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.     

快速路进口匝道及其衔接交叉口的协调优化控制模型

为了缓解快速路主线交通流拥挤现象,分析了快速路进口匝道与主线以及与地面衔接交叉口的影响关系,确定了进口匝道不同交通状态下的控制目标;构建了进口匝道与衔接交叉口的3段式协调优化控制模型,提出基于层次分析的分布式求解算法;以1条进口匝道及3个衔接交叉口的典型路网进行试验,采用仿真模拟软件对模型及其算法进行效用评价.仿真试验优化了7次,结果表明:前3次实现了进口匝道排队减少,接着3次优化能够实现通行能力最大,在低交通需求下,优化能使通道平均延误时间减小.研究成果为在供需平衡的基础上优化进口匝道和衔接交叉口的信号配时提供了理论基础.     

进口混合放行下的城市干道信号双向绿波协调方法研究

考虑不同交叉口平面几何特点与交通流运行特性及所选信号相位的差异性,提出一种混合放行方式下的干道交叉口群双向绿波协调控制模型,使各交叉口信号不受放行方式的制约,在获得协调方向最大绿波带宽的条件下,兼顾不同方向实际带宽需求,避免了对称放行模型MULTIBAND (MAXBAND)中兼顾双向绿波带等宽而造成某一方向富余绿波的舍弃或浪费.相比进口单独放行方式下的双向绿波协调控制方法,具有更高的科学合理性和广泛适应性.以深圳市横坪路-中山大道-深汕路干道为例,通过VISSIM仿真评价结果表明,该模型改善效果更为显著.     

车联网环境下连续信号交叉口协同控制模型

智能交通信号控制技术是缓解交通拥堵的重要手段。为解决传统强化学习算法应用到连续多交叉口的局限性问题,提出了1种基于上下层神经网络的连续交叉口交通信号控制模型。控制模型由下层神经网络选择当前状态下可能的最优控制策略,再由上层神经网络根据各路口车均延误进行二次调整,将最终控制策略应用到多交叉口的相位配时中。以典型连续3个交叉口为例,通过SUMO仿真平台对模型进行仿真验证,在低与高饱和度下,该控制模型分别对车均延误降低了23.6%和26%,排队长度降低了8.4%和9.4%。实验数据表明,该模型可有效提高连续交叉口道路通行能力,为缓解城市交通拥堵提供了1种有效技术手段。     

孤立交叉口多相位自适应模糊控制及其神经网络实现

针对城市中心区交叉口交通流分布的特点,综合考虑本相位和相邻相位车道上的车辆排队长度(以下简称“队长”),应用模糊控制和神经网络具有的学习功能,提出了一种孤立交叉口多相位自适应模糊控制算法,该算法采用两个规则前件进行模糊推理,并给出了基于3层神经网络实现的模糊控制器的网络结构及其改进的BP网络训练算法和运行程序,结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制方法在信号周期自动调节和减少车辆延误方面都有明显改进,在实现城市交叉口智能控制中具有推广应用价值。     

多相位交叉口半幅路权控制系统及其变形的设计方法

对一种多相位交叉口的半幅路权交通控制系统,进行了实现条件分析,给出了该类系统对应的整幅路权系统的相位和相位顺序的拓扑结构特征,从而有利于从已有的整幅路权系统的设计经验入手设计半幅路权控制系统及各种变形。文中给出了半幅路权交通控制系统各种可行的设计方法。此半幅路权交通控制系统可以使放行机动车的路面利用能力提高1倍,提高行人的过路能力达4倍,并成倍提高整个城市路网的放行能力。     

协调路口划分对交通控制效果的影响分析

基于Synchro软件对干线协调的路口进行恰当地划分,Synchro软件中用协调因子来衡量相邻路口间是否需要实行协调控制,协调因子的计算主要考虑行程时间、距离、流量、车队形式、周期时长等因素;然后分析了干线协调优化逻辑,并用交通仿真的方法分析不同划分策略对控制效果的影响,并选取最佳的划分;对六一路全线11个交叉口进行案例分析,Synchro在协调路口划分中的有效性得到验证.结果表明协调路口划分会显著地影响整个网络中车辆的延误和停车次数,不恰当的划分会导致延误大幅增加.但不论哪种划分方式,都会显著减小主路和整个网络的停车次数.最佳的划分方式使整个网络延误降低10％,平均停车次数降低11％.     

移位左转交叉口自适应信号控制方法和模型

为降低交通流波动对移位左转交叉口通行效率与安全的不利影响,运用模型预测控制(MPC)确定移位左转交叉口自适应信号控制方法的基本框架,在此基础上,实时检测交通数据进行短时交通预测,并对累计到达消散理论进行拓展,将交通流划分为随机到达流、车辆到达受预信号影响的约束流以及车辆到达受主信号多流向影响的组合流3种类型,根据上、下游行程时间差对主、预信号间不同车流的到达情况进行推演,提出面向移位左转交叉口的延误估算方法,建立以延误最小为目标的自适应信号配时优化模型.运用Vissim软件进行仿真验证,结果表明,与定时控制相比,文中方法可使移位左转交叉口的车均延误、停车次数、排队长度分别下降31.2%,7.4%,47.8%.     

变权系数遗传算法在交叉口信号控制中的应用

为更好地根据用户指定的指标权重实行相应的控制策略,介绍一种以相对指标为控制目标的多目标优化模型并应用基于变权系数的遗传算法进行求解.算法每执行一次循环获得一个非劣解并对目标权重进行一次变化,从而使整个解集在Pareto前沿面运行.通过佛山市实际交叉口的例子进行了仿真试验,与传统的固定权重方法相比,机动车延误,行人延误,...     

干线T型交叉口协调中分层控制技术的应用研究

为提高干线通行能力和减少车辆延误,通常采用协调控制的方法。文章分析了由多个T型交叉口组成的干线系统的特性,提出了一种分层控制算法,运用分层规则将车辆密度不同等级的交叉口划分到不同的协调控制层中,为每一层提供不同的协调控制方法。相位差的设置考虑了临近短距离交叉口排队消散情况,根据车辆自由行驶时间和车队排队消散时间的差值选择合适的相位差,将这种协调控制方法运用到镇江市长江路的干线系统中取得了较好的效果。     

信号交叉口混合交通流协调优化方法研究

简述了我国信号交叉口混合交通流特征和国内外研究现状,针对我国典型4相位(双向左转)信号控制交叉口,运用包括迟起、早断的信号控制方法,给出了行人和非机动车相应的绿灯间隔时间计算公式和信号相位配时方法,并结合南京市太平北路-珠江路交叉口的实测数据进行了计算,计算结果表明,通过设置行人、非机动车专用信号,能够有效避开混合交通流在交叉口的冲突,提高了交叉口的交通安全性及其通行能力,应用前景较为广泛。同时,还为城市区域信号控制技术和城市智能交通系统(ITS)的研究与开发提供了理论依据。     

城市交通控制与诱导系统协同研究

从子系统功能整合的角度研究城市交通控制与诱导系统协同问题,指出两系统协同的内容主要包括:信息协同,策略协同和协同实施。描述了系统协同的数据结构,提出信息协同组织流程,对交通控制系统与诱导系统的策略协同进行研究,给出两系统的策略协同模型,以multi-agent技术为依托,建立了城市交通控制与诱导系统协同实施的体系框架,并通过仿真分析说明算法的有效性。为城市交通控制与诱导系统协同的最终实现提供理论指导和方法依据。     

干道交通瓶颈交叉口的红波双向协调控制模型

针对当前城市干道瓶颈交叉口交通拥堵状况,从信号控制角度提出了1种红波双向协调控制模型,对于缓解此类问题具有现实意义.模型是在流量均分思想和绿波协调控制时距图分析方法基础上建立的1种双向协调控制模型,能够针对干道瓶颈交叉口上下游交通流不同的交通控制需求分别实施红波协调控制和绿波协调控制,并通过引入红波控制参数,可以满足不同的交通控制策略需求.以佛山市顺德区南国西路为案例,通过对Vissim仿真评价数据进行协调前后对比分析,结果表明模型能够有效减小瓶颈交叉口排队长度39.48%,缩短行程时间22.01%,验证说明了模型的有效性.      

临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率,提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先,建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型,分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二,构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型,通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三,构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型,并提出了相应的求解算法,通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成,考虑各交叉口间的制约影响关系,有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法,通过通过量最大化模型优化周期及绿信比,继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差,获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后,应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化,并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化,与对照方案相比,优化方案的双向总交通量提升了21.9%,车均延误降低了63.1%,通行能力与服务水平提升显著。     

基于VISSIM仿真的交叉口合流放行相位可行性分析

在提出交叉口信号控制合流放行相位可行性问题和介绍微观交通仿真软件VISSIM系统功能的基础上,利用VISSIM软件对不同周期不同流量条件下的交叉口合流放行状态进行仿真,结果表明当出口车道数目与同时放行的左转和直行车道数目之和相同或大于时,合流放行相位在理论上具备一定的可行性。     

交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制

为提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,提出一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法.首先,提出一种新的高维多目标进化算法GRMODE,设计了新的算法模型并改进了Pareto支配排序等多项关键技术;其次,设计了基于GRMODE算法的交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制模型,提供5项控制目标最优的信号控制方案.在南京市交叉口信号控制中的仿真实验结果表明,基于GRMODE算法的控制模型能够使交叉口机动车平均延误、停车次数、通行能力、非机动车平均延误及行人等待时间等多项性能指标同时达到最优,提升交叉口智能信号控制效率.     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点,是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略,在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流,推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革,为交通控制提出巨大挑战的同时,也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点,尚处于研究起步阶段。根据路权特征,先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究,包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究,包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展,但RV驾驶行为的随机性、...     

信号交叉口服务水平评价体系指标的分析及应用

确定一种适合我国信号交叉口服务水平的评价体系和划分标准,一直是众多专家学者研究的课题。在对各种评价指标进行内在相关性分析的前提下,从理论上确定了评价的指标和分级标准,并以一个典型十字型信号交叉口为例,从使用者的角度出发把对非机动车道的评价也考虑进来,对该典型交叉口进行了综合评价。