面向边界控制的路网小区划分

在城市路网中,将较为拥挤的子路网从整个路网提取出来,通过边界控制调节拥堵区域的出入流,缓解拥挤区域的拥挤程度,是解决城市交通大范围拥堵的一个有效途径。作为边界控制的对象小区,具有紧凑型的宏观基本图（Macroscopic Fundamental Diagram,MFD）是必备前提。首先利用归一分割（Normal Cut,Ncut）法将路网分割成一定数量的子路网,然后建立了在动态合并中寻找具有最优拟合度的MFD子区的数学模型。然后对模型进行分析,提出求解模型的贪婪算法。以美国爱达荷州博伊西市中心区的路网为研究对象,分析对比了该路网分别在Ji的方法和所提方法划分下的区别,发现所提方法在寻找最优MFD拟合度小区的同时也可以优化子区的密度均匀度,对路网进行合理划分。最后通过对比分析定时控制和自适应控制下小区划分结果和子路网MFD的特征发现：①最优MFD拟合度子区不仅继承了原路网的MFD基本特征,而且与原路网相比有更高的道路使用率;②非最优MFD拟合度子区的MFD特征对该子区的交通态势有一定表征;③自适应控制对路网的优化效果可在原路网和最优MFD拟合度子区的MFD特征上得到表现。     

基于MFD的路网周边交通控制策略与仿真

宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagrams,MFD)是路网的固有属性,可从宏观层面监视和预测路网交通运行状态。鉴于此,该文提出基于MFD的路网周边交通控制策略,其思路是依据MFD理论确定路网的MFD,当路网交通趋于拥挤时,通过调整周边交叉口的信号配时方案(如周期、绿信比),对周边车流涌入量进行限制,使路网区域交通保持良好的运行状态。为验证该策略的有效性,以广州天河商业区为试验区域,运用Vissim交通仿真软件进行仿真建模,依据MFD相关理论和仿真数据,确定该区域的MFD,当该区域交通趋于拥堵时,根据该策略确定周边交通涌入量和入口绿灯时长,并仿真对比该区域实施该策略前后的各项交通信号控制性能指标。结果表明:当路网交通趋于拥挤时,实施周边交通控制策略后路网平均延误时间、平均停车次数、平均排队长度等交通信号控制指标得到明显改善。     

交叉路口转弯车辆对横穿行人的避撞策略

针对交叉路口转弯车辆与横穿行人碰撞的危险场景,提出了一种综合碰撞时间和制动距离的避撞策略.首先,建立转弯车辆与行人的位置关系模型,确定行人目标跟踪方法,然后,通过比较行人进入转弯区域时间、避撞剩余时间、行人离开转弯区域时间的关系确定行人是否为危险目标,最后,建立此种场景下的制动安全距离模型并确定了避撞策略.通过PreS...     

智能网联环境下城市路网通行能力分析

为了探究城市路网中混有智能网联车辆(CAV)的交通流特性，研究CAV不同渗透率分布下对路网通行能力的影响。应用智能驾驶模型(IDM)和协同自适应巡航控制模型(CACC)分别作为人工驾驶车辆(HDV)和智能网联车辆的纵向速度更新规则，并建立考虑车辆到信号交叉口距离影响的横向换道规则。推导基于各渗透率等级路段占路网长度比例下的混合交通宏观基本图模型(MFD),通过SUMO仿真验证模型有效性。最后针对模型中的比例参数进行敏感性分析。结果表明：混合交通MFD可以用于异质交通流组成的城市路网宏观交通状态的有效估计与通行能力分析。当CAV渗透率均匀时，在路段渗透率高于30%时，路网通行能力提升显著；当CAV渗透率非均匀时，异质路网的通行能力随着渗透率等级较高路段比例的增加而逐渐提高，100%CAV路段比例的影响尤为显著。混合交通MFD为混有CAV的城市交通调控和CAV在路网中的路径规划提供理论参考。     

基于网络能耗与交通效率的多子区控制模型

为有效缓解较大区域城市路网交通拥堵以及减少交通能源消耗,必须对路网实施有效的控制。传统交通控制对路网OD要求较高,难以获取,而宏观基本图(macroscopic fundamental diagram,MFD),可有效避免获取OD需求的难题。因此,引入MFD,根据车流密度对非同质路网进行子区划分、建立了多子区车辆完成率高、车均燃油消耗低的双目标规划模型,并采用fmincon函数对模型求解。依据车流平衡方程和反馈原理提出了多子区燃油消耗比例积分控制(Multi-Fuel Consumption-Proportional Intrgral,MFC-PI)方法,并通过此方法来提高路网车辆完成率、降低区域内车均燃油消耗。最后,通过实际城市路网验证所提出的燃油消耗控制模型,仿真结果显示,MFC-PI控制方法可有效提高控制效率,并同时保证路网子区的能耗最低。     

基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型

特殊地区风雨联合作用下高速铁路桥梁和车辆的气动特性会发生改变，进而影响列车安全舒适运行。为了全面描述风雨联合分布规律和时空关联特征，基于兰新高铁自然灾害监测系统的长时气象监测数据，提出基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型。首先选取Gumbel、Clayton和Frank Copula函数建立混合Copula函数。然后采用非参数核密度估计方法估计出日极值风速和日极值雨强的边缘分布函数；根据贝叶斯模型加权平均方法以及离差平方和最小准则分别估算出混合Copula函数的权重参数和相依参数；利用K-S法以及最小距离法对混合Copula函数进行拟合优度检验。最后以兰新高铁沿线日极值风速和日极值雨强的监测数据为例，建立基于不同Copula函数的风雨联合概率分布模型，并比较不同模型的拟合优度。研究结果表明：基于混合Copula函数的风雨联合概率分布模型能够更加准确地描述日极值风速和日极值雨强之间的多种相关关系；基于Gumbel、Clayton和Frank三种混合Copula函数的风雨联合概率分布模型是描述日极值风速和日极值雨强联合分布规律的最优模型；兰新高铁沿线基站监测的日极值风速和日极值雨强之间存在下尾相关为主、上尾相关和对称相关为辅的相关关系。     

基于M形深度架构的非结构化道路可行驶区域推荐模型

针对边界模糊、路况多变的非结构化道路，为满足智能汽车在正常、应急等复杂行驶工况下对可行驶区域的视觉检测需求，提出一种在M形深度架构下融合多尺度交互策略和双重注意力机制的可行驶区域推荐模型，能够在复杂驾驶场景中精细分割出非结构化道路的强推荐、弱推荐、不推荐行驶区域。首先，在编码器-解码器的骨架基础上，构建倒金字塔式的多尺度分层输入和分层输出结构，以有效融合非结构化道路的浅层形态学特征与深层语义信息，并平衡模型在不同尺度上的预测偏倚，提升复杂驾驶场景下对多尺度与变尺度目标的分割精度；其次，构建集成通道注意力和空间注意力的跳跃连接结构，使模型在实现编码特征与解码特征高效传递的同时，聚焦于学习与道路可行驶性相关的重要特征，进一步强化模型对非结构化道路的检测性能。通过多种途径构建包含城郊、乡村、园区等真实场景的非结构化道路驾驶数据集。试验结果表明：得益于M形深度架构对多尺度交互策略和双注意力机制的融合，提出的模型在多种真实驾驶场景下均能较好地实现强推荐行驶区域、弱推荐行驶区域、不推荐行驶区域和背景区域的精细分割，平均交并比达到92.46%，平均检测速度达到22.7帧·s^-1；与现有其他主流模型相比，提出的模型兼顾了分割精度和时间效率，在非结构化道路可行驶区域检测任务上有明显优势。     

智能网联环境下的多车协同换道策略研究

为提高换道安全性、稳定性和换道效率,本文中提出一种智能网联条件下多车协同安全换道策略。通过建立基于激励模型的换道收益函数进行协同换道可行性判断。基于模型预测控制建立协同换道多目标优化控制函数,实现换道过程的分布式控制。提出一个两阶段协同换道框架,将换道过程分为稀疏纵向距离阶段和换道阶段,以解决由于避撞约束的高维度和车辆运动学的非线性造成的最优控制函数难以求解的问题。采用滚动时域优化算法对优化控制问题逐步动态求解。最后基于美国NGSIM开源交通流数据进行Matlab/Simulink联合仿真,验证了该策略的可行性与准确性。     

基于MFD的路网可扩展边界控制策略

为了缓解城市路网中区域性的大范围交通拥堵,基于宏观基本图的相关理论,提出了一种针对过饱和路网的可扩展边界控制策略。该控制策略以提升路网整体运行效益为目标,具体方法分为两步:首先是考虑堵塞区域边界节点上游路段的储存车队能力,避免边界路口上游路段排队溢出,建立边界控制的约束条件,确定反馈"闸门"的控制位置,通过实时动态调整堵塞区域的控制边界,形成一种新的扩展边界;然后建立区域反馈控制模型,在堵塞区域扩展边界路口设置反馈"闸门"限制车流进入堵塞区路网,维持堵塞区路网车辆总数在一个合理可行范围内,从而使被控区域保持高效运行。为验证该策略的有效性,以Sioux Falls测试路网为研究区域,运用Vissim仿真软件对实施该控制策略前后的路网运行情况进行了对比分析。研究结果表明,在可扩展边界控制策略实施后,路网各项运行指标均有明显改善,大范围的交通拥堵状况得到明显缓解,并且不影响边界外的路网运行效率。在整个仿真分析时段,路网平均延误时间降低约35%,路网平均速度提高约30%,路网平均出行时间减少约15%,平均停车次数减少约30%,离开路网的车辆数增加约13%。     

考虑收费影响的公路路段行程时间函数研究

研究了道路收费对路段行程时间函数的影响 ,将这种影响分为收费过程对路段行程时间函数的影响和收费额对路段行程时间函数的影响 ,应用排队论和交通流理论推导出计入道路收费影响的新的公路路段行程时间函数模型 ,该模型考虑了三个方面的时间 :收费过程附加的行程时间、收费额转换时间以及道路路段行程时间。新的路段行程时间函数模型克服了传统的路段行程时间函数模型没有考虑道路收费的影响的局限性。     

长三角区域高速公路联网不停车收费技术及其应用研究

简要介绍了长三角区域联网不停车收费技术框架,采用两片式电子标签+双界面CPU卡的组合式电子收费技术.从技术标准、信息流程及清算策略等三个方面讨论了长三角区域联网不停车收费的关键技术.最后简要说明了长三角区域联网不停车收费系统的工程进展.     

拥挤道路收费与停车收费组合优化模型研究

道路拥挤收费和停车收费是交通需求管理中的两大有效手段,合理地实施收费可以达到缓解交通拥挤的目的.文中针对交通网络中私家车用户可以在任意公交站点处发生换乘这一广泛情形,讨论了弹性需求下的路段拥挤收费和停车收费组合优化策略,并给出基于混沌优化方法的启发式算法求解所建立的双层规划模型.结果表明,所建模型有助于个体出行方式和出行路径的决策,且组合收费在使得公众易于接受实施拥挤收费政策的同时,也可以吸引更多出行者选择换乘公共交通方式,这将有利于减轻交通拥挤程度和环境压力.     

基于流量和出租车GPS数据的城市道路网络宏观基本图

为把握城市宏观交通状况,发掘城市道路网络交通流内在特性,从而达到缓解日益严峻的交通问题的目的,对交叉口流量和出租车GPS两类数据进行数据融合,运用宏观基本图(MFD)和广义宏观基本图(GMFD)在城市道路网络中的存在性以及二者之间存在的差异,以路网平均车辆数、路网通行能力和密度分布为指标来描述MFD和GMFD,并提出一种利用路段流量和出租车GPS数据拟合得到MFD和GMFD的方法,发现路网中密度的不均匀分布是导致路网通行能力不高的原因.针对由长沙市13个道路交叉口组成的区域路网,分别计算出分小区和分路段的MFD特征值,提出了根据存储空间能力(即临界路网平均车辆数的大小)对拥堵路网进行合理分流的方法,实现高峰时期拥堵路段的路径诱导以及路网通行能力的最大化.     

基于时间价值的道路收费标准模型建立与仿真分析

中国高速公路建设始于20世纪80年代束，到目前为止，高速公路收费标准的确定主要来自于经验，为一种政府行为。针对当前收费标准制定中存在的不足，从公路使用者角度出发，建立了基于时间价值的公路网络双层规划模型；结合一个实际案例，通过基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法对模型求解，利用实际数据进行仿真，从而确定最优收费方案；最后对仿真结果进行讨论比较，并分析了模型的可行性。     

MFD对车型构成的敏感性分析及车辆换算系数计算方法

针对车辆的换算系数,现有研究较多集中于静态车辆换算系数,但静态车辆换算系数无法准确描述拥挤状态下车辆间的交互影响,未充分考虑车辆在不同交通状态下相互作用的动态变化对车辆换算系数取值的影响。为了能够适应动态交通的演化,以棋盘式路网为研究对象,利用宏观基本图(Macroscopic Fundamental Diagram,MFD)分析了宏观基本图曲线对大型车比例的敏感性,并针对不同的交通状态提出了相应的车辆换算系数计算方法。首先构建路网微观仿真模型,利用微观仿真试验证实了路网宏观基本图的存在;然后根据仿真数据采用分段函数拟合MFD曲线,通过改变大型车的比例设计多组仿真试验,并绘制出不同大型车比例下的MFD图形,分别从定性和定量2个层面分析宏观基本图曲线对车型比例的敏感性;最后根据敏感性分析结果,利用宏观基本图提出了一种针对不同交通状态的车辆换算系数计算方法。结果表明:当路网处于非拥挤状态时,对应于MFD曲线的上升段和持续段,车辆换算系数取值仅与大型车比例有关;而当路网处于拥挤状态时,对应于MFD曲线的下降段,车辆换算系数取值不受大型车比例的影响,其仅与路网存在车辆数有关。所提方法和思想为理解车型构成对路网交通状态的影响提供了新思路,有助于为交通规划和管理部门提供政策支撑。     

基于CarSim自适应巡航控制建模与仿真

文章首先利用模糊法则建立能够反映驾驶员反应时间的隶属度函数,并根据制动过程理论建立安全距离模型,通过安全距离模型建立期望加速度模型。然后分别建立加速和制动模型,在此基础上制定控制模式转换策略,基于PID算法设计巡航控制器。最后在Matlab/Simulink和CarSim联合仿真环境中验证所设计的控制系统的有效性。     

拥挤收费下的路网交通评估模型研究

对城市实施拥堵收费策略的评估包括两个方面:一个是公共政策、经济环境、收费方式的技术可行性的评估;二是对拥堵收费区域内外的交通影响进行预估。文章在后一方面展开研究,利用交通网络分析的理论建立了拥挤收费下的交通网络评估模型,提出评估指标和求解算法。数值算例结果验证了评估模型以及算法的合理性,揭示了拥挤收费下收费区域内外交通模式变化的内在联系。表明只有将拥堵收费政策与城市良好的公交服务系统具体结合才能更好地起到减轻拥堵的预期效果。     

基于近端优化的永磁同步电机温度预测方法

为了精准有效地实现永磁同步电机的温度预测,提出了一种基于近端策略优化(PPO)算法和强化学习(RL)网络的永磁同步电机温度预测模型,即PPO-RL模型,利用PPO算法定义模型训练的损失目标函数,选择Nadam算法作为模型优化器,通过强化学习的Actor-Critic框架最小化损失目标函数,进而完成模型的迭代训练.采用K...     

交通拥堵收费政策原理分析和设计方案研究

以拥堵收费政策为代表的城市交通需求管理政策逐渐进入城市交通决策者的视线,成为国内一线城市缓解交通拥堵、改善空气质量问题的有效途径.本文主要介绍了拥堵收费政策的原理,分析了政策决策相关的影响因素,提出了决策的模型,基于模型提出了北京实施拥堵收费政策的主要障碍.     

弹性需求下多类型用户拥挤收费模型

基于时间价值不同的多类型用户特性,提出了弹性需求下多类型用户的拥挤收费模型,并以一个简化的路网实例比较了多类型用户收费模型与单一类型用户收费模型的区别。简化实例分析结果表明:当费率水平较低时,单一类型用户收费模型高估了路网的流量、社会效益,当费率水平较高时,则低估了路网的流量和社会效益;同时单一类型用户收费模型的路网社会效益和利润区域对应的道路通行能力区间较宽,费率水平区间窄,而多类型用户收费模型的路网社会效益和利润区域对应的道路通行能力区间相对较窄,费率水平区间较宽。