本發(fā)明涉及交通車流控制領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于單截面低頻檢測數(shù)據(jù)的信控交叉口排隊長度估計方法。
背景技術(shù)：
：實時、準確的信號交叉口交通狀態(tài)估計不僅可以為交通管理者提供決策依據(jù)，而且在減少出行者的行程時間與降低交通污染方面也具有積極的意義。而排隊長度是評價信號控制交叉口交通狀態(tài)與服務水平的重要指標之一，也是信號控制的重要參數(shù)。在我國，大城市地面道路的交通狀態(tài)估計主要是基于浮動車數(shù)據(jù)。而大多數(shù)的中小城市，受制于浮動車比例不足(一般不足5％)，采樣頻率低(大部分為1/60s-1)等因素，交通數(shù)據(jù)的采集主要依賴于布設(shè)在交叉口上游路段的低頻率的線圈、地磁、微波等定點檢測器數(shù)據(jù)。信號控制交叉口路段檢測器一般布設(shè)在路段長度范圍內(nèi)距離停車線2/3處(大約250m范圍內(nèi))。為了減小數(shù)據(jù)庫存儲量，路段檢測器一般僅在一定的時間間隔(通常為1/60s-1)輸出到達流量、時間占有率和速度等數(shù)據(jù)。這使得國外普遍利用高頻(1～15s)檢測數(shù)據(jù)計算信號控制交叉口運行狀態(tài)的方法難以適用。對于基于單截面低頻檢測數(shù)據(jù)的信號控制交叉口交通狀態(tài)估計主要存在以下問題：1)60s等間隔的數(shù)據(jù)難以反映實時的交通特征，由檢測器輸出的各60s間隔的到達流量為靜態(tài)的離散的，而實際到達流量則是動態(tài)的連續(xù)的；2)檢測器與停車線距離較遠，造成紅燈相位期間，檢測器位置依然有車輛通過，檢測器參數(shù)難以與信號配時數(shù)據(jù)匹配；3)當交通擁堵發(fā)生時，車輛排隊經(jīng)常會出現(xiàn)排隊長度超出檢測器的情況，此時檢測器的檢測參數(shù)無法正確反映真實的交通需求，從而導致低頻路段定點檢測器采集數(shù)據(jù)存在較大誤差。如何僅憑低頻的定點檢測器數(shù)據(jù)實現(xiàn)路段交通狀態(tài)估計成為我國很多中小城市工程實踐中亟待解決的技術(shù)難題之一。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種高精度的基于單截面低頻檢測數(shù)據(jù)的信控交叉口排隊長度估計方法。本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：一種基于單截面低頻檢測數(shù)據(jù)的信控交叉口排隊長度估計方法，包括以下步驟：S1，使用單截面定點檢測器對信控交叉口進行數(shù)據(jù)采集，檢測數(shù)據(jù)包括到達流量、速度和時間占有率，所述的定點檢測器為單截面定點檢測器，以不低于60s的觀測時間間隔輸出檢測數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)輸出頻率不高于1/60s-1；S2，利用到達流量、速度和時間占有率之間的關(guān)系，判斷各觀測時間間隔內(nèi)排隊長度是否超出檢測器的長度檢測范圍，若是，則利用臨近的觀測時間間隔的檢測數(shù)據(jù)對該觀測時間間隔的到達流量數(shù)據(jù)進行修正；否則進入步驟S3；S3，根據(jù)信控交叉口的信號配時數(shù)據(jù)將檢測數(shù)據(jù)進行時間切分，使二者相匹配；S4，根據(jù)S3得到的數(shù)據(jù)，求取信控周期內(nèi)的各交通波(集結(jié)波、消散波、壓縮波和駛離波)波速，并求取該信控周期內(nèi)最大排隊長度和剩余排隊長度，然后返回步驟S2，直到各信控周期內(nèi)最大排隊長度和剩余排隊長度計算完畢。所述的步驟S2中，判斷某觀測時間間隔內(nèi)的排隊長度是否超出檢測器的長度檢測范圍的方法具體為：判斷本觀測時間間隔內(nèi)的時間占有率、車輛速度和車輛到達率是否落在對應的置信區(qū)間范圍內(nèi)，若是，則本觀測時間間隔內(nèi)的排隊長度未超出檢測器的長度檢測范圍，否則本觀測時間間隔內(nèi)的排隊長度超出檢測器的長度檢測范圍，所述的置信區(qū)間范圍根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲得。所述的置信區(qū)間范圍計算過程包括以下步驟：S21，基于歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)利用下式計算時間占有率Oc與車輛速度和車輛到達率之間的函數(shù)關(guān)系，并進行線性擬合：其中：T—檢測器數(shù)據(jù)的輸出時間間隔(s)，i—第i輛車，d—檢測器自身長度(m)，ui—第i輛車的速度(m/s)，Li—第i輛車的車身長度(m)，Oc—檢測器時間占有率，假設(shè)觀測時間T內(nèi)到達的車輛數(shù)為N，對上式做如下變形：其中：q—觀測時間內(nèi)車輛到達率(veh/h)，—觀測時間內(nèi)車輛平均速度(m/s)，進一步簡化得到：由于T即代表了數(shù)據(jù)輸出頻率，又代表了觀測時間內(nèi)觀測車輛的車頭時距之和，所以上式右邊第一項分子分母同乘以1/N其中：hi—第i輛車的車頭時距(s)，—平均車頭時距(s)；為了進一步簡化式子，假設(shè)每輛車車身長度相等，則：其中：—平均有效車長(m)。將上式密度轉(zhuǎn)化為到達流量與速度的關(guān)系得到：其中：d—檢測器自身長度(m)，q—觀測時間內(nèi)車輛到達率(veh/h)，—觀測時間內(nèi)車輛平均速度(km/h)，S22，確定時間占有率、車輛速度和車輛到達率的置信區(qū)間，置信水平為給定值。所述的步驟S22中，置信水平取0.95。所述的步驟S4包括以下步驟：S41，利用匹配好的檢測數(shù)據(jù)的到達率，計算各觀測時間間隔的集結(jié)波的波速：其中：—第i個信控周期第j個觀測時間間隔的集結(jié)波波速(m/s)，qij—第i個信控周期第j個觀測時間間隔的車輛到達率(veh/h)，kj—阻塞密度(veh/km)，kij—第i個信控周期第j個觀測時間間隔的對應的到達交通流密度(veh/km)，uf—自由流速度(m/s)，S42，計算各信控周期中紅燈期間排隊長度：其中：Lri—第i個信控周期紅燈期間新增加的排隊長度(m)，tin-1—第i個信控周期中第n-1個觀測時間間隔內(nèi)紅燈的時間長度；S43，計算各信控周期中消散波與集結(jié)波相遇時刻：其中：tb(i)—集結(jié)波與消散波相遇的時刻，Lse(i-1)—上一觀測時間間隔的剩余排隊長度，w2—消散波的波速，gi—綠燈啟亮時刻；S44，判斷本信控周期中消散波與集結(jié)波相遇時刻是否超過了下一信控周期的紅燈啟亮時刻，如果超過了下一信控周期紅燈啟亮時刻，則直接獲得當前信控周期內(nèi)最大排隊長度和剩余排隊長度：Lmax(i)＝Lse(i-1)+Lri+w1n×(C-gi)Lse(i)＝Lmax(i)-w2×tg其中：Lmax(i)—第i個信控周期的最大排隊長度，C—信控周期時長，tg—有效綠燈時長；如果tb沒有超過下一信控周期紅燈啟亮時刻，則求取當前信控周期內(nèi)最大排隊長度以及最后一輛排隊車輛通過停止線的時刻，并進入步驟S45：Lmax(i)＝w2×(tb(i)-gi)其中：tm(i)—最后一輛排隊車輛通過停止線的時刻，w3—駛離波的波速；S45，判斷最后一輛排隊車輛通過停止線的時刻tm(i)是否超出了下一信控周期紅燈啟亮時刻，如果tm(i)沒有超出下一信控周期紅燈啟亮時刻，則當前信控周期剩余排隊長度為0；否則，計算壓縮波與駛離波相遇的時刻：其中：ta(i)—壓縮波與駛離波相遇的時刻，Ti+1—下一信控周期紅燈啟亮時刻，w4—壓縮波的波速；求取當前信控周期剩余排隊長度：Lse(i)＝w4·ta(i)步驟S4中，所求取的當前信控周期的剩余排隊長度在計算下一信控周期的最大排隊長度時候進行迭代計算。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：(1)對觀測時間間隔內(nèi)的檢測數(shù)據(jù)進行判斷、修正，使得檢測器輸出的數(shù)據(jù)能反映道路交通的真實狀況，對長排隊(排隊長度超出檢測器的檢測范圍)的識別精度高(達到了98％以上)(2)本發(fā)明的排隊長度計算方法基于交通波理論，所需數(shù)據(jù)源條件簡單：僅需要低頻定點檢測數(shù)據(jù)即可。(3)具有普適性：對不同飽和度下排隊長度的估計精度都達到了80％以上。附圖說明圖1為本實施例單截面檢測環(huán)境示意圖；圖2為定點檢測器數(shù)據(jù)與信號配時數(shù)據(jù)的匹配示意圖；圖3為本實施例仿真路網(wǎng)檢測器布設(shè)位置示意圖；圖4為集結(jié)波與消散波在周期內(nèi)無法相遇的交通波形圖；圖5為無剩余排隊情況下的交通波形圖；圖6為集結(jié)波與消散波在周期內(nèi)可以相遇但有剩余排隊的交通波形圖；圖7為本實施例的流程示意圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明進行詳細說明。本實施例以本發(fā)明技術(shù)方案為前提進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施例。實施案例如圖7所示，一種基于單截面低頻檢測數(shù)據(jù)的信控交叉口排隊長度估計方法，包括以下步驟：S1，使用單截面定點檢測器對信控交叉口進行數(shù)據(jù)采集，檢測數(shù)據(jù)包括到達流量、速度和時間占有率，所述的定點檢測器為單截面定點檢測器，以不低于60s的觀測時間間隔輸出檢測數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)輸出頻率不高于1/60s-1；單截面定點檢測器：一般布設(shè)在交叉口上有距離停止線250m的位置，常見的有線圈檢測器、微波檢測器、雷達檢測器等。S2，利用到達流量、速度和時間占有率之間的關(guān)系，判斷各觀測時間間隔內(nèi)排隊長度是否超出檢測器的長度檢測范圍，若是，則利用臨近的觀測時間間隔的檢測數(shù)據(jù)對該觀測時間間隔的到達流量數(shù)據(jù)進行修正；否則進入步驟S3，本實施例的觀測時間間隔取60s，檢測器輸出數(shù)據(jù)如表1所示：表1檢測器輸出數(shù)據(jù)S3，根據(jù)信控交叉口的信號配時數(shù)據(jù)將檢測數(shù)據(jù)進行時間切分，使二者相匹配。參考表2所示，以紅燈開始時刻為起點對檢測數(shù)據(jù)進行時間切分，并與信號配時數(shù)據(jù)進行匹配融合。表2低頻(1/60s-1)檢測數(shù)據(jù)與信號配時數(shù)據(jù)匹配檢測器輸出起始時刻為600s，并且每60s輸出一次檢測數(shù)據(jù)，假設(shè)各60s間隔內(nèi)，車輛均勻到達；紅燈啟亮時刻為629s，信控周期時長146s(西進口直行相位有效紅燈時長101s，有效綠燈時長45s)。對低(1/60s-1)的檢測數(shù)據(jù)按照信號配時方案進行時間切分，使之與信號配時數(shù)據(jù)進行匹配，從而為求取信控周期最大排隊長度做好數(shù)據(jù)準備。S4，根據(jù)S3得到的數(shù)據(jù)，求取信控周期內(nèi)的各交通波波速，并求取該信控周期內(nèi)最大排隊長度和剩余排隊長度，然后返回步驟S2，直到各信控周期內(nèi)最大排隊長度和剩余排隊長度計算完畢，所述的交通波包括集結(jié)波、消散波、壓縮波和駛離波。步驟S2中，判斷某觀測時間間隔內(nèi)的排隊長度是否超出檢測器的長度檢測范圍的方法具體為：判斷本觀測時間間隔內(nèi)的時間占有率、車輛速度和車輛到達率是否落在對應的置信區(qū)間范圍內(nèi)，若是，則本觀測時間間隔內(nèi)的排隊長度未超出檢測器的長度檢測范圍，否則本觀測時間間隔內(nèi)的排隊長度超出檢測器的長度檢測范圍，置信區(qū)間范圍根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲得。在排隊長度尚未超出檢測器的情況下，檢測器輸出的時間占有率、到達流量、速度能夠真實反映路段上的交通狀態(tài)。此時，統(tǒng)計得到的定點檢測器數(shù)據(jù)就應該服從上述到達流量、速度與占有率之間的函數(shù)關(guān)系或落在由其所確定的某一置信區(qū)間范圍內(nèi)(這里取置信度為0.95)；當排隊長度超出檢測器后，由于檢測器所輸出的時間占有率、到達流量、速度等數(shù)據(jù)已經(jīng)無法正確反映路段上的真實交通狀況，此時，由檢測器所輸出的數(shù)據(jù)就不再服從到達流量、速度與占有率之間的相關(guān)關(guān)系。所以可以根據(jù)檢測器所輸出的時間占有率、到達流量、速度等數(shù)據(jù)是否能夠落在置信度為0.95的置信區(qū)間來判斷排隊長度是否超出檢測器所在位置。置信區(qū)間范圍計算過程包括以下步驟：S21，基于歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)利用下式計算時間占有率Oc與車輛速度和車輛到達率之間的函數(shù)關(guān)系，并進行線性擬合：其中：T—檢測器數(shù)據(jù)的輸出時間間隔(s)，i—第i輛車，d—檢測器自身長度(m)，ui—第i輛車的速度(m/s)，Li—第i輛車的車身長度(m)，Oc—檢測器時間占有率，假設(shè)觀測時間T內(nèi)到達的車輛數(shù)為N，對上式做如下變形：其中：q—觀測時間內(nèi)車輛到達率(veh/h)，—觀測時間內(nèi)車輛平均速度(m/s)，進一步簡化得到：由于T即代表了數(shù)據(jù)輸出頻率，又代表了觀測時間內(nèi)觀測車輛的車頭時距之和，所以上式右邊第一項分子分母同乘以1/N其中：hi—第i輛車的車頭時距(s)，—平均車頭時距(s)；為了進一步簡化式子，假設(shè)每輛車車身長度相等，則：其中：—平均有效車長(m)。將上式密度轉(zhuǎn)化為到達流量與速度的關(guān)系得到：其中：d—檢測器自身長度(m)，q—觀測時間內(nèi)車輛到達率(veh/h)，—觀測時間內(nèi)車輛平均速度(km/h)，S22，確定時間占有率、車輛速度和車輛到達率的置信區(qū)間，置信水平為給定值，本實施例取0.95。S41，利用匹配好的檢測數(shù)據(jù)的到達率，計算各觀測時間間隔的集結(jié)波的波速：其中：—第i個信控周期第j個觀測時間間隔的集結(jié)波波速(m/s)，qij—第i個信控周期第j個觀測時間間隔的車輛到達率(veh/h)，kj—阻塞密度(veh/km)，kij—第i個信控周期第j個觀測時間間隔的對應的到達交通流密度(veh/km)，uf—自由流速度(m/s)，S42，計算各信控周期中紅燈期間排隊長度：其中：Lri—第i個信控周期紅燈期間新增加的排隊長度(m)，tin-1—第i個信控周期中第n-1個觀測時間間隔內(nèi)紅燈的時間長度；S43，計算各信控周期中消散波與集結(jié)波相遇時刻：其中：tb(i)—集結(jié)波與消散波相遇的時刻，Lse(i-1)—上一觀測時間間隔的剩余排隊長度，w2—消散波的波速，gi—綠燈啟亮時刻；S44，判斷本信控周期中消散波與集結(jié)波相遇時刻是否超過了下一信控周期的紅燈啟亮時刻，如果超過了下一信控周期紅燈啟亮時刻，則直接獲得當前信控周期內(nèi)最大排隊長度和剩余排隊長度：Lmax(i)＝Lse(i-1)+Lri+w1n×(C-gi)Lse(i)＝Lmax(i)-w2×tg其中：Lmax(i)—第i個信控周期的最大排隊長度，C—信控周期時長，tg—有效綠燈時長；如果tb沒有超過下一信控周期紅燈啟亮時刻，則求取當前信控周期內(nèi)最大排隊長度以及最后一輛排隊車輛通過停止線的時刻，并進入步驟S45：Lmax(i)＝w2×(tb(i)-gi)其中：tm(i)—最后一輛排隊車輛通過停止線的時刻，w3—駛離波的波速；S45，判斷最后一輛排隊車輛通過停止線的時刻tm(i)是否超出了下一信控周期紅燈啟亮時刻，如果tm(i)沒有超出下一信控周期紅燈啟亮時刻，則當前信控周期剩余排隊長度為0；否則，計算壓縮波與駛離波相遇的時刻：其中：ta(i)—壓縮波與駛離波相遇的時刻，Ti+1—下一信控周期紅燈啟亮時刻，w4—壓縮波的波速；求取當前信控周期剩余排隊長度：Lse(i)＝w4·ta(i)步驟S4中，所求取的當前信控周期的剩余排隊長度在計算下一信控周期的最大排隊長度時候進行迭代計算。圖3是合肥市望江西路—科學大道的仿真交叉口。建模首先根據(jù)道路幾何數(shù)據(jù)和配時數(shù)據(jù)在VISSIM中構(gòu)建路段模型，并采用實際獲取的檢測器到達流量數(shù)據(jù)標定路段模型的交通組成、路段車速分布和交叉口信號燈配時方案等參數(shù)，以保證仿真路網(wǎng)的交通狀態(tài)盡可能地與實際狀態(tài)吻合。其中，定點檢測器數(shù)據(jù)采用2015年10月27日早高峰7點半到8點半的數(shù)據(jù)，檢測器的位置如圖3所示。最后，運行VISSIM的仿真路網(wǎng)，通過對比核查交叉口各進口道的到達流量與定點檢測器數(shù)據(jù)集計的斷面到達流量，確保了仿真路網(wǎng)到達流量與實際路網(wǎng)到達流量的一致性。模型驗證取該交叉口西進口直行車道為研究對象，路段長度為415m，檢測器布設(shè)在距離交叉口停車線250m處。交叉口信號配時采用實證信號配時方案，周期時長146s，第一相位為東西向直行，時長43s；第二相位為東西向左轉(zhuǎn)，時長25s；第三相位為南北向直行，時長37s，第四相位為南北向左轉(zhuǎn)，時長為25s，黃燈時間為3s，全紅時間為1s。為了驗證模型對不同飽和度的適應性，本研究分別設(shè)置了三種仿真場景(見表3)：1)低飽和度(0.65)下的仿真研究；2)高飽和(0.95)下的仿真研究；3)變飽和度(0.65-1.05-0.65)，即擁堵形成及消散過程。表3排隊長度估計誤差統(tǒng)計表仿真場景車輛輸入(veh/h)平均絕對差(m)平均百分差(％)場景172015.319.8場景2105520.318.8場景3720-1300-72036.517.34由仿真驗證結(jié)果可知，實施例中排隊長度的平均絕對差為24.03m，約為三輛車的長度，平均百分差為18.65％，故該排隊長度估計方法的平均精度在80％以上。當前第1頁1 2 3