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模糊控制器的应用于1977年首次在文献中提出,其中指出对于有简单绿灯延时控制的单车道交叉口,模糊控制器比车辆感应式控制器更具优势。此后,模糊控制器有了进一步发展,关于交通信号控制的模糊逻辑方法的研究也进一步深入,该方法被陆续应用于无转向车流的双车道交叉口、无限制的单车道交叉口、多交叉口、相位顺序和相位时长控制、拥挤交叉口和路网等等,尤其在高负荷和不均衡交通流条件下表现出优于传统交通信号控制方法的特性。模糊逻辑方法可以改善自适应交通信号控制,改变自适应控制器和TMS的整个决策过程,很大程度上改善未来的交通需求管理方法,然而这类交通信号控制和交通需求管理方法的实际应用并不多见。在诸如沙特阿拉伯这样的发展中国家,学者应根据本国的特有情况研究基于模糊逻辑的交通信号控制与TMS的发展潜力,从而减少拥挤导致的各种损失。     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

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PLC是工业控制的重要手段和主要的基础设备。本文阐述了应用PLC实现交通控制的优越性;对PLC应用于交通信号控制系统的设计步骤进行了介绍。基于松下可编程控制器FP-XC30,根据城市道路交叉口交通信号灯的控制要求,绘制了不同相位控制下的信号交叉口不同流向车流的通行状态示意图,介绍了不同相位控制下交通信号PLC控制程序的设计过程及编写方法。     

基于Petri网的单点信号优化感应控制

基于连续Petri网,建立交通流混合控制模型,通过分析离散化的交通信号控制混合Petri网模型,研究单交叉口交通信号感应控制问题.基于混合Petri网模型参数的分析,建立了各相位车辆总停留时间的计算方法;从库所标识与变迁使能程度间的复杂关系出发,研究了库所标识的变化规律;以车辆总停留时间最短为目标优化感应控制模型,仿真计算各相位绿灯时间.结果表明:基于混合Petri网的优化感应控制方法,4个相位的车辆平均延误显著缩短,可以较好地实现单点信号控制.     

新一代人工智能交通信号控制器架构研究

针对目前基于传统交通控制理论设计的信号控制器存在的问题,提出基于边缘计算、场景驱动和交通控制资源化的新一代人工智能交通信号控制器的架构和设计理念。首先,以人工智能感知、决策需求为基础,提出场景驱动、交通控制资源化的全新概念,以此实现人工智能与交通信号控制的有效结合,并通过引入边缘计算重新构建智能交通信号控制器的技术架构;其次,利用边缘计算技术和SD(scene driven,software defined)技术,研究和设计交通信号控制器的软硬件结构;最后,针对下一步需要着力解决的理论和技术难题进行详细阐述。研究结果可为人工智能在城市交通控制领域的应用提供基础支撑和研究思路。     

双环相位结构约束下的强化学习交通信号控制方法

随着信息技术的快速发展,近年来深度强化学习方法在交通运输领域得到广泛应用,特别是在交通信号控制领域,已成为当前交通信号控制发展的重要方向。本文针对强化学习在交通信号控制领域应用中存在的随机相位选择导致无法实际应用的问题,提出了一种考虑NEMA双环相位结构的单点交通信号控制强化学习方法。以典型十字交叉口的NEMA双环相位结构为约束,设计优化了在相位切换决策过程中智能体的控制结构,通过增加1个智能体决定前置和后置相位顺序以提升相位切换的灵活性、部署2个智能体决定前置相位是否切换、设置1个智能体同时切断后置相位绿灯,通过经验共享机制,有效降低了状态-动作空间维度,提高了智能体训练效率。在此基础上,采用定制化PPO算法,基于SUMO仿真平台分析了不同交通需求、不同信号参数等场景下的单点深度强化学习信号控制方法的效果。结果表明,在高中低不同交通需求下,本文的方法都优于传统的固定相位相序方法。     

基于模糊理论的单交叉路口变相位两级控制研究

本文用模糊控制方法对单交叉路口的交通信号进行控制,提出一种根据交通流量的大小决定相位个数,更有效提高车辆的通行效率.重点讨论两级模糊控制器的设计,并给出该模糊控制系统的总体设计方案.两级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城市交叉口的交通控制.本方法实现了相位顺序、绿信比、周期均随着交通条件的变化而自适应变化.     

基于硬件在环仿真的城市路网交通控制平台

城市区域交通信号控制及优化是缓解城市交通拥堵的重要手段,效果评估是开展交通信号优化工作的重要环节。传统的交通仿真软件一般通过内置的信号控制模块进行评价,存在与实际信号控制系统脱节且评价精度不高的问题。为连通仿真软件与信号控制系统并提升评价有效性,提出了一种基于硬件在环仿真的城市路网交通控制平台,设计了平台的逻辑框架、功能架构以及平台中心系统、控制器接口等软硬件模块,融合了干线协调控制以及区域协同控制算法,并利用通讯测试验证了平台的硬件在环仿真控制功能。实例分析表明:硬件在环仿真平台搭建了交通仿真软件和交通信号控制系统的桥梁,能够有效评价路网交通控制效果。基于该平台可开展区域交通信号控制效果评价、算法改进以及信号优化等内容。     

多相位控制在城市交通信号控制中的应用

随着城市道路建设的飞速发展,对道路交通信号控制提出了更高的要求,城市大中型平面交叉路口的不断增加,使得交通信号多相位控制得到越来越广泛使用.应用交通信号多相位控制不但可以解决路口各车流之间的冲突问题,而且还可以通过交通信号多相位控制使主干道或子系统内路口之间的协调更好.利用交通信号多相位控制,可以解决路口不同方向进口由于车流量不平衡而造成的既有绿灯时间空等又有一些进口的车辆排长队的现象,以提高路口的通行能力,减少路口的车辆延误时间,达到主干道和整个控制区域交通信号优化控制的目的.     

乌鲁木齐市道路交叉口信号配时优化应用

介绍乌鲁木齐市交通信号的控制概况，分析交通信号控制的基本理论、交通信号控制的主要方法和信号相位、相序的确定等，并以此为理论基础，以两相位的建国路一东风路为例，对信号配时进行试算和确定，通过方案的对比和分析，最终确定可以获得最大通行能力的信号配时方案，为此后交通控制方案的设计和调整提供借鉴和参考。     

基于MSP430的倒计时交通信号控制器设计

太阳能供电的交通信号控制器对光照的依赖性较大,基于MSP430超低功耗微控制芯片,设计了一种低成本、低功耗的倒计时交通信号控制器,并通过RS—232串口实现和上位机的联网通讯.实验结果表明：本系统控制信号灯稳定可靠,功耗超低,可用于太阳能供电的环境.     

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.     

基于模糊控制的城市交叉路口群信号控制及仿真

提出一种基于模糊逻辑控制的交叉路口群信号控制器，通过收集由交叉路口检测器获得的车流量信息制定模糊控制规则，给出交叉路口绿灯相位和相位转换次序，以控制路口信号，并与相邻路口的信号进行协调。仿真结果表明，该控制器能适应多个路口的车流变化，减少车辆平均延误。     

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迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

Lua语言在NTCIP协议的交通信号控制系统中的应用

随着社会经济建设的发展,城市交通越来越成为人们关注的热点.交通信号控制系统也逐渐的摆脱以前的单点控制的方式,引入上端的系统综合管理平台,更好地强化了管理手段[1].基于lua语言和jquery语言相结合开发的NTCIP协议的交通信号控制系统具有良好的稳定性和扩展性,能有效地管理并控制路口NTCIP协议的交通信号控制器.     

一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果. 本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升. 信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势. 最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证. 仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制.     

基于神经网络实现的交叉口可变相序公交优先模糊逻辑控制

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,模糊神经网络控制器能有效地减少公交车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,可用于未来的信号控制系统中。     

一种基于通行优先度规则的城市交通信号自组织控制方法

为解决传统城市交通信号相位和相序控制缺乏灵活性,存在通行效率与控制实时性差的问题,提出了一种基于通行优先度规则的城市交通信号自组织控制方法。此方法是在城市交通信号自组织控制的体系下,以平均延误时间、平均速度、停车率为评价,以通行优先度规则(通行优先度、交叉口关联度、相位组合)为相位与相序实时控制的基本依据,建立基于元胞自动机的城市交通微观模型,高效地实现了交通信号自组织控制。相同条件下16个路口的交通控制仿真表明,基于通行优先度规则的城市交通信号自组织控制方法,与传统的定时控制以及感应控制方法比较,显示出较高的通行效率与良好的控制实时性。通行优先度规则控制方法是城市交通信号自组织控制的理论性探索,且对其新一代智能交通控制装备与系统的工程化具有指导性意义。     

基于场景驱动的交通信号控制一体化仿真平台设计

针对传统城市道路交通信号控制仿真存在的仿真规模小、速度慢、信号策略难于实现等问题和未来多场景交叠的交通信号控制仿真所提出的大规模并行实时演化计算需求的矛盾,笔者通过重构开源交通仿真引擎和信号控制设备软硬件框架,设计和开发了基于场景驱动的交通信号控制一体化仿真平台,通过设计的标准化API接口可模拟实现多场景驱动的城市道路交通控制仿真需求。以顺义区和潍坊市路网为基础,通过不同规模车队的仿真测试了一体化仿真平台的性能。研究结果表明:仿真平台的路网仿真规模大、实时性能良好,性能稳定、运行可靠,可用于需要大规模实时性仿真的城市交通信号控制。     

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车路协同系统能实时获取车辆个体的运行状态信息,并能通过速度引导实现车辆与交通控制系统之间的动态交互,为交通信号控制提供了新的数据源和技术手段.分析了现有车路协同下交通信号控制方法存在的不足,引入基于时间窗的滚动预测方法,提出了改进的交叉口信号控制优化流程;将相位饱和度作为表征信号控制效果的指标,在考虑速度引导对车辆运行状态影响基础上,建立了车路协同环境下道路交叉口信号控制优化方法和模型.运用VISSIM软件进行了仿真实验,结果表明,本文方法优于感应控制方法,在各种交通流量下均能有效降低交叉口平均延误和停车次数.