城市道路交通信号控制系统分析

本文对城市交通信号控制系统进行初步分析,并根据设计及建设经验,剖析交通信号控制系统中的定时式协调控制方案。     

基于车队离散模型的交叉口关联度量化方法研究与试验

分析了常用的基于流量、距离、周期的交叉口合并控制原则,提出了综合因素关联度量化方法,考虑交通流量、交叉口距离、车队离散特性等因素,基于车队离散模型,构建相邻交叉口间关联度的量化公式,建立指标修正公式,结合实际分析模型的可靠性,获得反映综合因素的关联度值,为子区交通信号控制提供是否合并控制的决策支持。采用仿真软件进行模型应用,选择了具有典型意义的700 m相邻交叉口,以及4个交通流平稳上升的时段,进行关联度值计算,并根据是否合并的决策支持调整信号控制参数。结论表明:对于单一原则难以界定的边缘性合并判断,基于车队离散模型的量化综合判断方法能够有效地解决,并为交通信号协调控制决策。     

城市交通干线信号协调控制方案过渡调整策略

介绍了国内外当前交通信号协调控制方案过渡方法的研究现状,分析比较了现有的干线协调过渡方法.针对当前过渡调整方法对于交通信号控制机如何实现协调方案的快速调整涉及较少,未考虑交通信号机实现过渡调整过程中的实际需求等不足,以当日零点为协调控制方案的起始点,针对交叉口过渡信号周期以及周期调整步幅的取值范围,提出了1种基于周期的交通信号协调控制过渡调整策略,并进行了算例分析.结果表明:该策略能够在1~2个周期内快速调整完毕,减少了信号配时的突变所引发路面交通的剧烈波动,实现了交通流运行的平稳和连续.文中所介绍的算法可以实现不同控制方式之间的切换,也可以用于城市区域协调控制中,具有较广的适用范围和实用价值.      

一种基于干线协调的公交信号优先方法及其验证分析

提出了一种在干线协调控制背景下的主动式公交信号优先方法,旨在达到公交车辆、社会车辆共同利益最大化的目标。首先需要明确干线协调与公交优先的优先级关系,确立双层优化方法,上层为干线协调,下层为公交优先。优先方法中采用主动式早启、晚断模式为核心模块,绿波带上下限作为约束条件调整公交信号优先的具体方案。然后,根据优化方法,构建了由公交请求生成系统、通信系统、交通信号控制系统组成的主动式公交信号优先系统。最后通过系统验证分析,从干线协调效果和公交车辆延误时间等方面评价了这种优先方法的具体效果,并给出了实际应用建议。     

基于Synchro的绿波协调控制仿真研究

在现有道路交通条件下,实现干道上信号协调控制能有效提高主干道的通行能力。分析了城市道路交叉口的平均延误时间、道路通行能力和信号配时的数学模型和计算方法。以某城市主干道为例,在对某条主干道11个主要信控交叉口进行了大量交通量调研的基础上,选取了有代表性的三个交叉口作为协调控制交叉口。根据该道路的几何结构特征,在调查实际数据的基础上,提出"分时段分方向、设置半周期时长"的干道信号协调控制方法,应用Synchro仿真软件建立基于原控制参数的干道信号协调控制系统;同时,在应用Synchro优化各个独立交叉口信号控制参数的基础上,建立了基于优化控制参数的信号协调控制系统。     

基于信号博弈的相邻交叉口TSCA交互分析

将相邻交叉口 TSCA 间交互看作不完全信息动态博弈,分析了其博弈交互过程,建立了相邻两交叉口 TSCA交互的信号博弈模型,通过算例分析了相邻交叉口 TSCA 交互的精炼贝叶斯纳什均衡策略。最后通过仿真分析了此模型的有效性。该模型为分析相邻交叉口交通信号协调控制提供了新的思路。     

降雨天气下基于饱和流率识别的信号控制研究

为优化降雨天气下交通信号控制的配时精度,引入降雨导致的修正系数识别饱和流率,建立面向实时交通信号控制的优化模型;结合实测高精度视频数据,应用视频分析软件获取正常天气及降雨天气下信号交叉口可持续最小车头时距特征,应用统计回归分析方法建立基于降雨等级的饱和流率识别模型,结合实时降雨条件下摩擦系数和能见度建立饱和流率动态识别...     

不良天气和路面环境对交通信号配时方案的影响

针对不良天气和路面环境下沿用正常天气交通信号配时方案时信号控制效益下降的问题,从不良天气和路面环境下交通流运行特征入手,分析了因天气和路面环境改变导致的以经典信号控制理论为优化基础的信号配时方案演变情况,采用Vissim软件建立了哈尔滨市嵩山路与淮河路交叉口良好天气与雪天的交通信号控制仿真模型,并进行了案例分析.分析表明:雪天及时调整信号配时方案,与仍采用良好天气情况下的信号配时方案相比,能有效降低车辆在信号交叉口的停车次数和延误,提高交叉口的通行效率.这一分析结果适用于所有不良天气和路面环境下的交通信号优化控制.     

基于模糊控制算法的干道信号协调控制优化

城市干道是城市交通的主要载体,干道的畅通对提高城市道路的通行能力、缓解城市的交通拥挤起着重要的作用.城市交通系统是一种对象不确定的,结构十分复杂的大系统.城市道路交通控制主要是对交通信号的控制,针对对象的不确定性和复杂性,文章从交通信号控制的角度,对城市干道交通信号控制策略及其控制优化的参数(周期时长、绿信比、相位差)进行分析,并结合合肥市芜湖路的交通状况采用模糊控制的方法实现城市交通干道的优化协调控制.通过 Vissim 仿真,对芜湖路分别采用模糊协调控制方案、传统数解法协调控制方案及单点控制方案进行比较,结果表明模糊协调控制方案明显优于其他2种方法.     

多路口交通信号控制硬件在环仿真系统

为了快速有效地对信号控制系统的控制效果做出评价,提出多路口交通信号控制硬件在环实时仿真系统开发.通过采用硬件在环的方法,建立基于交通微观仿真软件的城市多路口交通信号控制仿真场景,与外部的信号控制器建立硬件在环系统,实现仿真场景与交通信号控制器的实时信息交互,形成符合实际交通控制情景的仿真环境,从而对多路口的交通信号控制系统的控制效果进行评估.对北京市中关村东路建模仿真,仿真结果表明硬件在环仿真系统不仅可以评价不同型号的信号控制器的控制效果,而且可以快速有效地对多路口的信号控制效果做出评价.     

基于人均延误最小的干线交叉口协调配时优化

为了提高干线协调控制在国内混合交通流条件下的交通运行综合效率,以干线中小汽车、公交车和自行车为研究对象,提出了综合考虑上述3种车型通行效率的干线交通信号协调控制的配时优化模型与算法。模型的研究从出行者的角度分析干线协调的延误,以干线人均延误最小建立了目标函数,并设计启发式算法进行计算,从而获得目标函数的优化值。为了验证提出的干线协调配时优化方法的有效性,选取南京洪武北路上的干线协调交叉口为实例进行验证,通过在Vissim中建立实际干线协调控制路段的空间模型并采用提出的优化方法进行配时,发现在不同车型组成比例条件下,人均延误最多减少了11．4％。结果显示,该模型能够有效地提高混合交通流条件下的干线交通运行综合效率。     

基于非饱和条件下主干道的绿波控制设计

信号控制是城市交通管理中最常用和最有效的方法,机动车驾驶在设有若干信号灯的城市道路上时,可能会依次受到多个信号的干扰。干线协调控制将一条干道上若干相邻的交通信号连接起来,加以协调控制,以减少车辆在各交叉口上的停车时间,使干道的车辆通行顺畅。在干线协调控制理论与方法的基础上,根据单点控制F-B模型,以昆明市一二一大街干道为例,实地调查了几何特性、交通量、行车速度等交通基础数据,对各独立交叉口进行单点配时设计。应用＂图解法＂,形成了一二一大街干道的＂绿波＂设计方案,并对方案进行了定性和定量分析评价;通过指标对比,采用线控后此路段平均延误降低,车辆排队时间缩短,交通状况明显改善。     

考虑可变导向车道的干线交叉口协调控制方法

为降低包含可变导向车道的干线车均延误与排队长度,提出一种考虑可变导向车道的干线交通信号协调控制方法.以直行和左转方向交通流饱和度为判别标准,对可变导向车道行车方向是否切换进行判断;基于车道行车方向切换对干线交通流造成的影响,对HCM模型中的通行能力、均匀延误修正系数等参数进行修正,建立考虑可变导向车道的干线协调控制信号配时优化模型.以武汉市青年路3个交叉口为例,利用Vissim软件进行仿真实验,结果表明,相比于现状情况下的单点信号配时方案,模型能够有效降低干线车均延误与排队长度,可变导向车道所在的信号交叉口进口道优化效果最为明显,车均延误减少16.87%,直行和左转方向排队长度分别降低17.95% 和23.24%,证明模型对包含可变导向车道的干线协调控制交叉口运行具有积极影响.      

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。     

信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了对交通信号控制参数进行优化,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。根据信号控制交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,针对交叉口各进口方向同时处于非饱和与同时处于过饱和交通状况,分析并推导了交叉口延误公式.并用具体的算例说明了公式的用法。公式表明了交叉口延误与信号控制参数、车辆到达率等参数之间的动态关系,为进一步研究交通信号自适应控制方法和建立交通信号控制参数优化的性能指标函数提供了信息。     

进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制数解算法

针对进口单独放行的信号相位设计方式,遵循绿波带宽度最大化设计理念,利用干道协调控制中的时距分析方法,给出了进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制数解算法。通过优化选取各交叉口的信号相序组合,确定干道交叉口的最佳公共信号周期与相位差取值,计算不同干道行驶方向的绿波带宽度。分析结果表明:与进口对称放行方式下的数解算法相比,进口单独放行方式下的数解算法能使理想交叉口间距取值具有更大的选取空间,更适合于对交叉口间距不齐的多个干道交叉口进行绿波协调控制;进口单独放行方式下的干道双向绿波协调控制方法能够获得较好的控制效果,特别是对于交叉口间距参差不齐的干道交通条件同样具有较强的适应性。     

SignalML结构模型和应用

交通信号控制硬件和软件技术的发展,产生了多种交通信号控制器之间的不兼容问题。为了实现交通信号控制器之间以及交通信号控制系统之间的信息交换,本文结合XML的发展,在NTCIP应用层上提出了SignalML信号控制标记语言,用来统一描述、包装、存储以及传递信号控制数据的格式,便于交通信号控制系统内部以及控制系统与其他外部交通系统之间可以基于这一标准方便地进行信号控制信息的交换和共享。本文尝试建立了SignalML的结构模型,最后运用该模型在北京市交通信号灯试验平台中进行了应用。     

基于Agent的城市道路交通信号控制方法

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到交通信号控制系统中,提出基于Agent技术的城市道路交通信号控制方法,建立了基于Agent的单交叉口信号控制结构模型,并阐述了Q学习机制的实现方法.系统根据交叉口基本的路况信息,以及实时采集到的交通量,通过加强学习的奖惩机制来动态调整不同相位的通行权及信号配时时长.当奖惩值为加强时,保持该相位通行权,并适当延长绿灯时间;当为惩罚时,则相应缩短绿灯时间或将通行权切换到下一相位,实现自适应控制,减少路口排队车辆的平均延误.通过对一个四相位交叉口进行仿真研究,与定时控制相比,控制效果得到明显提高.     

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。      

一种交通信号控制系统分布式相位差优化和调整策略

周期、绿信比和相位差是交通信号控制系统中3个基本配时参数，相位差是实现路口之间协调控制的关键参数。章论述了一种相位差中心优化、路口控制器分布调整的相位差优化和调整策略，实现了信号配时优化的分布式处理。