基于城市大脑的交通信号控制方法

技术领域

本发明涉及智能交通信号控制领域，具体涉及基于城市大脑的交通信号控制方法。

背景技术

随着城市化的进展和社会经济的快速发展，我国居民私家用车不断普及，为人们的出行提供了方便。然而，城市车辆增长速度远超预期，交通拥堵问题日益严重，不但影响了人们的出行效率，还给城市的交通管理带来了困扰。

现阶段，交通信号控制系统中每个路口的交通信号灯(红绿灯)是相互独立的，交通信号灯时间基本上是基于经验设定，为每一个相位设置固定的通行时间，或者仅是根据本路口的交通量基于相应的控制策略调整交通信号灯时间，这些路口的交通信号灯不会根据该路口和前、后路口交通量的变化实时调整，既不能疏通前一个路口的拥堵情况，也会加重下一个路口的拥堵，造成更加严重的交通拥堵，交通拥堵问题不能被快速解决。

因此，日益需要一种能够根据相连路口的交通量实时灵活地设置交通信号灯时间的交通信号控制方法，以确保每个路口每个相位的通行时间的合理性。

发明内容

针对上述提出的技术问题，本发明提供基于城市大脑的交通信号控制方法，旨在根据相连路口的交通量实时灵活地设置交通信号灯时间，以确保每个路口每个相位的通行时间的合理性。

本申请示例性的实施方式中提供了基于城市大脑的交通信号控制方法，包括：

监测设备将监测到的第一路口的交通量数据、第二路口的交通量数据、第三路口的交通量数据实时传输给城市大脑平台；交通量数据包括车辆数量和行人数量；第二路口是第一路口的前一个路口；第三路口是第一路口的下一个路口；

城市大脑平台对接收到的交通量数据进行处理，并确定第一路口的交通信号灯控制策略，下达指令控制第一路口的交通信号灯时间。

进一步地，通过下述方式确定所述第一路口的交通信号灯控制策略：

在第一信号阶段，确定第一路口在第一信号阶段的相位对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A1；确定在第一信号阶段第二路口要驶入第一路口的上述相位的潜在车辆数量A2；确定在第一信号阶段第三路口在上述相位方向上的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A3；确定第一路口在第一信号阶段的上述相位对应的各非机动车道的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量A4；

确定第一路口在第一信号阶段的逆向相位对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B1；确定在第一信号阶段第三路口要驶入第一路口的上述逆向相位的潜在车辆数量B2；确定在第一信号阶段第二路口在上述逆向相位方向上的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B3；确定第一路口在第一信号阶段的上述逆向相位对应的各非机动车道的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量B4；

根据经验函数X＝Y(A1,A2,A3,A4)，确定第一绿灯信号时间T1；

根据经验函数X＝Y(B1,B2,B3,B4)，确定第二绿灯信号时间T2；

若第一绿灯信号时间T1大于或等于第二绿灯信号时间T2，则将第一绿灯信号时间T1作为绿灯信号时间T；

若第一绿灯信号时间T1小于第二绿灯信号时间T2，则将第二绿灯信号时间T2作为绿灯信号时间T；

若绿灯信号时间T小于绿灯下限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯下限时间；

若绿灯信号时间T大于绿灯上限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯上限时间；

第一信号阶段为第一路口的任一信号阶段；每个信号阶段包括至少一个相位；每个相位对应一个车道通行方向。

进一步地，通过采集车辆导航信息或车上乘客手机导航信息，确定在第一信号阶段第二路口要驶入第一路口的上述相位的潜在车辆数量A2；

通过采集车辆导航信息或车上乘客手机导航信息，确定在第一信号阶段第三路口要驶入第一路口的上述逆向相位的潜在车辆数量B2。

进一步地，通过采集车上乘客手机地图软件历史导航信息，确定在第一信号阶段第二路口要驶入第一路口的上述相位的潜在车辆数量A2；

通过采集车上乘客手机地图软件历史导航信息，确定在第一信号阶段第三路口要驶入第一路口的上述逆向相位的潜在车辆数量B2。

进一步地，根据行人数量A4，确定行人通过路口的时间T3；

根据行人数量B4，确定行人通过路口的时间T4；

若T3小于T4，则将T4作为绿灯下限时间；

若T3大于T4，则将T3作为绿灯下限时间。

进一步地，确定第一路口在第一信号阶段的第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位的各车道的排队车辆数量，并从第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位的各车道的排队车辆数量中确定出第二相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C1、第三相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C2、第四相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C3；若A1大于或等于B1，则将

设置为第一路口在第一信号阶段的绿灯上限时间；若A1小于B1，则将

设置为第一路口在第一信号阶段的绿灯上限时间；其中，T

进一步地，监测设备包括车辆视频监测设备，用于采集各相位的车辆数量信息。

进一步地，监测设备包括视频图像分析设备,用于采集各路口各相位要通行的行人数量。

本发明公开的基于城市大脑的交通信号控制方法能够根据该路口和前、后路口的交通情况实时调整交通信号灯时间，在确保该路口交通顺畅的前提下，既考虑了前一个路口进入该路口所述相位的潜在车辆数量，提前调整交通信号灯时间，对前一个路口的交通进行疏通，又可以避免过多车辆进入下一个路口造成或加重下一个路口的交通拥堵，同时，也可以保证在车流量较小的情况下，保证行人能够通过十字路口。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的基于城市大脑的交通信号控制方法的流程图；

图2为本发明的道路与相位的关系示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明经行进一步的详细说明。显然，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术普通人员在没有做出创造性劳动的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。

图1所示是本发明提供的基于城市大脑的交通信号控制方法的一个实施例的流程图，该流程图具体包括：

步骤1，监测设备监测各路口的交通量，将监测到的第一路口的交通量数据、第二路口的交通量数据、第三路口的交通量数据实时传输给城市大脑平台。

具体地，交通量数据包括车辆数量和行人数量，还可以包括非机动车车辆数量；第一路口是交通系统中的任一路口，第二路口是第一路口的前一个路口，第三路口是第一路口的下一个路口。

具体地，监测设备包括车辆视频监测设备、摄像头、雷达监测设备等，用于采集各相位各车道的车辆数量信息；监测设备还包括视频图像分析设备,用于采集各路口各相位各非机动车道要通行的行人数量；监测设备还可以获取地图软件(比如车载导航、百度地图、高德地图、腾讯地图等)信息，通过该路口的车辆导航信息或乘客的地图软件的导航信息或乘客的地图软件的历史导航信息采集各路口各相位的车辆将要驶入的下一个路口的相位信息，获取下一个路口的各相位的潜在车辆数量。

步骤2，城市大脑平台对接收到的交通量数据进行分析处理，并确定所述第一路口的交通信号灯控制策略。

具体地，城市大脑平台对接收到的交通量数据以路口为单位按照相位进行分类，将数据分类为直行、左转和右转。此处，交通量数据的分类类别可以根据实际应用场景进行设置，本申请实施例对此并不作限定。

本申请实施例中，第一信号阶段为第一路口的任一信号阶段；每个信号阶段包括至少一个相位；每个相位对应一个车道通行方向。城市大脑平台对接收到的交通量数据分析处理后，根据处理后的交通量数据确定第一路口的交通信号灯控制策略。

具体地，在第一信号阶段的放行阶段，确定第一路口在第一信号阶段的相位对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A1；确定在第一信号阶段第二路口要驶入第一路口的相位的潜在车辆数量A2；确定在第一信号阶段第三路口在该相位方向上的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A3；确定第一路口在第一信号阶段的相位对应的各非机动车道的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量A4。同时，确定第一路口在第一信号阶段的逆向相位对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B1；确定在第一信号阶段第三路口要驶入第一路口的逆向相位的潜在车辆数量B2；确定在第一信号阶段第二路口在该逆向相位方向上的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B3；确定第一路口在第一信号阶段的逆向相位对应的各非机动车道的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量B4。

然后，根据经验函数X＝Y(A1,A2,A3,A4)，确定第一绿灯信号时间T1；根据经验函数X＝Y(B1,B2,B3,B4)，确定第二绿灯信号时间T2。经验函数X＝Y()是本领域技术人员根据经验或根据多次实验所得的一个最优函数，也可以是本领域技术人员根据实际的应用场景按照各参数的阈值范围进行设置的。

确定该相位和逆向相位的第一绿灯时间后，对两者进行比较，如果第一绿灯信号时间T1大于或等于第二绿灯信号时间T2，则将第一绿灯信号时间T1作为绿灯信号时间T；如果第一绿灯信号时间T1小于第二绿灯信号时间T2，则将第二绿灯信号时间T2作为绿灯信号时间T。

确定绿灯信号时间后，如果绿灯信号时间T小于绿灯下限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯下限时间，其中，绿灯下限时间是根据行人数量A4和B4通过路口的时间T3和T4确定的，如果T3小于T4，则将T4作为绿灯下限时间；如果T3大于T4，则将T3作为绿灯下限时间，如此可以保证与该第一信号阶段相匹配的行人走过十字路口所需的最小绿灯时长。如果绿灯信号时间T大于绿灯上限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯上限时间，其中，绿灯上限时间是根据A1或B1在第一路口的第一信号阶段内其他相位各自的最大排队车辆数量中所占的比值以及第一路口的信号周期确定的，具体地，确定第一路口在第一信号阶段的第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位的各车道的排队车辆数量，并从第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位的各车道的排队车辆数量中确定出第二相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C1、第三相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C2、第四相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C3；若A1大于或等于B1，则将

示例性地，道路与相位的关系可以如图2所示，其中，需要说明的是图2所示的路口和相位是一种示例说明，仅是为了说明本申请实施例的技术方案，并不构成对本申请实施例的技术方案的限定，在实际应用中可以人工配置路口和相位的内容及数量。图2中的第一路口包含4个信号阶段(此处默认右拐车辆不需要交通信号灯控制)，西向东和东向西的直行信号阶段，西向北和东向南的左拐信号阶段，北向南和南向北的直行信号阶段，北向东和南向西的左拐信号阶段。每个信号阶段都包含一个相位和一个逆向相位，以图2中第一路口的东西向车道为例，西向东和东向西的直行信号阶段包含一个西向东的相位a和一个东向西的逆向相位b，西向北和东向南的左拐信号阶段包含一个西向北的相位c和一个东向南的逆向相位d。

以图2中第一路口的东西向车道的直行车道做为第一信号阶段(即通行阶段)说明本申请实施例的技术方案。在第一信号阶段，确定第一路口相位a对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A1；确定第二路口要驶入第一路口相位a的潜在车辆数量A2(即相位a方向为绿灯时，第二路口要进入第一路口相位a的潜在车辆数量，包括直行进入、右拐进入、左拐进入)；确定第三路口在相位a方向(即西向东方向)上的各车道(直行车道、左转车道)的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A3；确定一路口在相位a对应的各非机动车道(道路南北两侧的非机动车道)的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量A4。在第一信号阶段，确定第一路口逆向相位b对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B1；确定第三路口要驶入第一路口的逆向相位b的潜在车辆数量B2(即逆向相位b方向为绿灯时，第三路口要进入第一路口逆向相位b的潜在车辆数量，包括直行进入、右拐进入、左拐进入)；确定第二路口在逆向相位b方向(即东向西方向)上的各车道(直行车道、左转车道)的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B3；确定第一路口在逆向相位b对应的各非机动车道(道路南北两侧的非机动车道)的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量B4。

然后，根据经验函数X＝Y(A1,A2,A3,A4)，确定第一绿灯信号时间T1；根据经验函数X＝Y(B1,B2,B3,B4)，确定第二绿灯信号时间T2。X＝Y()是本领域技术人员根据经验设置的一个函数，或者是本领域技术人员根据大数据经过多次实验所得的一个最优函数，也可以本领域技术人员按照各参数的阈值范围进行设置的。作为一种示例，假设以第一路口的东西向车道的直行车道为第一信号阶段(即通行阶段)，第一绿灯信号时间T1具体可以按照如下方式获得：A1∈[10-15]，A2∈[5-10]，A3∈[10-15]，A4∈[10-20]时，T1＝75s。

相位a和逆向相位b都属于第一信号阶段，确定相位a的第一绿灯时间T1和逆向相位b的第二绿灯信号时间T2后，对两者进行比较，如果第一绿灯信号时间T1大于或等于第二绿灯信号时间T2，则将第一绿灯信号时间T1作为绿灯信号时间T；如果第一绿灯信号时间T1小于第二绿灯信号时间T2，则将第二绿灯信号时间T2作为绿灯信号时间T。

确定绿灯信号时间后，如果绿灯信号时间T小于绿灯下限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯下限时间，其中，绿灯下限时间是根据行人数量A4和B4通过路口的时间T3和T4确定的，如果T3小于T4，则将T4作为绿灯下限时间；如果T3大于T4，则将T3作为绿灯下限时间。如果绿灯信号时间T大于绿灯上限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯上限时间，其中，绿灯上限时间是根据A1或B1在第一路口的第一信号阶段内其他相位各自的最大排队车辆数量中所占的比值以及第一路口的信号周期确定的，具体地，确定第一路口在第一信号阶段的第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位(相位c及其逆向相位d、相位e及其逆向相位f、相位g及其逆向相位h)的各车道的排队车辆数量，并从第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位的各车道的排队车辆数量中确定出第二相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C1、第三相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C2、第四相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C3；若A1大于或等于B1，则将

以图2中第一路口的东西向车道的直行车道做为第一信号阶段(即通行阶段)说明本申请另一实施例的技术方案。在第一信号阶段，确定第一路口相位a对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量A1；确定第二路口要驶入第一路口相位a的潜在车辆数量A2(即相位a方向为绿灯时，第二路口要进入第一路口相位a的潜在车辆数量，包括直行进入、右拐进入、左拐进入)；确定第三路口在相位a方向上的直行车道的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出平均车辆数量A3；确定第三路口在相位a方向上的左拐车道的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出平均车辆数量A4；确定第一路口要驶入第三路口的直行车道的潜在车辆数量A5；确定第一路口要驶入第三路口的左拐车道的潜在车辆数量A6；确定一路口在相位a对应的各非机动车道(道路南北两侧的非机动车道)的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量A7。在第一信号阶段，确定第一路口逆向相位b对应的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出最大的排队车辆数量B1；确定第三路口要驶入第一路口的逆向相位b的潜在车辆数量B2(即逆向相位b方向为绿灯时，第三路口要进入第一路口相位b的潜在车辆数量，包括直行进入、右拐进入、左拐进入)；确定第二路口在逆向相位b方向上的直行车道的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出平均车辆数量B3；确定第三路口在逆向相位b方向上的左拐车道的各车道的排队车辆数量，并从各车道的排队车辆数量中确定出平均车辆数量B4；确定第一路口要驶入第二路口的直行车道的潜在车辆数量B5；确定第一路口要驶入第二路口的左拐车道的潜在车辆数量B6；确定第一路口在逆向相位b对应的各非机动车道(道路南北两侧的非机动车道)的行人数量，并从各非机动车道的行人数量中确定出最大的行人数量B7。

然后，根据经验函数X＝Y(A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7)，确定第一绿灯信号时间T1；根据经验函数X＝Y(B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7)，确定第二绿灯信号时间T2。X＝Y()是本领域技术人员根据经验设置的一个函数，或者是本领域技术人员根据大数据经过多次实验所得的一个最优函数，也可以本领域技术人员按照各参数的阈值范围进行设置的。作为一种示例，假设以第一路口的东西向车道的直行车道为第一信号阶段(即通行阶段)，第一绿灯信号时间T1具体可以按照如下方式获得：A1∈[10-15]，A2∈[5-10]，A3∈[4-7]，A4∈[5-10],A5∈[5-8],A6∈[5-7],A7∈[10-20],时，T1＝60s。

确定相位a的第一绿灯时间T1和逆向相位b的第二绿灯信号时间T2后，对两者进行比较，如果第一绿灯信号时间T1大于或等于第二绿灯信号时间T2，则将第一绿灯信号时间T1作为绿灯信号时间T；如果第一绿灯信号时间T1小于第二绿灯信号时间T2，则将第二绿灯信号时间T2作为绿灯信号时间T。

确定绿灯信号时间后，如果绿灯信号时间T小于绿灯下限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯下限时间，其中，绿灯下限时间是根据行人数量A4和B4通过路口的时间T3和T4确定的，如果T3小于T4，则将T4作为绿灯下限时间；如果T3大于T4，则将T3作为绿灯下限时间。如果绿灯信号时间T大于绿灯上限时间，则将绿灯信号时间T调整为绿灯上限时间，其中，绿灯上限时间是根据A1或B1在第一路口的第一信号阶段内其他相位各自的最大排队车辆数量中所占的比值以及第一路口的信号周期确定的，具体地，确定第一路口在第一信号阶段的第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位(相位c及其逆向相位d、相位e及其逆向相位f、相位g及其逆向相位h)的各车道的排队车辆数量，并从第二相位及其逆向相位、第三相位及其逆向相位、第四相位及其逆向相位的各车道的排队车辆数量中确定出第二相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C1、第三相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C2、第四相位及其逆向相位的最大排队车辆数量C3；若A1大于或等于B1，则将

步骤3，根据城市大脑平台发送的交通信号灯控制策略，控制第一路口的交通信号灯时间。

城市大脑平台将确定好的第一路口的交通信号灯控制策略发送给第一路口的各个交通信号灯，第一路口的各个交通信号灯根据该控制策略控制第一路口的交通信号灯时间。

综上所述，本发明能够根据该路口和前、后路口的交通情况实时调整交通信号灯时间，在确保该路口交通顺畅的前提下，既考虑了前一个路口进入该路口所述相位的潜在车辆数量，提前调整交通信号灯时间，对前一个路口的交通进行疏通，又可以避免过多车辆进入下一个路口造成或加重下一个路口的交通拥堵，同时，也可以保证在车流量较小的情况下，保证行人能够通过十字路口。本发明解决了交通信号控制系统中每个路口的交通信号灯(红绿灯)相互独立，仅是根据本路口的交通量调整交通信号灯时间的问题，基于城市大脑通各类数据感知交通态势进而优化交通信号灯配时。

以上上述的实施例仅表达了本发明的实施优选方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上上述的仅为本发明的优选实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。