公交信号优先控制策略研究综述

公交信号优先是提高公交系统运行速度和可靠性的重要手段。回顾公交信号优先控制40多年的研究成果,以总结该领域的总体研究脉络。对被动优先、主动优先、实时优先以及与不同设施相结合的信号优先控制策略进行了综述分析。研究表明,公交信号优先控制策略的发展历程是：控制的实时性逐步提高,优化要素的考虑逐渐全面,控制对象日益扩大,控制策略逐步系统化、适用性逐步增强。最后指出,公交信号优先控制多目标平衡、控制策略的协调与网络优先控制,以及控制与调度策略的协调优化是后续研究的重点,而公交车辆行程时间预测以及如何应对预测偏差带来的影响仍然是信号优先控制中的关键问题。     

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快速公交是解决城市交通问题的有效手段,公交信号优先对于提高快速公交运营效率具有重要作用。具备公交优先功能的快速公交沿线路口协调控制有较高的复杂性,为此,本文提出了一种关键参数抽取方案,针对快速公交全线路路口信号优先控制,给出了定周期下优先感应控制方案和优先评估体系,通过分时段遗传算法实现了信号控制参数与车辆调度参数的协调优化,达到了公交优先与社会车辆理想通行的综合最优控制效果,以北京市南中轴BRT为例,应用VISSIM交通软件进行仿真,通过与其它多种控制方案优先效果的比较,验证了本文方案良好的控制效果。     

模糊自适应控制理论在公交优先信号控制中的应用

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了基于模糊自适应控制的公交优先信号控制算法,通过对车辆在交叉口延误时间的估算,对量化因子Ie进行自适应调整.仿真结果表明,自适应模糊控制能有效地减少公交车辆延误,具有较强的自适应能力,提供了一种解决城市交通堵塞问题的途径,可用于未来的信号控制系统中.     

自适应公交优先控制交叉口平均延误分析

以自适应公交信号优先控制交叉口为研究对象,提出了全新自适应公交信号优先控制交叉口车辆平均延误计算模型。并运用仿真测试平台,对该信号控制交叉口车辆平均延误进行了仿真分析。仿真结果表明：较常规信号控制方法,自适应公交信号优先配时虽然有助于减少公交行车延误,但是对道路交通系统中的其他车辆通行会造成很大的干扰,对整个交叉口通行能力的影响不一定是正面的。车辆平均延误分析对公交优先策略的具体实行方式、城市交叉口信号控制算法优化及其服务水平的提升具有良好的指导作用和借鉴意义。     

模糊自适应控制理论在公交优先信号控制中的应用

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了基于模糊自适应控制的公交优先信号控制算法,通过对车辆在交叉口延误时间的估算,对量化因子Ie进行自适应调整。仿真结果表明,自适应模糊控制能有效地减少公交车辆延误,具有较强的自适应能力,提供了一种解决城市交通堵塞问题的途径,可用于未来的信号控制系统中。     

单交叉口公交信号优先控制策略建模研究

为研究公交信号优先策略对交叉口公交车及社会车辆的影响,建立公交信号优先控制模型及延误模型,以采取公交优先方式后交叉口所有车辆的人总延误减小为控制目标,引入效益指数PI,以信号交叉口优先相位获得的效益与非优先相位损失效益的差值来衡量整体效益,使得每一次采取的公交优先策略都能提高信号交叉口的整体效益。结果表明:在信号交叉口采取信号优先控制策略后,交叉口车辆的人总延误显著降低。本研究成果对其他信号优先控制方式模型、交叉口群公交优先协调控制等具有一定的参考价值和理论意义。     

基于悉尼自适应交通控制系统的城市公交信号优先控制方法

为解决悉尼自适应交通控制(SCATS)系统无法实现国内复杂交通环境下主动公交信号优先控制需求的问题,提出公交信号优先控制方法。首先,设计基于SCATS系统的公交信号优先系统,以及兼顾上下行双向公交信号优先请求的公交车辆信息采集检测器布设方法;其次,建立绿灯延长、插入相位、绿灯提前优先控制流程,确定不同优先方式主要参数的计算方法;最后,依托上海市延安路中运量公交系统重点工程进行实际应用,评估运行效果,结果表明在社会车辆车均延误影响较小的前提下,公交车辆延误降低12%以上。     

公交信号优先检测系统介绍

公交车辆检测系统是依托公交信号优先策略而存在的一个相对独立检测系统。公交信号优先算法的实施需要获取更全面的交通信息,包括公交车辆的运行状态。公交信号优先检测系统检测的信息是否及时、可靠、全面,直接影响到实施公交信号优先对整个交叉口或者整个优先区域的控制效果。根据信息的覆盖范围以及所采用的技术,分别介绍适用于公交信号优先的检测系统,并对所采用的技术及其优缺点进行分析。     

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北京2008年奥运会期间,北京市采取了一系列奥运交通保障措施,交叉口公交信号优先是其中重要的一项内容。本文首先介绍了交叉口公交优先和紧急优先的控制逻辑和控制策略,然后讲述了奥体中心区利用射频技术进行交叉口公交车信号优先和奥运VIP车辆信号紧急优先的实现方式和实现过程,简述了海信信号机公交优先和紧急优先信号配置方法;最后,对奥体中心区公交优先和紧急优先的实施效果进行了总结和评价,并给出了城市公交信号优先方面的几点建议。     

交叉口公交优先信号控制策略研究

作为社会群体型交通,公共交通是缓解交通拥堵、能源紧张、污染严重等问题的首选,故近年来各地政府纷纷在综合交通政策上确立公共交通优先发展的地位。公交优先信号作为公交优先在时间优先的发展方式,主要控制策略包括被动优先、主动优先和实时优先。在综述国内外文献的基础上,重点分析机非混行条件下单点信号交叉口的公交优先信号控制策略的应用情况,并提出相应的公交优先信号控制的软硬件系统架构和模块功能。最后,提出应引入先进的仿真技术来进行方案评测与论证,从而更好地制定控制和优化策略。     

车路协同下考虑绿波协调的公交优先控制

在绿波协调控制交叉口群中,为分析公交优先控制对后续交叉口群的扰动,基于车流运行时间偏移分布,以概率期望描述了交叉口各相位绿时左端和右端时长变化引起的后续交叉口群在绿波带内、绿波带间的延误变化;采用组合优化的方法,以交叉口群在车速引导下的公交通行效益优化为上层模型,以交叉口群在公交优先控制下的延误优化为下层模型,对公交引导车速和信号控制参数进行协同优化.通过算例分析表明,公交优先控制模型有效提升了交叉口整体通行效益,最大化减小了对周边交叉口群的不利影响.     

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针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

交通路口可变相位信号控制

利用集合理论的一些相关知识，研究了孤立交通路口的信号控制，提出了孤立交通路口可变相位信号控制的方法。与传统交通路口模糊信号控制的方法相比，可变相位信号控制的相位顺序、相位时间以及相位组合更加灵活，更适应交通路口实时变化的交通状况，同时可变相位信号控削能够适应不同形状交通路口的信号控制。用TslS仿真软件仿真结果表明可变相位信号控制的效果要优于传统模糊控制，是进行路口信号控制的一种实用和有效的算法。     

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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

Iterative Learning Based Adaptive Traffic Signal Control

Iterative learning control (ILC), as a branch of data-driven control, has obtained plentiful achievements both in theoretical research and practical application over the past two decades. Taking the traffic signal control system as a plant system, the paper introduces the idea of the ILC and fuzzy logic to design an adaptive data-driven traffic signal controller to improve the capacity of the intersection. The key rule of the signal control logic is described by fuzzy iterative theory, and the control strategy can adapt itself to the changing of traffic flow by iterative learning and handle the uncertainty and randomness in traffic system by fuzzy logic, so as to avoid the modeling of complex transport system and take advantages of data-driven on non-model control. Finally, the proposed method is testified to be applicable and effective based on the simulation results by VISSIM. The simulation result indicates that the effect of the proposed method is more effective than the fixed and actuated control approaches.     

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迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

混合交通路口动态多级模糊信号控制

在城市交通控制中,交通路口各个方向的交通流分布不均匀,车流到达随机性大,非机动车与行人对交通路口信号控制有影响.针对此特点,利用多级模糊控制理论,提出了以车道组流率比为基准的混合交通路口变相位、变相序、变周期的动态多级模糊控制算法.最后用VC 语言进行了编程仿真,结果表明,与传统四相位信号控制相比,该控制算法效果较好.     

基于遗传算法的交通信号多层模糊控制模型研究

针对城市交通信号控制问题,提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模栅控制模型,第一层用来判断路口的交通需求强度;第二层为相位优化层,主要完成相位优化功能;第三层为绿灯时间优化层,用来确定各个相位的有效绿灯时间,针对模糊控制模型中隶属度函数优化的问题提出了利用遗传算法进行模糊控制模型中隶属度函数的优化模型,确定了遗传算法各类参数的计算方法,通过与普通多层模糊控制模型仿真的比较,结果表明本文提出的基于遗传算法的多层模糊控制模型具有较好的控制效果.