一種基于陣列雷達的高架匝道智能信號控制方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及城市高架匝道的智能交通信號控制技術領域，尤其是一種基于陣列雷 達的高架匝道智能信號控制方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著城市汽車擁有量大幅增加，交通流量和道路供需的矛盾日益突出，城市高架 的出現大大增加了出行路線選擇，但城市高架帶來暢通、快速的出行的同時帶來了更加的 矛盾，每到高峰時段高架就成了高空停車場，大大延誤了公眾的出行，造成了社會資源的浪 費。傳統的方法大多是通過人工方式進行匝道的限行關閉來調節高架的交通流，應急處理 延遲，還浪費人力成本。國內外學者提出了各種各樣的管理控制措施，入口匝道信號控制就 是其中之一，現已被證明是一種靈活而有效的控制方法。通過智能交通信息采集技術，實現 入口匝道的智能信號控制，是未來匝道控制管理發展的方向。
[0003] 傳統的信息采集方式存在一定的弊端，如視頻檢測在雨、雪、霧天環境下容易誤 判，線圈檢測容易受到大型車輛的重壓損壞，微波的探測范圍較小等。現有的交通信息采集 技術種類多樣，有基于浮動車的信息采集技術，也有基于固定檢測設備的信息采集方式，如 陣列雷達檢測、微波檢測、地感線圈等。新型的陣列雷達交通信息采集方式具有很多長處， 采用二維主動式陣列雷達技術，可以大區域大范圍的路面交通信息檢測、準確檢測多目標 的即時位置和即時速度、可檢測排隊長度、逆行等多類交通事件、解決車輛遮擋、停車等漏 檢或多檢問題，為交通信息采集帶來了更全面的數據和更新、更廣泛的應用。
[0004] 匝道信號控制算法也多種多樣如ALINEA、ALINEA/Q、Mixed-control算法，相互 之間各有利弊。傳統的ALINEA控制算法，是基于時間占有率的反饋控制，算法現已成功應 用于歐洲多個城市；ALINEA/Q控制算法同時考慮了匝道上的排隊數，以求更合理的控制策 略；Mixed-control算法通過實時反饋控制來優化網絡環境，需要實時檢測快速路的時間 占有率和匝道的排隊長度。

【發明內容】

[0005] 本發明的首要目的在于提供一種能夠降低交通信息采集成本，提高高架道路交通 事件檢測的準確度和交通流運行效率，實現基于陣列雷達檢測設備的高架匝道智能交通信 號控制方法。
[0006] 為實現上述目的，本發明采用了以下技術方案：
[0007] -種基于陣列雷達的高架匝道智能信號控制方法，該方法包括下列順序的步驟：
[0008] (1)在高架道路上安裝多個陣列雷達檢測設備，并在高架入口匝道前方設置信號 機設備；分別對高架道路進行路段劃分編碼、陣列雷達檢測設備編碼和信號機設備編碼，并 將路段劃分編碼、陣列雷達檢測設備編碼和信號機設備編碼進行關聯配對。
[0009] (2)陣列雷達檢測設備將獲取的檢測區路段的實時交通參數信息，實時傳輸至服 務器設備進行存儲，服務器設備將實時交通參數信息傳輸至交通狀態處理設備，交通狀態 處理設備根據檢測區路段的實時交通參數信息，計算檢測區路段的平均交通流密度參數， 構建密度-運行指數模型，提取檢測區路段的實時交通運行指數。
[0010] (3)交通狀態處理設備統計各個匝道所關聯路段的交通運行指數，計算入口匝道 的平均交通運行指數。
[0011] (4)智能信號處理設備根據入口匝道的平均交通運行指數，設置匝道信號控制的 信號調節率，計算實時的信號控制綠信比，構建運行指數-綠信比模型。
[0012] (5)智能信號處理設備將智能信號控制模型傳輸至數據庫，信號機設備通過調用 數據庫中的運行指數-綠信比模型，對高架入口匝道的信號進行控制。
[0013] 步驟（2)中，所述的交通參數信息包括陣列雷達檢測設備所對應路段的各個車道 的交通流量數據和車輛速度數據。
[0014] 步驟（2)中，所述的交通狀態處理設備根據檢測區路段的實時交通參數信息，計 算檢測區路段的平均交通流密度參數，構建密度-運行指數模型，提取檢測區路段的實時 交通運行指數；具體包括以下步驟：
[0015] (21)交通狀態處理設備提取各個陣列雷達檢測設備檢測到的實時交通參數信息， 并基于周期分析時間粒度，在空間維度和時間維度層面分別計算檢測區路段的平均交通流 參數和平均速度參數；
[0016] (22)利用交通流密度判斷模型，計算空間維度和時間維度的平均交通流密度參 數；
[0017] (23)根據平均交通流密度參數，構建密度-運行指數模型；
[0018] (24)根據密度-運行指數模型，計算檢測區路段的實時交通運行指數。
[0019] 步驟（2)中，所述交通狀態處理設備計算檢測區路段的平均交通流密度參數的計 算方法如下：
[0020] 陣列雷達檢測設備實時上報的數據格式為（t，n，q，v)，t表示上報時間，n表示所 在車道，q表示交通流數據，v表示車流速度數據，（t，n，q，v)的單位分別為秒、1、輛/小時 /車道和千米/小時；
[0021] 假設樣本數據集可表示為S= {(t, 1，q!，V!)，（t, 2,q2,v2), ? ? ?，（t,n,qn,vn)}，樣本 的處理粒度周期為T，其單位為小時；先利用式（1)，統計時間內待測路段空間維度和時間 維度的平均交通流
[0022]
【主權項】
1. 一種基于陣列雷達的高架匝道智能信號控制方法，其特征在于：該方法包括下列順 序的步驟： (1) 在高架道路上安裝多個陣列雷達檢測設備，并在高架入口匝道前方設置信號機設 備；分別對高架道路進行路段劃分編碼、陣列雷達檢測設備編碼和信號機設備編碼，并將路 段劃分編碼、陣列雷達檢測設備編碼和信號機設備編碼進行關聯配對； (2) 陣列雷達檢測設備將獲取的檢測區路段的實時交通參數信息，實時傳輸至服務器 設備進行存儲，服務器設備將實時交通參數信息傳輸至交通狀態處理設備，交通狀態處理 設備根據檢測區路段的實時交通參數信息，計算檢測區路段的平均交通流密度參數，構建 密度-運行指數模型，提取檢測區路段的實時交通運行指數； (3) 交通狀態處理設備統計各個匝道所關聯路段的交通運行指數，計算入口匝道的平 均交通運行指數； (4) 智能信號處理設備根據入口匝道的平均交通運行指數，設置匝道信號控制的信號 調節率，計算實時的信號控制綠信比，構建運行指數-綠信比模型； (5) 智能信號處理設備將智能信號控制模型傳輸至數據庫，信號機設備通過調用數據 庫中的運行指數-綠信比模型，對高架入口匝道的信號進行控制。
2. 根據權利要求1