单路口感应信号控制优化设计及其仿真

为有效解决平面交叉口的交通信号控制问题,提高交叉口交通信号控制效率,使交叉口具有最高的通行能力和最小的延误,就必须综合利用不同检测信息。文章借助于VISSIM软件,提出了一种新的感应信号控制方法．并对单个路口进行感应信号控制优化设计,最后运用VISSIM软件对所设计的感应信号控制进行了仿真分析。     

组合放行下的干路交叉口协调控制优化

采用双层规划方法建立干线协调控制模型,模型以干线两相邻交叉口之间的行驶时间,关键流向的绿灯需求,交叉口绿信比,公共周期时长等参数为基础和约束,对干线协调控制信号方案进行优化,优化参数包括交叉口放行方式、各交叉口绿波起始和终止时刻以及双向绿波带宽,实例求解计算及仿真验证显示,本方法可以应用于干线绿波控制的优化设计.     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

基于Petri网的单点信号优化感应控制

基于连续Petri网,建立交通流混合控制模型,通过分析离散化的交通信号控制混合Petri网模型,研究单交叉口交通信号感应控制问题.基于混合Petri网模型参数的分析,建立了各相位车辆总停留时间的计算方法;从库所标识与变迁使能程度间的复杂关系出发,研究了库所标识的变化规律;以车辆总停留时间最短为目标优化感应控制模型,仿真计算各相位绿灯时间.结果表明:基于混合Petri网的优化感应控制方法,4个相位的车辆平均延误显著缩短,可以较好地实现单点信号控制.     

基于叠加相位的干线绿波协调控制方法研究

现有的绿波协调控制图解法和数解法存在干线交叉口处的绿灯启亮时刻难以与对应方向的车流到达时刻相匹配的问题,造成了部分时空资源的浪费,压缩了双向的绿波带宽,影响了干线协调控制的效果。针对这一问题,提出基于叠加相位设计方法的干线绿波协调控制方法。该方法在传统方法求解结果的基础上,根据绿波带的设计速度,插入叠加相位,灵活地错开调整交叉口沿干线的两个行驶方向的绿灯启亮时刻,更好地匹配其与对应方向车流的到达时间;以最大化双向绿波带宽为目标建立规划模型,并利用二分法设计求解算法,实现对最大绿波带宽和各交叉口配时的计算。研究结果表明:基于叠加相位的干线绿波协调控制方法可以实现在不改变绿波设计速度的情况下,有效增加双向绿波带宽,减小干线延误,缓解交通拥堵;相较于传统的绿波协调控制方法,该方法将绿波带宽提高了140%,将干线的平均延误减小了86.2 s,有效缩短了各交叉口的行程时间。     

城市交通干线协调控制

城市干线协调控制是智能交通研究的重要环节。由于城市交通具有随机性和时变性的特点,因此,很难建立准确的科学模型,针对这一问题采用模糊控制的方式进行推理分析。以各交叉口、各相位方向的平均排队长度为控制优劣的评价参数,把三个相邻交叉口作为城市干线控制模型。在主次干道车流相差较大时进行仿真,相比于传统的基于相位差的协调控制,数据显示:采用模糊控制方式对干线进行协调控制,能够有效地减少交叉口的平均延误。     

基于事件驱动的城市交通信号控制实例研究

目前各种新型的智能交通信号控制算法不断被提出,以满足日益增长的交通控制和管理需求。然而现阶段的大多数算法均停留在理论研究和计算机仿真层面。为解决在城市交通信号控制研究方面,理论与实践脱节的现象,基于事件驱动模型,开发了一个新型交通信号控制系统,并设计了转接器、解析器。将其用于实际道路中,实现了感应控制功能和干线协调控制功能。     

基于全感应控制的交叉口信号控制方法与模型

全感应控制方法是一种适合交叉口交通量随机变化比较大的交通信号控制方法。为了验证该方法的有效性,文章以单个交叉口为研究对象,运用Vissim交通仿真软件进行建模,并分析比较在不同时段下,实施全感应控制与定时控制方式后的各项交通信号控制性能指标。仿真结果表明,与定时控制相比,全感应控制在不同时段下的各项交通信号控制性能指标均有所改善:高峰时段,全感应控制的平均行程时间改善了4.26%,平均延误时间改善了15.6%,平均停车次数改善了1.3%,平均排队长度改善了17.4%。     

交通干线信号灯配时的公共周期优化方法

信号周期作为交通信号控制的首要参数,在信号配时中起着关键作用,但目前大多数信号配时方法都将重点放在绿信比和相位差的优化,在计算周期时主要仍沿用经典的韦伯斯特(Webster)配时法。因此,对交通干线多路口协调控制中的信号灯配时参数公共周期进行研究。 首先考虑相邻交叉口间距对信号周期的影响,再通过拟合信号周期与车辆延误、通行能力的关系,确定公共周期的可调整范围;同时建立公共周期关于车辆延误、通行能力的双目标模型,在约束条件下利用遗传算法在MATLAB中对其进行求解;最后在微观交通仿真平台VISSIM中搭建以四个交叉口组成的干线系统,对本文所提出的方法进行实验验证。仿真结果表明,该公共周期优化方法相比改进的F-B法,在车辆延误上降低了11.2%,在通行能力上提高了2.1%。     

路网闭合环路交通协调控制方法研究

通过对城市路网闭合环路特性进行研究,运用交通信号协调控制理论,设计了一种符合我国城市路网结构特点的闭合环路交通协调控制方法.该方法采用三层递阶分布式结构,以路网中的闭合环路作为控制子区,应用信号参数优化模型分阶段优化信号周期、相位差和绿信比,形成预选方案,并通过设定的面控率进行判断、选择,最终确定交通协调控制方案.通过实例验算表明本文设计的协调控制方法能有效的减少区域路网交通车辆总延误、减少停车次数,起到缓解交通拥堵、提高道路利用率的作用.     

U型左转远引在干线感应协调控制中的应用研究

考虑交叉口交通需求的不确定性问题,以实施感应协调控制的城市干线为研究主体,分析干线交叉口左转交通流利用左转专用相位和U型左转远引2种方式实现左转的运行效果.应用Synchro进行单个交叉口信号优化配时,基于带宽最大化的干线感应协调鲁棒配时方法确定最佳相位差.利用Sim traffic进行微观仿真,算例分析表明:U型左转远引能够明显降低交叉口进口道平均延误和95th排队长度;各交叉口服务水平显著提高;干线运行指标,如系统平均延误、平均速度均有所改善.对不同比例左转流量对进口道平均延误的影响分析可知,U型左转方案对左转流量的变化造成的延误变化不是很敏感.     

基于事件驱动的城市交通信号控制实例研究

目前各种新型的智能交通信号控制算法不断被提出,以满足日益增长的交通控制和管理需求。然而现阶段的大多数算法均停留在理论研究和计算机仿真层面。为解决在城市交通信号控制研究方面,理论与实现脱节的现象,本文基于事件驱动模型,开发了一个新型交通信号控制系统,并设计了转接器、解析器。将其用于实际道路中,实现了感应控制功能和干线协调控制功能。     

基于Petri网的城市主干道交通信号协调优化

为研究城市主干道交通信号协调优化问题,建立了包括交叉口交通信号显示模块与信号相位转换模块的时延Petri网模型与基于变速度连续Petri网的交通流模型,设计了由监控、判别和通行相位选择3个子系统构成的交通信号控制系统,并给出了具体的控制步骤.根据连续Petri网中各参数间的关系,以车辆排队长度、上游路段车流速度和下游路段畅通度为输入变量,以相位优先指数为输出变量,确定下一通行相位,采用模糊Petri网确定当前相位的最佳绿灯时间,并进行了仿真计算.仿真结果表明:采用Petri网与模糊控制相结合的方法后,由西向东与由东向西方向车流的行程时间分别缩短了7.1％、7.6％,交叉口排队长度的改进率分别为11.9％、11.2％,4个相位的交叉口平均延误分别由9.7、10.3、11.8、13.2s下降到8.2、9.1、11.4、11.4s.可见,主干道信号协调优化方法可以较好地实现干线信号协调控制.     

基于BP神经网络的区域交叉口协调控制

城市区域交通协调控制是城市智能交通的研究重点,研究目的是减少车辆延误,提高路网通行能力.针对此问题,根据单交叉口神经网络控制方法,提出一种基于BP神经网络的区域多交叉口协调控制方法.采用五交叉口组成的区域路网,以区域所有交叉口平均车辆延误作为评价指标,利用MATLAB软件编程进行仿真.仿真结果表明,神经网络协调控制方法与定时控制、神经网络单独控制方法相比,能够取得更好的控制效果.     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路（简称结合部区域）交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

基于排队延误模型的干线协调控制配时方法

利用有限元排队模型分析信号控制交叉口排队队长与交叉口通行能力、排队延误间的相互关系,在此基础上建立交通高峰期干线协调控制的混合线性规划模型,对干线协调控制的配时参数与相位时序进行优化设计,采用实例验证,该方法能够使干线道路的通过能力和平均延误得到良好改善。     

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在城市交通控制中,很多研究尝试为多个信号交叉口设计最优的协调控制方案,从而使得车队在通过多个交叉口时能够获得一系列连续的绿灯信号,无需停车、不间断地运行,这样可减少一些不必要的停车延误时间,而这种停车延误在现实中往往比较可观. 此类协调控制的主要目标之一是获取最大绿波带,通过调整各个交叉口之间的相位差以及各个交叉口本身的相序来实现. 目前在实际中得到应用的有关模型和方法大多是以混合整数规划为基础的一种线性最优化模型,最早由Little等人于1966年提出. 这种模型的基本局限性在于,对于面控系统,需要引入数量众多的复杂约束. 本文提出了一种新型简便的最优化方法,通过最大化可变绿波带实现对干线和网络各信号交叉口的最优协调控制. 从应用范围来看,该方法与混合整数规划方法的不同点在于规避了对实施协调控制的道路网络的封闭性要求,因而是一种全新的方法. 此外,本文还利用2个实例对该方法在交通信号协调控制中的有效性和实用性进行了验证.     

过饱和状态交通信号控制方法综述

为向拥堵状态城市路网的交通控制优化提供依据,综述并评价了过饱和状态的交通信号控制策略;分析了过饱和状态交通流的特征,提出了过饱和状态交通信号控制的对应优化原理;从单点交叉口、协同控制交叉口及路网3个层次对过饱和状态交通控制方法进行了总结与评价,应用VISSIM仿真环境评价了已有控制策略的适用性;总结了具备处理过饱和状态能力的自适应交通信号控制系统的控制策略.仿真结果表明:过饱和状态的交通信号控制应优先优化道路空间的分配矛盾;排队管理策略对过饱和交通流具有较好的优化效果;建议在进行过饱和交通信号控制优化时,结合实时交通信息,采用排队管理、关键路径通行能力最大等控制策略,在交叉口群或路网层面对交通信号控制方案进行优化.     

交叉口Agent间的博弈学习协调方法

将Multi-agent应用在城市交叉口交通协调控制中。通过引入交通信号控制Agent,分析Agent的协调过程;以交通信号控制Agent为角色,建立了相互关联的城市交叉口资源动态协调配置抽象模型;应用对策论作为协调实现途径,并且以分布式Q强化学习中Q值更新作为其效用函数。通过对两交叉口协调实例分析,证明了采用博弈学习协调方法的有效性。     

城市主干路信号配时优化实证研究

城市主干路上各交叉口交通信号的不协调是造成城市交通拥堵的主要原因之一.在现有交通设施条件下,通过改善交通管理措施,特别是改进交叉口信号控制方式,可以有效提高城市主干路的通畅性.本文概括了城市主干路信号控制常见问题及改善措施,以北京市海淀区主干路为例,运用干线协调控制理论,建立线控系统,通过SYNCHRO软件对系统进行优化,利用VISSIM仿真软件对线控实施前后道路的运行状况进行了比较.结果显示:采用线控优化后,该干线晚高峰时段北向南和南向北方向平均延误分别减少了35.5%和34.9%,平均行程速度分别提高10.31%和15.54%.