[发明专利]一种基于移动终端的干线绿波协调效果评估方法有效

专利信息
申请号: 201510053296.8 申请日: 2015-02-02
公开(公告)号: CN104699956B 公开(公告)日: 2017-09-22
发明(设计)人: 李振龙;朱明浩;荣建;韩建龙;董文慧 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种基于移动终端的干线绿波协调控制评估方法,其利用智能移动终端,采用绿波协调效果评估算法,能够实时在线的输出评估指标。本发明可以通过智能终端实时获取单车行驶数据,并结合数据处理算法和绿波协调控制评估算法,从而实现实时在线的对单车测试路段的绿波协调效果进行评估,同时该评估方法主要有两种评估方式,分别是轨迹时空图的绘制和评估指标的输出。本发明所述的基于移动终端的干线绿波协调效果评估方法与目前常用的人工调研、单车测试以及浮动车等方法相比,具有耗费人力物力少,能够实时在线的给出效果评估指标与优化建议等优点,具备很好的实用性,和广阔的应用前景。
搜索关键词: 一种 基于 移动 终端 干线 协调 效果 评估 方法
【主权项】:
一种基于移动终端的干线绿波协调效果评估方法,其特征在于:该评估方法为实时绘制轨迹时空图,时空图就是一个以时间和距离为横纵坐标轴的二维图,而轨迹时空图就是将单车行驶的路径转化为一条在时空图中随坐标变化的曲线;本方法调用移动终端的GPS数据,得到小汽车行驶过程中的逐秒经纬度,并通过数据处理算法将其转化为逐秒的位移变化;然后当测试车辆进入被测试的绿波协调路段时,通过匹配移动终端的系统时间与时空图中的时间轴数据,继而确定汽车在时空图中的起始点的位置,最后结合测试车辆逐秒的位移变化可以在时空图中绘制出其行驶的轨迹曲线,也就得到了轨迹时空图;实时绘制轨迹时空图的评估方式,具体包括以下几个步骤,步骤一,获取前期数据调查中该绿波协调路段的基本参数;本步骤中获取的前期调查数据是绿波协调路段的一些基本参数,包括各交叉口经纬度、各路口配时方案、各路口相位差、路段各交叉口间距;步骤二,根据基础数据绘制出时空图;在绘制时空图之前,需要设定某个行驶方向的路口为初始路口,即主交叉口;此处绘制的时空图即为以时间为x轴,空间为y轴的二维图;时空图绘制用到的基本参数包括:绿波协调路段交叉口公共周期C、路段各交叉口协调相位绿灯时长gi和黄灯时长yi、各交叉口间相位差ψi、各交叉口间距离Si,i表示路段的各交叉口;其中各交叉口间相位差ψi和各交叉口间距离Si都是相对于主交叉口而言的,此处设定主交叉口相位差为ψ1=0s,主交叉口S1=300m,即路段主交叉口在y轴的初始位值为300m,在此S1的初始值是为了使时空图有更好的可视性,并无具体的物理意义;以主交叉口绿灯起始时刻视为初始时刻,即此时时间轴的初始值大小为0s,因此主交叉口在时空图中的初始坐标为(0,S0),该坐标也为主交叉口第一个周期的绿灯启亮时刻坐标;因此主交叉口第一个周期黄灯启亮时刻坐标为(g1,S0),红灯启亮时刻坐标为(g1+y1,S0),第二个周期绿灯启亮时刻坐标为(C,S0),同理第j个周期的绿灯启亮时刻坐标为((j‑1)C,S0),黄灯启亮时刻坐标为((j‑1)C+g1,S0),红灯启亮时刻坐标为((j‑1)C+g1+y1,S0);同理第i个交叉口,第j个周期的绿灯启亮时刻坐标为((j‑1)C+ψi,S0+Si),黄灯启亮时刻坐标为((j‑1)C+ψi+g1,S0+Si),红灯启亮时刻坐标为((j‑1)C+ψi+g1+y1,S0+Si);由此类推即可绘制出时空图;步骤三,调用GPS数据和地图数据;本步骤涉及移动终端的硬件和软件两个部分:硬件部分,智能移动终端的GPS模块为标准配置模块,用户开启智能移动终端上的GPS功能并运行数据采集应用程序来获取GPS数据信息,获取的GPS数据有两个用途,第一是将GPS数据与调用的地图数据中经纬度数据进行匹配从而确定测试车辆在地图中的位置;第二是导出GPS数据中逐秒的经纬度数据,便于下步操作;软件部分,通过运行数据采集应用程序调用GPS数据和目前市场上常用的地图API接口调用地图数据,其中地图数据的调用是为了便于观察测试车辆的所在位置,并在地图上实时显示;步骤四,利用数据处理算法得到逐秒的位移变化数据,匹配移动终端的系统时间和时空图中的时间轴数据;下面是得到逐秒的位移变化数据的基本过程,假使地球是一个球体,其平均半径为R,以0度经线为基准,根据地球表面任意两点的经纬度来计算两点间的距离;设第一点A的经纬度为(LonA,LatA),第二点B的经纬度为(LonB,LatB),按照0度经线的基准,东经取经度的正值(Longitude),西经取经度负值(‑Longitude),北纬取90‑纬度值(90‑Latitude),南纬取90+纬度值(90+Latitude),则经过上述处理过后的两点被计为(MLonA,MLatA)和(MLonB,MLatB);那么根据三角推导,可以得到计算两点距离D的公式如下所示:C=sin(MLatA)×sin(MLatB)×cos(MLonA‑MLonB)+cos(MLatA)×cos(MLatB)D=(R*Arccos(C)*Pi/180)×1000因此可以通过逐秒的经纬度变化数据得出逐秒的位移变化数据;关于移动终端的系统时间和时空图中的时间轴数据的匹配,测试过程中被测车辆在主交叉口绿灯时刻开始测试,此时记录移动终端的系统时间,然后匹配步骤二中时空图的时间轴数据,即将初始时刻0改为此时的移动终端的系统时间,从而实现移动终端的系统时间和时空图中的时间轴数据的一致性;步骤五,在时空图中实时在线的绘制测试车辆的行驶轨迹,得到轨迹时空图;在时空图中实时在线的绘制测试车辆行驶轨迹的过程,也就是在时空图中逐秒的绘制测试车辆所在位置对应的时空图中的坐标,即每隔一秒钟在时空图中绘制一个坐标点,然后再将绘制的坐标点拟合成一条曲线即可得到行驶轨迹。
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