基于双层规划模型的应急救援调度与路径选择集成优化

城市中突发事件发生后,为有效降低财产损失和人员伤亡,减少应急救援在调度和路径选择等环节的响应时间损失,保障应急救援任务顺利完成,需要对各类应急救援交通资源进行合理调度,并在起讫点间根据路网实时交通状态,动态选择行驶路径,减少其路段行程时间。在多目标应急救援调度和最优路径选择目标分析的基础上,提出了一种考虑不同类型应急车辆调度和最优路径选择的双层规划的集成优化模型。在上层模型中,主要考虑应急救援车辆的调度费用成本,通过最小化应急救援车辆的固定成本、容量成本和时间成本,来确定不同类型应急车辆的出救位置和相应出动车辆数;下层模型中,主要考虑应急救援车辆的路径在途行程时间,通过最小化动态路网下应急救援的路段行程时间和信号延误时间来确定救援通过的路径,并根据固定的时间间隔动态更新路网的交通状态,使救援车辆尽可能选择避开交通拥堵的路段行驶,从而更快速到达目的地。案例分析结果表明,基于双层规划的应急车辆调度和路径选择集成模型与仅考虑调度或路径选择的模型相比,总调度成本降低了2.67%,总在途行程时间减少了21.05%,路径选择中能有效降低通过沿线拥堵道路的比例,表明模型具有很好的适用性和实用价值。     

基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作,而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题,结合智能网联汽车（CAVs）技术特点,提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法,按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度,建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型,其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标,一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况,考虑换道安全和不同换道动机,设计CAVs进入和离开专用道的规则,建立换道决策控制模型;在此基础上,提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比,虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%,但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上;与IBL控制方法相比,该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%,特殊车辆的车均延误时间减少13.5%,专用车道利用率提高36.3%以上,并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面,减少了单一控制策略的局限性,为交通控制和管理提供理论支撑。      

信号控制结合路径选择的新动态交通模型研究

为提高路网通行能力,结合已有信号控制和路径选择方法,提出一种为信号控制网络实时计算绿信比的新型动态分配和控制模型。此模型可用于固定信号配时设计,也可用于可预期事件迅速响应的信号预配时,如果计算速度足够快,还可以用于实时信号配时。仿真实验表明,此动态模型在未饱和路网中最多减少行程时间和平均延误分别可达30.28%和29.23%。     

基于时空优化的单点交叉口公交被动优先控制方法

为了最大可能地降低对公交车辆提供信号优先时对社会车辆运行产生的不利影响,研究了信号控制交叉口1个进口道的通行空间分配(车道功能划分)与通行时间分配(绿信比分配)的相互制约和转化关系,在此基础上提出了考虑时空资源组合优化的被动优先模型。算例分析结果表明:该模型能够在对社会车流影响较小的情况下,显著降低公交车辆车均延误;同时,为降低公交优先对社会车流总体运行状态的影响,在确定公交优先的权重时,需要考虑不同相位的机动车流量间及其与公交车流量的对比关系。     

基于预测型路线行程时间的信号控制相位差优化技术研究

相位差是区域信号协调控制的重要参数,其动态优化直接影响通行能力和路网延误。论文考虑交通流诱导与交通信号控制的协同运作,通过研究车队在停车线车头受阻和车尾受阻的不同等待状态,建立了相位差与诱导参数路段行程时间的相关关系,基于诱导控制协同的动态性考虑,提出基于预测型诱导用行程时间的信号控制相位差优化技术,阐述其优化算法流程。论文利用长春市长春大街含3个交叉口的路线进行算例试验,结果表明利用预测型行程时间优化相位差之后干线总行程时间最高节约12.9%左右,延误减少高达51.3%,达到诱导控制信息共享、协同运作提高路网运行效率的目的。     

基于车路协同技术的BRT信号优先控制方法研究

针对交叉口延误过大制约着快速公交系统的发展问题,基于车路协同技术,通过预测BRT车辆行程时间并确定到达时间窗在信号周期中的定位,以交叉口总体人均效益最大化为目标,兼顾乘客乘坐舒适性、车辆运行状态、社会车辆交通效益等因素提出了绿灯延长、红灯早断和相位插入等3种BRT单点交叉口信号实时优先控制方法.最后以济南市BRT一号线北园大街无影山路交叉口为背景,基于VISSIM仿真软件进行信号优先控制方案的验证,结果显示:该方案可以使交叉口人均延误平均降低18.60%,BRT车辆运行速度平均提升7.28%.     

高速路网不停车收费车道优化布设方法

合理设置高速公路收费站ETC (Electronic Toll Collection)车道数量，对高速公路通行效率至关重要。针对目前路网中ETC与MTC (Manual Toll Collection)车辆混行的情况，考虑ETC的普及率，结合多用户路网均衡模型和排队论方法，建立基于双层规划模型的高速路网ETC车道优化布设方法。上层模型以车辆总通行时间最小为目标，优化设置进出收费站的ETC车道数量；下层模型为多用户路网均衡模型，反映ETC和MTC车辆的路径和收费车道选择行为。下层模型通过设计收费站的等价拓扑结构，表征收费站的车道使用规则及车辆的收费车道选择行为，并采用排队论方法估计ETC和MTC车道的收费排队时间。根据模型的特点设计了基于主动集的启发式算法，利用参数二进制与拉格朗日函数法确定迭代下降方向，解决了下降方向与步长难以计算的问题；通过内嵌优化函数的方式，保证在主动集转化过程中上层约束均不会失效，且避免了迭代过程中的模型解退化问题。基于上海市绕城高速进行实证分析，结果表明：随着ETC普及率的提升，收费排队时长按照负指数趋势下降；与按比例布设ETC车道的方法相比，所提方法最高可降低57.4%的收费排队时间，且该方法可以避免ETC车道布设过多对于MTC车道通行能力挤压造成的负面效果。研究成果可以有效指导高速路网ETC车道的布设，提高路网通行效率。     

考虑行人过街的地铁站邻近交叉口公交优先信号控制方法

为了充分考虑行人过街对地铁站等大型公共设施邻近交叉口公交优先信号控制的影响,解决传统公交优先信号控制方法未考虑行人过街延误,造成行人滞留交叉口时间过长影响交通的问题,提出了综合考虑行人过街、公交车辆和社会车辆乘客延误情况的优先控制方法。根据人流和车流情况将交叉口交通状态分为人多车多、人多车少、人少车多和人少车少4种不同状态。针对前3类交通状态分别建立以道路通行能力最大化和公交乘客、社会车辆乘客以及过街行人延误变化最优化为目标的双层规划模型和以交叉口延误变化效益最大化为目标的多目标规划模型,并利用遗传算法进行求解。通过实测数据对比了采用该方法前、后公交乘客延误、社会车辆乘客延误、行人过街延误的变化情况。研究结果表明:该方法能在少量增加公交乘客和社会车辆乘客延误的情况下,大幅减少过街行人延误;相较于传统公交优先信号控制方法,在人多车多时采用该方法行人延误可减少59%,人多车少时行人延误可减少41%,人少车多时行人延误可减少195%;实测结果验证了该方法的有效性,其更具公平性并更符合实际,能够获得最大延误效益。     

基于动态行程时间可靠性的单车辆路径选择算法研究

为了提高出行者的路径选择效率,从微观层面对随机动态路网条件下的单车辆路径选择问题进行深入研究。随机动态路网条件下,作为车辆路径构成单元的路段,不同时刻车辆在其上的行程时间具有明显的动态变化特征,若使用传统的最短路算法进行车辆路径选择,将某一时点的路段行程时间作为路段权值不能反映路段行程时间动态变化产生的影响,车辆路径选择结果容易造成误判。为解决此问题,按照集散波理论对于路段车辆运行状态的划分方式,首先以路段下游信号转换时刻目标车辆与排队车流队尾的相对位置关系为切入点,对路段行程时间进行分状态分类随机动态预测,然后建立对应可接受水平下的路段行程时间可靠性计算模型,最终分别针对简单网络和复杂网络的单车辆路径选择问题提出使用行程时间可靠性作为关键控制变量的三阶段车辆路径选择模型和权值异化的Dijkstra车辆路径选择算法。通过案例及对比分析表明,在出行者面临的简单网络中使用行程时间可靠性进行车辆路径选择可纠正仅仅按照单一行程时间进行车辆路径选择造成的选择误判,在复杂网络中使用行程时间可靠性作为路段权值异化的Dijkstra算法可迅速求出最可靠路径,有效解决了随机动态路网环境下的单车辆路径选择问题,是对路径选择问题研究的深入拓展。     

灾后公路交通应急救援通道选择模型

基于灾后路段可通行性、救援时效性及安全性的分析,提出了灾后最优应急救援通道定义。结合历史重大自然灾害救援时间与存活率统计资料,提出了时效性与安全性的最优应急救援通道评价原则,建立了包括路径行驶时间与行车风险的最优应急救援通道评价指标。对评价指标进行标准0~1变化后,构建了应急救援通道的目标函数。按照灾后道路破坏导致的路网交通功能受损情况将其划分为正常运营状态及破坏状态,其中针对路网正常运营的状态提出了行程时间最短、行车安全性最高的最优救援通道搜索算法;对交通中断的路网破坏状态,构建了基于路段破坏位置、抢通耗时、抢险机械设备及人员配备的最优救援通道修复算法。研究结果表明:提高路段抗灾能力、路网冗余度、优化抢险保通技术力量及机械设备储备,是提高灾后应急救援工作的重要途径。     

车路协同下避让紧急车辆协同换道策略

为加快紧急车辆抵达事故现场的速度，同时减少紧急车辆优先权对其他车辆的影响，运用车路协同系统，提出避让紧急车辆协同换道策略，通过调整紧急车辆下游车辆位置，实现紧急车辆高效通过路段。以紧急车辆前车（DV）及其相邻目标车道车辆为控制对象，根据相邻车道车辆间距与车车通信范围，搜索DV可换道空间间隙集。以交通流整体恢复稳定时间最小为目标，确定DV换道轨迹和相邻车道协作车辆的速度变化，引导车辆完成协同合流，既能保障车辆安全换道，还能降低换道造成的速度振荡传递。同时，为快速恢复DV换道造成的目标车道车辆速度波动，对上游车辆（UV）采取先进先出规则的换道控制策略。所提协同避让紧急车辆的策略考虑了车辆协同换道对交通流的整体影响，并在原有换道策略的基础上提出了减少速度波动传递的控制方法。案例分析结果表明:采用上下游协同换道策略最短换道时间为6s，此时紧急车辆距前车78.66 m时发送避让信号。同时研究发现，恢复交通流速度稳定所需的时间为29 s，比未采用上下游协同换道策略降低了34%。      

基于纵向平等的干道BRT信号优先方法

在定时式协调信号控制的背景下，以加快BRT车辆运行速度，降低信号优先给社会车辆造成的负面影响为目标，以实现绿灯时间再分配的纵向平等性为基本要求，提出了一种新颖的干道BRT主动信号优先方法。在BRT专用道沿线布设3类检测器，采集BRT车辆的到达时刻。定义了绿灯延长、相位插入、绿灯早启3类优先请求时间窗，有条件地生成和删除不同类型的优先请求，有节制地实施相位插入。给出信号优先贡献和补偿的混合作用方式以及协调方向的社会车辆连续行进的保障措施。遵循纵向平等性的要求，建立信号优先贡献算法和信号优先补偿算法。在高负荷机动车交通需求下进行仿真试验，给出该方法的最佳参数取值建议；BRT车辆的行程时间降幅超过28%，协调方向社会车辆的行程时间增幅不足5%的结果验证该方法的有效性；BRT车辆的行程时间降幅超过19%、社会车辆的车均延误差异不足1%的结果验证该方法相较于传统方法的优越性。     

应急车辆延误情况调查及应对措施研究

因交通拥堵而造成的应急车辆救援延误导致悲剧事件频发。为了解应急车辆救援延误的情况并研究应对措施,以普通机动车驾驶者为对象进行问卷调查,针对驾驶者对应急车辆的认识和对应急车道的占用情况,驾驶者在驾驶过程中对应急车辆是否避让,以及避让方法进行调查。然后利用SPSS数据统计软件筛选出对驾驶者驾驶行为影响权重较大的特征变量,并基于Logistic模型建立了驾驶者特征与占用应急车道和避让应急车辆行为的模型。在此基础上提出相应的应对方案,利用Vissim仿真软件对解决方案进行仿真。结果显示:对有一定驾驶年龄并有本科以上学历的青壮年的驾驶行为对应急车辆延误有较大影响,且正确的避让方法能明显地减少应急车辆的行程时间。      

基于群决策理论和双层规划模型的交通信号控制优化

基于干道延误时间最小和路段行程速度最大的设计理念,利用智能优化算法和群决策理论,建立了一种双层规划模型下的城市干道交通信号控制方法。算法结合了智能优化策略中的遗传算法和丰富的群体专家意见,并采用模糊数的描述方式实现对不同控制目标的分析评价,给出了一套完善的干道交通信号配时优化方案,使交通问题的分析得以更加客观和实际。最后给出一个实际主干道问题的算例分析,运用MATLAB和Visual C++编程计算对控制方案进行模拟。仿真结果表明,这一方法能有效地改善延误和路段行程速度。     

网联环境下考虑非优先车辆延误的公交优先信号控制方法

网联环境具有数据采集和交互方面的优势，能更精确地评估交通需求，更科学地实施交通管控措施。根据公交车与非优先车辆权重及延误分布差异，研究了考虑非优先车辆延误的公交优先单点信号控制方法。利用交叉口车辆轨迹数据计算轨迹样本到达率参数，根据车辆到达交叉口的分布特征构建各相位的车辆到达率概率函数，并采用极大似然估计预测到达率，基于交通流冲击波模型分别计算出各相位的排队波、驶离波和消散波波速。公交车数量少权重较高且网联化程度高，利用基于冲击波的时距图推导延误表达式；而非优先车辆数量多单车权重低且网联化程度低，利用基于到达率的定数理论推导延误表达式。按乘员数对公交车延误值和非优先车辆延误值进行加权，以加权延误最小为目标函数建立了混合整数线性规划模型，解得相位时长整数解，并反馈到信号机系统实现公交优先自适应信号控制。以武汉市车城北路与东风大道交叉口为对象，采集不同时段交叉口流量数据，利用SUMO软件开展仿真实验，结果表明:相比优化前，低、中、高流量情况下公交车单车平均延误时间分别减少25.63%、25.25%、18.32%；同等条件下平均每周期非优先车辆延误时间分别减少8.80%、4.68%、1.99%；同等条件下平均每周期加权延误时间分别减少20.98%、9.39%、12.70%。证明所提方法能较好地适配交通需求，且流量较低时效果最好。      

高速公路突发事件救援车辆诱导

为了提升高速公路突发事件应急救援效率,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导研究中,基于实时和时变路网环境下的交通信息,以车辆出行时间最小,路径可靠性最强为目标,构建基于在途时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型。设计一种实时信息和时变信息结合策略,使模型规划路径随路网交通量变化而相应做出阶段性调整,采用滚动时域策略将该动态决策问题转化为一系列离散时间点的静态决策问题,用于计算应急救援路径时间;在此基础上,考虑到高速公路突发事件发生后路网交通事故率升高,同时容易发生拥堵的状况,进一步将救援规划路径可靠性作为决策目标,即应急救援车辆规划路径在面对道路中断或者严重拥堵时是否拥有更多的调整策略,更新救援路径尽快完成救援任务;为了便于量化计算将上述目标转化为统一的价值成本,共同决定救援车辆的行驶路径。研究结果表明：当行驶路段交叉口间距离较长,中间无其他道路连通,行驶过程中由于突发事件破坏趋势蔓延导致道路中断或拥堵等意外发生时,无法更新调整救援路径,最终导致救援延误;因此,基于救援时间和路径可靠性的车辆诱导最优化模型能够克服以上问题,进一步提高救援效率。     

应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型

针对城市中应急车辆的救援路径优化问题,分析了基于交通信息中心的应急车辆最优路径的多目标属性,给出了随机网络中各属性的量化计算方法,以最小化出行时间,最大化行程时间可靠度为目标,考虑了通行可靠性、安全性、道路条件限制等因素,建立了应急车辆出行前最优路径选择的多目标规划模型.模型所求得的解是综合最优路径,反映了应急车辆路径选择的目标需求,克服了以往直接等同于图论中最短路径的缺陷,给出了算法,通过算例验证了模型的合理性和有效性.     

车路协同下车队避让紧急车辆的换道引导方法

为保证紧急车辆更安全、高效地到达紧急事故现场,基于车路协同系统,提出车队避让紧急车辆的换道引导策略。针对目标车道无车辆、有车辆和有车队3种不同场景,分别提出确保紧急车辆快速通过的协同换道策略。通过协同换道策略引导紧急车辆前方行驶的车队和目标车道的车辆改变速度以调整车辆间距,使其满足换道安全距离,依据换道轨迹规划使车队完成换道,并提出紧急车辆发送紧急避让信号的位置方法,计算当不影响紧急车辆的速度情况下,其发送紧急避让信号时与车队尾车的最短距离。利用SUMO交通仿真软件,实现车路协同环境下3种不同场景车队避让紧急车辆的换道引导,并比较目标车道为车队的场景下,车队换道至目标车队的每个空档中（方式A）和车队换道至目标车队的同一个空档中（方式B）2种不同的换道引导策略。研究结果表明：目标车道有车队的场景下,方式B的协同换道时间更短,发送紧急信号的位置距车队尾车82 m,较方式A的87 m更近,对周围车辆影响更小,因此此场景采用方式B的协同换道策略;在目标车道无车辆、有车辆和有车队3种场景下,紧急车辆分别距车队尾车71,71,82 m时发送紧急避让信号,其可以维持期望速度,验证了最短距离与车辆速度的关系式;与未使用换道引导策略的情况相比,紧急车辆的速度提高,延误减少。     

Effects of Model Complexity on the Performance of Automated Vehicle Steering Controllers: Controller Development and Evaluation

SUMMARY

Due to increased traffic congestion and travel times, research in Advanced Vehicle Control Systems (AVCS) has focused on automated lateral and headway control. Automated vehicles are seen as a way to increase freeway capacity and vehicle speeds while reducing accidents due to human error. Recent research in automated lateral control has focused on vehicle control during low-g maneuvers. To increase safety, automated lateral controllers will need to recognize and react to emergency situations.

This paper investigates the effects of vehicle and tire model order on the response of automated vehicles to an emergency step lane change using a controller based on linear vehicle and tire models. From these studies it is concluded that control strategies based solely on linear vehicle and tire models are inadequate for emergency vehicle maneuvers.

A strategy is then proposed to automatically control vehicles through emergency maneuvers. Here the response of a nonlinear vehicle model is used with a linear state model to optimize controller gains for nonlinear maneuvers. An emergency step lane change is used as a preliminary test of the method.