交通事故信号灯控制方法与流程

本发明属于智能交通领域，涉及一种交通事故，具体涉及一种信号灯控制方法，可用于城市道路交通事故疏导，为缓解事故引起的交通拥塞提供指导。

背景技术：

随着我国社会经济的高速发展和城市化进程的加快，机动车保有量不断增加，车辆运行里程迅速增长，道路交通运行己成为人类文明进步不可或缺的重要一环，而道路交通安全却成为伴随交通进步而来的一个严峻难题。道路交通事故不但使得道路网络中交通拥塞问题日益严重，还会造成人员死亡和直接财产损失，甚至引起有害气体或者液体的泄露，造成更严重的后果，对城市道路的安全运营产生负面影响。

在公共交通系统中，交通信号具有不可替代的作用，能够对车辆和行人的交通行为进行合理有效的调整，保证城市交通秩序。交通信号控制系统能够根据实时交通情况对城市道路网络进行全面有效的控制和管理，并且能够从全局的角度完善城市路网中交通总体规划，提高城市交通运行效率。因此，为有效缓解城市地区交通事故导致的拥塞的问题，提高道路网络在不同程度事故条件下的恢复能力，交通信号控制系统对城市交通状况的改善具有重要作用。

针对交通事故情况下信号灯控制方法研究，目前比较前沿的方法有以下两种：

第一种是基于优化控制的信号灯控制方法，该方法根据事故发生之后各路段上车流量的不同，实时为不同路段分配最优的红绿灯时长配比，使事故发生路段绿灯时长增加，有利于缓解事故造成的拥塞，提高事故情况下道路通行效率。

第二种则是基于petri网的信号灯控制方法，该方法利用信号灯的控制，能够为紧急车辆，如救护车，道路事故清理车辆提供高优先级的通行服务，降低紧急车辆抵达事故现场的时间，提高事故处理效率，缓解由事故造成的消极影响。

但是，交通流量与信号灯控制并非相互独立的，一方面，事故发生之后，交通流量的变化会引起交通信号控制系统为各路段分配最优的红绿灯时长；另一方面，信号灯时长配比的变化也将导致不同路段上车流量的改变。上述两种方法由于仅考虑交通信号灯对当前车流情况的控制与优化，并未综合考虑事故发生之后交通信号灯控制与车流量变化在城市路网中的均衡关系，使得目前信号灯控制方法只能对事故路段交通拥塞进行缓解，但是会导致路网其他路段交通负载过大，甚至引发道路交通拥塞传播，造成大范围交通瘫痪。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服上述技术存在的缺陷，提出一种基于道路负载均衡的交通事故信号灯控制方法，以减少由于负载不均衡引起的拥塞传播，提高交通事故影响下的道路通行效率。

为实现上述目的，本发明的技术方案，包括如下步骤：

(1)在城市交通路网中确定与道路服务速率相关系数大于6.5的强相关影响因素，利用模糊逻辑方法获得事故条件下道路服务速率，其中影响因素包含交通事故类型、交通流量、事故发生时间和事故发生日期；

(2)确定平均每辆汽车占道路总长度d及道路饱和车流量s，统计路网中各路段长度l，红绿灯时间tcl以及实时车流量x；

(3)计算车辆在各个路口信号灯处的排队时间tb(x)；

(4)计算车辆通过各个路段的时间tr(x)；

(5)根据(3)和(4)计算出的信号灯处排队时间和车辆通过时间，分别计算出车辆通过整条道路的时间t(x)和事故路段向其他路段转移的车流量δx：

t(x)＝tb(x)+tr(x)，

δx＝f^-1(tr2(x2)-tr1(x1))，

其中tr1(x1)为事故发生前事故路段通行时间，tr2(x2)为事故发生后事故路段通行时间，f^-1()表示(5)中车辆通过整条道路的时间函数t(x)的反函数；

(6)根据(5)中得到的转移车流量δx，建立以下约束条件：

其中δxi表示向路段i的转移车流量，ti(x)表示车辆完全通过第i条道路的时间；

(7)按照(6)中约束条件求得道路网络处于均衡状态时的各路段车流量x1+δx1,x2+δx2,...,xi+δxi,...,xn+δxn，其中n为路段中除事故路段以外的路段数；

(8)根据各路段车流量，绿灯时长占总信号灯时长比例以及各路段饱和流量，确定路网中信号灯以及交通流量的可行域范围d×f∩s，其中：

表示路网中总车流量等于k，

f＝{g:g1+g2+...＝1}表明每个路口绿灯时长占总信号灯时长比例等于1，

s＝{x,g:x1g1≤s1,x2g2≤s2,...,xngn≤sn}表明每个路段上车流量与路段占比之积

应小于等于每个路段饱和流量；

(9)判断(7)中均衡状态时各路段车流量是否处于(8)中确定的可行域范围之内，若是：则执行(10)，否则，执行(11)；

(10)增加事故发生路段绿灯时长，增加值为减小第j条路段绿灯时长，减小值为βgj(tin-tj)，其中β为转移步长，tin为事故路段通行时间，gj和tj分别为路网中除事故路段以外第j条路段的绿灯时长占总信号灯时长的比例以及路段通行时间；

(11)减小事故发生路段绿灯时长，减小值为增加第j条路段绿灯时长，增加值为βgin(tin-tj)，其中gin为事故前路段绿灯时长；

(12)判断道路流量是否达到均衡状态，即同一起始点各路段通行时间是否相等：若是，则结束控制，否则，返回(9)。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

本发明由于在设计信号灯控制方案时，采用基于道路负载均衡的交通事故信号灯控制方法，综合考虑信号灯控制和路网车流量变化之间的均衡关系，能够更真实的反映交通事故对城市路网的影响。与现有事故条件下信号灯控制方法相比，本发明能够提高城市路网在不同程度事故条件下的恢复能力，缓解由事故导致的交通拥塞，有效地保证城市路网中交通事故影响下道路的通行效率。

附图说明

图1为本发明的实现总流程框图；

图2为本发明中获得事故条件下道路服务速率的子流程图；

图3为本发明仿真中采用的交通场景图；

图4为本发明中对均衡状态处于可行域范围之内的路网交通流变化的仿真的结果图；

图5为本发明中对均衡状态处于可行域范围之外的路网交通流变化的仿真的结果图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例和效果，对本发明作进一步详细描述：

参照图1，本发明实现步骤如下：

步骤1，在影响道路服务速率的因素中，确定其中与道路服务速率的强相关影响因素，并获得事故条件下道路服务速率。

所述影响因素，包含交通事故类型、交通流量、事故发生时间和事故发生日期。

参考图2，本步骤的具体实现如下：

1.1)获取事故条件下道路服务速率强相关的影响因素：

设xi为其中一种影响因素的第i个样本值，yi为道路服务速率的第i个样本值，为该影响因素的平均值，为道路服务速率的平均值，根据上述参数，计算众多影响因素与道路服务速率的相关系数：

选取|r|＞6.5的影响因素作为与事故条件下道路服务速率强相关的影响因素；

1.2)利用三角隶属函数分别将1.1)中确定的强相关影响因素量化为三个阈值等级：a,b,c，计算得到各影响因素对道路服务速率的影响程度：

其中a为低影响阈值，b为中影响阈值，c为高影响阈值，f(xi)为影响因素i的影响程度；

1.3)利用1.2)中计算得到的影响程度，构建多个强相关影响因素间两两比较之后的正互反矩阵a：

其中fi和fj为1.2)中得到的影响程度f(xm)的符号化表示，分别表示第i个影响因素和第j个影响因素的影响程度，i,j≤n且i≠j，n表示影响因素个数；

1.4)计算正互反矩阵a的最大特征值所对应的特征向量v＝(u1,u2,…,ui,…un)，其中ui为特征向量v中第i个影响因素；

1.5)对最大特征值对应的特征向量v进行归一化，得到归一化向量：v'＝(ω1,ω2,…,ωi,…ωn)；

其中为特征向量v'中第i个影响因素对道路服务速率的影响程度；

1.6)提取归一化后的特征向量v'中的各个元素，作为各强相关因素对事故条件下道路服务速率的影响因子，并根据该影响因子计算道路服务速率μ：

其中pi为第i个影响因素的均值。

步骤2，确定路网中必要的参数，计算路口排队时间。

本步骤的具体实现如下：

2.1)确定平均每辆汽车占道路总长度d及道路饱和车流量s，统计路网中各路段长度l，红绿灯时间tcl，信号灯周期ts以及实时车流量x；

2.2)根据统计参数计算各个路口信号灯处排队时间tb(x)：

其中g为绿灯时长tcl占信号灯周期ts的比例。

步骤3，计算车辆通过事故发生前后各个路段的时间tr(x)：

其中μ为道路服务速率，m为道路提供的服务数目l和d分别为各路段长度和每辆汽车占道路总长度。

步骤4，计算出车辆通过整条道路的时间t(x)和事故路段向其他路段转移的车流量δx。

本步骤的具体实现如下：

4.1)根据步骤2和步骤3计算出的信号灯处排队时间和车辆通过时间计算出车辆通过整条道路的时间t(x)：

t(x)＝tb(x)+tr(x)

4.2)根据步骤3计算事故路段向其他路段转移的车流量δx：

δx＝f^-1(tr2(x2)-tr1(x1))，

其中tr1(x1)为事故发生前事故路段通行时间，tr2(x2)为事故发生后事故路段通行时间，f^-1()表示车辆通过整条道路的时间函数t(x)的反函数。

步骤5，计算道路网络处于均衡状态时的各路段车流量。

5.1)根据4.2)得到的转移车流量δx，建立以下约束条件：

其中δxi表示向路段i的转移车流量，ti(x)表示车辆完全通过第i条道路的时间；

5.2)按照5.1)中约束条件，求得各路段均衡状态的车流量：

x1+δx1,x2+δx2,...,xi+δxi,...,xn+δxn

其中n为路段中除事故路段以外的路段数。

步骤6，确定路网中信号灯以及交通流量的可行域范围d×f∩s。

6.1)确定总车流量等于k的域d：

6.2)确定每个路口绿灯时长占总信号灯时长比例等于1的域f:

f＝{g:g1+g2+...＝1}

6.3)确定每个路段上车流量与路段占比之积小于等于每个路段饱和流量的域s:

s＝{x,g:x1g1≤s1,x2g2≤s2,...,xngn≤sn}

6.4)根据以上三个可行域确定总可行域d×f∩s。

步骤7，判断均衡状态时各路段车流量是否处于可行域范围。

将步骤5中得到的均衡状态时各路段车流量xi+δxi与步骤6得到的可行域d×f∩s进行比较，若均衡状态的车流量处在可行域中，则执行步骤8，否则，执行步骤9。

步骤8，增加事故路段绿灯时长，减小其余路段绿灯时长。

将事故发生路段的绿灯时长增加

将第j条路段的绿灯时长减小βgj(tin-tj)，其中β为转移步长，tin为事故路段通行时间，gj为路网中除事故路段以外第j条路段的绿灯时长占总信号灯时长的比例，tj为路段通行时间。

步骤9，减小事故路段绿灯时长，增加其余路段绿灯时长。

将事故发生路段绿灯时长减小将第j条路段绿灯时长增加βgin(tin-tj)，其中gin为事故路段绿灯时长。

步骤10，判断各路段流量是否处于均衡状态。

经过步骤8与步骤9的控制后，各个路段的流量发生变化，需要判断道路流量是否达到均衡状态，即同一起始点各路段通行时间是否相等：若是，则结束对信号灯的控制，否则，返回步骤7。

以下结合仿真实验，对本发明的技术效果作进一步说明：

1.仿真软件：采用matlab；

2.仿真场景：采用如图3所示的路网拓扑结构。其中，城市路网中起点在路口0，终点在路口5，起点和终点之间有三条路径，分别为路径a：0→1→2→5，路径b：0→3→2→5，以及路径c：0→3→4→5。

3.仿真内容：

仿真1，通过matlab软件在图3所示的场景下对发生一般事故之后的交通流变化进行仿真，并利用本发明的控制方法对信号灯进行控制，其结果如图4所示。图4中横坐标表示信号灯控制的迭代次数，纵坐标表示路径上车流量，事故在第26次迭代时候发生。

从图4可见，当交通事故发生在路口2到路口5的路段上时，路径a和路径b的通行时间将会增加，通过本发明调整路口5处信号灯的红绿配比后，可使起点和终点之间三条路径上的车流量在第30次迭代时达到均衡，提高了事故情况下路网容量，缓解了由事故引起的交通拥塞对路网造成的负面影响。

仿真2，通过matlab软件在图3所示的场景下对发生严重事故之后的交通流变化进行仿真，并利用本发明的控制方法对信号灯进行控制，其结果如图5所示。图5中横坐标表示信号灯控制的迭代次数，纵坐标表示路径上车流量，事故在第26次迭代时候发生。

从图5可见，当路网中发生严重事故并导致均衡状态处于可行域范围之外时，本发明提出的交通事故信号灯控制方法仍能使路网流量在第40次迭代时达到均衡状态，提高了路网在严重事故条件下的恢复能力，降低了交通事故对道路通行时间的影响。

以上描述仅是本发明的一个具体实例，不构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修正和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。