ETC通道通行能力与服务水平确定方法研究

ETC收费系统在我国得到越来越广泛地应用,但其通行能力方面的研究还有所欠缺,大多数是基于传统收费通道通行能力计算方法上的改进,不符合ETC通道交通流特性.在深入研究ETC系统设计的基础上,对ETC通道交通流特性进行分析,基于道路路段通行能力的计算方法,提出新的ETC通道通行能力计算方法.并通过对ETC通道的延误分析,提出基于平均延误的ETC通道服务水平划分方法,将ETC通道的服务水平划分为5个等级,并计算出不同等级服务水平下ETC通道的最大服务交通量.     

基于Multi-agent的交通流优化模型

交通流的优化模型是城市交通控制和管理问题中十分重要的研究课题。利用合理的道路优化控制策略，可以提高道路通行能力和车辆平均速度，改善城市交通状况。本文将人工智能的新技术，用于城市道路交通流控制模型中，通过灵活的agent自主控制算法和Multi-agent协商策略，构造交通流的优化模型，从而解决车辆阻塞和交通疏导问题。这种新的优化模型和相应控制算法的应用，可以有效解决城市交通路口的车辆阻塞问题，提高交通路口的车辆通行能力。     

浅谈路口感应控制的应用

路口感应控制的实施有利于改善路口交通流秩序,从而提高路口通行能力,这对提高道路通行能力具有重要意义。在阐述感应控制的基本原理和检测器布设原则的基础上,总结了路口感应控制的常用实现方式及事件检测的应用,以期为相关工作提供参考。     

基于车流结构的计重收费可变附加值模型研究

计重收费是一种最主要的货车收费形式。为了分析货车流对公路交通的影响,均衡货车交通量的时空分布,需对传统计重收费方式进行优化。分析车流结构对公路使用寿命、通行能力、交通安全的影响,建立可变附加值模型,并分别对按车型收费、轮轴收费、计重收费、可变附加值计重收费4种方式在不同车流结构或货车总质量下的100km收费额度进行对比分析。分析表明,若按车型收费,在货车总质量和流量较小的情况下适用性较好;而按可变附加值计重收费则可更加合理地反映货车对道路及交通流的影响。     

城市路网交通流元胞自动机模型研究

研究城市路网交通流的动态特性,揭示交通拥堵、环境污染和交通事故的产生原因和规律,能为城市交通问题的解决提供理论依据.元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具,能够再现许多重要的交通流特征.从路段模型、交叉口模型和路网模型3个方面总结和评述了国内外各种典型交通流元胞自动机模型.在现有模型的基础上,通过对车辆起讫点分布、路径选择行为、双向通行多车道路段车辆换道规则、不同控制交叉口的车辆更新规则以及网络拓扑结构等方面进行改进,可以提高元胞自动机模型在城市路网交通流仿真中的真实性.     

动态可变车道在路网通行能力优化中的应用

为利用可变车道增加交通高峰和紧急疏散时道路的通行能力,提出了动态车道反转的技术框架,以实现车道方向快速反转以适应动态交通流变化。建立了动态可变车道交通通行能力分析模型,分析了路段、交叉口和路网的通行能力。提出了整数线性规划和双层规划模型,以最大限度地通过可变车道提高路网的通行能力。结果表明:采用整数线性规划模型和主动式的可变车道管理策略,将使路网通行效率提高72%;采用双层规划模型模拟道路网络更能反映实际的交通运行状态。     

信号控制交叉口交通流建模与通行能力分析

交叉口通行能力往往是城市路网承载能力的瓶颈。在考虑信号控制交叉口车流冲突的基础上,研究了信号控制交叉口的车辆优先权规则和信号周期内不同时刻的车辆更新规则,构建了一个平面十字信号控制交叉口元胞自动机模型,用于交叉口通行能力的模拟与分析,并以武汉市某交叉口为例,将模型仿真结果与停止线法计算结果进行了对比,验证了模型的有效性,利用该模型研究了交叉口转向比例对交叉口通行能力的影响。研究结果表明,交叉口流量随着车辆到达率的增加而增加,仿真结果与停止线法计算结果基本吻合,所建立的模型能够有效地模拟交叉口交通流运行,再现交通流的动态演化过程,当交叉口车道数和车道功能等道路条件确定时,转向比例和信号配时等交通条件对交叉口通行能力具有较大影响。当右转车转向比例不变时,交叉口通行能力随着左转车比例的增加先上升后下降,存在一个最佳的转向比例,使得交叉口通行能力达到最大。当右转车受信号控制时,交叉口通行能力随着右转车比例的增加先上升后下降,同样存在一个最佳的转向比例。当右转车不受信号控制时,交叉口通行能力随着右转车比例的增加而上升。当右转车比例高于某一固定值时,右转车不受信号控制能够显著提高交叉口通行能力,最高可达100%。     

城市道路等效通行能力的交通流模型选择

介绍了一种将路段和交叉口综合考虑的城市道路通行能力新概念--等效通行能力,并简单说明了其概念和调查方法.结合上海市多条城市道路的调查数据,就等效通行能力分析中交通流模型的选择进行了研究,得到选用Underwood模型较优的结果,并在理论上给出了相关道路的等效通行能力和自由流车速.     

混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型

针对协同自适应巡航控制(CACC)车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(ACC)车辆与人工驾驶汽车混合行驶的异质交通流,应用智能驾驶模型(IDM)和由加州大学伯克利分校PATH实验室实车验证的ACC模型、CACC模型分别作为人工车辆、ACC车辆和CACC车辆的跟驰模型,建立能够反映异质交通流中3种车型相互关系的解析表达。基于此,推导不同CACC车辆渗漏率p下的异质交通流基本图模型,并针对异质交通流基本图散点分布与基本路段通行能力,设计数值仿真试验。最后,针对ACC车辆和CACC车辆的期望车间时距进行参数敏感性分析。研究结果表明:建立的异质交通流解析表达与随机性仿真试验的误差小于1.5%,异质交通流基本图解析可取代基本路段通行能力的仿真试验,用于分析不同p时的异质交通流通行能力;ACC期望车间时距ta取值1.1 s时,交通流通行能力随着p的增加逐渐提升;当t_a=1.6 s,p低于30%时,异质交通流通行能力与传统人工车辆通行能力基本相当;当t_a=2.2 s,p低于40%时,异质交通流通行能力低于人工车辆通行能力;同时,CACC车辆期望车间时距tc越小,异质交通流通行能力越大;建立的异质交通流解析表达可为异质交通流其他特性的解析研究提供思路,异质交通流基本图解析结果,从通行能力的角度为ACC,CACC上层控制器设计提供期望车间时距取值的参考。     

浅析多相位交通信号控制

平面道路交叉口采用多相位交通信号控制．在理论上路口通行能力较两相位控制时略有下降．但由于彻底消除了交叉冲突点．提高了交通流流速．在一定条件下实际通行能力反而有所提高。     

基于Logit模型的城市道路交通事件检测仿真

以Logit模型为基础,利用效用函数与概率的概念,建立分时段的城市道路交通事件检测算法。由PARAMICS软件产生模拟交通流数据,将数据输入LIMDEP软件并标定效用函数的系数,同时还输出最大概率预测表。仿真试验结果表明:(1)基于Logit模型的检测算法不仅能够用于城市道路的事件检测,还可判断事件发生所在的车道。(2)在路段长度、车道数、流量相等的模拟条件下,交叉口信号超过仿真所设定的1 min时段长度时,检测效果降低。若将模型时段长度由1 min提高至超过最大信号周期,即可解决检测效果降低的问题。     

基于Vissim的驾驶模拟系统交通流仿真

在道路交通驾驶模拟系统开发平台的基础上,加载动态车流,以实现交通流的真实性,利用Vissim的交通流仿真功能,通过编程语言VC对驾驶模拟系统与Vissim的接口进行了研究,实现了道路交通驾驶模拟系统的交通流仿真,并通过实例验证了这一方法的有效性和实用性.     

面向动态导航的城市路网实时交通信息服务系统研究

结合国内外的研究现状，基于实时GPS数据和高架线圈检测数据的数据融合处理技术，给出了面向动态导航的实时交通信息服务系统的总体框架，实现了城市路网的实时交通流状态估计；通过构建实时交通信息系统，借助无线通讯方式为车辆提供实时交通信息和动态路径规划服务，实现了在动态路径规划基础上的车辆动态导航。     

基于谱聚类算法的城市路网动态分区研究

合理高效的路网分区是交通优化与控制的基础,为适应动态分区的原则并提高分区的效率和划分结果,以谱冈理论为基础结合谱聚类算法进行路网动态分区的研究。分析路网分区的原则并提出路网动态分区的模型框架,根据实时变化的交通流数据和道路交叉口的拓扑结构属性建立谱聚类的相似矩阵,给出结合谱聚类算法的路网分区步骤。通过实际数据验证了算法的实用性。结果表明运用该算法进行路网动态分区可以较好的体现交通流的变化特性,能够得到较为理想的分区结果。     

适于动态导航系统的城市道路交通状态判别

城市道路交通状态判别是动态导航系统中的关键技术之一,文章从城市道路交通流系统的高度复杂性特点出发,提出了一种基于神经网络的城市道路交通状态判别方法．首先,利用灰关联熵分析方法选取交通状态的关键性特征指标;然后,建立交通状态判别的神经网络模型并利用实测数据对其进行离线训练;最后,应用训练后的神经网络进行城市道路交通状态在线判别．实验表明,用于城市快速路的交通流状态判别方法效果良好。     

基于对策理论的交通流分配新方法

建立基于对策理论的交通流分配模型,并以实例阐述其具体应用方法。本方法由于在分配中考虑了路网状况,因而其分配结果更加符合实际,且能实现全有全无分配与多路径分配的统一。     

面向微观交通仿真的路网建模模块实现方法

路网描述模型是微观交通流仿真的基础,其建模过程较为烦琐。为了简化路网建模工作,设计了1个路网建模模块,为用户提供路网绘制、道路属性编辑及保存工具。该模块能自动提取绘图区及编辑区的关键信息,并通过转化算法快速建立路网数据库,为道路交通场景的三维可视化及微观交通仿真模型道路动态链表构建提供数据支持。实际效果表明,该路网建模模块能够快速生成路网相关数据,以动态链接库形式创建并嵌入到微观交通流仿真软件中,移植性较好。     

考虑路网拓扑时变的交通拥堵自适应预测方法研究

对路网交通系统中的交通拥堵进行预测，有利于交通管理和避免交通风险。然而，由于交通管制、道路施工、恶劣天气、自然灾害等原因，路网交通系统的拓扑结构时常发生变化，使得依赖于固定路网拓扑的拥堵预测方法效果不佳。针对这一问题，提出一种双重自适应图卷积循环网络结构(DAGCRN)来处理路网拓扑结构变化情况下的交通拥堵预测问题，该方法运用自适应辅助邻接矩阵对预定义的路网静态图结构进行适应性学习以动态优化原有连接间信息的传递，运用自适应嵌入邻接矩阵对预定义路网静态图结构进行路网隐藏信息的捕捉以确保路网拓扑结构的动态完整性，并采用门控循环单元提取路网交通流的时间特征信息。研究结果表明,DAGCRN具备以下特点：①能够有效捕捉和定位路网拓扑结构发生的变化，并能够在拓扑结构变化时仍然保证拥堵预测的精确率；②相比较一些常见预测模型有更高的预测准确率，尤其是长期预测方面和克服路网结构变化方面更具优势；③进一步的双重自适应功能消融试验，证实了含有自适应辅助邻接矩阵和自适应嵌入邻接矩阵的双重自适应图卷积结构对于路网拓扑结构变化有很强的自适应能力，缺少2个或任一个自适应模块，都会引起模型预测性能的大幅下降。     

非常态下城市道路交通检测器布局优化方法

为了使城市道路上布设的交通检测器能够实时、准确地提供路网动态交通流信息,并最大程度地节约经济成本,通过仿真对交通异常事件下城市道路交通流量和车辆延误进行了估计,并利用模糊聚类分析法、回归分析法和车辆延误估计模型,研究了路网在非常态下的检测器空间位置以及空间密度的布局优化方法;通过一个算例,对提出的检测器布局优化方法进行了验证分析,并得出了算例中检测器布局的优化方案。结果表明:所提出的检测器布局优化方法是可行的。     

Road identification in monocular color images using random forest and color correlogram

This paper presents a system to identify road and non-road regions from monocular color images of paved and unpaved roads. Despite being a single object, the road in these images is subject to large changes in appearance due to environmental effects and track materials. This condition has challenged the practical application of road identification. The proposed system combines random forest with color correlogram to overcome such conditions and offers a classifier for road and non-road regions in traffic images. As a color feature, the color correlogram depicts the spatial correlation of color changes in an image. Using random forest, road identification is formulated as a learning paradigm. The combined effects of color correlograms and random forest create a robust system capable of identifying roads even in variable situations in real time. This combination is more effective than other combinations, such as a color histogram plus random forest, a color correlogram plus neural network, or a color histogram plus neural network.