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为研究智能网联车辆(Intelligent Connected Vehicle, ICV)与高速公路主线传统人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HDV)交互时通过高速公路加速车道的汇入控制算法,提出了一种融合随机森林(Random Forest, RF)算法和深度Q网络(Deep Q-network, DQN)算法的ICV汇入控制模型(DQN-RF)。首先,建立路侧数据采集平台,采集了中国G70高速公路加速车道汇入区域HDV的真实汇入过程数据。其次,考虑汇入环境车辆历史数据流和汇入车在加速车道的汇入紧迫度,建立了基于RF算法的类人化汇入决策模型。采用城市交通仿真(Simulation of Urban Mobility, SUMO)平台搭建了高速公路加速车道ICV汇入场景,并基于Python语言建立了ICV汇入控制深度强化学习测试脚本环境,建立了基于DQN的纵向加速度控制算法。最后,将RF汇入决策模型嵌入DQN纵向加速度控制算法中,实现了ICV汇入决策和纵向加速度控制的融合。将SUMO内置的LC2013换道模型与DQN模型融合为DQN-LC2013模型,作为基线模... 相似文献
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可变临界间隙条件下的加速车道车辆汇入模型 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑驾驶员在入口匝道加速车道上行驶过程中车辆汇入的临界间隙变化的情况,应用微分法推导求得加速车道上车辆的汇入概率模型。该模型更好地考虑了道路物理特征和主路交通状况对驾驶员汇入行为的影响,并揭示了加速车道长度、主路外侧车道车流量对于车辆汇入概率的影响规律。结果表明:当主路外侧车道流量较低时,车辆在加速车道始端较近距离内就可以寻找到可汇入间隙;而当主路流量较大时,车辆在加速车道始端汇入主路的概率大大降低。另外,随着加速车道长度的增加,驾驶员在加速车道上的汇入紧迫感下降,会导致相同位置汇入概率的降低。 相似文献
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本文针对5种代表性多车道高速公路车道管理方案,综合考虑通行能力和交通安全,建立了车道管理方案的评价指标体系,通过计算机仿真,以某多车道高速公路为例,对车道管理方案进行了评价,以评价结果为基础,建立了基于模糊综合评价的车道管理方案决策方法,确定了最优的车道管理方案,研究表明利用本文建立的评价和决策方法,可以针对多车道高速公路具体的运行特性、道路特点和交通需求,获得兼顾通行效率和交通安全要求的车道管理方案。 相似文献
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基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制 总被引:3,自引:5,他引:3
根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力。 相似文献
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交叉口在潮汐交通影响下会产生各流向不均衡现象,容易使进口道利用效率低下,形成拥堵.常用的应对措施是设置适用于交叉口的导向式可变车道.基于可变车道,提出信号交叉口时空资源优化配置方法.在空间上,为寻求交叉口各流向之间的均衡化,以同一相位下各流向流量比之间的差值尽可能小以及总体的流量比之和尽可能小为目标,以各进口道各流向的交通量为基础数据,考虑进、出口道通行能力匹配等约束,同时考虑直右合用车道设置问题,构建车道功能划分模型.时间上配以Webster信号配时模型.以时段为单位,得到各个时段优化的车道功能划分和信号配时,从而确定可变车道的设置.以实际交叉口为案例,通过设置现状组、对照组、模型组对比分析该方法的效果.通过Vissim交通仿真,结果表明,相比于固定的车道功能,模型优化后能降低交叉口10%的延误. 相似文献
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为提升多车道高速公路主线合流区通行效率,由于主线合流区各车道交通特征差异,针对多条匝道相互合流再一同汇入主线的情况,分析了主线合流区流量均衡状态、各车道饱和状态和匝道流量对通行效率的影响,提出了多车道高速公路车道分配与入口多匝道协同控制模型,主要通过主线车道控制引导上游主线车辆提前选择合适车道行驶,同时采用入口多匝道控制协调匝道合流区各汇入匝道车辆的驶入,实现主线和匝道的通行效率最大化提升。仿真验证及工程应用结果表明:通过主线车道控制引导上游主线车辆尽量选择内侧车道行驶,尽管会增加内侧车道行驶车辆的车均延误,但明显降低了主线和匝道的整体车均延误,说明主线车道控制与入口多匝道控制相结合对合流区通行效率提升优势明显,且主线合流区各车道流量均衡有助于提升入口匝道汇入效率。 相似文献
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可变导向车道作为1种灵活的交通组织方式,可通过动态调整进口道的车道功能来提高交叉口的通行效率,然而在实际运行过程中,仅在直、左车道间切换的可变导向车道交叉口存在时空资源利用率不足的问题。为此研究了1种可在直行、左转和直左合用车道间切换的车道功能与信号控制协同优化方法。根据交叉口实时的交通流数据,综合考虑不同车道功能下的交叉口车均延误、切换时间间隔、交通需求变化稳定性等指标对车道功能切换进行判断,实现车道功能与信号控制的动态优化;引入含可变导向车道交叉口的车道驶离流率修正系数改进延误公式,并考虑车道功能与信号相位之间的关系,基于相位矩阵建立以车均延误最小为目标的优化模型,确定最优的车道功能、相位和信号配时方案。利用VISSIM软件搭建仿真环境,以武汉市建设大道-新华路交叉口为例进行仿真验证,实验结果表明:相比于车道功能仅在直、左间切换的定时控制方法,采用在直行、左转和直左合用车道间切换的车道功能与信号控制协同优化方法的交叉口车均延误减少9.2%~12.5%,含有可变导向车道的进口道车均延误减少10.8%~25%,平均排队长度减少9.8%~12.3%。 相似文献
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高速公路施工区信号汇入控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为减少高速公路施工区由于车道封闭而形成的局部瓶颈路段,使得行驶车辆安全平稳通过施工区,在国内外高速公路施工区汇入控制策略研究的基础上,结合交通流理论对信号汇入控制进行分析和优化,并利用交通仿真技术对比分析常规汇入控制和信号汇入控制效果,研究发现信号汇入控制可以显著提高施工区单位时间的交通通过量,降低每辆车的平均延误和平... 相似文献
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讨论了多相位控制条件下交叉口的周期和绿信比优化模型.并将其转化为一个带约束的多变量函数求极值问题;而后在满足交通控制所需精度的条件下提出求解该模型的改进“爬山”算法;最后,将模型与算法嵌入到交通设计与配时优化计算机辅助系统TJSIG中.结合厦门试验工程对模型算法进行了验证。 相似文献
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动态出口左转车道(EFL)设计现已应用于多个城市道路交叉口。为解决该类交叉口在实际运行过程中存在的车流量在各个车道分布不均衡,逆流车道在某些时段使用率不高等问题,对现有的EFL设计及交通控制方案进行改进。研究1种非常规的EFL设计以及动态出口车道灵活配置的方法,并对改进后动态出口左转车道的长度进行优化。基于此,研究驱动信号控制策略,建立非常规EFL设计下的延误计算模型。运用Matlab对常规、改进前、改进后这3种情况下的交叉口信号控制方案进行了对比分析。结果表明:当左转流量为400辆/h时常规交叉口最佳信号周期为130 s,同周期下改进后与常规、改进前的交叉口相比车均延误下降比例分别为39.68%和29.48%;当左转流量为500辆/h时常规交叉口最佳周期为174 s,同周期下改进后较常规、改进前的交叉口车均延误下降比例分别为12.90%和12.02%。
相似文献15.
基于多智能主体系统的车道变换模型 总被引:8,自引:0,他引:8
为更加真实地反映车道变换行为,建立具有良好性能的车道变换模型,根据抽样调查结果分析了车道变换的基本条件。引入智能主体(Agent)理论,将Agent与车道变换行为联系起来,建立了基于多智能主体系统(Multi-Agent System,MAS)的车道变换模型框架;给出了车辆MAS的结构,抽象了各Agent成员的元组构成,给出了各Agent成员的工作原理与执行流程;基于多智能系统工程方法(Multi-Agent Systems Engineering Methodology,MASEM),给出了车道变换的仿真流程并得到仿真实例。研究结果表明:在2 km长的双向4车道高速公路上,在30 s时间内,利用提出的车道变换模型仿真得到的车道变换车辆次数与实际情况相差8%;在该时段内任意瞬间,正在执行车道变换的车辆数目与实际情况相差仅1.67%。 相似文献
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在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射(IPM)和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明:该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。 相似文献
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针对城市“潮汐式”交通问题,提出在现有BPR路阻函数之上建立基于最小延误时间的车道分配优化模型,并以北京市莲花池西路为例进行仿真,分析实施可变车道前后的行车延误。结果显示采用可变车道可以大大降低路段行车延误,提高道路利用率,最终两个方向的车流都可达到均衡的状态。 相似文献
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