊獲取各區(qū)域交通流量信息放入交通 知識庫，進(jìn)行離線學(xué)習(xí)；
步驟SC:區(qū)域協(xié)調(diào)層的協(xié)調(diào)控制學(xué)習(xí)與評估模塊接收中心組織層的區(qū)域控制目標(biāo)，控制算法緩存接收區(qū)域內(nèi)適用的信號控制算法，協(xié)調(diào)控制學(xué)習(xí)與評估模塊完成區(qū)域協(xié) 調(diào)控制的在線學(xué)習(xí)與控制效果評估功能，結(jié)合區(qū)域交通信息獲取模塊所接收的現(xiàn)場執(zhí)行層 各路口交通擁堵改善趨勢和相鄰路口各相位的最大擁堵級別差和公交延誤情況來確定是 否進(jìn)行信號控制算法調(diào)整，并計算區(qū)域內(nèi)路口各相位最大綠燈時間，按最大綠燈時間之比 來調(diào)整路口定時控制周期各相位信號配時；通過區(qū)域協(xié)調(diào)控制算法處理模塊給現(xiàn)場執(zhí)行層 分派控制參數(shù)和控制算法，實現(xiàn)對區(qū)域內(nèi)的路口信號進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，完成公交優(yōu)先區(qū)域協(xié) 調(diào)控制功能；交通信息獲取模塊獲取各區(qū)域交通流量信息并發(fā)送給中心組織層；
步驟SD 現(xiàn)場執(zhí)行層運行默認(rèn)的定時信號控制算法，信號控制算法容器接收區(qū)域 協(xié)調(diào)層發(fā)送的信號控制算法與控制參數(shù)并提供信號控制算法在線切換功能，通過接收添加 公交優(yōu)先支持的模糊控制和感應(yīng)控制以及排隊長度控制算法來進(jìn)行公交優(yōu)先信號控制，通 過信號控制執(zhí)行模塊完成路口的交通信號控制并實現(xiàn)公交優(yōu)先功能支持，路口交通信息獲 取模塊完成交通信息采集并將提交區(qū)域協(xié)調(diào)層。
其中，離線學(xué)習(xí)模塊針對不同路口在M小時典型時段下交通流的信號控制算法 的控制效果進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果對信號控制算法進(jìn)行調(diào)度來實現(xiàn)按路口需求優(yōu)化 控制；采用遺傳算法將運行默認(rèn)的定時控制算法、模糊控制算法、感應(yīng)控制算法以及排隊長 度控制算法效果歸一化，并分別給予0. 25的權(quán)系數(shù)來計算信號控制算法分配的適應(yīng)度，所 述適應(yīng)度的計算步驟如下
步驟SBl 對運行默認(rèn)的定時控制算法、模糊控制算法、感應(yīng)控制算法以及排隊長 度控制算法效果的系數(shù)做初始化，生成四個22位的二進(jìn)制數(shù)串；
步驟SB2 分別計算四個二進(jìn)制數(shù)串的適應(yīng)度
若適應(yīng)度的種群代數(shù)達(dá)到150代，取出適應(yīng)度最大的二進(jìn)制數(shù)串作為最后適應(yīng)度 的結(jié)果，結(jié)束；
若適應(yīng)度的種群代數(shù)小于150代，取出適應(yīng)度最大的兩個二進(jìn)制數(shù)串作為父本， 繼續(xù)步驟SB3 ；
步驟SB3 隨機產(chǎn)生一個小于22的隨機數(shù)，將兩父本在隨機數(shù)位置上交叉生成新 的兩個二進(jìn)制數(shù)串；
步驟SB4 隨機產(chǎn)生一個隨機數(shù)
若隨機數(shù)大于閥值，觸發(fā)步驟SB4，隨機產(chǎn)生一個不大于22的隨機數(shù)，將新生成的 二進(jìn)制數(shù)串在該隨機數(shù)位置上取反，轉(zhuǎn)步驟SB2 ；若隨機數(shù)小于閥值，轉(zhuǎn)步驟SB2。
其中，結(jié)合步驟SB中在線學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)結(jié)果從控制算法與路口特征庫中選擇適 應(yīng)度最大的信號控制算法，由中心組織層獲取不同路口在每日典型交通流下包含時間、信 號控制算法類型和控制效果的控制信息，按照路口車輛平均速度、路口交通飽和度和路口 平均車輛延誤時間的控制效果評價指標(biāo)對信號控制算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過設(shè)置評價指標(biāo)閥值 來選取特定路口特定時段最優(yōu)信號控制算法，如果有多個可選或沒有最優(yōu)選時，則選擇使 用頻率最高的信號控制算法。
其中，步驟SC中區(qū)域協(xié)調(diào)層計算區(qū)域內(nèi)各路口各相位的最大綠燈時間是給每個 路口初始設(shè)定綠燈時間調(diào)整經(jīng)驗基礎(chǔ)值，通過獲取擁堵情況和公交延遲得到路口各相位擁 堵級別作為綠燈時間調(diào)整的參數(shù)，結(jié)合調(diào)整步長進(jìn)行最大綠燈時間計算，通過與最小最大 綠燈時間做比較，得出路口各相位的最大綠燈時間計算公式如下
權(quán)利要求
1.一種網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制方法，其特征在于，所述方法包括步驟SA:使用網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，所述系統(tǒng)分為中心組織層、區(qū)域協(xié)調(diào)層和現(xiàn)場執(zhí)行層；步驟SB 中心組織層進(jìn)行公交優(yōu)先控制任務(wù)規(guī)劃和目標(biāo)分解，中心組織層中的離線學(xué) 習(xí)模塊結(jié)合交通知識庫和信號控制算法與路口特征庫進(jìn)行學(xué)習(xí)，將控制任務(wù)分解為區(qū)域協(xié) 調(diào)參數(shù)及區(qū)域控制目標(biāo)，結(jié)合在線學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)結(jié)果從信號控制算法與路口特征庫中選擇 區(qū)域內(nèi)路口適應(yīng)度最大的信號控制算法，并同區(qū)域協(xié)調(diào)參數(shù)及區(qū)域控制目標(biāo)下發(fā)到區(qū)域協(xié) 調(diào)層；同時，中心組織層從區(qū)域交通信息獲取模塊獲取各區(qū)域交通流量信息放入交通知識 庫，進(jìn)行離線學(xué)習(xí)；步驟SC:區(qū)域協(xié)調(diào)層的協(xié)調(diào)控制學(xué)習(xí)與評估模塊接收中心組織層的區(qū)域控制目標(biāo)，控 制算法緩存接收區(qū)域內(nèi)適用的信號控制算法，協(xié)調(diào)控制學(xué)習(xí)與評估模塊完成區(qū)域協(xié)調(diào)控制 的在線學(xué)習(xí)與控制效果評估功能，結(jié)合區(qū)域交通信息獲取模塊所接收的現(xiàn)場執(zhí)行層各路口 交通擁堵改善趨勢和相鄰路口各相位的最大擁堵級別差和公交延誤情況來確定是否進(jìn)行 信號控制算法調(diào)整，并計算區(qū)域內(nèi)路口各相位最大綠燈時間，按最大綠燈時間之比來調(diào)整 路口定時控制周期各相位信號配時；通過區(qū)域協(xié)調(diào)控制算法處理模塊給現(xiàn)場執(zhí)行層分派控 制參數(shù)和控制算法，實現(xiàn)對區(qū)域內(nèi)的路口信號進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，完成公交優(yōu)先區(qū)域協(xié)調(diào)控制 功能；交通信息獲取模塊獲取各區(qū)域交通流量信息并發(fā)送給中心組織層；步驟SD 現(xiàn)場執(zhí)行層運行默認(rèn)的定時信號控制算法，信號控制算法容器接收區(qū)域協(xié)調(diào) 層發(fā)送的信號控制算法與控制參數(shù)并提供信號控制算法在線切換功能，通過接收添加公交 優(yōu)先支持的模糊控制和感應(yīng)控制以及排隊長度控制算法來進(jìn)行公交優(yōu)先信號控制，通過信 號控制執(zhí)行模塊完成路口的交通信號控制并實現(xiàn)公交優(yōu)先功能支持，路口交通信息獲取模 塊完成交通信息采集并將提交區(qū)域協(xié)調(diào)層。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，離線學(xué)習(xí)模塊針對不同路口在M小時典型 時段下交通流的信號控制算法的控制效果進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果對信號控制算法進(jìn) 行調(diào)度來實現(xiàn)按路口需求優(yōu)化控制；采用遺傳算法將運行默認(rèn)的定時控制算法、模糊控制 算法、感應(yīng)控制算法以及排隊長度控制算法效果歸一化，并分別給予0. 25的權(quán)系數(shù)來計算 信號控制算法分配的適應(yīng)度，所述適應(yīng)度的計算步驟如下步驟SBl 對運行默認(rèn)的定時控制算法、模糊控制算法、感應(yīng)控制算法以及排隊長度控 制算法效果的系數(shù)做初始化，生成四個22位的二進(jìn)制數(shù)串；步驟SB2 分別計算四個二進(jìn)制數(shù)串的適應(yīng)度若適應(yīng)度的種群代數(shù)達(dá)到150代，取出適應(yīng)度最大的二進(jìn)制數(shù)串作為最后適應(yīng)度的結(jié) 果，結(jié)束；若適應(yīng)度的種群代數(shù)小于150代，取出適應(yīng)度最大的兩個二進(jìn)制數(shù)串作為父本，繼續(xù) 步驟SB3 ；步驟SB3 隨機產(chǎn)生一個小于22的隨機數(shù)，將兩父本在隨機數(shù)位置上交叉生成新的兩 個二進(jìn)制數(shù)串；步驟SB4 隨機產(chǎn)生一個隨機數(shù)若隨機數(shù)大于閥值，觸發(fā)步驟SB4，隨機產(chǎn)生一個不大于22的隨機數(shù)，將新生成的二進(jìn) 制數(shù)串在該隨機數(shù)位置上取反，轉(zhuǎn)步驟SB2 ；若隨機數(shù)小于閥值，轉(zhuǎn)步驟SB2。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，結(jié)合步驟SB中在線學(xué)習(xí)模塊學(xué)習(xí)結(jié)果從控 制算法與路口特征庫中選擇適應(yīng)度最大的信號控制算法，由中心組織層獲取不同路口在每 日典型交通流下包含時間、信號控制算法類型和控制效果的控制信息，按照路口車輛平均 速度、路口交通飽和度和路口平均車輛延誤時間的控制效果評價指標(biāo)對信號控制算法進(jìn)行 學(xué)習(xí)，通過設(shè)置評價指標(biāo)閥值來選取特定路口特定時段最優(yōu)信號控制算法，如果有多個可 選或沒有最優(yōu)選時，則選擇使用頻率最高的信號控制算法。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟SC中區(qū)域協(xié)調(diào)層計算區(qū)域內(nèi)各路口各 相位的最大綠燈時間是給每個路口初始設(shè)定綠燈時間調(diào)整經(jīng)驗基礎(chǔ)值，通過獲取擁堵情況 和公交延遲得到路口各相位擁堵級別作為綠燈時間調(diào)整的參數(shù)，結(jié)合調(diào)整步長進(jìn)行最大綠 燈時間計算，通過與最小最大綠燈時間做比較，得出路口各相位的最大綠燈時間計算公式 如下MaxGIfν χ = Ma.x|BsseT + Step水 J (Rank - BalanceT) + Weight + (Raiik;:fpk — BlanceTj ’ Weightup - ( Rankf|^ri1 - BIanceT)MaxGT-為路口第N個相位(W1N)的最大綠燈時間；Weight表示當(dāng)前路口參數(shù)權(quán)值，Weightup和Weightd_分別表示前一個和后一個路口 參數(shù)權(quán)值，為簡單起見此處三者取相同值；Step為調(diào)整步長，BaseT為綠燈時間調(diào)整經(jīng)驗基值，BlanceT為平衡值，防止最大綠燈 時間控制發(fā)散；MinMaxGTk為該相位最小最大綠燈時間；其中=Rank^k = IRanki, j,k*ffeighti +BRanki, j,k*ffeightb ；Rank^k路口各相位擁堵級別，i為路口號，j為方向，k為左轉(zhuǎn)或直行標(biāo)識，包括路口 擁堵級別IRanki, j, k和公交延遲BRanki, ^ k，Weighti表示路口擁堵權(quán)值，Weightb表示公交 延遲權(quán)值。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括區(qū)域協(xié)調(diào)層的區(qū)域內(nèi)路口飽和度所 對應(yīng)的定時控制周期各相位信號配時長度學(xué)習(xí)算法是由區(qū)域協(xié)調(diào)層通過學(xué)習(xí)來設(shè)定不同 級別的交通飽和度所對應(yīng)的信號控制周期長度配時；在給定控制周期長度的基礎(chǔ)上，通過 設(shè)定最小搜索步長得到新的控制周期長度，并獲取反饋的交通飽和度作為控制效果，進(jìn)行 控制周期的迭代調(diào)整，直到獲得最好效果停止迭代，所述學(xué)習(xí)方法的具體步驟如下步驟SCl 給定路口定時控制周期T的搜索范圍[Tmin，Tmax]最小的搜索步長^itepmin，學(xué) 習(xí)過程中一個策略的最大執(zhí)行次數(shù)M，以及初始控制周期Ttl和初始的搜索步長^ ；步驟SC2 當(dāng)每次出現(xiàn)狀態(tài)sa時，獲取對應(yīng)的狀態(tài)sa，執(zhí)行初始控制周期Ttl，并記錄其 控制效果是下一次從現(xiàn)場執(zhí)行層反饋的最大飽和度代入到評價函數(shù)的值；直至狀態(tài)sa出 現(xiàn)M次后，計算初始控制周期Ttl的M次評價的控制效果，記為％ ；步驟SC3 計算控制周期T+ = T0+Step0,控制周期T_ = T0-Step0,如果T+ > Tfflax或 T_ < Tmin則T+ = Tmax或T_ = Tmin ；對狀態(tài)sa分別執(zhí)行控制周期T+和T_各M次，控制效 果為e+, e_ ；步驟SC4 如果e+ > e_，并且e+ < e0,則初始控制周期Ttl等于控制周期T+，轉(zhuǎn)向步驟SC3 ；步驟SC5 如果e+ < e_，并且e_ > eQ，則Ttl = T_，轉(zhuǎn)向步驟SC3 ； 步驟306:如果％>6+，且％>6_，如果I St印。I > St印min，則St印。=M印。/2，轉(zhuǎn)向 步驟SC3，否則搜索停止，最優(yōu)控制周期為f = Ttl ； 所述控制效果評價函數(shù)為
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括現(xiàn)場執(zhí)行層的支持公交優(yōu)先信號控 制的信號控制算法并實現(xiàn)算法切換的是在定時控制、感應(yīng)控制、基于排隊長度控制和模糊 控制等路口信號控制算法中集成包括優(yōu)先判別、交通流預(yù)測和控制策略選擇算法來實現(xiàn)公 交優(yōu)先支持，當(dāng)前信號控制算法退出運行前，會將包括當(dāng)前路口綠時、最大綠時、當(dāng)前相位 號、上一相位號等路口控制狀態(tài)，通過消息發(fā)送給默認(rèn)控制算法，默認(rèn)控制算法在接收到路 口狀態(tài)數(shù)據(jù)后接著上一秒的狀態(tài)繼續(xù)計算，當(dāng)前信號控制算法退出時、在新的信號控制算 法到來之前，由默認(rèn)定時控制算法進(jìn)行控制；當(dāng)新的信號控制算法到達(dá)現(xiàn)場執(zhí)行層并被激 活后，發(fā)送到達(dá)消息給默認(rèn)控制算法，然后接收默認(rèn)控制算法傳遞的路網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)和下一 個信號配時狀態(tài)數(shù)據(jù)，接管路口信號控制，默認(rèn)控制算法退出運行。
全文摘要
本發(fā)明是一種網(wǎng)絡(luò)化分層遞階公交優(yōu)先信號協(xié)調(diào)控制方法，包括中心組織層對交通信號控制任務(wù)進(jìn)行分解，發(fā)送信號協(xié)調(diào)控制目標(biāo)到區(qū)域協(xié)調(diào)層，并根據(jù)路口控制效果學(xué)習(xí)結(jié)果調(diào)度信號控制算法；區(qū)域協(xié)調(diào)層按中心組織層的控制目標(biāo)，結(jié)合區(qū)域內(nèi)現(xiàn)場執(zhí)行層的各路口交通擁堵改善趨勢和相鄰路口各相位的最大擁堵級別差和公交延誤情況來確定是否進(jìn)行現(xiàn)場執(zhí)行層信號控制算法調(diào)整，并計算區(qū)域內(nèi)路口各相位最大綠燈時間，按最大綠燈時間之比來調(diào)整各路口定時控制周期各相位信號配時；現(xiàn)場執(zhí)行層運行默認(rèn)的定時信號控制算法，并接收添加公交優(yōu)先支持的模糊控制和感應(yīng)控制及排隊長度信號控制算法來進(jìn)行公交優(yōu)先信號控制；通過網(wǎng)絡(luò)化分層遞階信號協(xié)調(diào)控制。
文檔編號G08G1/087GK102034359SQ20101060308
公開日2011年4月27日 申請日期2010年12月23日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月23日
發(fā)明者任延飛, 葉佩軍, 姚楠, 宋東平, 王飛躍, 陳誠, 黃武陵 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所