路段排队最远点估计方法研究

城市拥堵的发生过程一般是某路段发生拥堵,然后扩散至其他路段进而形成区域拥堵.因而,如果能够在排队上溯至交叉口之前估计出路段排队长度并实施控制,就可以在一定程度上缓解拥堵.为了得到路段实时排队最远点,文中利用点信息对路段上的排队演化进行研究.从分析路段排队形成时的道路交通流运行特征入手,研究了道路交通流运行状态与固定点数据之间的映射关系,提出了分别利用单固定点信息、双固定点估计连续流形成的排队最远点.利用仿真软件对其进行验证,并研究了不同的采样间隔对算法的影响,结果表明,该算法可以在一定的采样间隔下得到较好的结果.     

基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计

为了研究如何结合移动检测数据来确定交叉口排队长度,并以此来衡量交通拥堵程度的问题,利用车辆行驶轨迹,分析了通过交叉口车辆的排队特点。根据车辆在队列中的不同排队位置,分车辆通过交叉口时所存在的A,B,C这3种位置,建立了面向延误最小的排队长度估计模型。其中,通过虚拟线圈检测器后开始减速停止在停车线前的A位置车辆排队估计模型基于基本延误模型;减速进入虚拟线圈检测区域停车的B位置车辆排队估计模型基于简化车辆跟驰模型,对可获得车辆行驶轨迹的网联车减速过程进行了重建;减速停止在虚拟线圈检测器前的C位置车辆排队估计模型基于LWR消散模型以及交通流理论算法,并利用网联车车辆行驶轨迹数据进行了加速过程的重建。在此基础上,根据不同位置车辆与队尾网联车的距离不同,对其到达率赋予不同的权重,计算总的排队长度。最后,通过图新地球地图软件投影并筛选车辆在案例交叉口的车辆行驶轨迹,利用微观交通仿真软件VISSIM对本研究的模型进行仿真验证。结果表明,排队长度估计模型与真值的最大误差为12.4%,最小为2.2%,平均误差为8.75%,方差为12.595%~2,绝对与相对误差均保持在可接受范围以内,说明基于车辆行驶轨迹的信号交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计城市道路交叉口的排队长度。     

概率匹配和状态预测的不连续空间车辆识别跟踪算法

为了解决交通路段不连续监控区域车辆目标的自动识别跟踪问题,提出了一种不连续空间车辆识别跟踪算法.该算法分为识别阶段和跟踪阶段,识别阶段利用高斯概率密度估计的方法建立前一场景中某个车辆目标的概率函数,再通过概率函数计算出出现在下一场景中的所有车辆的匹配概率,用概率阈值确定是否有车辆与前一场景的车辆目标匹配,匹配的车辆在下一场景中将被标记识别.而在跟踪阶段中车辆的跟踪基于无迹卡尔曼滤波(UKF),通过状态预测同时跟踪不同的车辆目标.该算法可以解决在不同路段的监控视频中自动识别并跟踪肇事潜逃车辆等实际问题.通过试验测试表明,该算法在车辆目标的识别上具有一定的精准性,且能够实现对车辆目标的实时跟踪.     

短连线交叉口饱和条件下相位差优化设计研究

短连线交叉口在城市高峰期间常由于其路段间长度的限制导致车辆排队溢出,因此导致交叉口死锁,甚至引起路网局部的拥堵.以增大系统的通过量为目标,研究了最短车辆排队长度和相位差之间的函数关系,利用波动理论研究上下游交叉口之间最短车辆排队长度的形成及其计算方法,提出对于短连线交叉口之间的相位差应该以周期为单位进行实时动态调整的观点,并用仿真分析证实了该方法的有效性.      

基于高空视频图像的山地城市信号交叉口到达车辆运行特征分析

为明确山地城市信号交叉口到达车辆的运行特征及其影响因素，通过无人机采集4个位于山地城市的道路信号交叉口的高空视频图像数据，利用基于DataFromSky云平台的AI视频分析技术，获得车辆运行参数。基于车辆运行时空图，得到了交叉口直行道停止线前车辆停滞延误特征、停止线位置车头时距和车头间距统计特征，分析车头间距、停止线截面处速度及道路平均坡度之间的相关性。结果表明:不同路段同一排队位次和同一路段不同排队位次的车辆运行特征均有所不同，排队位次越靠前的车辆，停车点分布区间越集中，下坡路段整体停车位置分布范围比上坡路段大；无论是上坡、下坡，还是缓坡，排队位次越靠前的车辆停滞延误分布范围越大，而靠后的车辆停滞延误分布范围小，最大值出现在下坡路段；不同路段类型车头时距分布均集中于1.5 s，上坡路段的车头时距离散程度最大，但峰值比下坡路段和缓坡路段小；不同路段类型的车头间距分布均集中于10 m，上坡路段和下坡路段车头间距分布出现左偏现象，而缓坡路段车头间距分布更为集中；车头间距在上坡、下坡和缓坡路段均和车辆经过停止线位置处时的速度存在较强的正相关性；道路平均坡度与相邻2车车头间距存在正相关性。      

基于ATIS下的OD矩阵估计

利用ATIS收集的信息,通过广义最小二乘模型,建立了一种新的OD矩阵估计方法。新方法利用ATIS能得到装有GPS车辆的路段选择比例矩阵,据此可推出网络中全部车辆的路段选择比例矩阵的期望值,克服了传统方法采集数据难、数据精度低等缺陷。新方法能获得实时可靠的数据,能对OD矩阵进行实时更新,从而增强了数据的实效性。在对新方法解的有关性质进行分析的基础上,给出了相应的求解算法,得出新方法的目标函数局部最优解是全局最优解,目标函数的解不唯一,但OD估计量唯一。数值仿真表明新算法非常有效,与传统方法相比,新方法是一种精度高、可靠性强的估计方法。     

基于实时交通信息的行程时间估算及路径选择分析

路段行程时间的估计和预测是诱导系统的关键技术之一。由于路网参数不断变化,路段行程时间的估计必须满足实时性的要求。以城市交通控制系统的基本设施为基础,根据我国城市交通目前的发展状况,分析了影响路段行程时间的各种因素和路段行程时间的组成。利用设置在路段上的车辆自动检测装置搜集到的实时交通流信息,并结合随机服务系统的相关理论建立了城市道路路段行程时间的动态计算模型,提出了一种具有真实最短路径意义的实时动态最短路径选择的方法。     

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年，基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中，信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而，在低渗透率条件下，单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入，难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此，融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息，提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先，依据历史轨迹数据的停车位置信息，估计排队长度的先验分布；其次，依据历史轨迹数据的车辆到达信息，估计周期内车辆的历史到达分布，并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置，构建排队长度似然函数；最后，基于贝叶斯理论，结合前述先验分布与似然函数，推导周期排队长度的后验分布，并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明：所提方法在不同饱和度和渗透率条件下，均优于现有的方法；即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^-1的低渗透率条件下，所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^-1。实证结果表明：在渗透率仅为8.96%的条件下，所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^-1，平均相对估计误差为12.4%，同样优于现有同类方法。     

基于抽样车辆轨迹数据的信号控制交叉口排队长度分布估计

排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计，但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外，这类方法在低渗透率条件下往往难以确保估计结果的准确性和可靠性，极大地限制了其实用性。因此，提出一种抽样车辆轨迹数据驱动的时段级信号控制交叉口排队长度分布估计方法，可不依赖任何交通流理论模型和前述输入信息实现排队估计。首先，通过理论推导可以证明时段内抽样车辆的停车位置分布和排队长度分布之间可互相转化；然后，提出一种扩展的核密度估计方法来拟合并平滑抽样车辆停车位置分布，从而有效地适应不同日期和周期的轨迹叠加所带来的波动，提高方法的适用性；最后，基于前述推导和拟合的停车位置分布实现时段排队长度分布、平均排队长度和百分位排队长度估计。分别采用仿真和实证数据对上述方法进行验证和评价。结果表明，通过叠加5 d相同时段的抽样轨迹数据，15 min的平均排队长度估计误差仅为1.59 veh，相对误差仅为9%。同时，面向不同分析时长，只要给定超过100 veh抽样车辆的观测样本，无论渗透率高低，所提出的方法在定时或自适应信号控制交叉口都可实现时段排队长度分布的准确估计，其成果可进一步用于信号控制交叉口运行可靠性评估以及多时段定时信号控制的鲁棒优化。     

基于浮动车停车点数据交叉口车辆排队长度计算方法

浮动车数据中存在许多行驶速度为零的停车点数据记录,它们和交叉口车辆排队长度存在一定的空间关系.针对此提出一种新的基于浮动车停车点数据计算交叉口前车辆排队长度的方法.首先根据车辆停车点地理位置和正常行驶点的连续关系及和路段的相对位置进行地图匹配,提取出路段上交叉口前正常排队停车点数据;然后从正常排队停车点数据中计算出相对交叉口的浮动车数据相对位置关系,根据对浮动车停止点距离交叉口的位置密度分布变化进行2次统计计算,推算出交叉口前车辆排队长度.最后通过实际浮动车数据计算实例对本方法进行了说明和验证.     

Real-time queue length estimation using event-based advance detector data

Real-time queue length information at signalized intersections is useful for both performance evaluation and signal optimization. Previous studies have successfully examined the use of high-resolution event-based data to estimate real-time queue lengths. Based on the identification of critical breakpoints, real-time queue lengths can be estimated by applying the commonly used shockwave model. Although breakpoints can be accurately identified using lane-by-lane detection, few studies have investigated queue length estimation using single-channel detection, which is a common detection scheme for actuated signal control. In this study, a breakpoint misidentification checking process and two input-output models (upstream-based and local-based) are proposed to address the overestimation and short queue length estimation problems of breakpoint-based models. These procedures are integrated with a typical breakpoint-based model framework and queue-over-detector identification process. The proposed framework was evaluated using field-collected event-based data along Speedway Boulevard in Tucson, Arizona. Significant improvements in maximum queue length estimates were achieved using the proposed method compared to the breakpoint-based model, with mean absolute errors of 35.7 and 105.6 ft., respectively.     

基于短连线的过饱和信号交叉口最大延误模型

为了解决过饱和状态下短连线的信号交叉口路段长度对延误影响的问题,推导出了基于短连线的过饱和信号交叉口最大延误模型。首先分析经典延误模型的盲区:在连接短连线信号交叉口车辆排队长度达到路段长度后,排队车辆就不能再增加;然后利用排队长度与延误关系推导出适用于该状态下的延误模型,并且提出当短连线相连2个交叉口信号相位差为0时所计算出来的延误是最大延误;最后通过算例对比了提出的延误模型与定数理论延误模型。结果表明:路段长度限制对于过饱和状态下连接短连线的信号交叉口延误的计算有很大影响,所提出的方法能够有效解决这一问题。     

城市信号控制交叉口仿真研究与优化设计

文章分析了西安市翠华路-育才路道路交叉口拥堵的原因,研究了从改善信号配时方案角度对交叉口进行优化的可行性,并相应地进行仿真评估,以出行时间、平均排队长度为指标对现状配时方案比较,说明优化效果。     

非对称放行方式下的干道双向绿波协调控制

通过对对称放行和非对称放行两种方式下的双向绿波设计进行比较,针对非对称放行方式的特点,根据绿波协调控制需求,进行独特的搭接相位设计,并在相位差的计算过程中考虑各路段行驶车速和红灯排队车辆的影响.在此基础上,提出了一种新的干道绿波协调控制实用设计方案,并通过其在昆明市滇池路上的应用验证了其准确性与有效性.     

基于多属性决策的交叉口交通拥挤度评价方法

分析了交叉口交通拥挤度评价的研究现状,提出了一种基于多属性决策的交叉口交通拥挤度评价方法。该方法以延误、饱和度、排队长度、停车次数、占有率等为评价指标,以多属性决策算法为评价算法。经过验证,评价结果比较准确、客观,适合一般交叉口交通拥挤度的评价要求。     

基于单截面低频检测数据的信号交叉口排队长度估计

针对我国大多数中小城市信号交叉口交通检测数据条件及基于此数据条件下存在的信号交叉口排队长度估计精度不高问题,研究了基于单截面低频定点检测数据的信号交叉口排队长度估计模型.利用时间占有率与流量、速度之间的函数关系对长排队(排队长度超出检测器位置)进行识别.根据信号配时数据切分低频检测器数据,并与信号配时数据匹配.基于交通波理论,通过关键点的判别求取周期最大排队长度.以青岛市山东路-江西路南进口为例进行仿真和实证验证.结果显示,长排队的识别精度达到了90% 以上,不同饱和度下(低、中、高)的信号交叉口排队长度估计精度均达到了80% 以上,其中,中、低饱和度场景下排队长度平均绝对误差小于20 m/cycle,高饱和度场景下排队长度平均绝对误差小于45 m/cycle.      

基于微观仿真的城市公交专用道设置研究

为研究公交专用道对交通运行情况的影响,以合肥市望江路为例,以实测数据为基础,通过微观仿真软件Vissim构建微观交通模型,提出以最大排队长度、延误作为节点评价指标,以路段运行速度作为路段评价指标,以路网平均运行速度作为路网评价指标的评价体系,从节点、路段、路网层面,定量化评价公交专用道设置对于交通运行情况的影响,为城市决策者提供参考。