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。     

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。     

干道信号协调控制优化方法

针对干道信号协调控制中控制策略及其控制优化参数设置上存在的问题,考虑到智能控制中Sugeno模糊推理所具有的复杂系统动态性能表达能力和神经网络控制方法所具有的学习能力,结合两者的优势建立了1种基于模糊神经网络的交通信号协调控制模型,实现对绿信比与相位差的优化,使用微观交通仿真软件Vissim对干线交通进行了仿真研究,仿真结果表明,该方法能更为有效地减小平均车辆延误。     

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个交叉口为例,通过SUMO仿真平台对模型进行仿真验证,在低与高饱和度下,该控制模型分别对车均延误降低了23.6%和26%,排队长度降低了8.4%和9.4%。实验数据表明,该模型可有效提高连续交叉口道路通行能力,为缓解城市交通拥堵提供了1种有效技术手段。     

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。     

高架出口匝道下游交叉口信号控制方法研究

城市高架快速路与地面道路,主要通过出口匝道及其下游交叉口进行交通转换,高峰时段出口匝道及下游交叉口交通拥堵频发。以元胞传输模型为基础,构建出口匝道及下游交叉口交通预测模型;采用动态调整周期时长和信号相位的控制策略,建立基于元胞传输模型的交叉口信号控制模型。以排队长度、绿灯和周期时长为约束条件,以各进口道加权平均延误为目标函数,进行信号配时动态优化。以成都市实例匝道和交叉口进行验证,表明本文提出信号控制策略可有效降低此类交叉口的饱和度、延误和排队长度,提升其通行效率。     

基于Multi-Agent的区域交通协调控制研究

提出了一种基于Multi-Agent的区域交通协调控制系统。系统针对路网中各交叉口交通流相互影响的特点，构造了一种基于分布权值函数的分布式Q学习算法，采用此算法实现了Multi-Agent的学习以及协调机制。通过各Agent间的协调控制来协调相邻交叉口处的控制信号，从而消除路网中的交通拥塞。最后利用微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行了仿真研究，仿真结果表明了控制算法的有效性。     

城市连续流交通协调控制策略研究

通过对城市交通信号协调控制发展和理论研究现状的论述,指出城市交通拥堵问题可以通过构造城市连续流交通以保证车流顺畅、快速、大量地通过交通拥堵严重区域的交叉口来解决。在协调控制研究和应用的基础上,提出了连续流交通协调控制应用策略和具体实施流程,通过实际案例说明控制策略对解决城市交通问题有着显著的效果。     

基于公交优先通行的交叉口相位设计方法研究

交叉口公交优先是公交优先发展的一个重要措施,对缓解城市的交通压力和保证城市未来的可持续发展都具有重大意义。基于公交优先通行的相位设计是实施交叉口公交优先的有效措施之一,合理的相位设计将有助于求得最佳的公交优先信号控制方案。在交叉口相位设计过程中,不同流向的各股交通流的客流量可能会出现较大差异,但大多数信号设计对这种差异并不重视。本文在十字型信号控制交叉口典型相位设计基础上,对基于公交优先通行的相位设计方法进行了研究和探讨。实例分析表明:该方法在保持以pcu为单位的通行能力不变的条件下,提高以人为单位的通行能力,减少人均延误,充分体现以人为本的设计思想。     

基于预测型路线行程时间的信号控制相位差优化技术研究

相位差是区域信号协调控制的重要参数,其动态优化直接影响通行能力和路网延误。论文考虑交通流诱导与交通信号控制的协同运作,通过研究车队在停车线车头受阻和车尾受阻的不同等待状态,建立了相位差与诱导参数路段行程时间的相关关系,基于诱导控制协同的动态性考虑,提出基于预测型诱导用行程时间的信号控制相位差优化技术,阐述其优化算法流程。论文利用长春市长春大街含3个交叉口的路线进行算例试验,结果表明利用预测型行程时间优化相位差之后干线总行程时间最高节约12.9%左右,延误减少高达51.3%,达到诱导控制信息共享、协同运作提高路网运行效率的目的。     

近距离交叉口空间优化设计研究

通过分析近距离交叉口的几何特征，得出此类交叉口的交通流特性．在此基础上．探讨了近距离交叉口空间优化设计的一般方法和步骤。结合工程实际对具体新建近距离交叉口进行了空间优化方案的设计，并根据交通措施设计了相应的信号控制方案．运用微观交通仿真软件进行了方案评价和比选。     

Hierarchical distributed coordination strategy of connected and automated vehicles at multiple intersections

In this paper, we present a hierarchical distributed coordination strategy for connected and automated vehicles (CAVs) that are travelling through multiple unsignalized intersections. The control strategy focuses on the improvement of vehicle fuel efficiency and system mobility. In presence of wireless communication among the involved CAVs and the intersection controllers, our coordination strategy focuses on leading the CAVs travel through a road network without conventional traffic light control and ensuring collision avoidance at the intersection areas. We propose a three-layered coordination strategy in this paper. First, we evaluate the road desired average velocity considering both upstream and downstream traffic to speed up the traffic density balance. Second, the intersection controllers optimally assign reference velocity to each vehicle based on the minimization of velocity deviation from its current velocity and collision avoidance at the intersections. Finally, fast model predictive control (F-MPC) is applied for each vehicle to track their reference velocity in a computationally efficient manner. Two simulation scenarios with different difficulty levels have been implemented on a two-interconnected intersection network. Simulation results indicate the feasibility and scalability of the proposed method, as well as vehicle fuel efficiency and system mobility improvement.     

面向协调路径集与双环结构的区域绿波控制模型

考虑到区域内交叉口之间的方向性协调控制需求，以协调路径集作为区域绿波控制对象，针对双环相位结构建立一种区域绿波协调控制模型。通过对协调路径链、协调路径进行特征表述，结合协调路径的相交情况，分析在进行区域绿波协调控制设计时，不同类型的交叉口协调相位时间基点约束条件；在初选协调路径集的基础上，通过分析公共信号周期、相位时间、相位结构、相位差等优化变量之间的约束条件，以所有满足协调控制设计的协调路径总流量最大为优化目标，建立面向协调路径集与双环结构的区域绿波控制模型，实现对区域绿波协调控制参数的综合优化。模型通过引入协调路径决策变量以及设置交叉口协调相位基点最大允许偏移时间，保证通过区域协调路径集再优选后，纳入最终协调路径集的各协调路径上下游交叉口的协调相位基点受到最大允许偏移时间约束，以获得理想的绿波协调控制效果。算例仿真试验结果表明：与Synchro软件的单点优化和区域协调信号配时设计方案相比，所提模型方案的协调路径集平均延误时间分别减少了35.5%和18.1%，平均停车次数分别减少了74.1%和63.8%，所提模型方案的整个路网平均停车次数分别减少了38.9%和25.1%，可见所提模型能够最大限度地保证区域内协调路径集的绿波协调控制效果，在减少区域停车次数方面效果显著。     

基于移动控制代理技术的交叉口交通信号控制算法

基于移动控制代理技术和“当地简单,远程复杂”的控制思想,提出了一种新型的交叉口交通信号控制算法。采用移动控制代理软件把多种交叉口信号控制算法“打包”成可在计算机网络上分发的移动控制代理(Mobile Control Agent,MCA);由位于远程监控层的网络调度器,根据交叉口实时交通流状况向交叉口信号控制器派遣或召回相应的MCA,从而实现“按需控制”。这种做法可降低交叉口信号控制器所需的内存等计算资源,实现低成本自适应智能交通信号网络化控制。     

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状,使路网具备抵抗短时激增车流的能力,将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性,提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标,反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性,并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重,提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法,结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例,设计韧性改善方案,针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化;通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示：方案8,10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应,所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势,但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性,并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异,流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近,损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性,能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。     

基于交通流颗粒化结构的交通控制模型

城市交通系统是一个复杂的、非线性、非结构化、强相关的随机系统,在选择适当时空尺度的交通流颗粒结构且消除或减弱了颗粒间关联的基础上,多尺度分析是交通系统一个简单而又有足够精度的问题求解方法。基于交通流颗粒化结构建立了多智能体交通控制模型,采用基于案例推理的动态参数匹配和协调冲突检验,以寻求交叉口信号控制的优化方案。最后,以广州中心区交叉口为例说明颗粒化结构分布式求解方案的可行性。     

基于时空特征的干线协调控制子区划分方法

为应对干线交通流的时变性和空间分布差异性给干线协调控制带来的影响,本文提出了基于交通流时空特征的干线协调控制子区划分方法。首先利用交通流时间相关系数和空间相关系数分析交通流的时空特征,根据交通流的时间特征改进时段划分方法;引入相邻交叉口关联系数和不停车通过路口车辆数作为子区划分指标,在时段划分的结果上进行子区划分,以交通流的空间特征改进合并指数法,实现子区划分方案的更新。最后,以玉林市民主路为例验证该方法,结果显示,干线系统的总延误、车均停车延误时间、车均停车次数分别降低了19.5%、23.4%、16.7%,该方法比传统交通控制时段划分方法更能适应交通流的时空变化趋势,显著提高干线交通流的运行效率。     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

基于效率-安全评价的近距离错位交叉口信控优化

在城市中2个近距离错位交叉口之间的交织路段,来自不同方向的车流相互干扰严重,尤其是在交织长度限制下的连续换道操作,对交通效率和安全水平造成不良影响.因此,基于效率-安全综合考虑,研究了一种安全协调信号控制方案.即在上游交叉口的支路处设置右转信号灯,将交织路段内主、次路的车流冲突点进行时间和空间上的分离,并对近距离错位交叉口进行系统的相位和配时优化设计,从而达到降低车辆运行延误、提高行车安全性的目的.以福州市浦上大道-金州南路-金港路交叉口为例,运用Vissim微观仿真软件和SSAM替代安全评价模型,从效率-安全2个方面综合比较安全协调信控方案与信控现状、单点优化方案的优劣.实验结果表明,相对于信控现状,单点优化方案和安全协调信控方案的效率-安全水平分别提升了36.17% 和57.17%,验证了安全协调信控方案的优越性.此外,通过Vissim调整2个交叉口之间的距离,比较安全协调信控方案和单点优化方案相对于信控现状的效率-安全综合优化程度.研究表明,近距离错位交叉口的间距越小,安全协调信控方案的优越性越明显.     

一种新式的交叉口左转待行区信号控制方法

针对信号交叉口许可相位运行期间直行车与左转车交通冲突严重、通行效率低下的问题,提出一种针对许可相位的新式左转待转区设计方法,设计该组织模式下的信号相位方案并分析了设置左转待转区前后的交通冲突情况.建立新式左转待转区设置后的延误模型,以车均延误最小为优化目标,建立改进后交叉口信号控制参数优化模型,并给出求解算法.以哈尔滨...