二节同步交通信号灯在平面交叉口的运用

<正> 一、交叉口交通特点和交叉口的基本类型城市道路中交叉口是道路交通的咽喉,各种车辆和行人都要在交叉口汇集通过,由于车辆和行人之间,车辆和车辆之间,因其行驶的方向不同,车辆之间的交错也有所不同,直行的车流与转弯的车流时常交织在一起,如果组织得不合理就会造成通行不畅,交通     

无信号交叉口车流通行状况的混杂Petri网模型

为了准确表征无信号交叉口的车流通行状况,提出了基于混杂Petri网的车流通行模型。该模型将交叉口车流分成不同的优先级别,分别计算每个级别通过交叉口的车流量和排队车辆数,以此表征它们在交叉口的通行状况,其中车流通行优先级别用离散Petri网表示,车流在交叉口的连续通行状况用时延Petri网表示。仿真结果表明:该模型能够比较有效地描述无信号交叉口车流通行的基本特性,满足城市路网建模的需要。     

十字环形交叉口绿灯间隔时间计算方法研究

以十字环形交叉口内部各股车流的潜在冲突点和车辆启动形成的启动波为依据,将环形交叉口左转二次控制的绿灯间隔时间转化为环道左转与本相直行之间的绿灯间隔时间、环道左转与下一相位绿灯启亮时差以及两直行相位绿灯间隔时间的组合,提出各个绿灯启亮的时间差以及绿灯间隔时间的计算方法,并将该方法应用于实例计算。论文的研究成果对提高十字环形交叉口左转二次控制效率和提高交叉口运行的安全性具有重要的意义和实用价值。     

几种常用的交叉口左转车流交通组织措施的探讨

道路的平面交叉口是事故多发地段,据统计有1/3的道路交通事故发生在平面交叉口。平面交叉口左转车流产生的交叉冲突点最多,对交叉口的通行能力与交通安全影响最大,因此合理组织交叉口的左转车流对增加平面交叉口的通行能力和提高交叉口的安全性具有重要意义,本文从提高交叉口的安全性和提高交叉口的通行能力出发,介绍了平面交叉口中几种常用的组织左转车流的措施,并分析了这几种常用左转车流交通组织措施的适用条件和应注意的事项。     

无信号交叉口左转专用道设置研究

无信号交叉口的许多交通冲突与左转车流有关.左转车流与对面方向直行车流存在冲突,也和与之相交道路的直行和左转车流相冲突.在无信号交叉口处适当地设置左转专用道,能有效地减少冲突,减少因左转车干扰而产生的延误,运用交通流理论、概率论和排队论知识,研究了在无信号交叉口处是否应设置左转专用道,设置左转专用道时的服务水平,左转专用道的设置与所考虑的相关因素之间的关系等,并建立了相关的模型.     

环形交叉口多车型混合车流的通行能力模型

已有的环形交叉口通行能力模型是假设车流为单一车型车流,而实际运行的车流多为混合车流,因而建立多车型混合车流的通行能力模型是十分必要的。本文运用间隙接受理论,通过概率分析方法,考虑环形交叉口多种混合车型条件下的通行能力,从而建立了环形交叉口的通行能力模型,并且通过迭代得出环形交叉口混合车流条件下总的通行能力,发展了混合车流通行能力理论。通过与已有模型的通行能力和观测通行能力的对比分析可知,该模型的理论通行能力与观测通行能力更加吻合,并为环形交叉口通行能力计算提供了理论依据。     

连续流交叉口通行效率仿真分析

针对现有交叉口左转车流与直行车流交叉冲突,车流不连续,运行效率低的问题,选取国外多个城市已经投入使用并取得良好效果的连续流交叉口为分析研究对象。介绍了连续流交叉口基本概念,在连续流交叉口车流组织和信号控制方案的基础上,利用Vissim仿真软件构建了连续流交叉口运行仿真模型,选取车辆延误为评价指标,对连续流交叉口的通行效率进行了评价分析。研究结果表明:随着连续流交叉口主信号交叉口与预信号交叉口间距的不断增加,左转车辆的平均延误没有明显变化,而直行车辆的车均延误缓慢增加;连续流交叉口左转车辆的车均延误较传统交叉口减少25%;直行车辆的车均延误较传统交叉口减少45%。     

新型下沉式交叉口无障碍左转交通设计

在城市交叉口所有方向车流中,左转车流是对交叉口影响最大的车流。它不但会增加交叉口的平均延误,而且会大大增加交叉口的冲突点个数,对交叉口的安全性有重要的影响。从交通工程设计和安全角度出发,在广泛参照国内外先进设计理论和方法的基础上,提出一种新型的立体下沉式无障碍交叉口左转交通设计。     

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点,基于两级模糊控制的思想,研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法,给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法.仿真结果表明,设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间,适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制.     

交叉口交通流仿真研究

针对交通网络中的交叉口车流具有连续时间特性,动态信号灯的切换具有离散事件特性的情况,以4相位单交叉口为对象,建立了1个4相位交叉口的混杂自动机模型,该模型中以车辆排队长度为连续状态变量描述连续车流动态,以信号灯状态为离散状态变量描述离散信号灯动态。在该模型的基础上分析了交叉口各个方向的输入、输出车流动态,采用CheckMate3．6工具箱进行仿真。仿真结果表明该模型不仅能够刻画交叉口车流的动态混杂特性,而且能够验证信号灯配时方案对车流疏导是否有效,从而为信号灯配时设计提供1种检验方法。     

多相位信号交叉口微观仿真模型及控制系统研究

通过对信号交叉口车辆到达、排队、起动、减速、跟驰、避让等各种交通流微观运行特性的分析,建立了交叉口描述、车辆发生、车道选择、车辆运行等模型,提出了一种交叉口多相位信号控制方案仿真系统。该系统操作方便,界面形象丰富,扩展性强,有效地反映了交叉口交通流的随机性和复杂性,能用于交叉口仿真和优化控制。     

基于两级模糊控制的交叉口多相位控制

针对城市交叉口存在关键车流与非关键车流相互干扰的特点，基于两级模糊控制的思想，研究了交叉口多相位两级模糊控制器的设计思想及设计方法，给出了基本绿灯延长时间和附加绿灯延长时间的算法。仿真结果表明，设计的两级模糊控制器能有效减少车辆通过交叉口的总延误时间，适用于多车流的孤立交叉口多相位信号控制。     

车路协同环境下信号交叉口车速引导建模与仿真

目前交通自适应控制策略中预测交通流到达的方法多为基于车流行驶速度服从统一分布而获得,其效率与可靠性等方面存在不足.文中利用车路协同环境下实时车车、车路通信,基于实时信号状态、排队长度、车辆位置、加速度等参数,以交叉口车辆停车时间最小化为目标,提出面向个体车辆的车速引导机制与模型,有效弥补了上述缺陷.以上海市曹安路嘉松北路交叉口为例进行仿真验证,结果表明,在高饱和状态下,文中模型能有效降低交叉口车均延误30％,减少交叉口平均停车次数60％,在中、低饱和状态下的效益更佳.     

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。     

熊氏无灯交叉通行法

针对城市道路经常塞车的情况,提出一种公路交叉路口车流通行方案,该方案通过巧妙地设计道路与车流,创建车辆调头区,使得交叉路口不需红绿灯,各种流向的车辆在通过交叉路口时不需停车,各行其道,从而可以最大限度地发挥道路的通行能力,大大提高城市车辆通行速度,消除城市塞车。并且采用这种通行方案的成本极低,因此便于在大中城市推广实施。     

信号交叉口基于出发时刻预测的生态驾驶方法

在城市道路交通中,信号交叉口区域内车辆频繁停车启动的现象,加剧了整体交通流的能源消耗、污染排放与车辆延误。为了减少信号交叉口启停波现象对整体交通流产生的负面影响,以面向未来人工驾驶车辆(HDV)/智能网联车辆(CAV)混合构成的新型混合交通环境为基础,提出了一种基于出发时刻预测的生态驾驶方法,通过优化CAV的驾驶轨迹,减少交叉口区域的车辆延误和能源消耗。首先,对混合交通流的基本图模型进行了分析,根据启停波影响范围,划分CAV通过交叉口的驾驶场景;然后,建立了子区渗透率对饱和车头时距的影响关系,预测了CAV以当前饱和车头时距通过交叉口的时间;最后,结合车辆与交叉口的距离,利用分段三角函数模型,生成其通过交叉口的速度限制曲线,并将优化速度嵌入到智能车辆的跟驰模型中作为限制速度,从而使CAV在无法通过当前绿灯窗口的条件下,实现提前减速,在通过交叉口区域后解除速度限制,切换回自身的跟驰模型。此外,还提出了平均综合效能这一指标来综合评价驾驶策略在效率和能耗2个方面的性能,并将提出的基于出发时刻预测的生态驾驶方法与传统网联车辆控制方法、经典交叉口节能控制方法进行了对比。研究结果表明:提出的出发时刻预测方法可以精确预测CAV在交叉口的出发时刻,有效减少车辆的能源消耗与污染排放,同时提高信号交叉口的通行效率;在渗透率大于60%情况下,该方法对系统效能的提高达到12%左右,在10%渗透率条件下也可以达到6%的效能增益;在交通饱和流率在0.5~0.9的范围内时,系统的效能增益较明显。     

Hierarchical distributed coordination strategy of connected and automated vehicles at multiple intersections

In this paper, we present a hierarchical distributed coordination strategy for connected and automated vehicles (CAVs) that are travelling through multiple unsignalized intersections. The control strategy focuses on the improvement of vehicle fuel efficiency and system mobility. In presence of wireless communication among the involved CAVs and the intersection controllers, our coordination strategy focuses on leading the CAVs travel through a road network without conventional traffic light control and ensuring collision avoidance at the intersection areas. We propose a three-layered coordination strategy in this paper. First, we evaluate the road desired average velocity considering both upstream and downstream traffic to speed up the traffic density balance. Second, the intersection controllers optimally assign reference velocity to each vehicle based on the minimization of velocity deviation from its current velocity and collision avoidance at the intersections. Finally, fast model predictive control (F-MPC) is applied for each vehicle to track their reference velocity in a computationally efficient manner. Two simulation scenarios with different difficulty levels have been implemented on a two-interconnected intersection network. Simulation results indicate the feasibility and scalability of the proposed method, as well as vehicle fuel efficiency and system mobility improvement.     

交叉口混合交通流跟驰行为研究

为了研究机动车流和非机动车流在交叉口交通信号灯影响下的过街跟驰情况,文章对西安市南稍门十字以及小寨十字进行了观测与记录,采用录制视频的方式,观测了在一个交通信号灯周期内车流的过街跟驰情况,采集并分析数据后,针对机动车流的跟驰行为构建了基于安全距离的跟驰模型,通过分析可以看出,在交叉口处机动车和非机动车过街行为受行人和机动车流影响较大,转向车流与直行的车流也会互相影响。     

A study of the environmental impacts of intelligent automated vehicle control at intersections via V2V and V2I communications

This article presents a novel intersection traffic management system for automated vehicles and quantifies its impact on fuel consumption and greenhouse gas emissions of CO₂ relative to traditional traffic signal and roundabout intersection control. The developed intelligent traffic management (ITM) techniques, which are based on a spatiotemporal reservation scheme, ensure that vehicles proceed through the intersection without colliding with other vehicles while at the same time reducing the intersection delay and environmental impacts. Specifically, the spatiotemporal reservation scheme provides each vehicle a collision-free path that is decomposed into a speed profile along with navigational instructions. The integration of the developed microscopic traffic simulator with instantaneous emission model, provides improved assessments of the environmental impact of traffic control strategies at intersections. The simulator architecture integrates several ITM algorithms, vehicle sensors, V2V/V2I communications, and emission and fuel consumption models. Each vehicle is modeled by an agent and each agent provides information depending on the specific vehicle sensors. The ITM system is supported by V2V and V2I communications, allowing the exchange of information among vehicles and infrastructure. The data include the estimated vehicle position and speed. Compared with traditional traffic management techniques, the simulation results prove that the proposed ITM system reduces CO₂ emissions significantly. The research also shows that these reductions are more significant when the traffic flow increases.