基于多源数据的干线协调控制策略

为针对不同的交通流状态选取合适的干线协调控制策略,基于线圈、视频、微波获取的多 源实时交通数据,利用车队离散模型和卡尔曼滤波模型获取各转向流量,采用HCM（Highway Capacity Manual） 公式计算排队长度和延误,并根据干道交叉口排队长度界定干线交通流状态： 欠饱和、接近饱和、过饱和,从而选择相应的干线协调控制策略：在欠饱和状态下采用最大绿波 带法,在接近饱和状态下采用改进的多带宽协调模型,在过饱和状态下采用排队占比最小模型。 以青岛市香港中路为例,通过VISSIM 仿真软件对算法和策略进行仿真测试和评价,结果表明： 不同交通状态下的干线协调策略与原始控制方案相比,平均延误减少了19.4%,平均停车次数减 少了22.8%,平均排队长度减少了7.4%。