信号交叉口行人自行车交通强度状态划分研究

混合交通是造成交叉口拥堵和交通事故的重要原因之一.为了便于有效的研究交叉口混合交通信号控制策略及交叉口交通仿真,提出了信号交叉口人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态划分方法.分析了交叉口人行横道绿灯放行的交通特性,定义了人行横道绿灯放行时刻行人自行车聚集群的概念.从信号交叉口人行横道的"时空资源"利用角度,提出了划分人行横道绿灯时间行人自行车交通强度状态概念及必要性,选取了行人自行车绿灯时间通过流率、绿灯时间利用率以及行人自行车绿灯时间的空间占有率三个指标作为强度划分依据,选取K均值聚类为强度状态划分方法,对人行横道绿灯时刻行人自行车交通强度状态划分为三类,分别为低强度、中等强度和高强度.结合北京市平乐园交叉口为例,进行了行人自行车交通强度状态划分.     

基于车均延误最小的Q学习交通信号控制方法

为了检测Q学习算法在信号控制方案中的效果,在Webster配时法的基础上,建立了适应交通信号控制及以车均延误最小为目标的奖惩函数,并详细说明了Q学习独立交叉口信号控制的原理和应用过程.通过流量波动大和小两个算例,验证了Q学习控制优于定时控制.     

城市干线协调控制系统设计及评价

阐述城市主干道进行信号协调控制系统设计的必要性,给出干道信号协调控制系统的设计思路和流程,再依据设计思路,以合肥市芜湖路为例,应用协调控制系统设计的数学模型,对采集到的数据进行分析处理,得出设计方案。最后运用VISSIM仿真软件,对该设计方案的效果进行检验和评价,结果证明该绿渡系统的可行性。     

LED隧道照明试验研究

论述进行LED隧道照明试验的必要性,分析LED隧道照明灯的光衰减、总均匀度、纵向均匀度、墙面照度和用电量随时间的变化,对光衰减、均匀度、墙面照明和用电量问题进行讨论,得到光衰减、均匀度、横向光束角和灯的结构4个方面的结论,建议墙面照明要求采用英国标准。在LED隧道照明灯的开发中,应对灯的结构、散热和配光进行更深入的研究。     

镗刀进给信号两点法测量精度及误差分析

介绍了两点法测量镗刀位置信号的方案构思,采用最小二乘法对镗杆的圆度误差和被测圆面的偏心量进行了建模计算,并对数学推导的结果利用Matlab软件进行仿真检验,对其精度和误差作了分析,验证了两点法测量镗杆／镗刀位移信号的可行性,从而为整个系统的顺利开发奠定了理论基础。     

关于“黄灯禁止通行”的思考

从交通工程常识和交通法规法理的角度,对＂黄灯禁止通行＂存在的缺陷进行了剖析,澄清了黄灯信号所应表达的通行规定,并对黄灯信号的管理手段及交通法规的完善提出了建议。     

流量不对称“十”字交叉口信号相位设计方法研究

分析了流量不对称情况下对称流向放行相位方案的局限性。针对到达流量不对称的十字交叉口,运用经典的信号配时方法和延误模型计算对称流向放行和单进口放行2种相位设计方案下交叉口的平均延误,确定了不同交通需求情况下应选取的相位设计方案。结果表明,与对称流向放行方案相比,单进口放行方案在流量不对称系数较大时有一定的优越性。     

出口道左转交叉口信号控制鲁棒优化方法

为了提高出口道左转交叉口在现实交通需求和供给波动环境中的适应性，权衡运行效率与稳定性，对其鲁棒优化方法进行研究。在对出口道左转交叉口运行特点和饱和流率进行分析的基础上，提出从交通需求分布、基本饱和流率分布和实际运行车速分布3个方面考虑交通的波动性，以适应出口道左转交叉口交通供给波动与控制方案相关联的特征。在此基础上，分别以平均值-标准差最小、条件风险值最小和最大值最小化为目标，建立3种信号控制鲁棒优化方法，并基于遗传算法建立求解算法。通过算例分析，对鲁棒优化算法的准确性、平均值-标准差模型的参数取值和3种鲁棒优化方法优化效益进行分析。研究结果表明：所建立的鲁棒优化方法可实现交通需求和供给波动下出口道左转交叉口信号控制与设计车速的优化设计，相较于传统控制方案其在保证效率的前提下提高了控制方案运行的稳定性；平均值-标准差模型和条件风险值模型对于各项指标均表现较好，可在保障平均延误维持较优值的基础上（案例中车均延误增加小于3%）显著改善运行效果的稳定性（案例中延误标准差减少约40%）；最小-最大模型对延误最大值的优化效果最佳，但其对于控制方案的整体效率会造成较大的负面影响（案例中车均延误增加了8.19%）。     

关角隧道防灾救援信号控制方案研究与设计

针对青藏铁路西格二线关角隧道的特殊性,在现有设置遮断信号机的情况下,研究提出一种防灾救援信号控制方案。该方案能安全、有效的控制隧道外列车运行,为隧道救援赢得时间和空间。     

A technical note on evaluating the effectiveness of bus rapid transit with transit signal priority

Transit Signal Priority (TSP) and Bus Rapid Transit (BRT) are innovative Intelligent Transportation System (ITS) tools that can reduce travel times for buses. Combining TSP and BRT can significantly improve bus travel, but can negatively impact network traffic operations. Although TSP has been implemented worldwide, few previous studies holistically examined the effects of using various conditional and unconditional TSP strategies with or without a BRT system. This research simulates multiple TSP and BRT combination scenarios to understand their impact on traffic operations, including crossing street traffic. A test bed along International Drive (I-Drive) in Orlando, Florida, was chosen as the simulation area. Field data collected for this test bed, which included traffic volumes, bus travel times, and traffic signal control data, were used to develop, calibrate, and validate the simulation model. Results showed that BRT with Conditional TSP 3 minutes behind significantly improved travel times, average speed, and average total delay per vehicle for the main through movements compared with no BRT or TSP, with only minor effects on crossing street delays. BRT with Unconditional TSP resulted in significant crossing street delays, especially at major intersections with high traffic demand, indicating that this scenario is impractical for implementation. The simulation suggests that BRT and TSP will be most effective when used in areas where crossing street volumes are low. However, it is unknown how these ITS tools affect pedestrian traffic. Using optimization methods can determine the best strategy to balance transit and pedestrian traffic.