针对主辅路的Vissim仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型的参数标定是保证仿真模型有效性的基础和前提。针对车辆在主路和辅路运行特征的差异,提出了1种针对主辅路的微观交通仿真模型参数标定方法。该方法以进口道的车均延误的偏差作为评价指标,以遗传算法作为求解工具,分别实现了微观交通仿真软件Vissim中主路和辅路驾驶行为参数的标定。同时,结合工程实例将该方法应用于北京市朝阳路与高碑店北路交叉口、南苑路与久敬庄路交叉口仿真模型的参数标定中。结果显示,采用该方法标定后的主路和辅路延误与实测延误的平均偏差分别为2.1s和2.5s ;采用主路和辅路统一标定的方法,主路和辅路延误与实测延误的平均偏差分别为7.1s和7.5s。结果表明,仿真模型参数能够有效地提高参数标定的仿真试验效率与仿真精度,验证了该方法将主路和辅路仿真模型参数分开标定的有效性。      

基于混杂模糊切换的快速路区域协调控制研究

基于对城市快速路出入口匝道及辅路交叉口的交通流特性分析,利用混杂自动机原理建立了交叉口混杂切换系统模型,并结合出入口匝道的交通流密度来协调交叉口的信号控制.提出了应用模糊逻辑的方法来优化交叉口的相位切换顺序,并用Paramics微观交通仿真软件进行了仿真.结果表明该算法能一定程度上提高车辆的平均速度,是解决城市交通区域拥挤的一种有效方法.     

重复驾驶条件下驾驶员记忆增长模型研究

驾驶员的记忆影响视觉搜索及路径规划等驾驶行为,进而影响道路通行效率与交通安全.为了描述重复驾驶条件下驾驶员记忆变化的特征,设计模拟驾驶实验,研究同一场景下重复驾驶对驾驶员记忆的累积刺激.通过场景记忆量表衡量驾驶员的记忆程度,分析了驾驶员记忆增长与重复驾驶次数的动态变化关系,分别采用单分子式、修正Weibull方程及Richards方程建立累积刺激作用下驾驶员记忆增长模型,并以误差平方和、均方根误差和调整 R2为评价指标对模型精度进行对比分析.结果表明,3种模型均能对驾驶员记忆增长特性进行描述,其中 Richards模型精度最高,其平均调整R2为0.9884.Richards模型揭示了记忆的同化与异化作用的本质,更适合建立重复驾驶条件下驾驶员对场景的记忆增长模型.      

考虑次干道出入车辆和行人过街影响的单向绿波相位差优化方法

针对干线绿波控制效果受次干道出入车辆和行人过街影响的实际问题,首先在分析上游次干道左转车辆对下游交叉口排队影响的基础上,将两相位排队消散模型改进为4相位排队消散模型,并依据该模型对传统相位差进行优化;然后分析行人过街对干线车流的影响,采用加权平均法计算车辆因行人过街干扰而产生的时间延误,并据此进一步对相位差进行优化.最后利用Vissim进行仿真验证,结果表明:改进的绿波控制优化方法和传统绿波控制方法相比,车均延误减少了20.5%,车均停车时间减少了17.6%,车均停车次数减少了8.7%,平均行程时间减少了3.5 s,对于干线绿波协调具有更好的控制效果.      

基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.      

公交优先硬件在环测试评估平台设计

为了对复杂交通条件下的公交优先策略进行测试评估,比较不同信号机中公交控制策略的优劣,论文引入公交优先硬件在环仿真技术,设计搭建公交优先的硬件在环测试平台,开发信号转换器,实现信号机与仿真软件之间的通信,并能兼容不同信号机,实现对公交优先策略的仿真评估,同时开发上位机测试平台控制系统的运转.该测试平台可推广应用于线控、网控等控制策略测试,提高控制策略的有效性.     

基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制

解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。     

基于Agent控制器的单路口信号灯学习控制方法研究

将强化学习中的Q学习算法与Agent技术相结合,构成Agent控制器对单路口的信号灯进行控制.介绍了将经验知识与Q学习算法相结合实现的Agent学习机制,提出了一种适合交通环境的强化函数,以解决单路口的动态实时控制.经仿真软件Paramics对实际路口进行仿真实验,验证了该方法具有较好的控制效果.     

交通控制与诱导集成的关键问题评述

分析了交通控制和交通诱导的相互影响与相互作用。综述了交通控制系统和交通诱导系统集成的研究现状,重点对交通控制和交通诱导集成的6个关键问题进行了讨论分析。提出应用演化博弈论、有限理性和人工情感等研究探讨驾驶员对交通诱导信息的反应机理和先由交通诱导系统将交通流诱导到合适的路网上然后由交通控制系统来适应这些交通流的思想建立集成模型。提出应用人工交通系统与平行系统的思想来研究交通控制和交通诱导的集成实施问题,通过人工交通系统的"计算试验"对交通控制方案和诱导方案进行试验和评估,期望为交通控制和交通诱导二者的集成提供新的思路和方法。     

基于多视图协同交互技术的换道图谱构建与分类

为直观展示换道过程中驾驶人视觉感知与手脚操作的细节特征,研究了多视图协同可视化的换道图谱.采用驾驶模拟舱进行高速公路驾驶实验,提取换道过程相关指标数据.将平行坐标、计数图、柱状图与换道轨迹协同可视化以构建换道图谱.采用多视图交互技术对提取的40个换道过程进行分析,提出换道过程的合格区范围并以此将换道图谱分为合格、临界合...