[发明专利]面向应急疏散场景的快速路入口匝道协同控制方法及装置

说明书

本发明公开了一种面向应急疏散场景的快速路入口匝道协同控制方法及装置，方法包括：获取当前采样周期下的车辆平均速度、流量和车流密度；获取预先建立的交通流预测模型；基于交通流预测模型，结合预先建立的有限时域优化问题的目标函数和约束条件，执行一个预测时域的优化操作，得到最优控制序列，其中，目标函数基于匝道路段车辆的排队等待时长、主线路段车辆的通行时间以及疏散风险发生概率构建而成；基于最优控制序列中的第一个控制量生成交通控制信号，以对快速路入口匝道进行交通控制，同时进入下一采样周期，重复上述步骤，直至采样完成。本发明可实现疏散风险不同的区域区别控制，使得风险更大区域的清空时间降低。

技术领域

本发明涉及交通数据处理技术领域，具体涉及一种面向应急疏散场景的快速路入口匝道协同控制方法及装置。

背景技术

随着城镇化进程的加快、汽车保有量的迅猛增加，城市交通拥堵日益严重，快速路的建设与控制引起了广泛地关注。近些年来，众多学者在控制策略方面提出了匝道控制、可变限速控制以及多种控制的协同等策略，交通控制相关研究在解决城市交通拥堵问题方面也取得了一系列进展和成果。

然而，针对交通拥堵提出的交通控制策略并不具有普适性。一般情况下，快速路匝道系统交通流有出有进，维持动态平衡，但在疏散场景下，快速路匝道系统交通流基本上只有流入而很少或几乎没有流出，主线的交通压力更大，对整个快速路的控制要求更高。此外，在应急疏散场景下，疏散区域内不同匝道受灾严重程度不同，应优先保障受灾严重区域的车量疏散需求，即不同区域的疏散紧急程度不同，传统的针对交通拥堵交通控制策略无法解决这一问题。

发明内容

本发明解决的是传统的针对交通拥堵交通控制策略不能有效解决应急疏散场景下的交通控制问题。

本发明提出一种面向应急疏散场景的快速路入口匝道协同控制方法，包括：

获取当前采样周期下的车辆平均速度、流量和车流密度；

获取预先建立的交通流预测模型，将所述当前采样周期下的车辆平均速度、流量和车流密度，作为所述交通流预测模型预测未来交通状态量的初始参数，其中，所述未来交通状态量包含平均速度、流量和车流密度；

基于所述交通流预测模型，结合预先建立的有限时域优化问题的目标函数和约束条件，执行一个预测时域的优化操作，得到最优控制序列，其中，所述目标函数基于匝道路段车辆的排队等待时长、主线路段车辆的通行时间以及疏散风险发生概率构建而成；

基于所述最优控制序列中的第一个控制量生成交通控制信号，以对快速路入口匝道进行交通控制，同时进入下一采样周期，返回执行所述获取当前采样周期下的车辆平均速度、流量和车流密度的步骤，直至采样完成。

可选地，所述交通流预测模型为元胞传输模型，所述目标函数基于疏散风险构建而成，所述疏散风险基于所述匝道路段车辆的排队等待时长、所述主线路段车辆的通行时间以及所述疏散风险发生概率，结合第一预设公式计算而得，所述第一预设公式为：

Risk＝R_i+R_o，

R_i＝TTT*δ(s,c_i)，

R_o＝TWT*δ(s,c_o)，