[发明专利]一种交通信号控制的自学习方法及系统

权利要求书

1.一种交通信号控制的自学习方法，其特征在于，该方法包括：

根据真实交叉口的形状、几何尺寸和道路渠化构建包含交叉口及虚拟信号机的虚拟场景，在交叉口各个道路的上游入口处与出口处设置虚拟车辆检测器，并在各个道路生成指定数量的不同类型的虚拟车辆；

根据所述虚拟车辆检测器获取各个相位所控制道路的当前排队状态；

根据预定的查找表，获得各个相位所控制道路的当前排队状态对应的最佳相位绿灯配时；

由所述虚拟信号机依次执行各个相位的最佳相位绿灯配时后，获得当前周期内交叉口虚拟车辆的平均延误，并更新所述查找表中的评价值，完成本次交通信号控制的自学习。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不同类型的虚拟车辆的参数包括：

驾驶员年龄、个性、期望速度、加速度、跟驰及换道行为；车辆类型、几何尺寸、速度、及加、减速性能；

其中，车辆跟驰模型采用最小二乘支持向量机回归进行计算，换道模型则采用模糊换道方法实现。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定的查找表包括：

排队状态集合S，以及与所述排队状态集合对应的相位绿灯配时集合A；其中，所述排队状态集合中的每一子集对应若干个相位绿灯配时；

所述预定的查找表中还包括：排队状态集合中每一子集与其对应的每一相位绿灯配时的评价值集合Q（S，A）。

4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述获得各个相位所控制道路的当前排队状态对应的最佳相位绿灯配时包括：

各相位所控制道路的当前排队状态表示为：S_e＝＜S_e1,S_e2,…,S_ek＞，其中，S_e1-S_ek表示当前排队状态S_e包含的相位1～k所控制道路的排队长度，k为相位数量，如果1个相位控制多个道路的车辆，则选择其中排队长度最大的作为该相位对应的排队状态；设状态X＝〈X₁,X₂,…,X_k〉，令X＝S_e；

当状态X≠＜0,0,…,0＞时，在所述预定的查找表中查找与状态X＝〈X₁,X₂,…,X_k〉相同排队状态对应的相位绿灯配时集合其中，表示在状态X时对应的第j个相位绿灯配时时长，j的数量由可能的各相位绿灯配时方案最大个数N_max确定，j∈{1,2,…,N_max}；

利用下述公式计算状态转移概率：

p(AXj|X)=eQ(X,AXJ)/TempnΣB∈AXeQ(X,B)/Tempn;]]>

Temp_n+1=lTemp_n；

其中，P表示状态转移概率，Temp_n为预设的参数，n表示自学习次数，l∈(0.7,1)；

选择所述相位绿灯配时集合A_X中使得所述状态转移概率最大的相位绿灯配时作为对应相位的最佳相位绿灯配时，其中，i∈{1,2,…,k}表示对应的相位，opt为集合{1,2,…,N_max}的任一元素。