本发明涉及城市智能交通与信号控制技术领域，具体涉及一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法及系统。
背景技术：
在自动驾驶技术的不断发展过程中，必然会出现传统人工驾驶车辆与不同等级自动驾驶车辆混行的场景；自动驾驶汽车的一些行车规则与人类驾驶员的行车习惯有差异，而这种差异性往往会成为自动驾驶汽车与人工驾驶车辆碰撞的原因。以往的研究大多以自动驾驶单车或同类型的自动驾驶多车为研究对象，并未考虑自动驾驶车辆与传统人工驾驶车辆之间的耦合特性，以及有自动驾驶车辆混入条件下的交通流运行规律。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明提供一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法及系统。
本发明公开了一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法，快速路入口匝道包括主路和辅路，主路与辅路的连接点为汇合点(汇合点为明确的固定位置)，在所述汇合点处安装有交通信号灯；包括：
检测主路汇合点下游的车辆数q1；
若q1小于主路汇合点下游达到拥堵阈值的车辆数q，说明主路不拥堵，则获取主路上游最外侧首辆车辆到达汇合点的最短时间t1；
检测辅路排队车辆数q2；
若q2≤q-q1，则估计辅路上q2辆车进入主路的时间t2；
若t1＞t2，则绿灯开启时间为t2；否则，绿灯开启时间为t1；
若q2＞q-q1，则估计辅路上q-q1辆车进入主路的时间t3；
若t1＞t3，则绿灯开启时间为t3；否则，绿灯开启时间为t1。
作为本发明的进一步改进，
若q1≥q，说明主路严重拥堵，则绿灯信号关闭，红灯信号开启，禁止辅路车辆进入主路；
将交通信号灯状态信息传输给辅路排队的自动驾驶车辆。
作为本发明的进一步改进，
所述获取主路上游最外侧首辆车辆到达汇合点的最短时间t1，包括：
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则：
获取车辆位置和速度；
根据车辆位置和速度，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；
若主路上游最外侧首辆车辆为人工驾驶车辆，则：
获取车辆位置和速度；
若车辆未越过主路上游的临界位置，则基于临界距离和最大限速，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；其中，所述临界距离为临界位置至汇合点的距离(其中，临界位置和汇合点均为明确的固定位置，因此临界距离是一个固定值)；
若车辆越过主路上游的临界位置，则基于车辆位置和车辆通过临界位置的速度，估算车辆到达汇合点的最短时间t1。
作为本发明的进一步改进，
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则向主路上的自动驾驶车辆发送减速指令，使自动驾驶车辆到达汇合点的时间t＞t1。
作为本发明的进一步改进，辅路上待进入主路的自动驾驶车辆与主路上的自动驾驶车辆进行实时通信，互传速度和位置信息。
本发明还公开了一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制系统，快速路入口匝道包括主路和辅路，主路与辅路的连接点为汇合点，在所述汇合点处安装有交通信号灯；包括：控制中心、辅路视频采集装置、主路视频采集装置、所述交通信号灯、测速雷达，所述控制中心与所述辅路视频采集装置、主路视频采集装置、交通信号灯、测速雷达、自动驾驶车辆相通信，自动驾驶车辆之间相通信；其中：
所述辅路视频采集装置，用于：
检测辅路排队车辆数q2；
所述主路视频采集装置和测速雷达，用于：
获取主路上游最外侧首辆人工驾驶车辆的位置和速度；
所述控制中心，用于：
检测主路汇合点下游的车辆数q1，并判断q1是否达到主路汇合点下游拥堵阈值的车辆数q；
若q1小于主路汇合点下游达到拥堵阈值的车辆数q，则基于所述主路视频采集装置、测速雷达获取人工驾驶车辆位置和速度，计算主路上游最外侧首辆人工驾驶车辆到达汇合点的最短时间t1；或者，基于接收的自动驾驶车辆的位置和速度，获取主路上游最外侧首辆自动驾驶车辆到达汇合点的最短时间t1；
若q2≤q-q1，则估计辅路上q2辆车进入主路的时间t2；
若t1＞t2，则绿灯开启时间为t2；否则，绿灯开启时间为t1；
若q2＞q-q1，则估计辅路上q-q1辆车进入主路的时间t3；
若t1＞t3，则绿灯开启时间为t3；否则，绿灯开启时间为t1。
作为本发明的进一步改进，
若q1≥q，则绿灯信号关闭，红灯信号开启，禁止辅路车辆进入主路；
将交通信号灯状态信息传输给辅路排队的自动驾驶车辆。
作为本发明的进一步改进，
基于所述主路视频采集装置、测速雷达获取车辆位置和速度；
若车辆未越过主路上游的临界位置，则所述控制中心基于临界距离和最大限速，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；其中，所述临界距离为临界位置至汇合点的距离；
若车辆越过主路上游的临界位置，则所述控制中心基于车辆位置和车辆通过临界位置的速度，估算车辆到达汇合点的最短时间t1。
作为本发明的进一步改进，
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则控制中心向主路上的自动驾驶车辆发送减速指令，使自动驾驶车辆到达汇合点的时间t＞t1。
作为本发明的进一步改进，辅路上待进入主路的自动驾驶车辆与主路上的自动驾驶车辆进行实时通信，互传速度和位置信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明的控制方法及系统提高了异构交通场景(自动驾驶汽车与人工驾驶车辆共存的混合交通场景)下城市快速路入口匝道主路与辅路的汇合区域的通行效率和城市快速路网络的运行效率，优化资源配置，缓解城市交通并保障安全驾驶。
附图说明
图1为本发明一种实施例公开的基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法的流程图；
图2为本发明一种实施例公开的快速路段入口匝道区域示意图。
图中：
1、控制中心；2、辅路视频采集装置；3、主路视频采集装置；4、交通信号灯；5、测速雷达。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
如图1所示，针对自动驾驶车辆和人工驾驶车辆并存的情况，为了提高城市快速路入口匝道主路与辅路的汇合区域的通行效率和安全性；本发明提供一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法，其中：
如图2所示，快速路入口匝道包括主路和辅路，主路与辅路的连接点为汇合点，在汇合点处安装有交通信号灯。为实现快速路入口匝道控制方法，本发明所采取的数据采集及处理设备包括：控制中心1、辅路视频采集装置2、主路视频采集装置3、交通信号灯4和测速雷达5；其中，
控制中心1包括边缘计算单元、交通状态估计系统和无线通信系统，用于入口匝道区域各种信息的汇聚与发送，以及主路拥堵情况的检测；交通状态估计系统主要用于检测主路上的交通拥堵情况，与视频采集装置相结合，更加准确判断主路是否达到拥堵阈值，以此来决定是否开放入口匝道允许辅路车辆进入；通信系统将负责将检测结果传输到局部控制中心的边缘计算系统进行计算，并将计算结果反馈到交通信号灯系统，交通信号灯以此改变红绿灯的开放时间，同时负责交通信号灯系统与自动驾驶车辆的通信。
辅路视频采集装置2，用于采集入口匝道处辅路的车辆排队长度；
主路视频采集装置3，一方面，用于采集主路最外侧车道内人工驾驶车辆的位置，以此判断人工驾驶车辆是否行驶至临界距离l内；以及根据检测的人工驾驶车辆位置估算车辆行驶速度；另一方面，采集主路下游的车辆数，与交通状态估计系统相结合，共同判断主路下游的拥堵情况及车辆数。
交通信号灯4，用于控制交通信号灯的灯色，并与行驶在主路自动驾驶车辆和入口匝道的自动驾驶车辆进行实时通信，传输当前的交通灯状态；
测速雷达5，用于检测经过主路与入口匝道汇合点距离为l处车辆的速度，测速雷达安装位置称为临界位置，l称为临界距离，是保证车辆在临界位置车速为最大限速情况下，开始减速，到汇合点能减速到零的距离；测速系统和主路视频信息采集系统共同检测上游最外侧车辆的速度和位置，以此来计算车辆到达入口匝道汇合点的时间，结果作为入口匝道交通灯绿灯开放时间的依据。
基于上述设备或可实现同等作用的其他设备，本发明的快速路入口匝道控制方法包括：
s1、控制系统启动，各设备正常工作；
s2、检测主路汇合点下游的车辆数q1；
s3、将车辆数q1与主路汇合点下游达到拥堵阈值的车辆数q进行比较；
s4、若q1≥q，则表明主路严重拥堵，此时绿灯信号关闭，红灯信号开启，禁止辅路车辆进入主路；并将交通信号灯状态信息传输给辅路排队的自动驾驶车辆，并返回s2持续检测主路汇合点下游的车辆数q1；
若q1小于q，则表明主路尚有空余空间允许车辆进入，此时获取主路上游最外侧首辆车辆到达汇合点的最短时间t1；其中，
判断主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆还是人工驾驶车辆，判断方法为：若控制中心能与车辆建立通信，则证明是自动驾驶车辆；否则为人工驾驶车辆；
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则：
控制中心自动获取车辆的速度和位置，并依据当前速度计算车辆到达主、辅路汇合点的时间t1；
若主路上游最外侧首辆车辆为人工驾驶车辆，则：
根据临界位置的测速雷达的测速回传信息，并结合主路视频信息采集与处理装置判断车辆是否已经进入临界距离以内(测速雷达用于测量人工驾驶车辆经过此位置的速度信息，自动驾驶车辆的速度信息由车辆自身传感装置测量并实时传输到控制中心)；
若车辆未越过主路上游的临界位置(此时车辆与汇合点的距离大于临界距离l)，为保障汇合点的安全，则以临界位置作为车辆的当前位置，以最大限速作为车辆的行驶速度；此时，基于临界距离和最大限速，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；
若车辆越过主路上游的临界位置(此时车辆与汇合点的距离小于临界距离l)，则根据测速雷达检测车辆经过临界点的车速作为车辆的当前速度v(一般情况下车辆到达汇合点附近时会减速行驶，因此实际速度v1小于v)；为此，基于车辆位置和车辆通过临界位置的速度，估算车辆到达汇合点的最短时间t1。
s5、判断辅路入口匝道是否有车；若无车，则信号灯持续红灯状态；若有车，则检测辅路排队车辆数q2；并当主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则向主路上的自动驾驶车辆发送减速指令，使自动驾驶车辆到达汇合点的时间t＞t1；
s6、判断q2≤q-q1，或者估计q2辆车全部进入主路后，主路汇合点下游是否达到拥堵阈值q；
s7、若q2≤q-q1，则说明辅路上的q2辆车能全部进入主路；此时，估计辅路上q2辆车进入主路的时间t2；
若t1＞t2，则绿灯开启时间为t2，保证辅路车辆全部进入主路；否则，绿灯开启时间为t1，保证辅路车辆部分进入主路，以保证汇合区的安全；
s8、若q2＞q-q1，则说明辅路上的q2辆车不能全部进入主路，只允许部分车辆进入；此时，估计辅路上q-q1辆车进入主路的时间t3；
若t1＞t3，则绿灯开启时间为t3，保证辅路q-q1辆车全部进入主路；否则，绿灯开启时间为t1，保证辅路上小于q-q1辆车进入主路，以保证汇合区的安全。
s9、辅路上待进入主路的自动驾驶车辆与主路上的自动驾驶车辆进行实时通信，互传速度和位置信息，更加保障汇合区域的安全。
如图1、2所示，基于上述快速路入口匝道控制方法，本发明还提供一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制系统，快速路入口匝道包括主路和辅路，主路与辅路的连接点为汇合点，在汇合点处安装有交通信号灯；包括：控制中心1、辅路视频采集装置2、主路视频采集装置3、交通信号灯4和测速雷达5；控制中心与辅路视频采集装置、主路视频采集装置、交通信号灯、测速雷达、自动驾驶车辆相通信，自动驾驶车辆之间相通信；其中，
控制中心1包括边缘计算单元、交通状态估计系统和通信系统，用于入口匝道区域各种信息的汇聚与发送，以及主路拥堵情况的检测；交通状态估计系统主要用于检测主路上的交通拥堵情况，与主路视频采集装置相结合更加准确地判断主路是否达到拥堵阈值，以此来决定是否开放入口匝道允许辅路车辆进入；通信系统将负责将检测结果传输到局部控制中心的边缘计算系统进行计算，并将计算结果反馈到交通信号灯系统，交通信号灯以此改变红绿灯的开放时间，同时负责交通信号灯系统与自动驾驶车辆的通信。
辅路视频采集装置2，用于采集入口匝道处辅路的车辆排队长度；
主路视频采集装置3，用于采集主路最外侧车道内人工驾驶车辆的位置，以此判断人工驾驶车辆是否行驶至临界距离l内；以及根据检测的人工驾驶车辆位置估算车辆行驶速度，进一步估计车辆到达汇合点的时间；
交通信号灯4，用于控制交通信号灯的灯色，并与行驶在主路自动驾驶车辆和入口匝道的自动驾驶车辆进行实时通信；
测速雷达5，用于检测经过主路与入口匝道汇合点距离为l处车辆的速度，测速雷达安装位置称为临界位置，l称为临界距离，是保证车辆在临界位置车速为最大限速情况下，开始减速，到汇合点能减速到零的距离；测速系统和主路视频信息采集系统共同检测上游最外侧车辆的速度和位置，以此来计算车辆到达入口匝道汇合点的时间，结果作为入口匝道交通灯绿灯开放时间的依据。
基于上述各设备可实现的快速路入口匝道控制方法的s1～s9。
本发明的优点为：
本发明的控制方法及系统提高了异构交通场景(自动驾驶汽车与人工驾驶车辆共存的混合交通场景)下城市快速路入口匝道主路与辅路的汇合区域的通行效率和城市快速路网络的运行效率，优化资源配置，缓解城市交通并保障安全驾驶。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制方法，快速路入口匝道包括主路和辅路，主路与辅路的连接点为汇合点，在所述汇合点处安装有交通信号灯；其特征在于，包括：
检测主路汇合点下游的车辆数q1；
若q1小于主路汇合点下游达到拥堵阈值的车辆数q，则获取主路上游最外侧首辆车辆到达汇合点的最短时间t1；
检测辅路排队车辆数q2；
若q2≤q-q1，则估计辅路上q2辆车进入主路的时间t2；
若t1＞t2，则绿灯开启时间为t2；否则，绿灯开启时间为t1；
若q2＞q-q1，则估计辅路上q-q1辆车进入主路的时间t3；
若t1＞t3，则绿灯开启时间为t3；否则，绿灯开启时间为t1。
2.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，
若q1≥q，则绿灯信号关闭，红灯信号开启，禁止辅路车辆进入主路；
将交通信号灯状态信息传输给辅路排队的自动驾驶车辆。
3.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，
所述获取主路上游最外侧首辆车辆到达汇合点的最短时间t1，包括：
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则：
获取车辆位置和速度；
根据车辆位置和速度，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；
若主路上游最外侧首辆车辆为人工驾驶车辆，则：
获取车辆位置和速度；
若车辆未越过主路上游的临界位置，则基于临界距离和最大限速，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；其中，所述临界距离为临界位置至汇合点的距离；
若车辆越过主路上游的临界位置，则基于车辆位置和车辆通过临界位置的速度，估算车辆到达汇合点的最短时间t1。
4.如权利要求3所述的控制方法，其特征在于，
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则向主路上的自动驾驶车辆发送减速指令，使自动驾驶车辆到达汇合点的时间t＞t1。
5.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，辅路上待进入主路的自动驾驶车辆与主路上的自动驾驶车辆进行实时通信，互传速度和位置信息。
6.一种基于异构交通场景的快速路入口匝道控制系统，快速路入口匝道包括主路和辅路，主路与辅路的连接点为汇合点，在所述汇合点处安装有交通信号灯；其特征在于，包括：控制中心、辅路视频采集装置、主路视频采集装置、所述交通信号灯、测速雷达，所述控制中心与所述辅路视频采集装置、主路视频采集装置、交通信号灯、测速雷达、自动驾驶车辆相通信，自动驾驶车辆之间相通信；其中：
所述辅路视频采集装置，用于：
检测辅路排队车辆数q2；
所述主路视频采集装置和测速雷达，用于：
获取主路上游最外侧首辆人工驾驶车辆的位置和速度；
所述控制中心，用于：
检测主路汇合点下游的车辆数q1，并判断q1是否达到主路汇合点下游拥堵阈值的车辆数q；
若q1小于主路汇合点下游达到拥堵阈值的车辆数q，则基于所述主路视频采集装置、测速雷达获取人工驾驶车辆位置和速度，计算主路上游最外侧首辆人工驾驶车辆到达汇合点的最短时间t1；或者，基于接收的自动驾驶车辆的位置和速度，获取主路上游最外侧首辆自动驾驶车辆到达汇合点的最短时间t1；
若q2≤q-q1，则估计辅路上q2辆车进入主路的时间t2；
若t1＞t2，则绿灯开启时间为t2；否则，绿灯开启时间为t1；
若q2＞q-q1，则估计辅路上q-q1辆车进入主路的时间t3；
若t1＞t3，则绿灯开启时间为t3；否则，绿灯开启时间为t1。
7.如权利要求6所述的控制系统，其特征在于，
若q1≥q，则绿灯信号关闭，红灯信号开启，禁止辅路车辆进入主路；
将交通信号灯状态信息传输给辅路排队的自动驾驶车辆。
8.如权利要求6所述的控制系统，其特征在于，
基于所述主路视频采集装置、测速雷达获取车辆位置和速度；
若车辆未越过主路上游的临界位置，则所述控制中心基于临界距离和最大限速，计算车辆到达汇合点的最短时间t1；其中，所述临界距离为临界位置至汇合点的距离；
若车辆越过主路上游的临界位置，则所述控制中心基于车辆位置和车辆通过临界位置的速度，估算车辆到达汇合点的最短时间t1。
9.如权利要求6所述的控制系统，其特征在于，
若主路上游最外侧首辆车辆为自动驾驶车辆，则控制中心向主路上的自动驾驶车辆发送减速指令，使自动驾驶车辆到达汇合点的时间t＞t1。
10.如权利要求6所述的控制系统，其特征在于，辅路上待进入主路的自动驾驶车辆与主路上的自动驾驶车辆进行实时通信，互传速度和位置信息。
技术总结