基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法及系统与流程

本发明涉及交通信号灯的控制，具体地说，是涉及一种基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法以及实现这种方法的系统。

背景技术：

1、随着社会经济的发展，城市人口和机动车数量日益增多，城市交通拥堵的问题也日益严重。目前，城市道路存在大量的路口，很多路口设置有信号灯，机动车、行人按照信号灯的信号通行，如果多个路口的信号灯放行时间设置不合理，将导致道路更加拥堵。因此，合理的城市交通信号控制能够有效地缓解交通拥堵，而传统的控制方法很难适用于复杂的交通控制问题。

2、现有的一些交通协同控制系统采用云端服务器、边缘端设备以及设备端设备系统控制的方式对各个路口的信号灯进行协同处理，以提升区域的交通通行效率。如公开号为cn116884248a的发明专利申请公开了一种基于智能周期的交通信号相位控制方法，该方案是通过采集各个路口、相位的车辆数据，并进行车辆基准化、标准化操作后，根据各个路口的车流量情况智能对各个路口、相位的相序进行调整，以此提升各个路口的通行效率。

3、随着交通组织的变化，通过对区域内部分路线，尤其是主干路线进行绿波控制，使得主干路线在一段时间内运行在绿波模式下，能够大幅度提升主干路线的通行效率，对提升整个片区的通行效率有很大的帮助。然而，现有的交通控制系统在设置绿波运行模式时往往将绿波的运行时间固化，即将某些路线设置在绿波模式后，相应路口的相序、各相位的通行时间都是固定的。

4、但是，由于交通运行具有很大的随机性和偶然性，将绿波的运行时间固化，容易出现某一时间段内绿波路线的通行车辆较少，导致绿波路线内长时间处于车辆稀少的状态，进而影响区域内其他路线的通行效率，反而降低区域的整体通行效率。

技术实现思路

1、本发明的第一目的是提供一种能够对绿波路线进行动态绿波控制的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法。

2、本发明的第二目的是提供一种能够提升区域路线通行效率的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制系统。

3、为实现上述的第一目的，本发明提供的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法包括云端服务器获取需要运行绿波的绿波路线，根据绿波路线构造绿波协同控制单元，每一绿波协同控制单元对应于绿波路线的一个绿波路段；计算绿波路段中所有路口的申请方相位最短绿时，并计算所有绿波路段的响应方相位开启时间，计算所有绿波路段中所有路口的响应方相位最短绿时；构造申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子，根据申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子构造绿波协同控制单元的周期变化，将该周期变化的数据发送至绿波路段的所有路口对应的边缘端设备；各边缘端设备根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整。

4、由上述方案可见，将绿波路线分拆成多个绿波路段，并且每一个绿波路段构造一个对应的绿波协同控制单元，在绿波路段运行绿波时，计算申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子，并根据各个路口的实际情况下发对应的申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子，使得各个边缘端设备能够根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整，从而实现绿波运行时间的动态调整。这样，各个路口、相位的绿波运行时间并不是固定的，而是根据实际情况动态调整，从而提升整个区域的路线的通行效率。

5、一个优选的方案是，各边缘端设备根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整包括：边缘端设备在预先计算的智能相序或者智能周期的基础上，根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整。

6、由于各个边缘端设备已经按照预先设定的规则运行智能相序或者智能周期，在收到周期变化的数据后，根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整，能够避免运行相序的突变，减少对交通运行的影响。

7、进一步的方案是，一个路口的边缘端设备仅接收到一个申请方相位的时间因子；一个路口的边缘端设备能接收到一个以上的响应方相位的时间因子。

8、可见，一个路口只能够接收到一个申请方相位的时间因子，也就是一个路口只能被设置一个申请方相位，但可以被设置为多个响应方相位，能够避免同一个路口运行多个申请方相位所带来的运行相序冲突的问题。

9、进一步的方案是，申请方相位的时间因子包括申请方相位和申请方相位最短绿时。

10、进一步的方案是，响应方相位的时间因子包括申请方路口唯一标识、申请方相位、响应方相位开启时间、响应方相位和响应方相位最短绿时。

11、由此可见，设定申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子的多个参数，使得相应的边缘端设备能够根据申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子计算出周期变化的数据，从而对当前运行的相序、绿波通信时间做精确的调整。

12、进一步的方案是，申请方相位最短绿时采用以下方式计算：申请方相位最短绿时＝申请方相位的第阈值个交通参与者到入口停止线距离-申请方相位的第一个交通参与者到入口停止线距离/绿波路段平均车速+绿波相位最短绿时补偿值；其中绿波相位最短绿时补偿值为预设值。

13、更进一步的方案是，响应方相位开启时间采用以下方式计算：响应方相位开启时间＝(申请方相位的第一个交通参与者到入口停止线距离+绿波路段距离)/绿波路段平均车速。

14、更进一步的方案是，响应方相位最短绿时采用以下方式计算：响应方相位最短绿时＝(申请方相位的第阈值个交通参与者到入口停止线距离+绿波路段距离)/绿波路段平均车速-响应方相位开启时间+绿波相位最短绿时补偿值。

15、由此可见，通过上述公式精确计算出申请方相位最短绿时、响应方相位开启时间和响应方相位最短绿时等参数，为精确调整各个路口的绿波运行时间提供基础。

16、为实现上述的第二目的，本发明提供的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制系统包括云端服务器以及一个以上的边缘端设备；其中，云端服务器设置有动态绿波控制引擎，用于获取需要运行绿波的绿波路线，根据绿波路线构造绿波协同控制单元，每一绿波协同控制单元对应于绿波路线的一个绿波路段；计算绿波路段中所有路口的申请方相位最短绿时，并计算所有绿波路段的响应方相位开启时间，计算所有绿波路段中所有路口的响应方相位最短绿时；构造申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子，根据申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子构造绿波协同控制单元的周期变化，将该周期变化的数据发送至绿波路段的所有路口对应的边缘端设备；各边缘端设备用于根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整。

17、一个优选的方案是，云端服务器存储有绿波参数模型、绿波方案模型和绿波调度方案模型。

18、由上述方案可见，在云端服务器上存储绿波参数模型、绿波方案模型和绿波调度方案模型，云端服务器可以通过上述模型快速的计算出当前路况下合适的绿波通行时间。

技术特征：

1.基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

3.根据权利要求1或2所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

4.根据权利要求1或2所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

5.根据权利要求4所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

6.根据权利要求1或2所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

7.根据权利要求6所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

8.根据权利要求7所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法，其特征在于：

9.基于云边端协同的区域交通智能绿波控制系统，包括云端服务器以及一个以上的边缘端设备；

10.根据权利要求9所述的基于云边端协同的区域交通智能绿波控制系统，其特征在于；

技术总结
本发明提供一种基于云边端协同的区域交通智能绿波控制方法及系统，该方法包括云端服务器获取需要运行绿波的绿波路线，根据绿波路线构造绿波协同控制单元，每一绿波协同控制单元对应于绿波路线的一个绿波路段；计算绿波路段中所有路口的申请方相位最短绿时，并计算所有绿波路段的响应方相位开启时间，计算所有绿波路段中所有路口的响应方相位最短绿时；构造申请方相位的时间因子和响应方相位的时间因子，构造绿波协同控制单元的周期变化，将该周期变化的数据发送至绿波路段的所有路口对应的边缘端设备；各边缘端设备根据所接收到的周期变化的数据对当前相位进行绿时调整。该系统实现上述的方法。本发明能能实现绿波的动态调整，提升通行效率。

技术研发人员：王钧明,李华颂
受保护的技术使用者：珠海市思瑞达智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/1/6