基于变向车道的平面交叉路口信号控制方法研究

平面交叉路口不仅是城市道路网中通行能力的瓶颈，也是交通事故的多发源。因此，平面交叉路口交通流的组织与控制是城市交通管理的重点和难点之一。对于多相位控制的平面交叉路口，为了降低路口的延误，提高路口的通行能力，可以通过设置变向车道，实施交叉路口的平面复合交通，来提高车道的利用率。与此同时，该路口的信号控制方法也必须进行相应的改进与调整。     

基于变向车道的平面交叉路口信号控制方法研究

对于多相位控制的平面交叉路口,为了降低路口的延误,提高路口的通行能力,可以通过设置变向车道,实施交叉路口的平面复合交通,来提高车道的利用率。为此,必须对该路口的信号控制方法进行相应的改进与调整：一是路口停止线的设置;二是路口信号灯的设置。     

基于变向车追的平面交叉路口信号控制方法研究

对于多相位控制的平面交叉路口,为了降低路口的延误,提高路口的通行能力,可以通过设置变向车道,实施交叉路口的平面复合交通,来提高车道的利用率.为此,必须对该路口的信号控制方法进行相应的改进与调整:一是路口停止线的设置;二是路口信号灯的设置.     

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。     

混合交通条件下模糊逻辑在交通信号控制中的应用

交通信号控制是一种被广泛应用于交叉路口的交通管理手段，用来实现对车辆及行人的通行时间和延误的最小化。对于各个接近路口的交通流，交叉路口的信号控制充分利用道路提供的空间，通过分配时间间隔来控制车辆的移动。在印度尼西亚，主要使用定周期信号控制。定周期信号控制就是所有的信号配时参数事     

多相位控制在城市交通信号控制中的应用

随着城市道路建设的飞速发展,对道路交通信号控制提出了更高的要求,城市大中型平面交叉路口的不断增加,使得交通信号多相位控制得到越来越广泛使用.应用交通信号多相位控制不但可以解决路口各车流之间的冲突问题,而且还可以通过交通信号多相位控制使主干道或子系统内路口之间的协调更好.利用交通信号多相位控制,可以解决路口不同方向进口由于车流量不平衡而造成的既有绿灯时间空等又有一些进口的车辆排长队的现象,以提高路口的通行能力,减少路口的车辆延误时间,达到主干道和整个控制区域交通信号优化控制的目的.     

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分布式交通信号控制系统拓扑结构的分布式特性使得网络的控制问题被划分成不同层次，路口的控制器优化单个交叉口，系统的协调要求每个路口的控制器同时还要考虑相邻路口控制器的配时方案、相邻上游交叉口车辆的离去特性、相邻下游交叉口车辆的到达特性。本文在综合考虑上下游交叉口信号配时、车辆排队和公交运行情况的基础上，提出了实时交通信号控制系统中实施公交优先的模型系统的框架，然后给出信号优化过程和计算最佳绿灯请求时间和信号协调方法。     

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在北美交通早高峰与晚高峰期间,大量信号灯控制的交叉路口会处于过饱和状态.对于非饱和路口的信号设计,已经有许多行之有效的理论方法和信号控制策略可以使用;对于过饱和路口,当前却没有被广泛接受的信号控制模型可以直接采用.对于孤立的信号路口,实时有效的配时通常被认为是优化交通流的一个非常重要手段.基于这一原则,多种过饱和路口交通信号设计方案出现在以往的研究中。但是由于没有对这些方法进行过有效的综合评测,所以一直没有对各种设计方法优缺点的清晰描述.本文对两组经典饱和路口信号设计模型进行了详细的评测与比较,进而深入分析这些模型的特点与可用性.在研究中这两组模型的控制结果还与最新的信号设计软件TRANSYT 7F和Synchro给出的优化信号进行了比较.基于比较结果,最终得到用于过饱和路口信号设计的方法选择指南.     

基于短时交通流预测的单交叉口自适应控制

针对城市孤立交叉口交通流量未饱和的情形,为了使单交叉口控制方案适应于动态变化的交通流,提出了一种基于K近邻短时交通流预测的单交叉口自适应控制策略。首先依据路口历史交通流量数据预测未来5 min的交通流量,计算信号周期;然后建立以最大周期、相序、最大相位时间为参数的单交叉口自适应控制模型,根据实时的交通状态信息自动地调整相位顺序、最大相位时间和绿灯延长时间;最后使用VISSIM4.3软件,对广州市南沙区某单交叉口进行仿真,以车辆平均延误时间作为评价指标,与固定定时和分段定时控制方法相比较。仿真结果表明:本文方法的车辆总平均延误时间与固定定时和分段定时控制方法相比分别减少35%和15%,有效提高了交叉路口的车辆通行效率。     

基于遗传算法的城市单交叉路口信号动态控制

针对单交叉路口多相位交通流建立一种实时动态模型,并根据不同时刻的不同车流量, 选择最优相位配时和相位顺序.提出一种实时遗传算法优化配时控制方法,通过对本周期及前 一周期的车流量进行实时测量,采用线性预估方法,对下一周期的车流量进行预估,以最大通行能力为路口模型控制性能指标,从而确定下一周期的相位配时方案.采用MATLAB语言编程 进行实时仿真试验,结果表明,算法实时性好,运行稳定.     

基于粒子群的城市交通信号两级模糊控制

针对城市交通流的特点,设计一种单交叉口多相位两级模糊控制器,有效地减少控制规则数,实现相序、绿信比、周期随交通状况而自适应变化,并采用粒子群算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化。仿真结果表明,该系统能有效地提高交叉口的通行能力,减少车辆平均延误。     

基于交通需求强度的路口多层模糊控制模型研究

针对模糊控制在城市交通信号控制中的应用，提出了基于交通需求强度的路口多层模糊控制模型，首先在阐述路口交通信号控制基本机理的基础上提出了交通需求强度的概念来表示路口交通信号控制的需求问题．在此基础上提出了多层模糊控制模型，第1层用来判断路口的交通需求强度；第2层为相序优化层；第3层为绿灯时间优化层．通过与多方案选择的定时控制相比较，仿真结果表明所提出的多层模糊控制模型具有相对较好的控制效果．     

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.     

城市单点交叉口信号灯模糊控制建模与仿真

从控制论的角度对城市单点交叉口信号灯的控制建立模糊控制模型,是通过模仿交通警察指挥疏导交通的决策过程而建模,设计详细的控制算法和模糊控制器,并利用Matlab和Simulink工具对模型进行仿真和分析。与定时信号控制方案相比,该模型可减少交叉口平均车辆延误,具有较好的控制效果。     

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。     

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首先阐述了城市快速路进行交通控制研究的迫切性，进而根据快速路各密度区的交通特点，结合宏观、动态、确定性交通流模型，提出了一种中低密度区采用可变限速控制、中高密度区采用可变限速结合入口匝道控制的交通流控制策略。依据此方案，分别设计了可变限速控制器和入口匝道控制器，前者用于调节车辆速度以确保车流稳定，后者仅用于中高密度区以维持主线车流密度。最后，对系统进行仿真并作了相应分析。     

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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。     

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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。     

交通信号控制子区模糊动态划分方法研究

针对城市交通信号网络控制中控制子区的动态划分问题,应用模糊推理理论提出了交通控制子区的模糊动态划分方法.提出用于表示路口间协调控制需求大小的协调系数的概念,综合考虑了路口间距、交通流离散性、主干道交通流量、主干道交通流构成及周期等5个因素的影响,给出每个因素影响系数的计算方法,确定了协调系数的模糊推理方法.选择案例网络进行仿真并与Synchro的相关数据进行了比较,给出了利用协调系数进行控制子区动态划分的判断依据.     

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.