[发明专利]车辆排队长度的计算方法及装置

说明书

本发明提供了一种车辆排队长度的计算方法及装置，该方法包括：获取目标车道停车线位置的第一车头时距，生成当前绿灯周期的第一车头时距序列；当第一车头时距序列中的数值发生离散时，根据发生离散的数值在第一车头时距序列中的位置，确定绿灯周期的最大排队长度。本发明中的方法应用了车辆消散规律，在队列中停着的车辆，由停止状态开始到陆续消散，为连续的变量，而当队尾的下一辆车，并非在队列当中，其行驶状态不遵循车辆消散规律，产生离散的变量，所以该离散的变量所在的位置为队尾车辆的位置，由此便能确定最大排队长度，该方法计算得到的车辆排队长度更加准确，更加可靠，缓解了现有的排队长度计算方法准确性差，可靠性低的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能交通的技术领域，尤其是涉及一种车辆排队长度的计算方法及装置。

背景技术

道路交通参数的实时获取和交通状态的准确判别是实施有效交通控制的基础，路段中车辆的排队长度是有效刻画道路交通状态的重要参数之一，实时、准确的车辆排队长度估计可以为交通信号控制效果评价、交通信号控制方案优化以及交通诱导等智能交通应用提供有力的支撑。

现有的最常见的车辆排队长度获取方法是基于微观仿真软件建立仿真模型后，软件运算获得的。除此之外，其它通过硬件方式计算获得排队长度的方法主要有以下两种：

一种是基于视频分析的排队长度检测法，主要是通过图像识别技术，根据有车和无车图像对应频谱的不同，检测路段上是否存在车辆；另一种是先通过断面检测器计算出进道口流量，然后通过预设模型进行推算，主要应用于SCOOT等自适应交通信号控制系统。

利用微观仿真软件计算出的排队长度往往没有实时性，只能作为单独的样本来进行大致的分析，而且仿真软件需要外界输入的标定参数过多，仿真软件所用的数学模型的精度并不能客观反映出现实的交通运行规律，得到的排队长度存在较大误差，所以无法达到预想的要求；视频检测受环境影响，如雨雪天气下检测精度会降低，并且视频检测成本较高；通过流量计算排队长度的断面检测器存在检测器本身精度不稳定的问题，如线圈检测器老化，以及车辆通过检测器后的驾驶行为并不能只靠流量预测，所以精度无法保障。

综上，现有的车辆排队长度计算方法在进行车辆的排队长度计算时准确性差，可靠性低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种车辆排队长度的计算方法及装置，以缓解现有的车辆排队长度计算方法在进行车辆的排队长度计算时准确性差，可靠性低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种车辆排队长度的计算方法，所述方法包括：

获取目标车道停车线位置的第一车头时距，生成当前绿灯周期的第一车头时距序列，其中，所述第一车头时距为连续行驶的两辆车通过所述目标车道停车线的时间间隔；

当所述第一车头时距序列中的数值发生离散时，根据发生离散的数值在第一车头时距序列中的位置，确定所述绿灯周期的最大排队长度。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，获取所述第一车头时距的同时，获取车辆通过所述目标车道上游位置的周期过车数据，其中，所述周期过车数据至少包括自绿灯启亮时刻开始所述目标车道上游位置通过的车辆以及车辆对应的过车时间，所述方法还包括：

根据所述周期过车数据和所述最大排队长度，确定绿灯启亮时刻的绿启排队长度。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据所述周期过车数据和所述最大排队长度，确定绿灯启亮时刻的绿启排队长度包括：

根据所述周期过车数据确定所述目标车道上游位置的第二车头时距，生成自绿灯启亮时刻开始的第二车头时距序列；