一种绿波协调控制方法、系统、存储介质及终端与流程

1.本发明涉及智慧交通技术领域，特别涉及一种绿波协调控制方法、系统、存储介质及终端。


背景技术：

2.绿波带是在指定的交通干线上，当规定好路段的车速后，要求信号控制机根据路段距离，把该车流所经过的各路口绿灯起始时间，做相应的调整，这样一来，以确保该车流到达每个路口时，正好遇到绿灯，该场景下整个路段干线就叫做绿波带。
3.绿波协调控制，也称为干线信号优化，其目的是通过调节干线上各路口的绿灯开始时间的时间差，使得车流在一段时间内，按照既定的速度，以不停车的方式连续经过干线的各路口。其中，这种以不停车或少停车的方式通过干线上各路口所需的一定时间范围被称为“绿波带宽”。
4.基于绿波带的绿波协调控制一直以来都是城市交通管理的重要手段，也是交通管理者的青睐。在morgan首次提出绿波的概念后，世界各地学者对绿波协调控制都做了大量的研究。little等以双向绿波带宽最大为目标，提出了maxband模型。后来gartner等针对maxband模型不足，提出了multiband模型。
5.目前，maxband模型和multiband模型只能应用于干线必须具有连续绿波带场景，即车队不停车可连续经过干线的各路口的场景。如果干线采用不连续绿波带场景，即车队通过干线各路口时需要停车一次或者几次的场景，此时现有技术中的maxband模型和multiband模型不再适用于不连续绿波带的场景，从而降低了车队的通行效率。


技术实现要素：

6.本技术实施例提供了一种绿波协调控制方法、系统、存储介质及终端。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
7.第一方面，本技术实施例提供了一种绿波协调控制方法，方法包括：
8.获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；
9.根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；
10.当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；
11.根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
12.可选的，目标场景变量中包括场景控制变量pi和目标场景决策变量u
i+1
；
13.所述方法还包括：
14.当根据所述红绿灯信号参数和应用场景参数计算出所述场景控制变量pi为0且所述目标场景决策变量u
i+1
为0时，确定所述当前交通场景属于连续绿波带场景；
15.或者，
16.当根据所述红绿灯信号参数和所述应用场景参数计算出所述场景控制变量pi为1且所述目标场景决策变量u
i+1
不为0时，确定所述当前交通场景属于不连续绿波带场景。
17.可选的，不连续绿波带场景下的约束条件至少包括：
18.上行或下行绿波带不连续次数约束、上行或下行绿波带位置约束；
19.所述方法还包括：
20.当根据所述目标场景变量确定出当前交通场景属于连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；将所述红绿灯信号参数输入所述连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数中进行计算，得到绿波协调控制参数。
21.可选的，按照以下方式生成上行或下行绿波带不连续次数约束，包括：
22.设置上行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的上行最大不连续处次数stop；表达式为：其中pi为上行绿波带中在路口si处不连续，n为上行绿波带中路口si不连续数量；以及，
23.设置下行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的下行最大不连续处次数表达式为：其中为下行绿波带中在路口si处不连续，n为下行绿波带中路口si不连续数量。
24.可选的，按照以下方式生成上行绿波带位置约束，包括：
25.在路口si和路口s
i+1
之间的绿波带bi与路口s
i+1
和路口s
i+2
之间的绿波带b
i+1
不连续时，设置上行绿波带bi在路口si处的左右边界在绿灯时长内，并设置上行绿波带bi在路口s
i+1
处的左右边界在红灯时长内；其中，
26.设置上行绿波带bi在路口si处的左右边界在绿灯时长内的第一表达式为：
[0027][0028]
设置上行绿波带bi在路口s
i+1
处的左右边界必须在红灯时长内的第二表达
[0029][0030]
wi为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例；bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽；ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例。
[0031]
可选的，按照以下方式生成下行绿波带位置约束，包括：
[0032]
在路口s
i+1
和路口si之间的绿波带与路口si和路口s
i-1
之间的绿波带不连续
时，设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内，并设置下行绿波带路口在si处的左右边界在红灯时长内；
[0033]
设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内的第三表达式为：
[0034][0035]
设置下行绿波带路口在si处的左右边界必须在红灯时长内的第四表达式为：
[0036][0037]
为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，为路口si和s
i+1
之间的下行带宽，为路口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例。
[0038]
可选的，所述multiband模型中连续绿波带位置约束包括上行位置约束表达式和下行位置约束表达式，所述按照以下步骤生成预设绿波带宽调节表达式，包括：
[0039]
将所述第二表达式和所述multiband模型中连续绿波带上行位置约束表达式进行变形后得到第一判别式；所述第一判别式为：
[0040]-p
iri+1
+(1/2)bi≤w
i+1-u
i+1
≤(1-pi)(1-r
i+1
)-(1/2)bi；
[0041]
将所述第四表达式和所述multiband模型中连续绿波带下行位置约束表达式进行变形后得到第二判别式；所述第二判别式为：
[0042]
其中，
[0043]
将所述第一判别式确定为上行场景计算表达式，并将所述第二判别式确定为下行场景计算表达式；
[0044]
根据所述上行场景计算表达式以及所述下行场景计算表达式，得到预设绿波带宽调节表达式；其中，
[0045]
pi为上行场景控制变量，为下行场景控制变量，ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，为路口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例，bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽，为路口si和s
i+1
之间的下行带宽，wi为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例，为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例。
[0046]
可选的，根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制，包括：
[0047]
根据红绿灯信号参数、不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数进行计算，得到绿波协调控制参数；
[0048]
基于绿波协调控制参数对待控制公路干线的红绿灯进行调控，以对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0049]
第二方面，本技术实施例提供了一种绿波协调控制系统，系统包括：
[0050]
参数获取模块，用于获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；
[0051]
场景参数确定模块，用于根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；
[0052]
表达式和函数确定模块，用于当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；
[0053]
绿波带宽控制模块，用于根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0054]
第三方面，本技术实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
[0055]
第四方面，本技术实施例提供一种终端，可包括：处理器和存储器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
[0056]
本技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0057]
在本技术实施例中，绿波协调控制系统首先获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数，然后根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量，并当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来，最后根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。由于本技术设置了预设绿波带宽调节表达式，预设绿波带宽调节表达式包含了不连续绿波带场景下的约束条件，在出现不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定出该场景下的约束条件表达式和目标函数对公路干线的绿波带宽进行控制，解决了目前maxband模型和multiband模型不适用于不连续绿波带场景的情况，从而提升了车队通行效率。
[0058]
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
[0059]
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
[0060]
图1是本技术实施例提供的一种绿波协调控制方法的流程示意图；
[0061]
图2是本技术实施例提供的一种绿波协调控制算法的时距图；
[0062]
图3是本技术实施例提供的一种参数表示意图；
[0063]
图4是本技术实施例提供的一种绿波协调控制系统的结构示意图；
[0064]
图5是本技术实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0065]
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够
实践它们。
[0066]
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0067]
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的系统和方法的例子。
[0068]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0069]
本技术提供了一种绿波协调控制方法、系统、存储介质及终端，以解决上述相关技术问题中存在的问题。本技术提供的技术方案中，由于本技术设置了预设绿波带宽调节表达式，预设绿波带宽调节表达式包含了不连续绿波带场景下的约束条件，在出现不连续绿波带场景时，可根据所述预设绿波带宽调节表达式确定出该场景下的约束条件表达式和目标函数对公路干线的绿波带宽进行控制，解决了目前maxband模型和multiband模型不适用于不连续绿波带场景的情况，从而提升了车队通行效率，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
[0070]
下面将结合附图1-附图3，对本技术实施例提供的绿波协调控制方法进行详细介绍。该方法可依赖于计算机程序实现，可运行于基于冯诺依曼体系的绿波协调控制系统上。该计算机程序可集成在应用中，也可作为独立的工具类应用运行。
[0071]
请参见图1，为本技术实施例提供了一种绿波协调控制方法的流程示意图。
[0072]
如图1所示，本技术实施例的方法可以包括以下步骤：
[0073]
s101，获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；
[0074]
其中，待控制公路干线为电子地图中某个区域内具有起始地点的一段道路，该道路包括上行车道和下行车道，该道路上每个路口包含红绿灯设备。红绿灯信号参数为预先设定的多个红绿灯设备的控制参数。应用场景参数可根据公路干线的流量进行确定。
[0075]
在本技术实施例中，在进行绿波协调控制时，首先需要获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数。
[0076]
s102，根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；
[0077]
其中，预设绿波带宽调节表达式是判断当前交通场景的数学模型。该数学模型由第一判别式和第二判别式组成。
[0078]
具体的，第一判别式为：-p
iri+1
+(1/2)bi≤w
i+1-u
i+1
≤(1-pi)(1-r
i+1
)-(1/2)bi；第二判别式为：二判别式为：pi为上行场景控制变量，为下行场景控制变量，ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，为路
口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例，bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽，为路口si和s
i+1
之间的下行带宽，wi为第i个上行带宽的左边界到红灯结束的时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的右边界到红灯开始的时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例，为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例。
[0079]
在一种可能的实现方式中，在得到红绿灯信号参数和应用场景参数后，可结合第一判别式和第二判别式进行判断，得到目标场景变量。
[0080]
s103，当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；
[0081]
其中，目标场景变量中包括场景控制变量pi和目标场景决策变量u
i+1
。
[0082]
在本技术实施例中，当根据所述红绿灯信号参数和应用场景参数计算出所述场景控制变量pi为0且所述目标场景决策变量u
i+1
为0时，确定所述当前交通场景属于连续绿波带场景；或者，当根据所述红绿灯信号参数和所述应用场景参数计算出所述场景控制变量pi为1且所述目标场景决策变量u
i+1
不为0时，确定所述当前交通场景属于不连续绿波带场景。
[0083]
在一种可能的实现方式中，当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来。
[0084]
在另一种可能的实现方式中，当根据所述目标场景变量确定出当前交通场景属于连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；将所述红绿灯信号参数输入所述连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数中进行计算，得到绿波协调控制参数，即pi＝0，则u
i+1
＝0，此时该约束与目前multiband模型中相应的约束一致。
[0085]
本技术在目前multiband模型的基础上进行了改进，使得既可以适用于绿波带连续的场景，也可以适用于绿波带不连续的场景，可以看作是对multiband模型的延伸。
[0086]
具体的，本技术的改进在于，保持了现有multiband模型的部分约束条件，部分约束条件包括绿波带带宽比例约束、周期约束、循环整数等式约束、速度约束以及速度变化约束，修改了上行或下行绿波带位置约束，增设了上行或下行绿波带不连续次数约束，从而提升了目前multiband模型的场景通用性。
[0087]
需要说明的是，对于与目前multiband模型相同的约束条件不再赘述，以下将阐述本技术改进的不连续绿波带场景下的约束条件，即上行或下行绿波带不连续次数约束、上行或下行绿波带位置约束。
[0088]
通常，可以根据红绿灯信号参数和应用场景参数绘制绿波协调控制算法时距图，如图2所示，图2是本技术的算法时距图，从算法时距图中可以直观获得各个参数之间的关系，根据各个参数之间的关系来确定各个参数之间互相约束的表达式。
[0089]
假设bi为ui和s
i+1
之间的上行绿波带，那么该段绿波带靠近s
i+1
处的部分为它的前端，靠近si处的部分为它的后端；同理，假设为si和s
i+1
之间的下行绿波带，那么该段绿波带靠近si处的部分为它的前端，靠近s
i+1
处的部分为它的后端。
[0090]
在本技术实施例中，设置上行或下行绿波带不连续次数约束时，设置上行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的上行最大不连续处次数stop；表达式为：其中pi为上行绿波带中在路口si处不连续，n为上行绿波带中路口si不连续数量；以及，设置下行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的下行最大不连续处次数表达式为：其中为下行绿波带中在路口si处不连续，n为下行绿波带中路口si不连续数量。
[0091]
在本技术实施例中，对于上行而言，按照以下方式生成上行绿波带位置约束，假设路口si和路口s
i+1
之间的绿波带bi与路口s
i+1
和路口s
i+2
之间的绿波带b
i+1
不连续，如图2所示，此时设置上行绿波带bi在路口si处的左右边界在绿灯时长内，并设置上行绿波带bi在路口s
i+1
处的左右边界在红灯时长内；其中，
[0092]
设置上行绿波带bi在路口si处的左右边界在绿灯时长内的第一表达式为：
[0093][0094]
设置上行绿波带bi在路口s
i+1
处的左右边界必须在红灯时长内的第二表达式为：其中，
[0095]
wi为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例；bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽；ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例。
[0096]
在本技术实施例中，对于下行而言，按照以下方式生成下行绿波带位置约束，假设路口s
i+1
和路口si之间的绿波带与路口si和路口s
i-1
之间的绿波带不连续，如图2所示，此时设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内，并设置下行绿波带路口在si处的左右边界在红灯时长内；
[0097]
设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内的第三表达式为：
[0098][0099]
设置下行绿波带路口在si处的左右边界必须在红灯时长内的第四表达式为：
[0100]
其中，
[0101]
为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，为路口si和s
i+1
之间的下行带
宽，为路口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例。
[0102]
进一步地，所述multiband模型中连续绿波带位置约束包括上行位置约束表达式和下行位置约束表达式，其中，连续绿波带上行位置约束表达式为：
[0103][0104]
连续绿波带下行位置约束表达式为：
[0105][0106]
按照以下步骤生成预设绿波带宽调节表达式，将所述第二表达式和所述multiband模型中连续绿波带上行位置约束表达式进行变形后得到第一判别式；所述第一判别式为：-p
iri+1
+(1/2)bi≤w
i+1-u
i+1
≤(1-pi)(1-r
i+1
)-(1/2)bi；将所述第四表达式和所述multiband模型中连续绿波带下行位置约束表达式进行变形后得到第二判别式；所述第二判别式为：判别式为：其中，将所述第一判别式确定为上行场景计算表达式，并将所述第二判别式确定为下行场景计算表达式；根据所述上行场景计算表达式以及所述下行场景计算表达式，得到预设绿波带宽调节表达式；其中，
[0107]
pi为上行场景控制变量，为下行场景控制变量，ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，为路口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例，bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽，为路口si和s
i+1
之间的下行带宽，wi为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例，为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例。
[0108]
s104，根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0109]
在本技术实施例中，在根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制时，首先根据红绿灯信号参数、不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数进行计算，得到绿波协调控制参数，如获得最大绿波带宽，即在可以根据构建的目标函数，在不连续绿波带场景下的约束条件下求解出最大绿波带宽，然后基于绿波协调控制参数对待控制公路干线的红绿灯进行调控，以对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0110]
例如，本技术和现有技术中的multiband模型共同的约束条件有绿波带带宽比例约束、周期约束、循环整数等式约束、速度约束以及速度变化约束。
[0111]
绿波带带宽比例约束的表达式为：
[0112][0113]
周期约束的表达式为：1/1≤z≤1/c2；
[0114]
循环整数等式约束的表达式为：
[0115][0116]
速度约束的表达式为：
[0117][0118]
速度变化约束的表达式为：
[0119][0120]
目标函数如milp-1所示，其中待优化的参数为bi,ti,ui,pi,δi,w,z,mi。
[0121]
milp-1:
[0122][0123]
其中，ai为上行(下行)信号si和s
i+1
之间的带宽的权重，可以通过该路段的总流量和饱和流量计算得到，如公式所示：
[0124][0125]
因此，为了确保车辆顺利通过干线的第一个路口和最后一个路口，令u1、un、p1、pn、为0。ε为无穷小。
[0126]
以上表达式中各参数的具体解释例如图3所示。
[0127]
在本技术实施例中，绿波协调控制系统首先获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数，然后根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量，并当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来，最后根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。由于本技术设置了预设绿波带宽调节表达式，预设绿波带宽调节表达式包含了约束条件表达式，在出现不连续绿波带场景时，可根据所述预设绿波带宽调节表达式确定出该场景下的约束条件表达式和目标函数对公路干线的绿波带宽进行控制，解决了目前maxband模型和multiband模型不适用于不连续绿波带场景的情况，从而提升了车队通行效率。
[0128]
下述为本发明系统实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明系统实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
[0129]
请参见图4，其示出了本发明一个示例性实施例提供的绿波协调控制系统的结构示意图。该绿波协调控制系统可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为终端的全部或一部分。该系统1包括参数获取模块10、场景参数确定模块20、表达式和函数确定模块30、绿波带宽控制模块40。
[0130]
参数获取模块10，用于获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；
[0131]
场景参数确定模块20，用于根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；
[0132]
表达式和函数确定模块30，用于当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；
[0133]
绿波带宽控制模块40，用于根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0134]
需要说明的是，上述实施例提供的绿波协调控制系统在执行绿波协调控制方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的绿波协调控制系统与绿波协调控制方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0135]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0136]
在本技术实施例中，绿波协调控制系统首先获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数，然后根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量，并当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来，最后根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。由于本技术设置了预设绿波带宽调节表达式，预设绿波带宽调节表达式包含了约束条件，在出现不连续绿波带场景时，可根据所述预设绿波带宽调节表达式确定出该场景下的约束条件表达式和目标函数对公路干线的绿波带宽进行控制，解决了目前maxband模型和multiband模型不适用于不连续绿波带场景的情况，从而提升了车队通行效率。
[0137]
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的绿波协调控制方法。
[0138]
本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的绿波协调控制方法。
[0139]
请参见图5，为本技术实施例提供了一种终端的结构示意图。如图5所示，终端1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。
[0140]
其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
[0141]
其中，用户接口1003可以包括显示屏(display)、摄像头(camera)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
[0142]
其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
[0143]
其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种接口和
线路连接整个电子设备1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行电子设备1000的各种功能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(central processing unit，cpu)、图像处理器(graphics processing unit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。
[0144]
其中，存储器1005可以包括随机存储器(random access memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory)。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储系统。如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及绿波协调控制应用程序。
[0145]
在图5所示的终端1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的绿波协调控制应用程序，并具体执行以下操作：
[0146]
获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；
[0147]
根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；
[0148]
当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；
[0149]
根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0150]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0151]
当根据所述红绿灯信号参数和应用场景参数计算出所述场景控制变量pi为0且所述目标场景决策变量u
i+1
为0时，确定所述当前交通场景属于连续绿波带场景；
[0152]
或者，
[0153]
当根据所述红绿灯信号参数和所述应用场景参数计算出所述场景控制变量pi为1且所述目标场景决策变量u
i+1
不为0时，确定所述当前交通场景属于不连续绿波带场景。
[0154]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0155]
当根据所述目标场景变量确定出当前交通场景属于连续绿波带场景时，根据所述
预设绿波带宽调节表达式确定连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；将所述红绿灯信号参数输入所述连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数中进行计算，得到绿波协调控制参数。
[0156]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0157]
设置上行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的上行最大不连续处次数stop；表达式为：其中pi为上行绿波带中在路口si处不连续，n为上行绿波带中路口si不连续数量；以及，
[0158]
设置下行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的下行最大不连续处次数表达式为：其中为下行绿波带中在路口si处不连续，n为下行绿波带中路口si不连续数量。
[0159]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0160]
在路口si和路口s
i+1
之间的绿波带bi与路口s
i+1
和路口s
i+2
之间的绿波带b
i+1
不连续时，设置上行绿波带bi在路口si处的左右边界在绿灯时长内，并设置上行绿波带bi在路口s
i+1
处的左右边界在红灯时长内；其中，
[0161]
设置上行绿波带bi在路口si处的左右边界在绿灯时长内的第一表达式为：
[0162][0163]
设置上行绿波带bi在路口s
i+1
处的左右边界必须在红灯时长内的第二表达式为：其中，
[0164]
wi为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例；bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽；ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例。
[0165]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0166]
在路口s
i+1
和路口si之间的绿波带与路口si和路口s
i-i
之间的绿波带不连续时，设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内，并设置下行绿波带路口在si处的左右边界在红灯时长内；
[0167]
设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内的第三表达式为：
[0168][0169]
设置下行绿波带路口在si处的左右边界必须在红灯时长内的第四表达式为：
[0170]
其中，
[0171]
为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，为路口si和s
i+1
之间的下行带
宽，为路口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例。
[0172]
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
[0173]
将所述第二表达式和所述multiband模型中连续绿波带上行位置约束表达式进行变形后得到第一判别式；所述第一判别式为：
[0174]-p
iri+1
+(1/2)bi≤w
i+1-u
i+1
≤(1-pi)(1-r
i+1
)-(1/2)bi；
[0175]
将所述第四表达式和所述multiband模型中连续绿波带下行位置约束表达式进行变形后得到第二判别式；所述第二判别式为：
[0176]
其中，
[0177]
将所述第一判别式确定为上行场景计算表达式，并将所述第二判别式确定为下行场景计算表达式；
[0178]
根据所述上行场景计算表达式以及所述下行场景计算表达式，得到预设绿波带宽调节表达式；其中，
[0179]
pi为上行场景控制变量，为下行场景控制变量，ri为路口si的上行的红灯时长所占信号周期的比例，为路口si的下行的红灯时长所占信号周期的比例，bi为路口si和s
i+1
之间的上行带宽，为路口si和s
i+1
之间的下行带宽，wi为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，ui为带宽bi的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例，为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例。
[0180]
在一个实施例中，处理器1001在执行根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制时，具体执行以下操作：
[0181]
根据红绿灯信号参数、不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数进行计算，得到绿波协调控制参数；
[0182]
基于绿波协调控制参数对待控制公路干线的红绿灯进行调控，以对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。
[0183]
在本技术实施例中，绿波协调控制系统首先获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数，然后根据红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量，并当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来，最后根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。由于本技术设置了预设绿波带宽调节表达式，预设绿波带宽调节表达式包含了约束条件，在出现不连续绿波带场景时，可根据所述预设绿波带宽调节表达式确定出约束条件和目标函数对公路干线的绿波带宽进行控制，解决了目前maxband模型和multiband模型不适用于不连续绿波带场景的情况，从而提升了车队通行效率。
[0184]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，绿波协调控制的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，的存储介质可为
磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0185]
以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种绿波协调控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；根据所述红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；当根据所述目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；根据所述不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对所述待控制公路干线的绿波带宽进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标场景变量中包括场景控制变量p
i
和目标场景决策变量u
i+1
；所述方法还包括：当根据所述红绿灯信号参数和应用场景参数计算出所述场景控制变量p
i
为0且所述目标场景决策变量u
i+1
为0时，确定所述当前交通场景属于连续绿波带场景；或者，当根据所述红绿灯信号参数和所述应用场景参数计算出所述场景控制变量p
i
为1且所述目标场景决策变量u
i+1
不为0时，确定所述当前交通场景属于不连续绿波带场景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述不连续绿波带场景下的约束条件至少包括：上行或下行绿波带不连续次数约束、上行或下行绿波带位置约束；所述方法还包括：当根据所述目标场景变量确定出当前交通场景属于连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；将所述红绿灯信号参数输入所述连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数中进行计算，得到绿波协调控制参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照以下方式生成上行或下行绿波带不连续次数约束，包括：设置上行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的上行最大不连续处次数stop；表达式为：其中p
i
为上行绿波带中在路口s
i
处不连续，n为上行绿波带中路口s
i
不连续数量；以及，设置下行绿波带不连续处次数的累计次数小于等于所输入的下行最大不连续处次数表达式为：其中为下行绿波带中在路口s
i
处不连续，n为下行绿波带中路口s
i
不连续数量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照以下方式生成上行绿波带位置约束，包括：在路口s
i
和路口s
i+1
之间的绿波带b
i
与路口s
i+1
和路口s
i+2
之间的绿波带b
i+1
不连续时，设置上行绿波带b
i
在路口s
i
处的左右边界在绿灯时长内，并设置上行绿波带b
i
在路口s
i+1
处
的左右边界在红灯时长内；其中，设置上行绿波带b
i
在路口s
i
处的左右边界在绿灯时长内的第一表达式为：设置上行绿波带b
i
在路口s
i+1
处的左右边界必须在红灯时长内的第二表达式为：其中，w
i
为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例；b
i
为路口s
i
和s
i+1
之间的上行带宽；r
i
为路口s
i
的上行的红灯时长所占信号周期的比例，u
i
为带宽b
i
的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，按照以下方式生成下行绿波带位置约束，包括：在路口s
i+1
和路口s
i
之间的绿波带与路口s
i
和路口s
i-1
之间的绿波带不连续时，设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内，并设置下行绿波带路口在s
i
处的左右边界在红灯时长内；设置下行绿波带在路口s
i+1
处的左右边界在绿灯时长内的第三表达式为：设置下行绿波带路口在s
i
处的左右边界必须在红灯时长内的第四表达式为：其中，为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，为路口s
i
和s
i+1
之间的下行带宽，为路口s
i
的下行的红灯时长所占信号周期的比例。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述multiband模型中连续绿波带位置约束包括上行位置约束表达式和下行位置约束表达式，所述按照以下步骤生成预设绿波带宽调节表达式，包括：将所述第二表达式和所述multiband模型中连续绿波带上行位置约束表达式进行变形后得到第一判别式；所述第一判别式为：-p
i
r
i+1
+(1/2)b
i
≤w
i+1-u
i+1
≤(1-p
i
)(1-r
i+1
)-(1/2)b
i
；将所述第四表达式和所述multiband模型中连续绿波带下行位置约束表达式进行变形后得到第二判别式；所述第二判别式为：其中，将所述第一判别式确定为上行场景计算表达式，并将所述第二判别式确定为下行场景计算表达式；
根据所述上行场景计算表达式以及所述下行场景计算表达式，得到预设绿波带宽调节表达式；其中，p
i
为上行场景控制变量，为下行场景控制变量，r
i
为路口s
i
的上行的红灯时长所占信号周期的比例，为路口s
i
的下行的红灯时长所占信号周期的比例，b
i
为路口s
i
和s
i+1
之间的上行带宽，为路口s
i
和s
i+1
之间的下行带宽，w
i
为第i个上行带宽的中点到最近红灯结束的时长所占信号周期的比例，为第i个下行带宽的中点到最近红灯开始的时长所占信号周期的比例，u
i
为带宽b
i
的中点到带宽b
i+1
的中点时长所占信号周期的比例，为带宽的中点到带宽的中点时长所占信号周期的比例。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对所述待控制公路干线的绿波带宽进行控制，包括：根据所述红绿灯信号参数、所述不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数进行计算，得到绿波协调控制参数；基于所述绿波协调控制参数对所述待控制公路干线的红绿灯进行调控，以对所述待控制公路干线的绿波带宽进行控制。9.一种绿波协调控制系统，其特征在于，所述系统包括：参数获取模块，用于获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；场景参数确定模块，用于根据所述红绿灯信号参数和应用场景参数，并结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；表达式和函数确定模块，用于当根据所述目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据所述预设绿波带宽调节表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；所述预设绿波带宽调节表达式是根据不连续绿波带位置约束和multiband模型中连续绿波带位置约束变形而来；绿波带宽控制模块，用于根据所述不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对所述待控制公路干线的绿波带宽进行控制。10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。11.一种终端，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种绿波协调控制方法，方法包括：获取待控制公路干线上的红绿灯信号参数和应用场景参数；根据红绿灯信号参数和应用场景参数，结合预设绿波带宽调节表达式确定目标场景变量；当根据目标场景变量确定出当前交通场景属于不连续绿波带场景时，根据该表达式确定不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数；根据不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，对待控制公路干线的绿波带宽进行控制。本申请设置了不连续绿波带场景下的约束条件表达式和目标函数，在出现不连续绿波带场景时，可快速加载该场景下的约束和目标函数对公路干线的绿波带宽进行控制，解决了目前MAXBAND模型和MULTIBAND模型不适用于不连续绿波带场景的情况，提升通行效率。提升通行效率。提升通行效率。


技术研发人员：杨东山 冉学均 夏曙东 曹宁 孙亚夫
受保护的技术使用者：北京北大千方科技有限公司
技术研发日：2023.02.24
技术公布日：2023/6/12