交通干线相邻交叉口动态协调控制研究

建立了交叉口交通流的动态模型,基于该模型实现了交通信号相位的动态配时,提出了一种考虑双向绿波的干线相邻交叉口相位差优化控制方法,并采用改进的遗传算法(GA)进行求解,从而实现交通干线分级递阶协调控制,避免了交通拥挤和堵塞。以济南市经十路干线交叉口为对象,选择不同时段的车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,本文提出的控制方案能够有效地减小车辆排队长度,从而提高干线交通畅通,降低车辆平均延误时间,是进行城市交通干线控制有效且实用的方法。     

基于延误模型的城市相交干线协调控制研究

在研究城市交通干线相交情况下,通过对两条相交干线交通流运行特性进行分析,提出了基于最小延误的相交干线联动协调控制方法.该方法运用韦伯斯特配时法计算干线交叉口信号控制参数,以干线排队延误最小为指标建立相位差优化模型.以北京市某相交主干线为例,运用提出的协调控制方法,对相交的两条交通干线同时进行协调控制优化,设计应用于实例的协调控制方案.运用SYNCHRO仿真软件,对方案实施前后的交通运行情况进行对比分析,数据表明,与现状配时方案相比,采用联动协调控制方案后,两条干线的车辆停车延误减少了16.8%.仿真结果表明,联动协调控制方法适用于两条相交干线都需要实施协调控制的情况,能有效地协调相交干线上的交叉口配时,降低车辆在交叉口的延误,提高通行效率.     

线控系统中相位差优化模型的研究

以使沿干线双向行驶的车辆延误最小为目标，以最优化理论为基础，通过对上、下行车辆在交叉口的延误规律进行分析研究，建立起线控系统相位差调节的优化模型，为干线交通流畅通提供了一种优化控制方法。     

降低交通排放的干线协调信号控制优化方法

为降低干线道路系统的交通排放量,基于机动车比功率改进红绿灯期间排放因子的标定方法,进而以相位有效绿灯时间为决策变量,构建使机动车排放总量最小化的干线交叉口群时空资源优化模型.分析相邻交叉口间车队延误与相位差的关系,改进以车队延误最小为目标的相位差优化模型.为验证模型,设计一个案例,根据传统方法获得参考配时方案,借助Vissim软件标定红绿灯期间的排放因子,并使用所提方法获得优化配时方案.结果显示,每种污染物绿灯期间的排放因子均明显高于红灯期间;与参考配时方案相比,优化配时方案下各交叉口车辆延误和排放量均减少8~11%.所提模型能同时降低干线交叉口群的车辆延误和交通排放量,可用于优化干线协调信号控制方案,进而缓解交通拥堵.      

临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率，提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先，建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型，分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二，构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型，通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三，构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型，并提出了相应的求解算法，通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成，考虑各交叉口间的制约影响关系，有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法，通过通过量最大化模型优化周期及绿信比，继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差，获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后，应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化，并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化，与对照方案相比，优化方案的双向总交通量提升了21.9%，车均延误降低了63.1%，通行能力与服务水平提升显著。     

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.      

城市交通干线动态双向绿波优化控制模型

针对城市交通干线协调控制无法适应交通流的随机性和不确定性、无法有效调节双向交通流的不均衡性等不足的现状,在分析城市干线系统控制方式的基础上,建立了以干线双向绿波到达交叉口的时刻差值最小为目标的交通干线信号动态优化控制模型,并采用遗传算法对模型进行求解。相关的案例分析显示,相对于传统的MAXBAND模型,所提出的控制模型实际有效绿波带宽增加18.4%,主干方向车辆平均延误减少16.85%,可以有效提高城市交通干线控制的效率。     

考虑动态车速的双周期干线信号协调控制多目标优化

干线协调控制通常以干线方向通行效率最大为目标，导致一些小型交叉口次路方向延误较大。针对该问题，基于车路协同环境，研究了车速引导下的双周期干线多目标优化方法。针对上游交叉口饱和交通流与非饱和交通流2种情况，提出了考虑排队消散和相位差的动态车速引导模型。以干线延误、通行能力、停车次数，双周期交叉口次路方向延误为优化目标，构建了车速引导下的双周期干线多目标优化模型，采用遗传算法对模型进行求解。基于COM接口，采用Python和Vissim搭建车路协同仿真环境，以北京市两广路的3个路口为例进行仿真验证。对比了本文模型与原配时方案、无车速引导下双周期干线多目标优化模型的效果，结果表明，本文模型相比于原配时方案和无车速引导下多目标优化模型，干线平均延误分别减少19.6%，8.3%，通行能力分别提升5.6%，8.4%，平均停车次数分别减少11.2%，24.2%，双周期交叉口次路方向平均延误分别减少33.9%，5.8%，表明本文模型将速度引导与多目标优化相结合，提高了双周期干线的通行效率，降低了双周期交叉口次路方向的延误，达到了干线和双周期交叉口共同优化的目的。      

连续流交叉口信号配时优化模型

连续流交叉口是一种非常重要的非传统交叉口设计,通过将主交叉口左转车流转移至次级交叉口的方式,实现主交叉口二相位控制,从而大大提高主交叉口的通行效率。为进一步发挥连续流交叉口的通行性能,对主次交叉口的信号协调控制展开理论研究,提出了一种具有普遍适应性的信号配时优化模型。该配时优化模型能够有效协调主次交叉口的信号配时,最大限度地降低车辆延误、改善交叉口通行能力,生成理想的协调配时方案,在实际应用中,能够确保主次交叉口的可靠运行。在分析连续流交叉口延误的组成和性质的基础上,深入研究了交通流延误和排队随主次信号相位差的变化情况,做相应的场景分析,再通过主次交叉口相位差优化分析,给出了最优相位差的求解方法,大大简化了模型的求解流程。最后,以南昌市某干道交叉口为例,对其进行了连续流交叉口渠化设计,利用所建立的优化模型求解协调配时方案,再通过微观仿真平台进行了交通效益评价。结果表明:所生成的配时方案能够有效降低延误和车辆排队,改善交叉口通行能力;模型计算结果与仿真输出结果相符,进一步说明该信号配时优化模型准确、可靠。     

干线T型交叉口协调中分层控制技术的应用研究

为提高干线通行能力和减少车辆延误,通常采用协调控制的方法。文章分析了由多个T型交叉口组成的干线系统的特性,提出了一种分层控制算法,运用分层规则将车辆密度不同等级的交叉口划分到不同的协调控制层中,为每一层提供不同的协调控制方法。相位差的设置考虑了临近短距离交叉口排队消散情况,根据车辆自由行驶时间和车队排队消散时间的差值选择合适的相位差,将这种协调控制方法运用到镇江市长江路的干线系统中取得了较好的效果。     

城市错位交叉口信号控制方案优化研究

针对城市中心地区较为常见的错位交叉口带来的交通问题,结合南京市中航科技城开发建设项目,对错位交叉口的交通信号联动控制方法进行研究,以保证错位交叉口运行的顺畅性和安全性.基于错位交叉口信号联动控制模型的建立,以南京市航空路一瑞金路一尚书巷形成的错位交叉口为研究对象,利用Vissim建立错位交叉口的仿真环境,对城市错位交叉口的运行状态进行了评价.研究结果表明通过优化错位交叉口信号控制策略,可以提高错位交叉口的通行能力,减少交叉口车辆的延误,达到改善交叉口运行环境的目的.     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段.为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题,提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型.控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略,再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整,将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中.以典型连续3个交...     

全设置连续流交叉口信号配时及延误模型

为了解决连续流交叉口车辆多次停车问题，提出了各流向车辆在所遇第2条停车线处不用停车的优化控制策略。通过协调主预信号配时，调整信号控制相位相序方案，促使车辆直接通过所遇第2条停车线，使得左转车辆停车次数由3次减少到2次或者1次，直行车辆停车次数由2次减少到1次。分析各流向车辆到达-驶离图式，构建左转车流在所遇第3条停车线处的延误计算模型，结合Webster经典模型，给出连续流交叉口整体延误计算模型，其计算结果与VISSIM仿真结果基本一致。推导给出车辆不二次停车、车车不冲突以及连续流交叉口自身交通组织等因素所需满足的约束条件，以交叉口车均延误最小化为优化目标，构建连续流交叉口主预信号协调配时优化控制模型，并设计了4种交通场景以验证不同情况下的效益改善情况。研究结果表明：通过信号协调减少1次停车，能够降低50%以上的车均延误和车均停车次数；根据各转向交通量所占比例选择合适的车道分配方案有助于提升连续流交叉口通行效率；在2种策略下交叉口车均停车次数分别为0.88~1.05、0.59~0.77，与已有控制策略约2次车均停车次数相比，明显降低了连续流交叉口车辆停车次数。研究成果可为连续流交叉口控制提供新的视角，对交叉口通行效率的提升效果也更加显著。     

典型信号控制交叉口行人专用相位设置阈值研究

针对目前城市道路交叉口中人车混行现象,综合考虑效率与安全两方面因素,选取延误成本和冲突成本分别作为效率与安全的评价指标,构建有(无)行人专用相位信号控制模式的交叉口运行成本模型.模型的延误成本中,行人和非机动车延误考虑了信号延误、冲突延误以及绕行延误;冲突成本则基于交通冲突理论,以车头时距判断机动车与行人和非机动车是否发生冲突为指标,并根据机动车及行人和非机动车达到分布确定冲突概率.最后,通过北京市四道口交叉口验证了该模型的适用性,并基于遗传算法求得典型信号控制交叉口中行人专用相位设置的阈值在750~900人/h浮动,随着车流量的增长,行人专用相位的设置对行人流量的要求呈现先降后升的趋势.为城市道路交叉口信号配时设计提供了理论支撑,保障行人及非机动车安全、舒适、方便、尊严的出行.      

基于混行跟驰仿真的CAV专用进口道动态设置方法

信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明：采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。     

干道协调控制相位差模型及其优化方法

通过对协调控制系统进行相位优化设计,综合考虑各路段的平均车速、车流的离散性、相交道路的转弯车流以及车辆到达的不均匀性等各种影响干道协调控制方案实施效果的主要因素后,建立了一种新的干道协调控制相位差模型.以干道控制系统的总延误与总停车次数作为相位差模型的输出,对上、下行车队在交叉口的延误规律进行了分析,并利用Matlab编程计算来实现相位差的优化.结果表明:该优化模型为解决干道协调控制相位差优化问题提供了一种新方法.     

两相邻路口的混杂自动机模型与信号协调控制

根据相邻路口间相互关系,利用混杂自动机模型确定路口信号周期单元,利用道路车流运动模型确定2个相邻交通路口的信号延时参数,并提出了一种信号灯优化策略来协调控制方案。在此条件下,寻找相邻交叉路口信号灯在动态交通条件下的最佳轮转次序和最佳绿信比。仿真结果表明,此方法可以有效地协调两相邻路口的红绿灯信号,在一定程度上改善了路段的交通状况。     

过饱和交叉口的动态最优控制策略

以过饱和交叉口交通问题为着眼点,探讨了交叉口的智能交通系统设计问题。交叉口智能交通系统设计过程中的核心是最优控制策略问题。过饱和交叉口的动态最优控制策略是实现交叉口智能控制的关键。重点阐述了过饱和交叉口的动态最优控制策略。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导建模与仿真

目前交通自适应控制策略中预测交通流到达的方法多为基于车流行驶速度服从统一分布而获得,其效率与可靠性等方面存在不足.文中利用车路协同环境下实时车车、车路通信,基于实时信号状态、排队长度、车辆位置、加速度等参数,以交叉口车辆停车时间最小化为目标,提出面向个体车辆的车速引导机制与模型,有效弥补了上述缺陷.以上海市曹安路嘉松北路交叉口为例进行仿真验证,结果表明,在高饱和状态下,文中模型能有效降低交叉口车均延误30％,减少交叉口平均停车次数60％,在中、低饱和状态下的效益更佳.