交通路口混合交通流的分布式模糊控制

考虑非机动车辆对路口信号控制的影响,提出了交通路口混合交通流分布式模糊控制的一种新方法;基于北京体育馆西路路口的实测数据,利用德国VISSIM仿真软件进行仿真,验证了该分布式模糊控制方法是一种有效的方法。     

一种基于模糊逻辑-遗传算法的城市单交叉口交通信号控制方法

针对传统的单交叉口交通信号控制方法考察不全面和运算量大等缺陷，引出了“大相位”的概念。提出了一种基于模糊逻辑-遗传算法的城市单交叉口交通信号控制方法，通过分析和仿真，对该信号控制方法的有效性进行了验证。仿真结果表明，该方法有效地提高了控制效果和计算效率，特别是在路口交通量相差较大和变化较快的情况下。     

基于交通流预测的城市干道相交路口信号控制

提出了一种基于交通流预测的主干道相交路口优化控制方法,将交通流预测与交通信号控制相结合,用于解决交通流量较大的城市主干道相交路口的信号控制问题.建立神经网络预测模型,用变异粒子群优化算法优化网络结构以提高预测精度和速度,将预测的下2个相位队长作为模糊控制的输入以确定下一绿相位时间,在后一绿相位持续时间内放行该相位经预测但尚未全部排队的车辆.仿真实验表明该方法能有效地减小平均车辆延误时间,达到了保持干道交通通畅的目的.     

多路口交通信号控制硬件在环仿真系统

为了快速有效地对信号控制系统的控制效果做出评价,提出多路口交通信号控制硬件在环实时仿真系统开发.通过采用硬件在环的方法,建立基于交通微观仿真软件的城市多路口交通信号控制仿真场景,与外部的信号控制器建立硬件在环系统,实现仿真场景与交通信号控制器的实时信息交互,形成符合实际交通控制情景的仿真环境,从而对多路口的交通信号控制系统的控制效果进行评估.对北京市中关村东路建模仿真,仿真结果表明硬件在环仿真系统不仅可以评价不同型号的信号控制器的控制效果,而且可以快速有效地对多路口的信号控制效果做出评价.     

单交叉路口信号的动态模糊控制

针对固定相序的单路口多相位交通信号控制，提出基于车流量预测动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统结构。以车辆平均延误时间为评价指标，综合考虑当前相、后继相的车辆排队长度，以此决定绿时分配。对上述控制器进行4相位交叉口的仿真实验，结果表明，该控制系统能有效地进行单路口多相位的闭环控制，控制效果优于传统的定时控制。     

基于Agent的城市道路交通信号控制方法

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到交通信号控制系统中,提出基于Agent技术的城市道路交通信号控制方法,建立了基于Agent的单交叉口信号控制结构模型,并阐述了Q学习机制的实现方法.系统根据交叉口基本的路况信息,以及实时采集到的交通量,通过加强学习的奖惩机制来动态调整不同相位的通行权及信号配时时长.当奖惩值为加强时,保持该相位通行权,并适当延长绿灯时间;当为惩罚时,则相应缩短绿灯时间或将通行权切换到下一相位,实现自适应控制,减少路口排队车辆的平均延误.通过对一个四相位交叉口进行仿真研究,与定时控制相比,控制效果得到明显提高.     

基于Q学习的Agent在单路口交通控制中的应用

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到城市交通控制领域中,对单交叉口的交通流进行了控制研究,介绍了路口Agent的结构模型以及基于Q学习算法的学习机制的实现,提出了一种适用于交通控制的奖惩函数。即当红灯相位的饱和度大于绿灯相位的饱和度时,红灯相位的相对警界度在奖惩函数中占主导地位,此时大部分情况下会对Agent进行惩罚;在以后的决策过程中面对类似的交通状态Agent所选择的控制行为更倾向于将通行权切换给下一个相位,反之,Agent所选择的行为倾向于保持当前相位的通行权到下一决策时刻。并通过微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行仿真研究,仿真结果表明该方法的控制效果优于定时控制,同时验证了奖惩函数的有效性。     

基于SCATS的交通仿真平台信号控制方案自动生成技术研究

传统的城市交通仿真平台的信号控制方案是人工进行输入与设置,效率低且不利于与信号控制系统方案的同步更新。以SCATS系统和Transmodeler仿真软件为对象研究信号控制系统方案自动转化为仿真平台方案的方法。通过路口映射建立信号系统与仿真平台的路口配对,分别解析SCATS和Transmodeler的信号控制文件编码格式,通过编写程序将SCATS对应的信号控制方案转化为仿真平台的信号控制文件。经实践证明,该方法能快速便捷地在仿真平台中实现SCATS系统的信号配时,使仿真平台与信号控制系统之间得以衔接。     

信号交叉口交通流微观仿真模型研究

通过对城市交叉口的路口环境及车流到达、排队、跟驶、冲突、拐弯、驶离等各种运行状态的分析，建立城市交叉口路口形状、信号控制方法及车辆各种运行规律的数学模型，并基于此模型对仿真系统进行开发。通过把某一实际路口的仿真结果与该路口的交通调查结果进行对比，证明此系统真实可信。     

基于模糊逻辑的交通信号控制与仿真研究

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制算法,并通过对相位顺序进行优化,获得了更好的控制效果。与传统的信号模糊控制算法相比,该算法具有相位组合灵活、延误时间小等优点,能够有效解决交通流不平衡的问题,更适应城市交叉口实时变化的交通状况。仿真研究表明:该控制算法能够大大减少车辆延误时间,是进行城市智能交通控制的一种实用且行之有效的方法。     

基于无线地磁的交叉口信号控制策略研究

感应控制主要是利用无线地磁检测器采集道路交叉口实时交通信息,及时传递给交通控制系统,结合感应控制自动实施控制的原理,确定城市道路交叉口智能控制方案,根据交叉口交通量实际状况进行合理配时;文章对合肥市黄山路-天智路交叉口的固定信号周期测得的周期、相位时间、通过的车辆数及车辆平均等待的时间与感应控制条件下的各参数实际值作对比,分析各参数之间存在的差距,确定在车流量较少的情况下,感应控制优于常规的固定周期信号控制方法。     

自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。     

Design of Reinforcement Learning Parameters for Seamless Application of Adaptive Traffic Signal Control

Adaptive traffic signal control (ATSC) is a promising technique to alleviate traffic congestion. This article focuses on the development of an adaptive traffic signal control system using Reinforcement Learning (RL) as one of the efficient approaches to solve such stochastic closed loop optimal control problem. A generic RL control engine is developed and applied to a multi-phase traffic signal at an isolated intersection in Downtown Toronto in a simulation environment. Paramics, a microscopic simulation platform, is used to train and evaluate the adaptive traffic control system. This article investigates the following dimensions of the control problem: 1) RL learning methods, 2) traffic state representations, 3) action selection methods, 4) traffic signal phasing schemes, 5) reward definitions, and 6) variability of flow arrivals to the intersection. The system was tested on three networks (i.e., small, medium, large-scale) to ensure seamless transferability of the system design and results. The RL controller is benchmarked against optimized pretimed control and actuated control. The RL-based controller saves 48% average vehicle delay when compared to optimized pretimed controller and fully-actuated controller. In addition, the effect of the best design of RL-based ATSC system is tested on a large-scale application of 59 intersections in downtown Toronto and the results are compared versus the base case scenario of signal control systems in the field which are mix of pretimed and actuated controllers. The RL-based ATSC results in the following savings: average delay (27%), queue length (28%), and l CO₂ emission factors (28%).     

多相位信号交叉口微观仿真模型及控制系统研究

通过对信号交叉口车辆到达、排队、起动、减速、跟驰、避让等各种交通流微观运行特性的分析,建立了交叉口描述、车辆发生、车道选择、车辆运行等模型,提出了一种交叉口多相位信号控制方案仿真系统。该系统操作方便,界面形象丰富,扩展性强,有效地反映了交叉口交通流的随机性和复杂性,能用于交叉口仿真和优化控制。     

呼和浩特信号交叉口车辆延误调查分析与模型应用

信号交叉口车辆的延误,是评价交叉口的运行效率和服务水平的重要指标,是交通控制、引道设计是否合理的依据,反映了城市道路和机动车使用者对受阻程度、能源消耗和城市交通环境的感受。文章以呼和浩特市大学东街与兴安南路交叉口为例,组织48名调查员分车道分时段对该交叉口进行实地交通调查,并对调查数据进行了定量分析处理,对城市交叉口信号控制方案等设计具有一定参考意义。     

Artificial intelligence for traffic signal control based solely on video images

Learning-based traffic control algorithms have recently been explored as an alternative to existing traffic control logics. The reinforcement learning (RL) algorithm is being spotlighted in the field of adaptive traffic signal control. However, no report has described the implementation of an RL-based algorithm in an actual intersection. Most previous RL studies adopted conventional traffic parameters, such as delays and queue lengths to represent a traffic state, which cannot be exactly measured on-site in real time. Furthermore, the traffic parameters cannot fully account for the complexity of an actual traffic state. The present study suggests a novel artificial intelligence that uses only video images of an intersection to represent its traffic state rather than using handcrafted features. In simulation experiments using a real intersection, consecutive aerial video frames fully addressed the traffic state of an independent four-legged intersection, and an image-based RL model outperformed both the actual operation of fixed signals and a fully actuated operation.     

多相位交叉口半幅路权控制系统及其变形的设计方法

对一种多相位交叉口的半幅路权交通控制系统,进行了实现条件分析,给出了该类系统对应的整幅路权系统的相位和相位顺序的拓扑结构特征,从而有利于从已有的整幅路权系统的设计经验入手设计半幅路权控制系统及各种变形。文中给出了半幅路权交通控制系统各种可行的设计方法。此半幅路权交通控制系统可以使放行机动车的路面利用能力提高1倍,提高行人的过路能力达4倍,并成倍提高整个城市路网的放行能力。     

车头时距服从M3分布下的支路通行能力仿真方法

为得出是以交通量还是以时长为控制条件所生成的支路通行能力仿真值更接近理论值,在假定车头时距服从M3分布规律下,以间隙可接受理论为基础,建立了上述2种控制条件的环形交叉口支路通行能力仿真模型;在VC＋＋6.0平台上进行仿真试验,计算出支路通行能力、时长和交通量的仿真值,并与理论值进行对比。分析结果表明：以交通量为判断条件的仿真方法所产生的仿真时长与理论时长的平均相对误差小于以时长为判断条件时的平均相对误差,前者仿真产生的支路通行能力也较后者更贴近理论值;以交通量为判断条件的仿真方法的仿真效果明显优于以时长为判断条件的方法。     

基于时空特征的干线协调控制子区划分方法

为应对干线交通流的时变性和空间分布差异性给干线协调控制带来的影响,本文提出了基于交通流时空特征的干线协调控制子区划分方法。首先利用交通流时间相关系数和空间相关系数分析交通流的时空特征,根据交通流的时间特征改进时段划分方法;引入相邻交叉口关联系数和不停车通过路口车辆数作为子区划分指标,在时段划分的结果上进行子区划分,以交通流的空间特征改进合并指数法,实现子区划分方案的更新。最后,以玉林市民主路为例验证该方法,结果显示,干线系统的总延误、车均停车延误时间、车均停车次数分别降低了19.5%、23.4%、16.7%,该方法比传统交通控制时段划分方法更能适应交通流的时空变化趋势,显著提高干线交通流的运行效率。     

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点，基于两级模糊控制的思想，研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法，给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法。仿真结果表明，设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间，适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制。