基于模糊神经网络的单交叉口变相序控制

针对城市交通流时变的特点，提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法，该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间，并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明，该控制器具有学习和泛化能力，可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。     

上游停靠站公交溢出影响下交叉口公交优先配时优化

针对交叉口进口道附近设置有公交停靠站的情况,探讨站点公交溢出的两种可能情形以及具体排队过程,并建立受车头时距等因素影响的排队等待时间模型.在此基础上,一方面分析公交停靠对交叉口进口道通行能力的影响,得到通行能力损失模型,进而对交叉口乘客延误公式进行修正;另一方面,通过对停靠站公交到达离开时间的研究,建立站点乘客延误模型.然后,基于客流量进行交叉口公交信号优先配时研究,在保障其他相位车辆基本运行的前提下,建立以乘客总延误最小为控制目标,公交优先相位绿灯时间为控制变量的公交信号优先控制模型.最后,通过实际案例进行模型计算,得到交叉口的最优配时方案,并利用仿真软件模拟分析.仿真结果表明:基于优化方法得到的信号配时方案,有效减少了交叉口乘客总延误时间,保障了各相位车辆的通畅.     

单交叉口交通流的智能控制

目前,我国大多数城市交通趋于饱和,对城市交叉口信号优化控制是缓解目前交通现状的有效方案.根据城市交叉口交通流的特点,本文提出一种新的智能控制方法.判断交叉口的交通强度,选择定时控制或自适应模糊控制.在自适应模糊控制中,考虑到非机动车辆的影响,根据各相位排队长度,确定绿灯相位的延时时间和下一个最佳绿灯相位.在绿灯延时期间,通过自适应模块实时输出的延时校正量确定最佳延时时间.仿真结果表明,此方法能够有效地降低车辆平均延误.     

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。     

信号交叉口控制相位的流线动态优化组合方法

在现有城市交叉口单点定时及感应信号控制方式中,相位交通流线不能动态组合,在交叉口各流向车辆到达波动较大的情况下,部分流向将产生绿灯损失.为了减少车流到达波动较大交叉口的通行时间损失,提出一种新的相位流线动态组合控制策略.通过引入交通流线相容性概念,将交通流线向量化并进行向量计算寻找相容交通流线.采用流线的逻辑运算确定可行相位组合,以相位绿灯损失最小为原则,得到周期最优控制相位流线组合.该方法能适应交叉口进口流线车辆到达随机波动较大的状态下,实时生成控制相位的流线组合,减少交叉口延误,提高通行效率.     

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.      

基于模糊数学的环形交叉口自适应控制研究

对比现有交叉口主要控制方式的控制原理及优缺点，根据环形交叉口交通流特性，兼顾当前绿灯相位车辆到达情况与红灯相位车辆排队长度，提出相位相序可变的环形交叉口模糊自适应控制模型。     

单点交叉口固定信号配时优化模型

为获得更好的单点固定信号配时方案,以交叉口通行能力最大和车辆平均延误最小为目标,以相位有效绿灯时间受限为约束条件,提出一种信号配时优化模型.使用大连市交通调查数据得到韦伯斯特配时方案和2种优化配时方案,采用交叉口通行能力、车均延误和饱和度评价了各种配时方案.利用VISSIM软件进行了交通模拟试验,采用累计通过车辆数、车均延误和平均排队长度对各种方案进行了交叉口评价.结果表明,所提出的配时优化模型优于韦伯斯特配时模型,而且其评价结果更能反映交叉口的实际服务水平.     

基于单交叉口的感应控制最大绿灯时间研究

分析了排队车辆与所需绿灯时间的关系,考虑车辆到达交叉口的随机特征,以车辆延误为优化目标,建立了基于双通道的交叉口感应信号控制最大绿灯时间优化模型。假设车辆到达率服从泊松分布,以十字交叉口为例,考虑不同的饱和度条件与交通量分布特征,利用VISSIM与MATLAB仿真,比较了该模型与传统方法的计算结果,验证了本文模型的正确性。     

城市高架快速路出口匝道与衔接交叉口整合控制研究

在城市高架快速路出口匝道与衔接交叉口处,为避免车辆排队回溯至高架快速路主线,提出可接受排队长度控制的出口匝道与衔接交叉口的整合控制策略。当出口匝道上排队长度超过可接受排队长度时,实行相应的绿灯相位延长策略或绿灯相位提前激活策略,通过调整衔接交叉口的信号配时,实现对出口匝道的优化控制。仿真结果表明:与出口匝道落地点控制策略相比,可接受排队长度控制策略在保证出口匝道车辆不溢出的前提下,使相交道路的平均排队长度和平均延误时间都有所减少。     

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。     

连续流交叉口信号协调配时及延误模型

为解决连续流交叉口车辆二次停车和人-车冲突问题,防止车辆排队溢出,破坏连续流交叉口稳定的运行状态,提出人-车信号协调优化控制策略。根据车流运行特征,协调主、预信号配时,优化信号相位方案,以车均延误最小为目标构建优化模型。通过仿真对比可知,本文模型计算的延误估算误差在5%以内。通过案例分析可知,现状方案南北左转车均延误和车均停车次数是优化方案的2倍以上,说明优化方案避免了车辆二次停车;从整个交叉口来看,优化方案在两种流量场景下,车均延误分别降低了27.8%、18.5%,提升了交叉口运行效率。通过敏感性分析发现,移位左转车道长度在100 m时,综合效益最佳。     

平行流交叉口信号控制策略及效益分析

为解决平行流交叉口左转多次停车问题，实现同一相位放行左转、直行和右转车流的同时，所有流向车辆最多停车一次，对平行流交叉口进行设计，提出两种设计方案，对比已有方案，选择左转右置的平行流交叉口作为研究对象，探讨其优劣. 根据车流运行特征，以车辆不存在二次停车，车车不冲突作为约束条件，建立优化模型，并进行效益分析. 结果显示，与传统经典十字交叉口控制相比，平行流交叉口使通行能力提升60%以上，车均延误下降约 70%. 本文提出的控制策略，在不牺牲车辆权益的情况下，能消除左转和直行冲突，提升交叉口通行能力，为平行流交叉口研究提供一个新的视角.     

城市道路交通信号控制的若干问题

针对我国城市道路交通信号控制中的灯色规定和一些常用信号正反两方面的影响因素等进行分析。首先提出我国现行交通法律法规对信号灯色规定的不足之处,然后对交通信号控制存在的基本问题进行重点研究。通过分析不同信号灯色（如机动车黄灯、红灯＋黄灯、绿闪、红闪,行人绿闪）及其他辅助设施（如倒计时信号）对交叉口交通安全和通行效率的影响,对信号灯色及倒计时信号设置提出方向性建议,并就道路交通安全法及其条例的补充、修订给出相应建议。最后,简要分析了信号控制领域应着重研究的若干理论和应用层面的问题,包括绿灯间隔时间、信号周期、转弯车辆控制策略、公交优先控制、自适应控制、干路协调控制等。     

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交通拥堵是当今世界的难题,而排队长度作为判断交叉口阻塞的标志,对其模型的研究具有重要意义. 针对我国混合交通的特性,结合交通冲突机理,首先考虑左转自行车对同向直行机动车的干扰,运用交通波动理论,提出了左转自行车对机动车干扰造成的排队长度计算公式. 在此基础上,研究红灯初期滞留车辆数的变化规律,提出了红灯初期滞留车辆数的动态计算公式,建立了适合于北京市实际交通状况的信号交叉口排队长度动态计算模型. 通过大量实验数据表明,该模型可行有效,在不同交通状态下均有较高的计算精度,为交叉口信号优化配时、缓解拥堵提供理论依据.     

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提出一种适用于在城市中构建高速关键线路的信号配时方案.与以往只注重根据车流量适时调整信号灯的方案相比,该方案强调将关键道路上某一方向上的所有车辆分段,把每一个有效车流段看作一个整体,让其按规定速度行驶,当这些有效车流段到达叉路口时,让信号灯为其调整绿灯,而当其全部通过叉路口,在路上行驶时,让信号灯转为红灯,利用下一段车流到来前的时间间隙供另一方向的车辆通过,由于这些车辆在行驶过程中避开了所有红灯,中途无需停车,因此平均速度提高一倍以上.本文将详细阐述车流分段、行车规则和信号配时等的具体构想,并用实验验证该方案的可行性和高效性.     

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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。     

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。