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龙图腾网获悉上海衍之辰科技有限公司申请的专利一种基于轨迹冲突指数的信号相位相序自动优化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：CN116486601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310017414.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于轨迹冲突指数的信号相位相序自动优化方法是由陈凯佳;还斌;赵益;辛国容;肖光明;赵超;谈佳睿;朱毅;崔虎设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹冲突指数的信号相位相序自动优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轨迹冲突指数的信号相位相序自动优化方法。本发明通过路口历史车辆高精度轨迹数据定量从流向间冲突点类型、数量、角度、速度、车型组成以及视线角度等多方面确定各流向冲突程度，并在此基础上结合各流向关键流率比对各流向进行灵活组合，确定路口基础控制相位单元。最后，本发明考虑前后相位间尾车冲突情况计算相位间隔时间，并以所有相邻相位间所需清空时间之和最小为目标，确定相位单元的放行顺序。由此可以避免相序设置时人工干预的主观性，降低人力成本，提高信号方案设置的合理性，便于实际推广。

本发明授权一种基于轨迹冲突指数的信号相位相序自动优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹冲突指数的信号相位相序自动优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S-1：轨迹数据预处理： 车道轨迹数据为交叉口全息融合后的单车轨迹数据，将路口一定数量的历史样本轨迹数据根据进口车道进行分类，形成分车道的车辆轨迹点经纬度坐标集合Al，l∈L，L表示路口车道集合，采用Kmeans聚类的方法对车道在交叉口物理区内的轨迹数据进行分类，得到车道包含的K个轨迹点簇Dl[1-K]以及K个历史车辆簇Vl[1-K]，其中，l[1-K]表示车道l的1到K个不同转向； 步骤S-2：车道间轨迹冲突识别，包括以下步骤： 步骤S-2-1：不同车道轨迹冲突点识别： 基于不同车道的历史流向轨迹数据，通过判断轨迹簇间最近点对的距离是否小于冲突距离阈值cofThr来判断轨迹是否存在冲突，其中：分别表示车道l1第k条轨迹以及车道l2第k条轨迹； 步骤S-2-2：不同车道轨迹冲突指数计算，包括以下步骤： 步骤S-2-2-1：车道各流向间冲突类型判别： 车道l根据进入路口物理区前所有轨迹点的航向角可计算出车道l所在进口的角度enAlk，以及离开物理区后车道l轨迹k的出口角度exAlk，进而判断车道不同轨迹间的冲突类型，如下式所示： 式中：表示车道l1第k条轨迹与车道l2第k条轨迹的冲突类型；1表示分流冲突，2表示合流冲突，3表示交叉冲突； 步骤S-2-2-2：车道各流向间冲突指数计算： 基于两条轨迹冲突点数、冲突点类型、冲突交叉角度、冲突速度、冲突大车比、冲突视角计算两股轨迹的冲突程度，将计算获得的冲突程度定义为冲突指数：冲突指数越大说明两条轨迹冲突程度越高，冲突指数越小两条越适合在一个相位同时放行，其中： 冲突点数表示两股流向轨迹中坐标间距离小于冲突距离阈值cofThr的点对数量； 冲突交叉角度表示两股流向轨迹冲突点航向角差值，其中不同冲突类型交叉角度对安全性的影响各不相同：分流冲突时，冲突交叉角度越小越容易发生车辆追尾，冲突安全性越低；交叉冲突及合流冲突时，冲突交叉角度越大，冲突严重程度越高； 冲突速度表示形成冲突时两股流向的相对速度情况，其中不同冲突类型下两车速度对安全性的影响各不相同：分流、合流冲突时，两个轨迹冲突点速度差值越大，风险度越高；交叉冲突时，两股轨迹冲突速度合值越大，冲突严重程度越高； 冲突大车比表示两股冲突交通流大车组成情况； 冲突视角系数表示两股车辆在进入交叉口前分别能感知到另外一股车流的程度，冲突视角系数越大表明安全隐患越大； 步骤S-2-2-3：车道间冲突指数计算： 车道间冲突指数表示两根车道间所有流向间冲突程度之和，由车道对应各流向间冲突系数组成，如下式所示： 式中：cofFl1，l2表示车道l1与车道l2间的冲突指数，为步骤S-2-2-2获得的车道l1的流向k与车道l2的k流向的冲突系数； 步骤S-2-3：车道绿灯间隔时间计算，如下式所示： 式中：表示车道l1的流向k与车道l2的流向k的冲突点数；表示车道l1的流向k与车道l2的流向k的绿灯间隔时间；表示车道l1的停止线与车道l1的流向k与车道l2的流向k冲突点的距离；lIntl1，l2表示车道l1与车道l2的绿灯间隔时间； 步骤S-3：车道合并基础流向，包括以下步骤： 步骤S-3-1：构建基础流向： 针对路口通过各进口道车道功能，构建基础流向集合F，流向fm对应的车道集合为 步骤S-3-2：计算基础流向流率比： 根据基础流向对应的所有车道流率比计算流向关键车道流率比，如下式所示： fRf＝maxlRll∈FLf 式中：fR表示流向关键车道流率比集合； 步骤S-3-3：构建基础流向冲突矩阵： 针对步骤S-3-1所得基础流向，计算所有基础流向间的冲突系数，构建流向冲突矩阵CF，如下式所示： CF＝[cffm，fm]M×M 式中：M表示基础流向的数量；cff1，f2表示流向f1与流向f2间的冲突系数； 步骤S-3-4：构建基础流向相容系数矩阵： 对所有基础流向间的相容性进行了定量分析，以确定哪些流向适合同时放行，如下式所示： CP＝[cpfm，fm]M×M 式中：CP表示交叉口所有基础流向间相容矩阵；cpf1，f2表示流向f1与流向f2间的相容系数； 步骤S-3-5：流向绿灯间隔时间计算： 根据流向对应车道绿灯间隔时间计算相邻流向间绿灯间隔时间，如下式所示： 式中：fIntf1，f2表示流向f1与流向f2分别作为前后相邻流向间的绿灯间隔时间； 步骤S-4：基本相位优化，包括以下步骤： 步骤S-4-1：流向合并基础相位： 基于步骤S-3-4所得到的所有基础流向间的相容系数，计算将流向合并后的相位模块度，并将模块度最高时的流向组合输出为基础相位集合BP，相位bpq对应的基础流向集合为 步骤S-4-2：基础相位关键流向及关键流率比计算： 求得关键流率比最大的流向f*作为相位关键流向，其对应的关键流率比作为相位关键流率比，如下式所示： pRbp＝maxfRff∈PFbp pKFbp＝f* 式中：pR表示基础相位关键流率比集合；pKF表示基础相位关键流向集合； 基础相位流向集合剔除关键流向f*建立相位非关键流向集合PSFbp并计算相位非关键流向流率比，如下式所示： pSRbp＝maxfRff∈PSFbp 式中，pSR表示基础相位非关键流率比集合； 步骤S-4-3：基础相位关键流向相容性计算： 对各基础相位的关键流向进行二次聚类，从而搭接出新的相位，具体包括以下步骤： 步骤S-4-3-1：计算基础相位间关键流向相容性： 通过相位主次流向流率比差值建立两个相位可搭接程度计算方法，并将此作为两个相位关键流向的相容性，否则将两个相位关键流向的相容性设为0，如下式所示： 式中：kcfbp1，bp2表示基础相位bp1与基础相位bp2关键流向相容性； 步骤S-4-3-2：基础相位搭接生成基本相位： 基于所有相位关键流向间的相容系数，进一步采用Newman算法迭代计算不同相位搭接方案下的相位模块度，选取模块度最高时的搭接方案将结果输出为搭接相位集合LP，将搭接相位集合LP与基础相位集合进行合并为基本相位集合P，基本相位的数量为O； 步骤S-5：相序优化，包括以下步骤： 步骤S-5-1：相位绿灯间隔时间矩阵计算： 根据组成基本相位的基础流向间的绿灯间隔时间计算相邻相位间绿灯间隔时间，如下式所示： 式中：pIntp1，p2表示流向p1与流向p2分别作为前后相邻相位间的绿灯间隔时间； 步骤S-5-2：相序方案生成： 以所有相位间绿灯间隔时间之和最小化为目标，考虑步骤S-4-3-2所述搭接相位与基础相位的相序约束优化采用穷举法优化得到最优相位相序方案sP*，如下式所示： sP＝[spo]O＝{sp1，sp2，...spO} 式中：L表示所有相位绿灯间隔时间之和。

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