专利名称：一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法
技术领域：
本发明涉及城市交通信号控制及人工智能领域，具体涉及一种交通信号协调控制方法。技术背景
目前，国内外的交通信号控制系统均以区域为单位分别进行独立控制，各交通信号控制区域根据本区域的道路交通流信息分别进行交叉口交通信号方案的优化和协调，各区域之间的交通信号控制“各自为政、互不干涉”。在区域边界，边界交叉口及其交通流信息分属不同的控制区域，分别由各自所属区域按本区域的交通流运行状态对边界交叉口进行交通信号配时参数进行优化。然而，由于城市中各区域人口分布、土地利用、经济发展、交通出行等之间的差异性和关联性，使得交通流在区域边界交叉口间存在较大的不均衡性。 特别是在早、晚高峰期间，上游区域的交通流大量涌入下游区域，然而由于区域边界交叉口分属不同的控制区域管理，造成交通信息不对称，使得下游区域边界交叉口的交通信号没法及时与上游区域边界交叉口的交通信号进行协调，使交通流在边界路口之间出现聚集状态，容易引发交通拥挤、拥堵，并迅速回溯到上游区域，造成上游区域的产生区域性交通拥堵。另一方面，近年来我国突发灾害事件频繁发生，在突发灾害下，受灾区域大批的人流、物流、车流急需向邻近区域迅速疏散，邻近区域的边界入口如果无法事先感知大批涌进的交通流，及时调整信号配时参数，与受灾区域的边界出口进行协调控制，容易在边界路段出现阻滞现象，形成交通瓶颈，使受灾区域的交通流无法进行快速疏散，从而对人民的生命、财产造成威胁，同时也影响影响抢险救灾工作的顺利实施。发明内容
针对目前国内外交通信号控制系统在区域边界交通信号协调方面存在的空白，以及区域边界在早晚高峰期间、突发事件情况下等容易出现交通拥挤、拥堵现象等问题。本发明提出了一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法，充分利用分布在道路交通环境中的各种交通数据检测器，使得交通信号控制系统能够像有机生物一样感知不同环境、不同条件下的道路交通信息，并利用有机计算系统的自我监控、自我优化、自我组织、自我设置等多种自我管理的功能特性，解决和应对不同区域边界之间的交通信号冲突问题以及突发事件下的区域边界交通信号优化问题，从而适应不断变化或不可预见的区域边界交通流。
本发明提出的一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法主要由车流监测模块、自我优化模块、自我组织模块、进化学习模块、自我评估模块和自我设置模块等六部分组成，如图1所示。本发明提出的一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法，其特征主要包括以下步骤
1)车流监测模块车流监测模块位于交叉口智能型交通信号控制器车检板内部， 是区域边界交通信号协调控制的信息来源和决策依据。车流监测模块的主要特征在于基于网格资源映射的思想，对交叉口不同类型、不同位置的交通检测器的交通数据进行时间、空间校准，对相邻交叉口的交通数据进行关联分析，对历史数据库的交通数据进行数据挖掘， 从而构建形成基于多源交通信息的时空映射模型，在此基础上对交叉口交通数据进行融合处理和态势估计，实现对交叉口、路段交通流运行信息的综合提取和集成监测，为区域边界交通信号协调控制提供完整、可靠的交通数据。
2)自我优化模块自我优化模块位于交叉口智能型交通信号控制器主控板内部， 是区域边界交通信号协调的初始信号方案来源和区域边界交通信号协调优化的依据。自我优化模块的主要特征在于基于实时动态交通信息，根据交叉口、路段的不同交通状态，智能选择不同的交通信号控制模式、控制目标、过渡策略。从而基于既定的交通信号控制模式、 控制目标和过渡策略，动态优化和调整本地交叉口的交通信号周期时长、各相位绿信比、相位差，优化出与本地交通流相适应的交通信号控制方案，从而为区域边界的交通信号全局优化提供决策依据和方案支持。
同时，自我优化模块还可接收上级控制模块下发的协调优化控制指令，按照控制指令规定的交通信号控制模式、控制目标或控制方案优化、调整交通信号。
3)自我组织模块自我组织模块位于控制中心智能型区域边界协调控制器组织板内部，是区域边界协调控制器构建区域边界交叉口群对区域边界交叉口进行统一协调优化控制的前提。自我组织模块的主要特征在于根据区域边界交叉口的交通状态变量和交通控制变量，分析区域边界交叉口交通流之间的相关性、相似性、耦合性等潜在的关联关系， 并根据区域边界交叉口实时的道路交通信息，对区域边界交叉口群的控制范围进行动态划分，从而为区域边界交叉口群的动态优化，制定与区域边界交通流运行特性相适应的交通信号控制模式、控制目标、控制方案提供前提保障。
4)进化学习模块进化学习模块位于控制中心智能型区域边界协调控制器协调板内部，是区域边界交叉口群交通信号动态优化的核心。进化学习模块的主要特征在于利用人工智能的方法对区域边界交叉口群的交通流运行状态和交通信号控制模式、控制目标进行分类学习和规则发现，提取出与交通流相适应的、运行效果最好的交叉口群交通信号控制模式和控制目标。同时，还需要与区域边界交叉口群相邻的交通信号控制区域进行交通信号控制模式、控制目标的协调，共同制定最优的交叉口群交通信号控制模式、控制目标，防止出现新的区域边界，造成交通拥挤转移。最后，根据优选的交通信号控制模式和控制目标，利用自然进化和适应的思想对交叉口群的交通信号控制方案进行实时在线优化， 获得最优交通信号控制模式、控制目标下区域边界交叉口群各交叉口的交通信号控制方案。将当前确定的交通信号控制模式、控制目标、控制方案与规则知识库中规则进行匹配和竞标，如果当前交通信号控制模式、控制目标、控制方案形成的消息记录优于知识规则库中的规则，则更新数据库模型，为区域边界交叉口群选择与交通流运行状态相适应的交通信号控制模式、控制目标、控制方案提供知识规则。
5)自我评估模块自我评估模块位于控制中心智能型区域边界协调控制器测评板内部，是区域边界交叉口群交通信号控制模式、控制目标、控制方案的在线仿真评估中心，为区域边界交叉口群选择最优的交通信号控制模式、控制目标、控制方案提供决策依据。自我评估模块的主要特征在于将区域边界交叉口群的道路交通信息作为输入变量、将进化学习模块确定的交通信号控制方案作为控制变量，利用微观交通仿真评价对区域边界交叉口群的交通信号协调控制性能进行在线评估，评测进化学习模块优化形成的交通信号控制方案控制效果，如果控制效果与仿真效果存在较大差异，则匹配知识规则库中的知识规则，获取对应的交通信号控制模式、控制目标和控制方案重新进行仿真评估，直至交通信号控制方案的运行效果与仿真运行效果接近，以获得区域边界交叉口群最佳的交通信号控制模式、控制目标和控制方案。
6)自我设置模块自我设置模块位于控制中心智能型区域边界协调控制器交互板内部，是区域边界交通信号协调控制的控制参数、控制信息、控制状态的显示窗口以及高级用户进行区域边界交通信号协调控制人工干预的界面。自我设置模块的主要特征在于将自我评估模块最终确定的区域边界交叉口群各交叉口的交通信号控制参数通过通信网络 (光纤网络或3G无线通信网络)传递给安装在交叉口的智能型交通信号控制器，最终由智能型交通信号控制器执行交通信号控制方案，实现区域边界交叉口交通信号的动态协调。 同时，自我设置模块记录区域边界不同交通流运行状态下，高级用户对区域边界交叉口群交通信号控制范围、控制模式、控制目标、控制方案等交通信号控制参数的制定，形成知识规则，存储到进化学习模块的知识规则库，为区域交叉口群根据不同的交通流条件匹配最优的交通信号控制范围、控制模式、控制目标等提供依据。
本发明能够实现区域边界交叉口之间的协调，避免区域边界交叉口交通拥挤、拥堵的发生。
图1基于有机计算的区域边界交通信号协调控制系统组成图2车流监测模块的数据处理流程图3进化学习模块的数据处理流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明所述的一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法由车流监测模块、自我优化模块、自我组织模块、进化学习模块、自我评估模块和自我设置模块等六部分组成，其工作的具体流程为
1)车流监测模块
车流监测模块的数据来源包括本地交叉口附近的交通检测器实时数据、邻近交叉口传送的实时交通数据以及控制中心提取的历史交通数据，通过对交通数据的时空校准、 关联分析、数据挖掘，构建形成交通流的时空资源映射模型，并在此基础上进行多源交通数据融、交通状态判别和交通流运行态势估计。车流监测模块的数据处理流程如图2所示，具体实施过程如下
(1)首先，区域边界交叉口分布着多种不同类型的交通检测器，需要充分利用各种检测器采集的交通数据，为区域边界交通信号协调控制提供完整、可靠的交通数据。然而， 每一种检测器采集的交通数据只能反映检测器安装位置所在截面一定范围内的交通流状态，不能全面反映所在路段或交叉口的实际交通流状态。同时，由于不同检测器交通数据检测的时间、位置、统计特征以及交通参数的形态各不相同，使得不同的检测器对同一交通参数的检测具有不同的准确性，同一检测器对不同的交通参数的检测也具有不同的准确性。因此，需要先对区域边界交叉口不同检测器采集的交通数据进行时空校准。
假设以时间T为校准的时间基准点，Si (ti; P)和Si (t2，P )分别为检测器Si在T的相邻时刻ti、t2检测到的交通参数数值，且、< T < t2，则时间基准点的交通参数数值校准为
aI i-J
其中，α为交通流波动因子，β为交通检测随机噪声。
假设以某一检测截面0为校准的空间基准点，Si (O1, P)和h (O2，P )分别为检测器SpS^在截面ο的相邻位置检测到的交通参数数值，且O1在截面ο的下游，A在截面ο的上游，则以ο为空间基准点的交通参数数值校准为
PΛ
其中f为离散系数；P” Pj分别为平移向量；m为尺度因子；R为旋转矩阵。
(2)其次，由于城市路网的人口分布和土地利用特征，以及交通流之间的序贯性， 区域边界交叉口之间的交通流存在一定的相关关系，上游交叉口流出的流量与下游交叉口流入的流量之间存在一定的关联
其中n为上游交叉口的流入流向数舟为上游交叉口第i流入流向的交通量；t 为车流从上游交叉口智能型交通信号控制器交通流统计基准位置到达下游交叉口交通流统计分析位置的平均行程时间；~为车流离散的影响因子。则可以进一步将相邻交叉口智能型交通信号控制器传送过来的流入方向的交通流统计数据进行时空校准，获得本地交叉口的交通流状态描述
其中Jup(x2，t2)为上游交叉口智能型交通信号控制器传送的t2时刻&位置的交通参数统计量JdtrenU1,、)为上游交叉口智能型交通信号控制器传送的交通参数统计量在本地交叉口 X1位置、时刻的映射量；f (X)、ω (t)分别为空间和时间转换函数。
(3)再者，控制中心交通信息数据库存储的交通数据能够反映出道路交通流在一定时期的变化规律，通过数据挖掘可以发现路网交通流在某一空间不同时间的变化规律和某一时间不同空间的变化规律，从而预测未来某一时刻某一空间的道路交通信息。因此，区域边界的交通流运行状态可以通过以下步骤进行挖掘
Stepl 从控制中心交通信息数据库中提取区域边界交叉口的数据集合P = {p(t-n · T),p(t-(n-l) · Τ)，. . .，ρ (t)} = {Pl，p2，. . . pj，ρ 为交通流多元样本参数，t 为样本取样最近时刻，T为样本取样周期。
St印2 利用欧氏距离的离差平和法D = I Ipi-Vj 12(Pi为交通参数样本，Vj为聚类中心)进行层次距离分析，按交通参数的时变特征把交通数据划分为具有相近的簇C =
权利要求
1. 一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法，其特征在于由以下步骤实现1)车流监测模块(1)首先，对采集的交通数据进行时空校准；以时间T为校准的时间基准点，SiU1, P)和Si(t2，P)分别为检测器Si在T的相邻时刻tp t2检测到的交通参数数值，且、< T < t2，则时间基准点的交通参数数值校准为
全文摘要
一种基于有机计算的区域边界交通信号协调控制方法，涉及城市交通信号控制及人工智能领域，由车流监测模块、自我优化模块、自我组织模块、进化学习模块、自我评估模块和自我设置模块组成。本发明能够实现区域边界交叉口之间的协调，避免区域边界交叉口交通拥挤、拥堵的发生。
文档编号G08G1/07GK102542818SQ20121000979
公开日2012年7月4日 申请日期2012年1月13日 优先权日2012年1月13日
发明者于德新, 杨兆升, 林赐云, 龚勃文 申请人:吉林大学