基于相位优化的干线双向绿波协调控制方法

为了提升城市干线双向绿波协调控制的效果,提出一种基于交叉口信号相位优化的干线绿波协调控制方法。该方法通过优化干线上交叉口的信号相位组成和相位顺序,来增加干线上相邻交叉口间相位差的调整区间,从而提升干线双向绿波带的带宽。案例分析指出,相比于传统的图解法,新方法能够提升城市干线双向绿波带的带宽,减少车辆的延误和停车次数。同时,新方法设置的绿波速度更能满足干线设计速度。     

直左复线有轨电车干线可变带宽绿波模型

为降低有轨电车在交叉口的停车次数和交通延误，同时兼顾社会车辆通行效率，提出可容纳直行线路、左转线路有轨电车和社会车辆3类绿波系统的干线信号协调控制方法。设计直左轨道分叉交叉口的4种信号相位组合方案，构建社会车辆绿波系统、有轨电车直行线路和左转线路绿波系统的约束条件，以及3个绿波系统的交互性约束条件。基于可变绿波带宽优化模型，提出以社会车辆绿波带宽最大为优化目标的混合整数规划模型，并应用算例对所提模型进行有效性验证。研究结果表明：算例中有轨电车线路绿波带宽为10 s，社会车辆双向绿波带宽不低于34 s，最大绿波带宽为63.6 s。本文模型能够在满足直行与左转复线有轨电车绿波通行的条件下，为干线社会车辆提供最大带宽绿波，有效提升了直左复线有轨电车与干线社会车辆整体的通行效率。     

基于虚拟信号控制的交叉口群协调方法研究

为降低环形交叉口的平均延误时间,提高交叉口群车辆通行效率,以环形交叉口为研究对象,通过引入"虚拟信号控制环形交叉口"概念,对到达环岛的交通流进行错时分离,其次应用数解法提出主路径车流双向绿波协调控制方案,建立了基于主路径车流双向绿波协调控制的交叉口群相位差模型,最后利用VISSIM仿真软件对云南省曲靖市珠江源大道与建宁东路环形交叉口进行验证.结果表明:虚拟状态下主路径车辆通过环形交叉口数由66.36提高至88.69辆/100 s;车辆在环形交叉口平均停车次数为0.57次,较实际降低了10.9%;车辆平均延误时间较实际降低了23.8%;建立的交叉口群相位差模型能够较好地改善各个交叉口的延误效益.     

绿波协调信号交叉口群的延误计算方法研究

在绿波协调控制交叉口群中,绿波段前沿交叉口对于交通流具有整流特性.针对单一交叉口延误计算方法对交叉口群整流特性考虑不足的问题,基于车流运行时间偏移呈正态分布的假设,采用非集计方法分别提出了绿波带内、绿波带间和右转车流的延误计算模型.分析了交叉口群对车流的整流作用,以最小二乘拟合法为基础,提出了交叉口进口道车辆到达函数拟合方法.分别考虑交叉口群绿波带内和绿波带间的车流运行时间偏移,以单车延误期望累积建立了交叉口进口道车流延误计算模型.利用交叉口车流数据验证了该方法的实用性和有效性.     

现代有轨电车交叉口信号控制研究

为了减少有轨电车在城市道路交叉口的停车次数,降低车辆的行程时间,通过研究了对各个交叉口信号合理配时,并对相邻较近的几个交叉口进行协调控制,从而提出干线绿波控制方案。借助交通仿真软件Synchro对优化前后进行了仿真评价,结果表明实施干线绿波控制后车辆延误明显降低,节约了乘客的出行时间,有助于改善有轨电车的运营状况。     

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.     

干线局部拥堵的绿波带与红波带协调控制策略

中国城市机动车保有量快速上升,导致交通需求与供给之间的矛盾日益突出,城市交通拥堵日益严重。针对干线局部拥堵提出绿波带与红波带协调控制策略。其原理是:通过绿波带控制,利用下游交叉口和路段,对瓶颈交叉口的拥堵车流进行快速疏散和卸载;通过红波带控制,运用上游交叉口和路段的空间优势,有效地将到达瓶颈交叉口的车流分别截流在上游的交叉口和路段,延长其到达瓶颈交叉口的行程时间,以防止瓶颈交叉口的拥堵蔓延和上溯。选择交叉口进口道协调相位饱和度和路段排队长度比作为评估指标,讨论协调控制策略的启动与结束条件。通过交叉口关联度模型分析协调控制的范围,并对协调控制的绿波带和红波带进行控制方案设计。算例分析表明,绿波带与红波带协调控制策略可以明显降低车辆在干线交叉口上的平均停车次数(-15%)和平均延误(-27%),提高干线交通运行效率。     

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。     

Y型交叉口群双周期绿波协调控制方法研究

针对城市Y型交叉口群中车流相互交织而引起的交通安全、通行效率低下等问题,基于绿波时距图,以双向绿波带宽最大为目标,建立了一种面向Y型交叉口群双周期绿波信号协调控制模型。该模型能够在时间顺序上分离上游驶来的两股车流,使其分别依次通过下游交叉口,从而解决了车流相互交织而引起的安全、效率等问题。实际案例与仿真结果表明:相比于单点信号配时方案,所提出的模型在降低车辆延误时间,减少车辆停车次数,提升交通安全等方面有显著效果。这表明该模型对提升Y型交叉口群的通行效率与交通安全具有显著效果,具有一定的理论意义与实践价值。     

考虑绿灯协调位置的双向绿波控制算法

为研究协调相位中绿灯不同协调位置对绿波带控制效果的影响,提出一种考虑绿灯协调位置的双向绿波协调控制算法。该算法考虑交叉口相位组成、相位顺序等因素,通过调整协调相位绿灯协调位置的方式,推导出协调相位绿灯起止时刻计算公式,以车均延误及停车次数最小为目标,完成干线绿波带的方案设计。通过算例对比分析绿灯协调位置,分别为0%、25%、50%、75%、100%时的延误和停车次数,以此来分析不同协调位置所对应绿波带方案的控制效果。算例分析结果表明,随着绿灯协调位置的改变,各绿波带控制方案的控制效果存在一定差异,在本算例中,协调位置在100%时车均延误及停车次数最小。该研究对优化绿波带控制效果、提高干线服务水平具有现实意义。     

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绿波协调控制方法在城市交通信号控制中占有重要地位.针对传统绿波协调时以公共绿波带宽最大为控制指标所存在的局限性,提出了一类考虑路口协调相位不同方向交通放行重要程度,且绿波带宽内连续通过车辆数最多的控制目标及优化求解方法;并将集散波、时距图分析等内容相结合,对下游车辆排队对绿波协调控制产生的影响进行了分析,给出了一种考虑红灯排队消散的绿波控制带宽搜索算法.仿真分析表明,虽然新方法所得到的绿波带宽不一定最大,但能够使绿波带宽内连续通过各路口的车辆数相对较多,从而更具实用性.     

面向单向交通路网的绿波协调设计方法

为提高单向交通路网运行效率，本文提出了一种单向交通路网绿波协调控制方法。首先， 分析不同类型的单行环路特征，考虑行人专用相位，建立单行环路中的路段行驶时间与交叉口信 号配时参数之间的约束关系，推导环路偏移绿信比的计算公式，以所有路段平均偏移绿信比最小 作为优化目标，给出最佳公共信号周期优化算法；然后，分析环路偏移绿信比与各路段偏移绿灯 时间的关系，根据约束关系将各个最小环路的偏移绿信比分配到环路上的单向路段，推导绿波带 宽大小计算方法；随后，以单向交通路网平均带宽占比最大为目标优化交叉口绿信比，给出交叉 口相位差计算方法，实现单向交通路网信号协调控制方案的优化求解；最后，以一个3×3的单向交 通路网为例进行案例分析，结果表明：利用本文方法求得的信号配时方案可以获得明显的绿波效 果，能够使所有交叉口的带宽占比均在70%以上，总体绿波效果优于SYNCHRO方案。针对未饱 和状态下的3种不同流量输入条件，利用VISSIM仿真实验，发现与SYNCHRO方案相比，本文提 出方案的路网直行车辆平均延误时间分别降低了9.0%、16.4%、26.1%，平均停车次数分别降低了 31.2%、48.8%、41.6%，路网的服务水平明显提升，有效验证了本文方法的可行性与优越性。     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

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针对单路口交通流运行的高度复杂性和随机性,本文通过引入演化博弈理论和选择机制,以路口车辆平均延误时长最小为目标,提出了一种新的信号灯控制算法——基于演化博弈的单路口信号灯配时优化控制（EGSTOA）.为了评估方法的有效性,在VISSIM仿真软件中进行实验,并将该方法的控制效果与优化定时控制和基于遗传算法的控制效果进行比较.对比结果表明,使用EGSTOA方法有效降低了路口车辆平均延迟时长,改善了路口的控制效果.     

时变交通下生鲜配送电动车辆路径优化方法

依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法,综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束,车载限制和电动车电量约束,设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标,构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型,根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明,本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求,客户属性和路网特性,合理安排发车时间,科学规划配送路径,有效避免交通拥堵;通过算法对比,本文模型和算法能够明显降低配送成本,提高企业经济效益.     

时变交通下生鲜配送电动车辆路径优化方法

依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法，综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束，车载限制和电动车电量约束，设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标，构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型，根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明，本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求，客户属性和路网特性，合理安排发车时间，科学规划配送路径，有效避免交通拥堵；通过算法对比，本文模型和算法能够明显降低配送成本，提高企业经济效益.     

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干线交通控制系统能有效减少机动车运行延误. 本文以系统延误最小和绿波带宽最大为目标,构建了基于系统周期和相位差最优的干线交通控制模型,以双向有隔离的北京城市主干路——皂君庙路—大柳树路（含4个信控交叉口）为实例,提出了两种线控优化方案,通过VISSIM仿真对该交叉口及其所在路段优化前后的交通状况进行了比较. 结果表明：在北京市这类行人流量较大、交叉口布局紧凑的道路条件下,采用重叠相位能更好地优化线控系统;应用本文提出的控制策略对该路段进行线控优化后,交叉口总信控延误减小了59.6％,主线上的南向北和北向南平均行程速度分别提高了140.0％和51.7％,交通运行效率显著提高.     

交通突发事件下交通疏散方案设计

交通突发事件极易造成交通拥堵,严重影响城市交通系统的正常运行,应尽快制定与实施交通应急疏散方案。因此,提出一种基于蚂蚁算法优化的多目标交通疏导分配方法,通过蚂蚁算法寻求最优路径,并综合考虑多个目标影响因素,运用多目标交通分配模型生成交通突发事件下的应急疏导分流方案。通过示例仿真分析,验证该方法的可行性和实用性。     

面向双向不同带宽需求的绿波协调控制优化模型

通过引入绿波带宽分配影响因子与带宽需求比例系数,构造了一种新的绿波协调控制模型性能指标函数通式,针对MAXBAND（MULTIBAND）模型与通用双向绿波协调控制模型,分别建立了面向双向不同带宽需求的最大绿波协调控制优化模型,并对是否可以获得双向绿波带宽的两种情况,比较了控制模型改进前后的设计效果。分析结果表明：在难以...     

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。