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。     

考虑运行图约束的有轨电车干线信号协调优化模型

为了保证有轨电车在交叉口享有信号优先的同时,使其按照运行图行车,在有轨电车干线信号协调模型BAM-TRAMBAND的基础上,增加运行图对行车的约束,包括发车间隔、停站时分、站间运行时分和干线旅行时间,提出2类不同约束的有轨电车干线信号协调优化模型,严格运行图约束的优化模型(HT-TRAM)和宽松运行图约束的优化模型(ST-TRAM). 经算例验证和仿真结果表明,改进的模型能够得到在运行图约束下的有轨电车上下行绿波带,且在算例条件下,两者的路段平均绿波带宽与没有运行图约束的带宽结果相比,相差在1s以内.     

基于速度波动区间的双向绿波优化控制方法

针对现有干线交通信号绿波控制方法采用平行等宽的绿波带宽,无法考虑相邻交叉口间交通流运行速度波动性的缺陷,引入了基于路段速度波动区间的不等绿波带宽,提出了干线交通双向绿波优化控制方法.该方法在满足非绿波相位交通需求的前提下,以相邻交叉口之间的绿波带宽最大化为优化目标,通过构建带宽最大化模型,调整相邻交叉口之间的相对相位差,并以重叠度检验为约束条件,防止了绿波带断层现象的产生,进而实现了干线道路交通信号的双向绿波控制.以昆山市长江路为例,基于效率层面的评价指标对提出的干线交通双向绿波优化控制方法性能进行评估,结果表明:该方法较之传统的绿波控制方法在绿波带宽方面增加了11.8%,在交通延误和车辆排队长度方面分别减少了15.34%和10.86%.     

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。     

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。     

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。     

基于Petri网的城市主干道交通信号协调优化

为研究城市主干道交通信号协调优化问题,建立了包括交叉口交通信号显示模块与信号相位转换模块的时延Petri网模型与基于变速度连续Petri网的交通流模型,设计了由监控、判别和通行相位选择3个子系统构成的交通信号控制系统,并给出了具体的控制步骤.根据连续Petri网中各参数间的关系,以车辆排队长度、上游路段车流速度和下游路段畅通度为输入变量,以相位优先指数为输出变量,确定下一通行相位,采用模糊Petri网确定当前相位的最佳绿灯时间,并进行了仿真计算.仿真结果表明:采用Petri网与模糊控制相结合的方法后,由西向东与由东向西方向车流的行程时间分别缩短了7.1％、7.6％,交叉口排队长度的改进率分别为11.9％、11.2％,4个相位的交叉口平均延误分别由9.7、10.3、11.8、13.2s下降到8.2、9.1、11.4、11.4s.可见,主干道信号协调优化方法可以较好地实现干线信号协调控制.     

城市道路两相邻交叉口信号控制组合优化研究

以两个单点信号控制交叉口组成的简单绿波系统为例,建立一个以干线车辆行程时间最短为目标,各相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的非线性函数模型,分别运用遗传算法和遗传退火算法对目标函数进行优化,实现了对绿波系统各交叉口信号配时的优化设计,并以实例加以论证,其优化效果良好。结果表明:遗传退火算法更能快速、准确地寻找出全局最优解。     

组合放行下的干路交叉口协调控制优化

采用双层规划方法建立干线协调控制模型,模型以干线两相邻交叉口之间的行驶时间,关键流向的绿灯需求,交叉口绿信比,公共周期时长等参数为基础和约束,对干线协调控制信号方案进行优化,优化参数包括交叉口放行方式、各交叉口绿波起始和终止时刻以及双向绿波带宽,实例求解计算及仿真验证显示,本方法可以应用于干线绿波控制的优化设计.     

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。     

基于机动车排放的交叉口信号控制仿真与分析

结合微观仿真元胞自动机模型和机动车排放MOVES模型,以十字信号控制交叉口为仿真对象,研究交叉口信号配时与机动车排放之间的关系.元胞自动机模型将交叉口和路段划分为3.5 m×3.5 m的元胞,每辆车占2 个元胞,交叉口内转弯车辆减速慢行,直行车辆速度不受限制,提高了交通仿真的真实性和机动车排放测算的准确性.仿真结果表明：最佳信号周期随着车辆到达率的增加而增加,使得交叉口通行效率达到最大化;行程时间随着左转车比例的增加而增加,对于不同的车辆到达率,均存在一个极限值,当左转车比例低于该极限值时,行程时间变化不大,高于该极限值时,行程时间快速增加;从通行能力、行程时间和尾气排放的角度,交叉口具有不同的最佳信号周期,且差异较大.     

快速公交预感应信号优先协调控制策略

提出了一种考虑交叉口协调控制的预感应公交信号优先策略,包括两个部分:信号配时优化和协调控制.假设公交车行驶时间已知的情况下,该策略通过按绿信比分配理想时间差和基于公交车站点时空距离转换的改进数解法来实现交叉口的配时优化和协调控制.为了获得该策略的实施效果,以常州市通江南路两相邻交叉口的单个方向为例,设计了四种信号控制情景(无优先、传统优先、预感应优先和预感应协调优先),并利用微观仿真软件VISSIM进行仿真分析.结果表明,四种情景中预感应协调优先策略大大减小了公交在交叉口的延误,提升了公交服务的可靠性,并且对社会车流的干扰最小.     

基于机动车排放的交叉口信号控制仿真与分析

结合微观仿真元胞自动机模型和机动车排放MOVES模型，以十字信号控制交叉口为仿真对象，研究交叉口信号配时与机动车排放之间的关系.元胞自动机模型将交叉口和路段划分为3.5 m×3.5 m的元胞，每辆车占2 个元胞，交叉口内转弯车辆减速慢行，直行车辆速度不受限制，提高了交通仿真的真实性和机动车排放测算的准确性.仿真结果表明：最佳信号周期随着车辆到达率的增加而增加，使得交叉口通行效率达到最大化；行程时间随着左转车比例的增加而增加，对于不同的车辆到达率，均存在一个极限值，当左转车比例低于该极限值时，行程时间变化不大，高于该极限值时，行程时间快速增加；从通行能力、行程时间和尾气排放的角度，交叉口具有不同的最佳信号周期，且差异较大.     

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.     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

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。     

基于双向最大绿波带宽的通用干道协调控制数解算法

针对现有数解算法假定绿波设计速度固定取值的局限,提出了一种基于双向最大绿波带宽的通用数解算法.首先确定了相邻理想间距的取值空间.其次推导了上行、下行偏移绿信比的计算公式.再次,给出了理想绿灯中心线其上下方绿信比的计算公式.最后,以双向绿波带宽之和最大为优化目标,以上行、下行绿波设计速度与信号周期为优化变量,建立了最大绿波带宽优化模型.以实例验证文中通用数解算法的有效性.分析结果表明:文中通用数解算法能够突破上行、下行绿波设计速度固定取值的局限,能够更易于获得理想的绿波协调控制效果,具有较好的通用性与实用性.