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。     

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。     

车路协同下的基于S函数的交叉口平滑车速引导方法

针对现有车速引导模型在通过交叉路口时,没有考虑到驾驶员需要频繁制动或车辆速度突变带来影响的情况,本文基于车路协同环境研究考虑基于S函数的交叉口平滑车速引导算法,根据车辆与路侧设施之间的通信,搭建相关算法模型并进行分析,与不采用车速引导模型相比,采用基于S函数的交叉口平滑车速引导算法模型可以降低通过交叉路口时间,提高通行效率,同时使建议速度变化平滑,提高驾驶平稳性。     

基于信号相位相序优化的干线绿波控制方法研究

为了缓解城市主干道日益严重的拥堵问题,在传统干线绿波协调控制策略的基础上,提出一种基于信号相位相序优化的干线绿波控制方法。该方法以NEMA相位为参考,对交叉口信号相位及放行顺序进行调整,实现信号相位的灵活搭接,以此增加干线协调绿波带的带宽,从而提高干线绿波协调的控制效果。以上海市七莘路为例,现场调研各交叉口的信号控制方案,采用优化方法,对现有信号配时方案进行调整,最后利用Synchro系统模型,对改进方案进行仿真评价。结果表明,新方法能够有效提高干线绿波协调系统的绿波带宽,车辆延误和停车次数均有不同程度降低。     

考虑信号交叉口延时的最优车辆路径规划算法

本文中提出了一种考虑信号交叉口等待时间的车辆最优路径规划算法。通过GPS采集的浮动车数据与电子地图进行匹配,实时计算出各路段的车辆平均行驶速度和通行时间。基于马尔科夫链构建信号交叉口红绿灯的概率模型,通过车路协同技术预先获取各路段交叉口信号灯的位置和相位配时信息,并在车辆接近交叉口时对车辆速度进行优化,将车辆加速通过交叉口视为绿灯时间的延长,并以此构建车辆快速通过交叉口的等待时间模型。在此基础上,结合A*算法,提出一种考虑快速通过信号交叉口的改进A*算法。最后选取长沙市区某路网为算例进行仿真分析,结果表明改进A*算法所得路径的通行时间明显短于传统A*算法。     

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。      

基于双站台的 BRT与社会车辆协同绿波优化模型

公交车在运行过程中需要停靠站台，导致现有绿波交通模型很难同时优化社会车辆与公交车。针对该难题，建立了以双站台为基础的社会车辆绿波与BRT行程时间协同优化模型。该模型以社会车辆绿波带宽最大与BRT行程时间最短的加权值为目标函数；以周期时长、相位相序、社会车辆与 BRT 车速、交叉口双站台停靠选择为优化变量。算例表明，与 maxband模型相比，优化模型在绿波带宽占周期比例不变的情况下，BRT平均行程时间由 407.54 s降为 308.08 s，降低24.4%；BRT平均延误由68.66 s降为9.2 s，降低86.6%；停车次数由35次降低为2次，降低94.6%。优化模型在保证社会车辆绿波通行的前提下可以显著提高BRT的通行效率，为BRT的进一步推广应用提供理论基础。     

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。     

考虑上下游交叉口延误的干线公交优先模型

为克服干线绿波协调控制中上游交叉口公交优先控制策略对绿波协调方案和下游交叉口造成的影响,在单点公交优先控制策略的基础上提出了一种综合考虑上下游交叉口延误的干线公交优先模型。该模型以红灯早断、绿灯延长为基本策略,将相邻上下游交叉口车辆综合加权延误作为优化目标,保证上游交叉口公交优先通行的同时,尽量减少对干线绿波协调控制和下游交叉口的影响,并以干线协调控制下的上下游交叉口为例,利用Vissim进行仿真验证。结果表明:该模型与单点公交优先相比虽然上游交叉口车均延误增加2.6%,但下游交叉口车均延误降低10%,上下游交叉口综合车均延误降低3.7%,一定程度上缓解了公交优先控制策略与绿波协调控制策略互相冲突的问题。     

考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法

传统的干道协调控制通常以协调流向的通行效率最大为优化目标, 然而在实际交通流量波动环境中, 某些非协调流向的流量在局部时段可能与协调流向相当甚至高于协调流向, 从而影响干道运行的总体效率。为了解决该问题, 研究了1种考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法。利用路径流量分担率和行程时间指数计算各车辆行驶路径的重要度, 并采用系统聚类算法识别干道上车辆行驶的关键路径。在此基础上构建了考虑关键路径序列的干道绿波协调控制模型: 考虑了各关键路径信号相位之间的协调关系, 设置了含0-1变量的信号相位矩阵, 并构建模型的基础约束条件; 设置了无效带宽存在性判断变量和最小重要度判断变量, 构建了考虑路径重要度的绿波带宽分配策略, 确保绿波带宽优先分配给重要度大的关键路径; 以关键路径序列加权绿波带宽总和最大为优化目标, 构建了模型的目标函数。利用VISSIM仿真软件搭建仿真环境, 以武汉市中山路4处交叉口组成的干道路段为例进行仿真验证。实验结果表明: 相比于传统的干道绿波协调控制方法和干道多路径绿波协调控制方法, 考虑关键路径序列的干道绿波协调控制方法使得干道平均延误分别减少了12.1%和4.8%, 平均排队长度分别减少了13.6%和7.6%, 平均停车次数分别下降了16.5%和9.7%;各关键路径的车辆平均行程时间与自身重要度大小严格成反比, 避免了绿波带宽的浪费。      

绿灯终点型双向绿波协调控制数解算法

根据绿灯终点型绿波带设计需求，在绿灯中心点型双向绿波协调设计数解算法的基础上，建立一种绿灯终点型双向绿波协调控制数解算法。首先，针对上游交叉口协调相位绿灯时间短于、长于下游交叉口协调相位绿灯时间的2种情形，利用车辆行驶轨迹图对比分析绿灯终点型绿波协调控制方法的优势；然后，推导出理想交叉口间距的计算公式，分析中间交叉口的相位差调整方法，并给出中间交叉口偏移绿信比的计算公式，实现干道公共信号周期、交叉口相位相序以及相位差的组合优化，完成面向绿灯终点的双向绿波协调控制设计；最后，通过算例分析对比绿灯起点型、绿灯中心点型和绿灯终点型3种绿波带设计方案，仿真验证不同双向绿波带设计方案的协调控制效益。研究结果表明：在协调方向绿灯尾时仍有车辆通过交叉口的场景下，尽管绿灯起点型、绿灯中心点型和绿灯终点型3种绿波带设计方案的绿波带宽度相等，但在减少整个受协调车队延误时间方面，绿灯终点型双向绿波带设计方案的协调控制效益最为突出，与绿灯起点型和绿灯中心点型方案相比，绿灯终点型方案使协调车队的双向平均延误时间分别减少了44.5%与15.9%；绿灯终点型绿波带设计方法能够保证队尾车辆顺利通过下游交叉口，在提高协调车队整体服务水平方面具有重要作用。     

基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于"先到先服务"规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。     

借用公交专用道左转的主预信号控制方案优化

设置有路中式公交专用道的交叉口进口道存在因公交与其他车辆两股平行车流在路口同时左转、直行和右转而形成的多路交织现象,传统信号控制方案已无法消除这类交叉口相位放行造成的交织冲突问题。为解决该问题,设计了一种借用公交专用道左转的新型交叉口,规定了各流向车辆的运行规则,同时设计了主信号与预信号相位方案及相互协调配时关系。具体来说,根据公交直行车辆和其他左转、直行车辆的到达-驶离图式,分别建立各流向不同情况下车辆的延误与停车次数计算方法,以交叉口车均延误与车均停车次数加权的当量费用最小为目标,建立交叉口信号配时优化模型。为验证该优化控制策略的有效性,结合算例对传统控制方案和优化控制方案进行比较,并分析等待区长度对车辆排队演化过程的影响,确定优化方案适用场景。结果表明：相对于传统方案,优化方案增加了交叉口的通行能力,使得车均当量费用下降比例达到了32.3%;参数灵敏度分析显示,主信号等待区长度宜设置为80 m。所提出的控制策略通过借用公交专用道左转,提高了交叉口的利用效率,最大限度地降低了对公交优先策略实施的影响,能够完全消除设置有路中式公交专用道交叉口相位放行中的交通交织冲突现象,以保证交叉口行车安全。     

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。     

单点交叉口鲁棒优化信号配时研究

为了消除单点信号控制不适应交通流波动的缺陷,提高信号控制的稳定性,建立了多目标信号配时优化模型.该模型以平均延误时间最短,通行能力最大,以及鲁棒性最好即流量波动时车辆延误标准差最小为目标,以有效绿灯时间、总时长、各方向最大滞留车辆数为约束条件,对定时信号配时参数进行优化,并利用遗传算法对模型进行求解.求解结果表明,该方...