临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率，提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先，建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型，分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二，构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型，通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三，构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型，并提出了相应的求解算法，通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成，考虑各交叉口间的制约影响关系，有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法，通过通过量最大化模型优化周期及绿信比，继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差，获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后，应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化，并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化，与对照方案相比，优化方案的双向总交通量提升了21.9%，车均延误降低了63.1%，通行能力与服务水平提升显著。     

基于车路协同环境的信号交叉口车速引导方法

针对现有的车速引导模型存在未综合考虑车辆跟驰行为、引导场景划分较粗略等问题，研究了4种基于车路协同环境下实时优化各车的车速引导模型。对车辆进行所属车辆列队划分，考虑车速引导影响对FVD跟驰模型进行改进。以车辆列队为引导单元，将车辆可能面临的交通状况细分为8种引导场景，以引导车辆不停车或少停车通过交叉口为目标，直接优化车辆加/减速度，建立车辆列队后车根据改进的跟驰模型计算目标跟驰加/减速度，并与头车组成列队以同一目标车速通过交叉口停车线的4种车速引导模型。以南昌市海棠北路/枫林西大街交叉口为例进行仿真验证，结果表明，所提出的车速引导模型能使车辆行程时间减少18.9%，最大排队长度减少58.8%，延误减少60.8%，燃油消耗减少36.4%，且适用于不同交通饱和状态，对提高信号交叉口通行效率和减少车辆燃油消耗有显著效果。      

车路协同环境下多车协同车速引导建模与仿真

车路协同环境是利用无线通信技术、电子信息技术等高新技术建立的新颖交通环境,其以车车、车路通信为基础,有效实现了信息在系统内部的快速、准确、有效的传输,弥补了目前交通基础数据实时性、可靠性等方面存在不足.利用车路协同环境下,在单车车速引导的基础上,以交叉口整体效益最佳为目标,提出信号交叉口多车协同车速引导模型,以最大限度地降低交叉口车均延误,减少平均停车次数,提高绿灯时间利用率.同时,以上海市曹安路-绿苑路交叉口为例进行仿真验证,研究结果表明,相比于单车引导而言,多车协同引导可适用于高、中、低等不同饱和状态,且可有效降低交叉口车均延误及平均停车次数.      

基于车速引导的交叉口公交优先多申请优化控制模型

为了解决交叉口高饱和以及公交优先多申请导致的公交优先效果不佳的难题,考虑公交运行车速可以引导调节的环境,以公交车的延误与停车次数加权最小为目标,以周期时长和相位饱和度为约束条件,将每辆公交车的车速调整量和交叉口信号相位时长一起作为优化变量,建立了公交车速引导和交叉口信号配时集成优化的整数线性规划模型。其中,采用0-1变量表示公交车停车次数以及公交车是否能够在到达周期内通过。分析结果表明:当交叉口高负荷,公交车到达时刻调整量上限为±8s时,与背景信号配时相比,车速优化模型的公交车人均延误减少14.35s(降低27.71%),停车次数减少1次(降低14.29%);信号优化模型的公交车人均延误减少12.39s(降低23.93%),停车次数减少1次;而所提出的集成优化模型可以使公交车人均延误减少40.68s(降低78.56%),停车次数减少3次(降低42.86%),超过单方面信号优化与单方面车速引导产生的公交优先效果之和;即使考虑到信号配时与车速引导相结合,但是采用先到先服务的方法只能使公交车人均延误减少17.29s(降低33.39%),停车次数减少1次。当交叉口饱和度过高,信号配时调整余地不大时,可以通过适当增加公交车车速调整量达到理想的公交优先效果。     

基于车速与信号协同优化的区域绿波协调控制模型

针对车路协同环境下的区域绿波协调控制问题，根据自动驾驶车辆车速可控的特点，提出利用绿波车速与信号配时的协同优化方法，建立一种区域绿波协调控制模型。模型在信号配时与相位相序优化的基础上，增加对路段绿波车速的优化，为车路协同环境下的自动驾驶车辆提供路段车速引导方案；通过扩大优化模型的可行解空间，以解决区域协调中相位差的设计问题；选取绿波带宽折减率与通行速度折减率的加权量作为模型评价指标，使得设计方案能够实现绿波带宽与通行速度的综合最优。算例结果分析表明：模型可以根据不同的绿波带宽权重系数，求解相应的绿波带宽与通行速度综合最优协调控制方案，其中绿波带宽最优方案的路网绿波带宽占比均值能够达到95%，明显优于TRANSYT模型的绿波协调优化效果。VISSIM仿真结果显示，与TRANSYT优化方案相比，所提模型方案能够减少干道平均停车次数39%，缩短交叉口平均延误时间10%，使区域交叉口的通行效率得到进一步提升。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导建模与仿真

目前交通自适应控制策略中预测交通流到达的方法多为基于车流行驶速度服从统一分布而获得,其效率与可靠性等方面存在不足.文中利用车路协同环境下实时车车、车路通信,基于实时信号状态、排队长度、车辆位置、加速度等参数,以交叉口车辆停车时间最小化为目标,提出面向个体车辆的车速引导机制与模型,有效弥补了上述缺陷.以上海市曹安路嘉松北路交叉口为例进行仿真验证,结果表明,在高饱和状态下,文中模型能有效降低交叉口车均延误30％,减少交叉口平均停车次数60％,在中、低饱和状态下的效益更佳.     

考虑可变导向车道的干线交叉口协调控制方法

为降低包含可变导向车道的干线车均延误与排队长度,提出一种考虑可变导向车道的干线交通信号协调控制方法.以直行和左转方向交通流饱和度为判别标准,对可变导向车道行车方向是否切换进行判断;基于车道行车方向切换对干线交通流造成的影响,对HCM模型中的通行能力、均匀延误修正系数等参数进行修正,建立考虑可变导向车道的干线协调控制信号配时优化模型.以武汉市青年路3个交叉口为例,利用Vissim软件进行仿真实验,结果表明,相比于现状情况下的单点信号配时方案,模型能够有效降低干线车均延误与排队长度,可变导向车道所在的信号交叉口进口道优化效果最为明显,车均延误减少16.87%,直行和左转方向排队长度分别降低17.95% 和23.24%,证明模型对包含可变导向车道的干线协调控制交叉口运行具有积极影响.      

基于双站台的 BRT与社会车辆协同绿波优化模型

公交车在运行过程中需要停靠站台，导致现有绿波交通模型很难同时优化社会车辆与公交车。针对该难题，建立了以双站台为基础的社会车辆绿波与BRT行程时间协同优化模型。该模型以社会车辆绿波带宽最大与BRT行程时间最短的加权值为目标函数；以周期时长、相位相序、社会车辆与 BRT 车速、交叉口双站台停靠选择为优化变量。算例表明，与 maxband模型相比，优化模型在绿波带宽占周期比例不变的情况下，BRT平均行程时间由 407.54 s降为 308.08 s，降低24.4%；BRT平均延误由68.66 s降为9.2 s，降低86.6%；停车次数由35次降低为2次，降低94.6%。优化模型在保证社会车辆绿波通行的前提下可以显著提高BRT的通行效率，为BRT的进一步推广应用提供理论基础。     

交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制

为提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,提出一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法.首先,提出一种新的高维多目标进化算法GRMODE,设计了新的算法模型并改进了Pareto支配排序等多项关键技术;其次,设计了基于GRMODE算法的交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制模型,提供5项控制目标最优的信号控制方案.在南京市交叉口信号控制中的仿真实验结果表明,基于GRMODE算法的控制模型能够使交叉口机动车平均延误、停车次数、通行能力、非机动车平均延误及行人等待时间等多项性能指标同时达到最优,提升交叉口智能信号控制效率.     

考虑自动驾驶平稳性的交叉口通行能力研究

为研究考虑自动驾驶平稳性的城市十字交叉口通行能力问题,建立了自动驾驶汽车模型,采用VISSIM软件对十字交叉口在混合交通流下的交通状况进行仿真实验,分析了不同自动驾驶汽车比例和驾驶偏好对十字交叉口的行程时间、平均车速和延误的影响规律。结果表明:在自动、手动驾驶汽车车速分别为30km/h和50km/h的场景下,增大自动驾驶汽车比例,平均车速下降且波动大,汽车行程时间与平均延误增加,延误由十字交叉口向外扩散;提高自动驾驶汽车车速至50km/h并改变信号配时,汽车行程时间最高缩短24%,平均车速提高且保持稳定,十字交叉口延误扩散情况得到改善;对比不同驾驶偏好的研究发现,限制最大加/减速度时,减小停车间距与车头时距能够提升十字交叉口通行能力。     

全设置连续流交叉口信号配时及延误模型

为了解决连续流交叉口车辆多次停车问题，提出了各流向车辆在所遇第2条停车线处不用停车的优化控制策略。通过协调主预信号配时，调整信号控制相位相序方案，促使车辆直接通过所遇第2条停车线，使得左转车辆停车次数由3次减少到2次或者1次，直行车辆停车次数由2次减少到1次。分析各流向车辆到达-驶离图式，构建左转车流在所遇第3条停车线处的延误计算模型，结合Webster经典模型，给出连续流交叉口整体延误计算模型，其计算结果与VISSIM仿真结果基本一致。推导给出车辆不二次停车、车车不冲突以及连续流交叉口自身交通组织等因素所需满足的约束条件，以交叉口车均延误最小化为优化目标，构建连续流交叉口主预信号协调配时优化控制模型，并设计了4种交通场景以验证不同情况下的效益改善情况。研究结果表明：通过信号协调减少1次停车，能够降低50%以上的车均延误和车均停车次数；根据各转向交通量所占比例选择合适的车道分配方案有助于提升连续流交叉口通行效率；在2种策略下交叉口车均停车次数分别为0.88~1.05、0.59~0.77，与已有控制策略约2次车均停车次数相比，明显降低了连续流交叉口车辆停车次数。研究成果可为连续流交叉口控制提供新的视角，对交叉口通行效率的提升效果也更加显著。     

车路协同无信号交叉口的矩形冲突检测及消解

针对车路协同环境下的冲突问题，建立了以系统反应时间代替驾驶员反应时间的自动驾驶车辆制动距离模型，以此作为安全距离改进了矩形冲突检测模型，并根据轨迹优化的研究思路，提出了以矩形冲突检测模型为基础的冲突消解算法，对非通行优先权车辆进行速度引导，避免车辆冲突。在车联网开源框架 Veins 的基础上，将交通仿真器 SUMO和网络仿真器 OMNeT++双向耦合，并对冲突检测模型与消解模型进行验证。仿真结果显示，该冲突检测及消解模型具有可行性，与传统无信号交叉口四路停车让行规则相比，模型中的速度引导方案能减少合流冲突车辆 8.6%的平均行驶时间，减少交叉冲突车辆 8.3%的平均行驶时间；合流冲突和交叉冲突中车辆的平均速度分别提高了61.4%和105.0%。在实际应用中，冲突消解模型可以为不同速度范围内的自动驾驶车辆提供速度参考，降低无信号交叉口车辆发生碰撞的概率，提高无信号交叉口的通行效率。     

出口道左转交叉口信号控制鲁棒优化方法

为了提高出口道左转交叉口在现实交通需求和供给波动环境中的适应性，权衡运行效率与稳定性，对其鲁棒优化方法进行研究。在对出口道左转交叉口运行特点和饱和流率进行分析的基础上，提出从交通需求分布、基本饱和流率分布和实际运行车速分布3个方面考虑交通的波动性，以适应出口道左转交叉口交通供给波动与控制方案相关联的特征。在此基础上，分别以平均值-标准差最小、条件风险值最小和最大值最小化为目标，建立3种信号控制鲁棒优化方法，并基于遗传算法建立求解算法。通过算例分析，对鲁棒优化算法的准确性、平均值-标准差模型的参数取值和3种鲁棒优化方法优化效益进行分析。研究结果表明：所建立的鲁棒优化方法可实现交通需求和供给波动下出口道左转交叉口信号控制与设计车速的优化设计，相较于传统控制方案其在保证效率的前提下提高了控制方案运行的稳定性；平均值-标准差模型和条件风险值模型对于各项指标均表现较好，可在保障平均延误维持较优值的基础上（案例中车均延误增加小于3%）显著改善运行效果的稳定性（案例中延误标准差减少约40%）；最小-最大模型对延误最大值的优化效果最佳，但其对于控制方案的整体效率会造成较大的负面影响（案例中车均延误增加了8.19%）。     

考虑信号优先的相邻公交停靠站最佳布置方法

首先建立了在离线信号配时方案下,单个车辆通过信号控制交叉口群的信号延误计算模型;进而以车均延误最小为目标,建立了停靠站最佳布置的选择模型。通过对优化模型解的分析表明,不同的信号协调配时方案对应不同的停靠站最佳布置方案,单点最优解的叠加并非是全局最优解。以两个交叉口和两个停靠站的实际案例进行计算分析,得出在信号优先协调控制方案下的停靠站最佳布置方案,最佳布置方案的下车辆延误明显低于其他方案。最后通过微观仿真软件VISSIM验证了模型的计算结果。     

基于自适应遗传算法的相位差优化模型研究

通过分析车辆在城市交通干线交叉口的延误规律,从相对相位差的约束条件出发,以干线的总延误最小为目标,建立了城市交通干线的相位差优化模型。模型中考虑到了车辆在干线相邻交叉口的双向延误情况,并采用自适应遗传算法在Matlab下编程实现了相位差优化模型的算例计算。结果表明该优化模型具有较好的有效性,能较大地提高城市交通干线协调控制的性能。     

Signal coordination model for local arterial with heavy bus flows

Conventional Transit Signal Priority (TSP) controls often reach the limitation for arterials accommodating heavy bus flows since the priority function can significantly increase delay at minor streets. Under such conditions, a proper signal progression plan that accounts for the benefits of buses may offer the potential to improve the reliability of bus operations and increase the bus ridership. This study proposes a bus-based progression model to reduce the delay of buses on local arterials. Given the cycle length and green splits at each intersection, the bus-based progression model, grounded on the same notion as conventional signal progression methods, considers the operational characteristics of transit vehicles, such as the impact of bus dwell time and the capacity constraints at bus stops. Also, to deal with the stochastic nature of dwell time, this study introduces additional constraints to maximize the percentage of buses which can stay within the green band after leaving bus stops. Taking an arterial with five intersections and three two-way bus stops as an example, this study applies VISSIM as an unbiased tool for model evaluation. The simulation results demonstrate that the proposed model can significantly reduce bus passenger delays and the average person delays for the entire arterial, compared with the conventional progression models.     

考虑礼让行人的信号交叉口配时优化方法

为提高机动车礼让行人背景下的人车通行效率,研究了基于叠加相位设计的信号交叉口配时优化方法.以西安市1个典型交叉口为例,分析机动车与过街行人冲突情况;在Webster配时模型的基础上,提出叠加相位设计与人车冲突时空分离策略相结合的信号配时优化方法,并给出行人信号早启时间、人车绿时分离设置阈值的计算方法;运用VISSIM仿...