(25)--车联网环境下的交叉口自适应信号控制.pdf

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1、道路交叉口作为城市路网的重要节点，承担了大部分的交通压力，对城市的交通状况起着决定性的作用。然而对于传统的交叉口固定配时控制，很容易导致在高峰时段车流量差异明显时，某相位车流由于绿灯时间不足导致的严重拥堵以及其它相位绿灯时间的空放，极大地降低了路口交通运输效率。车联网技术作为ITS的重要组成部分，发展势头日益迅猛。对于车联网所带来的丰富数据环境优化道路交通交叉口信号控制问题，国内外学者都做了一定的研究14。随着我国智能手机及终端设备数量的逐年增加，网络传输速度与容量的需求越来越高，因此5G应运而生。5G和车联网的应用是未来城市道路交通的发展方向，在分析前人研究成果的基础上，本文提出一种应用5G

2、通信的基于车联网数据的道路交叉口信号控制方法研究，目的是使车辆能够更加快速通过交叉口，尽可能提高城市道路交叉口的运行效率。1系统设计为了缓解由于车辆保有率的不断增长所带来的道路交通拥堵，本文设计了一种利用车联网技术所得数据实时对交叉口配时进行优化的系统。通过该系统，车辆能够快速通过路口，减少路口各进口道的车辆延误，节约社会资源。系统的主要组成部分包括：OBU车载单元、RSU路侧信号控制器单元以及云端数据服务器。系统整体采用5G通信技术建立了车辆、道路与控制中心间的实时通讯，更好地降低了延迟，保证了数据的实时性。系统整体结构示意如图1所示：图1系统结构示意图OBU车载单元主要用于采集并发送车辆的

3、速度、位置、换道等信息，并发送至其它车辆OBU车载单元以及RSU路侧单元。其它车辆接收到该车辆信息后可进行避让、组队等行为，RSU路侧单元接收到车辆信息后结合所获取的当前信号灯状态，计算出所需要的配时方案后传送到路侧信号机并执行。云端数据服务器主要用于数据的储存，为未来具有更加深度的智能交通研发提供基础数据。11 OBU车载单元车载单元包括车载传感器、信息处理模块以及通讯模块。车载传感器可以采集车辆的速度、位置、换道等车辆信息，通过车载信息处理模块处理后通过5G无线网络传送至其他车辆及RSU路侧单元。OBU车载单元结构示意图如图2所示：图2车载单元结构示意图12 RSU路侧单元路侧单元包括车辆

4、信息接收模块、数据处理计算模块与通信模块，车辆信息接收模块通过5G无线网络接受车载单元发送的车辆速度、位置、状态信息与道路交叉口目前的信号状态，提取出用于计算实时信号配时的数据后，数据处理计算模块根据所设定的计算方法，计算出所需要的配时方案后传送到路侧信号机并执行。路侧单元结构示意图如图3所示：图3路侧单元结构示意图13数据传输流程本系统数据传输流程如图4所示，系统采用5G蜂窝移动通信技术建立车辆与路侧控制器之间的连接，实现了实时的车路数据交换。车辆位置、速度等数据直接应用于信号配时优化控制。车联网环境下的交叉口自适应信号控制RealTime Adaptive Signal Control i

5、n Connected Vehicle Network Environment摘要：为了提高交叉口通行效率，改善传统路口固定配时，解决目前所采用的控制策略效果差的问题。提出了一种车联网环境下的交叉口自适应信号控制系统。通过车载单元获取即将进入交叉口的车辆速度、位置等信息，传输给路侧单元，根据所设定的算法及规则，路侧单元计算并预测车辆到达交叉口的时间，调整配时方案，对路口进行更加智能的自适应信号控制。运用5G无线通信技术，使得系统之间通信速度更快、信息容量更大。该方法能有效地提高交叉口运行效率，减少出行者的时间损失。关键词：智能交通；车联网；5G无线通信；自适应信号控制Abstract:A ne

6、w realtime adaptive signal control is proposed in this paperRSU uses data to calculate the new signaltiming plan follow the rule and carries it to the traffic signal controllerIt is noteworthy that use the fifthgeneration network asthe main means of communication,so the speed and the information con

7、tent are faster and widerKeywords:intelligent transportation,connected Vehicle,5G network,realTime adaptive signal control工业控制计算机2019年第32卷第9期图4数据传输流程图2自适应信号控制设计传统的自适应交通控制主要依靠道路上所设置的检测器，检测排队长度、车流量等信息来进行控制，例如：使用线圈检测器，但通过此类方法则需要连续铺设多个线圈，不经济实用；使用视频检测器，会遇到外物遮蔽以及夜间可视度低等问题，使得部分时间内得到的数据不准确，可能会引起更大的交通问题。使用车联

8、网技术可以有效地弥补这些检测器固有的缺陷，在误差允许的范围内，实时估测排队长度，同时将车联网数据实时上传至中心服务器与信号机，通过数据分析获得交通量等数据，再结合所估算的排队长度，对不同时间段、不同交通状态下的交叉口进行精准的信号控制，提高交叉口利用效率。21排队长度的估算2本文将取各进口道停车线前x米的路段范围作为排队长度估算的感知区域。x的取值要满足感知区域外的车辆能够平缓地减速至停车线前的要求，因此：x22u其中，v表示安全通过交叉口的速度，u一般取1525ms2。因驾驶员驶近停车线时可能突遇红灯后紧急刹车，u会突然增大此种情况容易造车追尾隐患，降低了出行舒适度。然而，通过此方法正能很好

9、地解决这类问题。通过所得的排队长度，绿灯时间将适当延长，直至清空区域内的车辆或者达到最大绿灯时间。22自适应信号配时自适应控制方式在计算机技术和通信技术发展到一定水平的情况下产生的，通过检测器检测到交通流信息，然后将这些数据实时地通过网络传到信号机，信号机实时地产生最佳的绿灯配时方案并实施，可以使一定时间内车辆放行数量达到最大，或者使其它交通控制评价指标(如延误、停车次数等)最小，从而提高交叉口的运行效率。本文主要利用停车线前排队长度来确定交叉口不同信号相位的绿灯时长。通过下式，可以算出信号控制的最小绿灯时间以及绿延时：在最小绿灯时间：Gmin4hInteger（xl）绿延时：Tx02778其

10、中，x排队长度（22uxL），单位m；l排队车辆的车头间距，通常取6m；h饱和流量的车头时距，通常取2；Inte-ger取整运算；v车辆安全通过交叉口的速度，单位ms。为了避免某一相位车辆排队过长而导致交通拥堵同时兼顾各相位之间的公平性，因此最大绿灯时间（Gmax）取60s，当最大绿灯时间与现有的绿灯时间（Tg）之差不在满足一个绿延时时长时，则停止增加绿延时直至到达最大绿灯，然后进行下一相位。当车道预设的感知区域（即x米）内不存在车辆时，即停止该方向的绿灯时间并开始下一相位。以如图5所示交叉口为例，其信号控制流程如图6所示（东西进口道代号分别为A、C；南北进口道代号分别为B、D）：图5某交叉口

11、CAD图图6信号控制流程图3结束语本系统是依托5G通讯技术以及车联网等技术的发展，用来解决实际的城市道路交通问题。利用本系统，可以实时获取车辆的信息并进行交叉口自适应信号控制，在很大程度上减少了早晚高峰交叉口信号配时不合理、绿灯空放所导致的交通拥堵情况，提高了交叉口运行效率。通过该系统的不断发展不仅可以缓解已有的交通问题，还可带来其他衍生的价值，比如可以作为采集交通数据的工具，安装有该系统的每辆车都可以作为一个交通信息来源，对未来信号控制以及车辆调度甚至整个城市的规划都将产生深远的影响。参考文献1Kamal MAS,Taguchi S,Yoshimura TEfficient Driving

12、on Mul-tilane Roads Under a Connected Vehicle EnvironmentJIEEETransactions on Intelligent Transportation Systems,2016:1112林培群，雷永巍，姚凯斌，等部分联网环境下交叉口排队长度估算与信号自适应控制 J华南理工大学学报（自然科学版），2017，45（11）：19，1473鹿应荣，许晓彤，丁川，等车联网环境下信号交叉口车速控制策略J交通运输系统工程与信息，2018（1）：50584PanditK,GhosalD,ZhangHM,etalAdaptiveTrafficSignalControl With Vehicular Ad hoc NetworksJIEEE Transactionson Vehicular Technology,2013,62(4):14591471收稿日期：201965101