基于模糊理论的高速公路入口匝道控制研究

入口匝道控制是缓解高速公路交通拥挤的主要控制方式之一。在分析高速公路交通流运行特性的前提下,选择交通流平均速度、入口匝道排队长度作为模糊控制的输入量,入口匝道调节率作为模糊控制的输出量;然后,借鉴入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤,运用MATLAB仿真软件确定了相应的隶属函数、模糊控制规则、模糊推理以及反模糊化的方法;最后,从交通流平均速度、入口匝道排队长度以及入口匝道调节率这三者之间的输入/输出特性曲面,可以明显地看出该模糊控制系统更符合匝道控制的实际情况,并且在行程时间和总服务流量上均优于定时控制。     

基于收费站栏杆机控制的高速公路入口匝道控流算法设计

为缓解城市段高速公路的交通拥堵状况,研究了基于收费站栏杆机控制的入口匝道车流控制实用型算法。首先,阐述入口匝道控制原理及常用算法;其次,结合我国高速公路实际情况设计入口匝道分级控流算法:一级状态下,基于需求-容量差额控制理论,建立路段交通流模型、收费站栏杆机起降速度与车流的排队关系模型,通过控制栏杆机的起落速度实现对入口匝道车流的"预防式"调节;二级状态下,建立检测路段的上游各入口拥堵贡献权重模型,通过临时关闭收费站入口或压缩高接高匝道实现"治理式"控制;最后,以广州机场高速公路为例,通过构建交通流模型,针对不同拥堵情况进行匝道控流,验证本算法的有效性。     

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利用理论推导和系统仿真等方法分析了有关城市快速路交通控制的一些基本问题，包括入口匝道车流控制，出口匝道排队控制，快速路交通优先等．分析结果表明：(i)入口匝道控制虽然增加了入口排队延误，但是对整个快速路系统来说，可以提高系统的效率．(ii)入口匝道控制对普通道路既有正面影响，也有负面影响，合适的入口匝道控制策略甚至能同时对快速路和普通道路系统有益．(iii)在出口匝道相连的信号交叉口采用考虑出口排队的感应控制算法，可有效避免出口匝道排队阻塞快速路的现象，虽可能对普通道路有些负面影响，但是对整个交通网络有益．     

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本文基于对城市快速路入口匝道控制问题的分析，用微观交通仿真软件PARAMICS建立入口匝道控制仿真模型，对三种入口匝道控制算法（ALINEA，NEW-CONTROL和MIXED-CONTROL）进行仿真对比研究。结果表明三种算法都能一定程度上改善快速路的交通拥挤。同时给出三种算法的差异性描述，从交通流特征和算法特点分析产生差异的原因。最后指出MIXED-CONTROL在优化主线交通流的同时减少了入口匝道的车辆排队长度，其在高需求时的总体性能优于其它两种算法，是比较适合于实际应用的匝道感应控制算法。     

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高速公路匝道控制是一种通过限制进入高速公路车辆数来有效改善高速公路拥堵的交通控制方法。本文通过微观交通仿真对无匝道控制、定时控制及三种广泛应用的匝道控制算法（ALINEA、FLOW、Stratified Zone）进行比较评价。仿真采用AIMSUN NG软件，以澳大利亚昆士兰州太平洋快速路的仿真模型为基础测试模型。研究结果表明，基本的匝道控制可使路网能力比无控制时提高40%。就路网和高速公路主要线路能力而言，在正常的和高的交通需求条件下，ALINEA算法优于其他算法，Stratified Zone在提高入口匝道能力方面最优。就匝道入口能力而言，ALINEA算法的匝道入口能力最低，FLOW算法比Stratified Zone算法略优。本文用基尼系数（Gini coefficient）评价不同算法的道路使用者效用。结论还表明，匝道控制可使高速公路路网和入口匝道能力达到平衡。     

高速公路入口匝道汇合控制研究

匝道控制是一种抑制交通需求、解决高速公路交通拥挤的有效手段。入口匝道汇合控制是一种以安全为目标的微观控制方法。本文详细介绍了汇合控制的控制流程，并与传统的匝道信号调节控制做了比较。当交通量较大时，为提高主线车流的运行效率、确保匝道车辆安全、快速地汇入主线，有必要对入口匝道实行汇合控制。根据间隙——接受理论，匝道汇入量由主线最外侧车道的车流间隙数量决定。建立了入口匝道移位负指数分布通行能力模型，并对模型进行了拟合验证。     

快速路入口匝道与衔接交叉口联动控制优化方法

针对快速路入口匝道排队过长造成的衔接交叉口拥堵问题,提出一种快速路入口匝道和 衔接交叉口的联动控制优化方法。分析快速路匝道排队溢出原因,提出基于交通状态估计的入 口匝道与衔接交叉口的系统控制策略。以系统总通行能力最大和交叉口车均延误最小为目标, 分别从交叉口配时、匝道调节及系统排队长度这3个方面构建系统约束方程,建立快速路入口匝 道与衔接交叉口联动控制优化模型。以长春市典型快速路和交叉口为例,选择高峰、平峰、低峰 这3种交通环境,运用联动控制优化模型进行仿真实验,并与经典优化方法进行对比分析,结果表 明：不同交通状况下,联动控制优化方法均能有效改善快速路运行情况,缓解入口匝道排队溢出 现象,同时提高衔接交叉口通行效率;特别是在饱和交通状态下,联动控制优化方法表现优异,系 统整体车均延误和排队长度分别降低了5.67%和19.25%。     

可变速度控制下快速路联动协同控制策略研究

以快速路主线通行能力最大、入口匝道排队长度及延误最低为目标,在分析城市快速路可变速度引导的基础上,提出快速路匝道感应控制算法,构建基于可变速度控制下的快速路主线与入口匝道协同控制模型.并利用实际城市快速路路段调查数据,采用VISSIM仿真软件对所建模型、算法进行了仿真验证,结果可知,文中提出的快速路协同控制模型算法可有效提高快速路主线通行能力,大幅降低入口匝道车辆排队长度及平均延误,减少车均行程时间.     

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在实际的快速路交通流系统中,入口匝道的流量和快速路主路的速度都是受限的,因此在对快速路交通流进行控制时考虑这些限制十分必要. 基于迭代学习控制的快速路入口匝道控制是近年来快速路控制领域的一个研究热点,然而,至今为止还没有在输入和状态同时受限情况下的相关收敛性分析. 本文首先介绍了快速路交通流模型,并将交通密度控制转化为输出跟踪问题;然后通过严格的数学分析证明了在入口匝道流量受限和主路速度受限的情况下,基于迭代学习控制的入口匝道控制仍然能保证交通流密度收敛于期望密度;最后通过仿真研究验证了该方法在受限情况下能达到很好的控制效果.     

高速公路入口匝道控制策略研究

入口匝道交通控制是应用最为广泛的一种高速公路控制策略，根据被控匝道的相互关系，入口匝道控制可以分为单点控制和协调控制．依据控制中采用的理论和方法对上述两种控制进行了分类探讨，总结了各种控制理论及手段的特点和适用条件，并介绍了每类控制策略中比较经典的控制模型及其应用．     

基于PET算法的匝道合流区交通冲突识别模型

为了识别入口匝道汇入车辆与主线直行车辆间的交通冲突,开展了匝道合流区车辆交通冲突识别研究.本文结合车辆运动信息,考虑车辆尺寸对交通冲突的影响,构建了基于后侵入时间(Post Encroachment Time, PET)算法的匝道合流区冲突识别模型;给出车辆交通冲突严重程度的确定方法,采用仿真分析验证了所建模型的有效性.结合实测交通数据,确定了PET阈值范围.结果表明,采用后侵入时间算法的匝道合流区交通冲突识别准确率为91.71%,说明该模型能有效识别匝道合流区的潜在冲突.研究成果可为车路协同环境下匝道合流车辆提供安全预警,进而减少车辆碰撞事故的发生,提升整个交织区域的道路交通安全水平.     

基于车车通信的快速路入口匝道车速控制研究

为研究车车通信技术条件下车辆通过合流影响区时的运行情况,缓解快速路交通压力,提出车车通信环境下入口匝道车辆速度控制模型。首先,分析合流影响区车辆汇合存在的问题;然后,结合合流影响区车辆行驶速度需求,确定入口匝道车辆在加速车道上可汇合位置;接着,根据入口匝道车辆和主路最外侧车道车辆分别到达合流影响区汇合点的时间,建立入口匝道车辆汇入的车速控制模型;最后,对传统环境下和车车通信环境下车辆驶过合流影响区进行仿真。结果表明,在给定的仿真时间段,车车通信环境下,主路和匝道交通量分别为1 000veh/h和400veh/h时,合流影响区的交通量提高了19.5%,入口匝道车辆的平均行驶时间节约了26.9%、平均行驶速度提高了19.7%;主路交通量为1 800veh/h、匝道交通量为800veh/h时,传统环境下合流区车辆出现排队现象,车车通信环境下无排队现象。     

互通式立交进出口连接部分设计探讨

通过对互通式立交进出口的详细分析,阐述设置单车道匝道和双车道匝道的理论依据,并提出单车道和双车道匝道在不同条件下的进出口设计方法,具有一定的参考价值.     

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止，从而造成延误时间过长的问题，提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型，其中，第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序；第2 阶段基于第1 阶段的最优时序，优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序，然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性，将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流，进行仿真实验.实验结果表明，与先进先出的方法相比，本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%，总油耗减少10.5%，说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域，有效地减少了车辆汇入延误，同时也节约了油耗.     

智能网联车环境下高速匝道汇入车流轨迹优化模型

为了解决传统匝道控制车流汇入时车辆需要减速至停止,从而造成延误时间过长的问题,提出了一种智能网联车环境下的高速匝道汇入车辆轨迹优化的两阶段优化模型,其中,第1 阶段优化车辆进入匝道口的时序;第2 阶段基于第1 阶段的最优时序,优化车辆轨迹. 根据所构建的模型设计了一种启发式算法优化车辆通过匝道冲突区域的时序,然后结合 GPOPS工具优化车辆的轨迹.为了验证所提出方法的有效性,将所提出的方法应用到20 min 随机到达的车流,进行仿真实验.实验结果表明,与先进先出的方法相比,本文所提出的方法能够使总延误减少59.7%,总油耗减少10.5%,说明该方法能够实现车辆以较高的速度通过匝道冲突区域,有效地减少了车辆汇入延误,同时也节约了油耗.     

对角匝道设置的交通量条件

为了得到设置对角匝道时须满足的交通量条件, 分析了合流区主路外车道的车头时距分布, 利用间隙接受理论和分段积分法, 建立了对角匝道驶入主路的适应交通量模型。然后考虑驶入对角匝道的右转交通量及其车头时距分布, 利用间隙接受理论, 建立了驶入对角匝道的左转车流的适应交通量模型, 并得到了驶入对角匝道的左右转车流的约束条件。分析结果表明: 对角匝道设置的交通量条件与主路交通量、匝道交通量、加速车道长度、合流区外侧车道车头时距的区间分布状况、汇合车辆的临界间隙和随车时距以及驶入对角匝道的左右转交通量有关。     

网联自动驾驶车辆下匝道换道决策模型

为宏观刻画自动驾驶专用车道上的网联自动驾驶车辆(CAV)下匝道的行为,提出了混合交通流下基于安全风险的CAV下匝道换道决策模型;该模型将换道间隙选择过程抽象为成功换道或不成功换道的伯努利试验,并在此基础上建立了基于交通流理论的车辆换道成功率计算方法;提出了耦合换道安全与效率的下匝道换道决策成本函数,其中安全与效率的权重参数根据不同的驾驶模式确定,从而确定CAV最优的换道意图生成点,为CAV换道提供指令。数值分析结果表明：CAV下匝道成功率由换道准备距离、交通需求和CAV渗透率共同决定,成本函数随着CAV渗透率的变化出现明显的拐点;交通量为2 400 veh·h^-1时,CAV的最佳换道意图生成点为距离下匝道入口1 km处;当交通量增加至4 000 veh·h^-1时,最佳换道意图生成点为距离下匝道入口2.5 km处;当交通量大于6 400 veh·h^-1时,需要提高CAV的侵略性才能高效驶出高速公路;成本函数随着CAV渗透率的增大先下降再升高,若渗透率低于拐点渗透率,则增加换道准备距离可以降低成本函数,若渗透率高于拐点渗透率,则需通过减小换道准备距离降低成本函数。仿真结果表明：交通需求和渗透率对车辆下匝道的安全性影响显著,渗透率由30%提升至60%,碰撞时间最大降幅为76.23%。     

城市快速路匝道合流区与基本路段交通流特征对比

基于快速路实测数据和微观仿真数据,从交通流基本图、交通流状态空间传播、匝道与主线流量关系和车道横向分布特征4个方面对比了匝道合流区与基本路段的交通流特征.结论表明:由于匝道车辆汇入的影响,匝道合流区与基本路段的交通流特征存在较大的差别,在城市快速路的规划、设计、管理和控制中都应该区别对待.     

城市道路平面交叉口渠化设计要点与分析

在进行平面交叉口渠化设计时,进口道、出口道、人行系统及交通岛的合理化设计对交叉口通行能力的提高均有重要作用。对其进行全面阐述,可为城市道路平面交叉口渠化设计提供参考。     

基于多时间尺度的城市轨道交通短时OD估计

基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应.