基于过街行人检测的路口自适应交通信号控制

针对行人密度波动大的路口的交通信号配时优化问题,提出了以行人过街请求为主的交通信号配时,搭建了由视频采集、行人检测和信号配时构成的交通信号控制系统。视频采集单元采集行人的图像数据;行人检测算法是利用背景重构实时构建行人等候区的背景,继而以背景减法检测等候过街的行人;信号配时由等候过街的行人数和等候时长决定。对实际的交通路口进行仿真,结果表明:在行人低峰时段,行人和车辆平均延误分别为5.62 s/veh和15.99 s/ped,在略微增加行人延误基础上,车流的延误大大降低;在行人高峰时段,车辆平均延误为52.13 s/veh,行人平均延误降至8.35 s/ped,优先保证大密度人群顺利通过路口。     

基于粒子群算法的道路交叉口信号配时优化模型——以昆明市为例

在现有交通资源下,利用交通信号的动态调控缓解交通拥堵是一种行之有效的方式。首先探讨了道路交叉口信号控制的空间和时间优化思路,在时间优化方面提出基于粒子群算法的信号配时优化模型。以昆明市学府路为例,在分析大量交通流数据的基础上,根据三相交通流理论,对交通状态进行划分并提出有针对性的控制策略。将信号配时优化模型应用于学府路3个相邻的关键交叉口。交通仿真和方案试运行结果显示,优化前后同步流状态下交叉口延误平均降低21.0%,车辆排队长度平均降低12.4%;堵塞状态下交叉口延误平均降低32.0%,车辆排队长度平均降低24.9%。这一结果表明该模型在道路交叉口信号配时优化中具有合理性和有效性。     

城市单点交叉口信号配时优化

为了缓解城市交通拥挤,分析了城市单点交叉口交通流特性与通行能力,建立以平均延误时间最短、平均停车次数最少为目标,以相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的城市单点交叉口信号配时优化非线性函数模型,用遗传算法及遗传模拟退火算法对其进行求解。求解结果表明,遗传算法及遗传模拟退火算法均可将平均延误由现状的40.394 s优化至10-3s,减少了平均停车次数,获得较为理想的效益值,将各交叉口服务水平由C级提升到A级。     

过饱和交叉口交通信号控制动态规划优化模型

为满足过饱和交叉口信号控制的需求,应用动态规划理论,建立了过饱和交叉口信号控制优化模型,界定了模型的阶段、状态变量和决策变量,推导了平均排队长度状态转移方程和控制器状态转移方程,确定了基于交叉口不同饱和状态的目标函数与约束条件,提出了模型优化框架。非饱和状态以最小化延误为控制目标,饱和状态和过饱和状态以最大化通行能力为控制目标。通过迭代运算判断保持或者切换当前相位,并将控制效果实时反馈以调节下一阶段信号配时方案。以秦皇岛市某交叉口为例,基于实际采集数据得到了非饱和、饱和与过饱和3种状态的交通流量,应用动态规划模型获得配时方案,并与TRANSYT方法给出的配时方案进行了对比分析。分析结果表明:在非饱和状态下,采用动态规划模型计算的平均延误、饱和度、平均排队长度分别为49.3s、0.76、13.7veh,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为52.0s、0.78、14.4veh;在过饱和状态下,采用动态规划模型计算的饱和度与平均延误分别为0.85、78.5s,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为0.86、82.5s,但对应的平均排队长度为27.3veh,略优于动态规划模型的27.6veh;饱和状态控制效果与过饱和状态控制效果类似。可见,采用动态规划模型可以有效降低交叉口饱和度,减少各相位不同进口道车辆的平均延误。     

自适应公交优先控制交叉口平均延误分析

以自适应公交信号优先控制交叉口为研究对象,提出了全新自适应公交信号优先控制交叉口车辆平均延误计算模型。并运用仿真测试平台,对该信号控制交叉口车辆平均延误进行了仿真分析。仿真结果表明：较常规信号控制方法,自适应公交信号优先配时虽然有助于减少公交行车延误,但是对道路交通系统中的其他车辆通行会造成很大的干扰,对整个交叉口通行能力的影响不一定是正面的。车辆平均延误分析对公交优先策略的具体实行方式、城市交叉口信号控制算法优化及其服务水平的提升具有良好的指导作用和借鉴意义。     

基于序关系的交叉口信号配时区间优化模型

为处理交通流不确定性,提高交通信号控制方案的可靠性,结合非线性区间规划理论,提出交叉口信号配时参数区间优化模型.首先,在高峰时段以5min为采集标段对交叉口进行数据统计,并以此构造交通流量区间来区间化不确定参数;其次,以交通流量区间为控制系统输入参数,结合区间数理论,构建以机动车平均延误区间最小为目标的交叉口信号配时参...     

基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化

针对交叉口信号配时仅仅依靠单一历史数据进行计算的现状,为了使交叉口信号周期时长能够充分利用过往历史数据,根据城市交通流量具有周期性与不确定性的特点,提出了一种基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化方法.根据交叉口晚高峰历史交通流量对RBF神经网络进行训练,用训练好的RBF神经网络去预测未来某一天交叉口晚高峰的交通流量;结合直行当量系数法将预测得到的交通流量转换为等效直行车流量,建立以平均车辆延误及车辆平均停车率为主要控制目标的多目标优化模型,用MATLAB建立遗传算法进行求解;以平均车辆延误与车辆停车率为评价指标对比分析了优化方法、Webster法和实际配时3种方法得到的结果.结果表明:提出的优化方法相较于Webster法和实际配时,在工作日分别减少12％、2％的平均车辆延误,在非工作日分别减少20％、18％的平均车辆延误,提高了交叉口的通行效率.     

不确定交通需求下交叉口信号配时区间优化模型

为解决混合交通流的不确定需求，合理描述不确定参数用以信号配时优化，本文提出交叉口信号控制配时参数区间优化模型。首先，以高峰时段5min采集标段数据，构造交通量区间，修正Highway Capacity Manual 2010(HCM2010)饱和流率计算公式，估计混合交通饱和流率区间；其次，构建信号配时参数区间非线性多目标规划模型，并以交叉口服务水平为性能目标，利用区间序关系与区间可能度模型进行转换，采用多层嵌套遗传算法求解；最后，以北京市道路等级相差较大的两相位与三相位交叉路口高峰时段数据为例，验证信号配时区间优化模型，并运用 VISSIM软件进行仿真比较。结果表明：本文所建模型可行、有效，且考虑饱和流率区间的信号配 时区间优化模型更适合于关键相位饱和流率波动较大的两相位信号交叉口，机动车平均延误和交叉口通行能力较Webster方法分别优化了35.9%和14.9%。     

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。     

基于Synchro的厦门市白鹭洲路信号协调控制的优化设计

在现有道路交通设施条件下,实现干道上信号协调控制能有效提高主干道的通行能力。以厦门市白鹭洲路为研究案例,根据该道路的几何结构特征和实际交通流特点,提出“分时段分方向、设置半周期时长”的干道信号协调控制方法,应用Synchro仿真软件建立基于原控制参数的干道信号协调控制系统;同时,在应用Synchro优化各个独立交叉口信号控制参数的基础上,建立了基于优化控制参数的信号协调控制系统。通过比较优化前后的干道信号协调控制系统的控制效果,仿真结果显示：在早高峰和晚高峰时段,交叉口延误分别降低11.3%和21.6%;干线延误分别降低8.2%和55.9%;路网总延误分别减少13.3%和22.0%。     

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

逆向可变车道交叉口信号配时优化方法

为提升逆向可变车道交叉口通行效率，提出一种基于逆向可变车道交叉口信号配时优化方法.假设车辆到达服从泊松分布，基于逆向可变车道交叉口车流运行特征，构建了逆向可变车道交叉口通行能力和延误计算模型；以周期时长、主预信号控制、逆向可变车道长度及饱和度等为约束，交叉口通行能力最大和平均延误最小为目标，建立了交叉口信号配时双目标优化模型，采用模拟退火算法求解.选取南昌市某交叉口分析了其设置逆向可变车道后，在高、中、低流量及不同左转比例下的运行效果.结果表明，本文所提方法在不同流量下均能提高交叉口的通行能力并减少延误，且更适合高流量交叉口；当高流量交叉口左转比例大于 20%时，交叉口通行效率改善更加显著.     

基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型

为解决传统车队离散模型基于概率分布假设和现有交通流预测时间粒度过大不能应用于自适应信号配时优化等问题.在车队离散模型的建模思路上,先分析了下游交叉口车辆到达与上游交叉口车辆离去之间的关系,基于此构建了基于神经网络的小时间粒度交通流预测模型.该模型以上游交叉口离去流量分布为输入,下游交叉口到达流量分布为输出,时间粒度为5 s.最后,通过实际调查数据标定模型参数并应用模型预测下游交叉口到达流量.结果表明,与Robertson模型相比,本文模型预测结果能够更好地反映交通流的变化特征,平均预测误差减少了8.3%.成果可用于信号配时优化.     

基于机动车比功率的单点信号配时优化模型

为减少车辆延误和交通排放,基于机动车比功率提出信号交叉口红、绿灯期间污染物排放因子的标定方法.根据运筹学和交通流理论,以车辆延误和排放最小为目标建立单点交叉口信号配时优化模型.考虑小汽车尾气中的CO、HC和NOx三种污染物,利用 VISSIM 软件设计交通仿真实验,使用MATLAB软件编制参数标定和模型求解算法,根据车辆行驶状况数据标定每条车道组每种污染物的两类排放因子,并验证双目标信号配时优化模型.结果表明,与仅降低延误相比,双目标优化模型所获最优信号配时方案能使车均延误降低19%、交通排放减少11%.研究成果能有效减少交叉口延误和排放,为建立考虑交通排放的干道信号配时优化模型奠定理论基础.     

基于Ring-Barrie相位的交叉口信号配时优化模型

为了将交叉口时空资源最大化利用,以Ring-Barrier相位运行规则为基础,建立了一种城市交叉口信号配时优化模型,该模型将求解交叉口整体延误最小值转化为非线性规划问题.通过选取交叉口平均延误作为优化目标,选取交叉口信号控制的周期时长和各相位绿灯时间作为变量,选用分支定界算法作为此非线性规划问题的求解算法.为验证信号配时优化效果,选取南京市一交叉口作为实例,运用相关工具软件对模型进行了求解.结果表明:实施优化模型后,交叉口整体延误随着迭代次数不断降低并逐渐收敛,第39次迭代优化结果与Webster配时模型相比,交叉口平均延误减少了29.1％,有效的提升了交叉口整体运行效率.     

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.     

交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率,构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标,考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间,建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数,采用模拟退火算法求解有效绿灯时间,在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明:与TRANSYT模型相比,低峰时段,采用本文模型排队车辆数降低了5.3%,区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段,排队车辆数降低了17.9%,区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明:与TRANSYT模型相比,采用本文模型时,各车道饱和度均降低,平均为1.8%,最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明:本文模型在各种交通状态下都是有效的,特别是在高峰状态下,控制效果优于TRANSYT模型。     

大型多环道涡轮环交车道级信号控制方法

针对大型多环道环形交叉口车辆频繁换道和进出口处不同流向交通流冲突的问题，本文结合涡轮式环形交叉口在控制车辆换道方面的独特优势，提出车道级左转两步信号控制方法。首先，通过对第1和第2停车线的车辆到达-驶离曲线分析，建立以车辆平均延误最小为目标，信号周期、饱和度及绿灯时长等为约束的信号配时模型。其次，通过建模分析不同控制方法、不同车道数和中心岛半径对车辆平均延误的影响。结果表明：车道级左转两步信号控制方法相较于传统左转两步信号控制方法，延误水平更低，平均可降低6.13 s；随着车道数和交通量的增加，本文提出方法的车辆平均延误增长幅度和速度均较低；中心岛半径越大，车辆平均延误越大，但增加幅度较小。最后，以镇江市梦溪广场无控制大型多环道环形交叉口为例，VISSIM仿真表明：本文所提出的信号控制方法相较于传统左转两步信号控制方法，车辆平均延误降低8.91%，停车率降低6.85%。该信号控制方法结合涡轮式环形交叉口可有效改善大型多环道环形交叉口交通安全及通行效率。     

基于有效绿灯时间利用率的自适应控制策略研究

为了优化单点交叉口信号控制方案,使其适应各个进口道方向交通流动态变化,提高交叉口通行效率,根据交叉口进口道排队车辆数建立有效绿灯利用率模型,提出了一种交叉口自适应控制策略.有效绿灯时间利用率模型以交叉口通行能力最大为控制参数,实时优化确定出最佳相位放行方案以及最优相位切换方案,根据进口道排队车辆最大流向的排队车辆数和车辆到达预测确定相位放行绿灯时间.利用VISSIM交通仿真软件对该自适应控制策略仿真运行,与定时控制以及感应控制对比,评价分析不同车辆到达情况下交叉口通行情况.结果表明:该自适应控制策略能有效降低车均延误,提高交叉口服务水平.     

基于短时交通流预测的单交叉口自适应控制

针对城市孤立交叉口交通流量未饱和的情形,为了使单交叉口控制方案适应于动态变化的交通流,提出了一种基于K近邻短时交通流预测的单交叉口自适应控制策略。首先依据路口历史交通流量数据预测未来5 min的交通流量,计算信号周期;然后建立以最大周期、相序、最大相位时间为参数的单交叉口自适应控制模型,根据实时的交通状态信息自动地调整相位顺序、最大相位时间和绿灯延长时间;最后使用VISSIM4.3软件,对广州市南沙区某单交叉口进行仿真,以车辆平均延误时间作为评价指标,与固定定时和分段定时控制方法相比较。仿真结果表明:本文方法的车辆总平均延误时间与固定定时和分段定时控制方法相比分别减少35%和15%,有效提高了交叉路口的车辆通行效率。