[发明专利]一种基于状态空间目标曲线的过饱和交通路口最优控制方法

摘要

本发明涉及一种基于状态空间目标曲线的过饱和交通路口最优控制方法，包括如下步骤：1)、通过交通路口的传感器采集路口排队情况；2)、将各个路口的排队状态转移到排队空间中，将整个路口控制问题转化为排队论问题，计算出当前排队状态；3)、按照建立好的时间‑风险双目标优化方法进行运算，得到下一个时刻的目标排队状态；4)、通过当前排队状态与下一个时刻的目标排队状态，计算出排队状态的误差。本发明的有益效果是：引入溢出风险指标，结合过饱和状态持续时间，构建双目标优化问题，即以过饱和状态持续时间最短与溢出风险最小为目标函数；本发明提出了一套新的控制方法，结合PID控制算法通过对红绿灯时间长度的控制。

主权项

一种基于状态空间目标曲线的过饱和交通路口最优控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1)、通过交通路口的传感器采集路口排队情况；2)、将各个路口的排队状态转移到排队空间中，将整个路口控制问题转化为排队论问题，计算出当前排队状态；3)、按照建立好的时间‑风险双目标优化方法进行运算，得到下一个时刻的目标排队状态；3.1)、按照双目标规划的要求对时间、风险指标进行衡量；考虑溢出的风险，结合过饱和状态持续时间，建立双目标优化问题；数学描述如下：min:F(l)l∈Rn=minTa(l)R(l)T]]>R(l)=Σk=1k=kmaxPoverflow(k)]]>Poverflow(k)=F1(n1max-n1(k))+F2(n2max-n2(k))-F1(n1max-n1(k))·F2(n2max-n2(k))]]>s.t.:ni(k)＞0,i＝1,2,…,imax,k＝1,2,…,jmaxgmin＜gi＜gmax,i＝1,2,…,imax,k＝1,2,…,kmax式中，F(l)代表双目标优化问题的目标函数，T(l)表示过饱和状态的消散时间，描述为过饱和状态持续时间的最大周期数jmax与每个周期的通行时间c的乘积，R(l)表示路口的排队溢出的概率，描述为每个周期溢出概率的和，Poverflow(k)通过概率公式进行计算；3.2)、根据相应的风险指标确定最优控制的目标曲线；风险最优轨迹表示为随着所有路口车辆总数(N＝Σni)的增加，在状态空间中划过的一条风险最低的轨迹；如果状态空间的点总能保持在风险最优轨迹上，就能保证双目标优化问题求得最优解；采用牛顿迭代法对双目标优化问题进行数值求解，得到最优控制的目标曲线；4)、通过当前排队状态与下一个时刻的目标排队状态，计算出排队状态的误差；基于排队状态的误差，结合PID控制算法得到下一个时刻红绿灯的时间长度，最后将时间长度作用于路口的信号灯；5)、时间轴向前推进一步，依次重复步骤1)、2)、3)、4)。