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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115985093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211656961.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法是由王艳丽;吴兵;王海山;向争良;薛谭星设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法在说明书摘要公布了：基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法，包括：公交车向路面检测器发起公交信号优先请求；检测器向后台处理器主动动态上传获取到的路面交叉口流量、到达率以及公交车站停靠时间分布这些信息；基于事件驱动算法构建公交车期望延误计算模型，进一步构建随机信号优先模型的目标函数和约束条件，适用于单一交叉口独立控制和多交叉口联合控制场景；后台处理器利用COBYLA求解随机信号优先模型，经求解得到并输出最佳的信号配时方案，反馈给路口信号灯控制器。本发明适用于检测器和停止线之间存在公交车站、路段不配备公交专用道等实际应用场景，有利于公交优先的发展。

本发明授权基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法，其特征是，包括步骤：步骤一：公交车向路面检测器发起公交信号优先请求；步骤二：检测器向后台处理器主动动态上传获取到的路面交叉口流量、到达率以及公交车站停靠时间分布这些信息；步骤三：首先，基于事件驱动算法构建公交车期望延误计算模型，分为单点式延误计算模型或者多交叉口延误计算模型；同时，构建单点式随机信号优先模型或者多交叉口联合控制的协同式随机信号优先模型，两类随机信号优先模型包括目标函数和约束条件，所述公交车期望延误计算模型所参与确定了所述目标函数组成；步骤四：后台处理器利用步骤二获取路面交叉口流量、到达率、公交车站停靠时间分布这些现场信息，用于实时更新随机信号优先模型，用于输入COBYLA求解器；同时，由COBYLA求解器输入单点式随机信号优先模型或多交叉口联合控制的协同式随机信号优先模型，经求解得到并输出最佳的信号配时方案，反馈给路口信号灯控制器；步骤三中，事件驱动算法包括五种事件：排队、停靠站、淹没、到达停止线、周期结束；每次将选择开始时刻最早的事件作为下一个事件，同时它的结束时刻将被用来更新全局仿真时钟；事件驱动算法将会一直计算，直到公交车到达停止线；事件1，排队：公交车被迫停车排队的事件称为排队；仅当公交车未到达排队队列末端，且排队队列未达到最大排队长度时，才会发生排队事件；最大排队长度、当前排队长度和达到最大排队长度的时刻由以下公式计算； 式中， ——最大排队长度，m； ——交叉口i，相位的排队集结波速度，ms；Ci,j——优化后，交叉口i，第j个周期的长度，s；gi,j,k——交叉口i，第j个周期，第k个相位，优化后的绿灯时间，s； ——交叉口i，当前信号周期； ——交叉口i，给予公交车通行权的相位； ——交叉口i，当前信号周期，当前时刻的偏差，s； ——交叉口i，当前信号周期的开始时刻，s； ——交叉口i仿真时钟的当前时刻，s； ——交叉口i，当前的排队长度，m； ——排队长度到达最大时的时刻，s；触发排队事件，必须满足队列尾部在公交车当前位置之前，即以下条件， 式中， ——公交车和停止线之间的距离，m；若排队事件触发，公交预期到达排队队列末端的时刻由如下公式计算： 式中， ——公交车预计抵达排队队列末端的时间，s； ——公交车在某时刻与停止线之间的距离，m；vi,i′——公交车从交叉口i′向交叉口i行驶时的期望车速,ms；由排队事件引起的公交车延误由以下公式进行计算， 式中， ——由于排队事件引起的公交车延误，s；排队事件的开始和结束时刻分别由以下公式确定， 式中， ——排队事件的开始时刻，s； ——排队事件的结束时刻，s；排队事件发生后，公交车与停止线之间的距离计算公式如下， 式中， ——排队事件后，公交车和停止线之间的距离，m；事件2，停站：公交车在公交车站停车并完成上下客的事件为停站；如果公交车尚未抵达公交车站，并且已知公交车在车站的停留时间为则根据以下公式确定停站事件的开始时刻， 式中， ——停站事件的开始时刻，s； ——公交车站与停止线之间的距离，m；如果检测器与停止线之间没有公交车站，则将公交车在公交车站的停留时间视为0，即： 式中， ——公交车在公交车站的停留时间，s；公交车停车上下客不产生信号延误；因此，由停站事件引起的延误等于零；在停站事件前后，公交车与公交车站处于同一位置；停站事件结束后，公交车延误和公交车位置由以下公式确定， 式中， ——停站事件造成的公交车延误，s； ——停站事件后，公交车与停止线之间的距离，m； ——公交车站与停止线之间的距离，m； ——停站事件结束时刻，s；事件3，淹没，指公交车准备从公交车站离开时，由于排队队列末端超过公交车站，公交车被排队队列淹没，必须停车等待的现象；根据淹没事件的定义可知，触发此事件必须满足以下条件， 式中， ——消散波目前到达的位置，m；淹没事件造成的公交车延误由以下公式得出， 式中， ——淹没事件造成的公交车延误，s；淹没事件的开始时刻、淹没事件的结束时刻、淹没事件后公交车与停止线之间的距离由以下公式确定， 式中， ——淹没事件的开始时刻，s； ——淹没事件的结束时刻，s； ——淹没事件后，公交车与停止线之间的距离，m；事件4：到达停止线，指公交车到达停止线；此事件不产生信号延误，且公交车在事件结束后即到达停止线；到达停止线事件的开始时刻、到达停止线事件的结束时刻、到达停止线事件造成的公交车延误、到达停止线事件后公交车与停止线之间的距离由以下公式确定， 式中， ——到达停止线事件的开始时刻，s； ——到达停止线事件造成的公交车延误，s； ——到达停止线事件的结束时刻，s； ——到达停止线事件后，公交车与停止线之间的距离，m；事件5，周期结束事件表示一个信号周期结束，切换到下一个信号周期；该事件不产生信号延误；此事件的开始时刻、结束时刻、引起的公交车延误、事件结束后公交车和停止线之间的距离由以下公式确定， 式中， ——周期结束事件引起的公交车延误，s； ——周期结束事件的开始时刻，s； ——周期结束事件的结束时刻，s； ——周期结束事件结束后公交车和停止线之间的距离，m；公交车的总信号延误是抵达停止线前发生的所有事件产生的延误之和；步骤三中，目标函数：基于可变周期策略考虑到达随机性的公交信号优先方法，以最小化公交车期望延误与信号配时调整幅度为优化目标，目标函数如下： 式中，Z——最终目标函数，由两部分组成，其中即为公交车期望延误； ——表示公交车从交叉口i′到交叉口i的延误，是关于信号配时方案、公交车速、公交车停站时间这些变量的函数，由事件驱动算法求得；EX——随机变量X的数学期望； ——交叉口i，优化窗口内的周期数，这是一个在优化前定义的超参数； ——交叉口i的相位数；wk——相位k偏差的权重；步骤三中，约束条件：随机信号优先模型有五种类型的约束，如下：约束1：最短绿灯时长约束；绿灯时长太短无法保证车辆与行人安全通过交叉口；约束公式表达如下： 式中， ——交叉口i，第k个相位，所要求的最短绿灯时长，s；约束2：周期长度约束；周期长度过长或过短皆不利于交叉口运行；周期长度过短导致频繁的相位切换，增加启动损失时间，减少交叉口容量；周期长度过长导致停车等待时间延长，信号延误急剧增加；约束公式表达如下： 式中， ——交叉口i的周期长度下界，s； ——交叉口i的周期长度上界，s；约束3：最大饱和度约束；饱和度是反映道路服务水平的重要指标之一，高饱和度通常意味着交通拥堵和较大的信号延误；因此，饱和度不宜过大，约束公式表达如下： 式中，λi,k——交叉口i，第k个相位，关键到达率，vehs；si,k——交叉口i，第k个相位，关键饱和流率，vehs； ——交叉口i，第k个相位，所容许的最大饱和度；约束4，逝去时刻不可更改；在公交车被检测到之前，如果某相位的绿灯阶段已结束或者已开始，则无法修改该相位的结束或开始时刻；若相位结束时刻处于缓冲期内，则此相位的结束时刻也不可修改；约束公式表达如下： Ci,0＝0 式中，g′i,j,k——交叉口i，第j个周期，第k个相位，原始的绿灯时间，s； ——优化后的配时方案中，交叉口i，第j个周期，第k个相位的结束时刻，s； ——原配时方案中，交叉口i，第j个周期，第k个相位的结束时刻，s；I{condition}——条件condition的示性函数； ——二元变量，表明交叉口i，第j个周期，第k个相位的结束时刻是否可改变；tbuffer——缓冲期时长，通常为全红时间与黄灯时间的和，s；M——足够大的正数；约束5，优化窗口持续时长固定约束；可变的优化窗口持续时长不利于交通状况的稳定；因此，优化窗口持续时长保持不变约束的公式表达如下： 式中符号含义同上。

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