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。      

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.     

交通干线相邻交叉口动态协调控制研究

建立了交叉口交通流的动态模型,基于该模型实现了交通信号相位的动态配时,提出了一种考虑双向绿波的干线相邻交叉口相位差优化控制方法,并采用改进的遗传算法(GA)进行求解,从而实现交通干线分级递阶协调控制,避免了交通拥挤和堵塞。以济南市经十路干线交叉口为对象,选择不同时段的车流量数据进行仿真研究,仿真结果表明,本文提出的控制方案能够有效地减小车辆排队长度,从而提高干线交通畅通,降低车辆平均延误时间,是进行城市交通干线控制有效且实用的方法。     

面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法

针对高峰期间常发拥堵点交通需求过大、周边关联交叉口交通负荷分布不均的问题, 研究了面向常发拥堵点的交通信号协调控制方法。通过对常发拥堵点的车流进行追踪与溯源, 根据交通量关联度确定信号协调控制范围, 然后基于路径的流量分担率与路段平均饱和度识别信号协调控制范围内的关键路径。基于宏观基本图理论, 考虑关键路径对路网运行状态的影响, 构建边界交叉口主动限流控制模型。同时, 利用元胞传输模型描述交叉口与路段的运行状态, 以关键路径通行能力最大化和进口道饱和度均衡化为信号控制优化目标, 建立均衡路网交通负荷的信号控制优化模型。以武汉市发展大道青年路交叉口以及关联交叉口为对象开展仿真实验, 结果表明: 虽然本文方法下的边界交叉口车均延误增加了6.8 s, 但常发拥堵点的车均延误降低了15.7 s; 关键路径的车均延误减少72.6 s, 平均排队长度减少26.1 m。并且, 路网整体的车均延误降低14.7%, 驶出车辆数增加26.6%, 验证了提出方法缓解常发拥堵点交通拥堵的有效性。      

平面交叉口信号模糊控制与仿真

在分析平面交叉口交通信号控制问题的基础上，根据车辆感应控制理论和模糊控制理论，提出了一种平面交叉口信号的多相位多级模糊控制方案，仿真结果表明其优于相位定周期控制。     

城市商业街单向交通组织研究

针对江西省南昌县向阳路商业街由双向通行改为单向交通组织的问题,运用Webster最佳信号配时方法调整单行后交叉口的信号配时方案,并利用微观仿真软件VISSIM模拟单向交通组织方案实行后的交通运行状况。结果表明实行单向交通后相关交叉口的延误降低、车辆排队长度减小、停车次数减少,交通拥堵状况得到改善。     

单交叉路口信号的动态模糊控制

针对固定相序的单路口多相位交通信号控制，提出基于车流量预测动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统结构。以车辆平均延误时间为评价指标，综合考虑当前相、后继相的车辆排队长度，以此决定绿时分配。对上述控制器进行4相位交叉口的仿真实验，结果表明，该控制系统能有效地进行单路口多相位的闭环控制，控制效果优于传统的定时控制。     

一种基于模糊逻辑的单交叉口信号控制方法

提出了一种单交叉口模糊信号控制方法,选取排队长度作为模糊控制器输入量,建立模糊控制规则库,并建立了车辆的延误模型。最后进行了计算机仿真,在多种车辆到达率的情况下,比较了模糊控制与传统的感应控制及定时控制的车辆平均延误,仿真结果表明,提出的控制方法能有效减少车辆在交叉口的延误,控制效果优于传统的控制方法。     

逆向可变车道动态切换及信号控制优化方法

为弥补逆向可变车道切换控制方法判断条件较为单一,且配套的信号控制方法难以适应交通流动态变化的不足,提出逆向可变车道动态启停切换及交通信号优化控制方法.根据交叉口流向饱和度、车道切换效益与车道切换时间间隔等指标获取逆向可变车道动态切换控制决策,实现逆向可变车道的动态开启和关闭;同时,利用检测器获取车辆到达率、车道饱和流率与剩余排队车辆数等实时交通流数据,根据车流到达驶离图示推导交叉口车均延误计算公式.引入左转车道释放流率系数,修正左转车道释放流率,改进了交叉口延误计算公式,构建以延误最小为目标的交叉口信号配时动态优化模型.最后,以武汉市古田四路-长丰大道交叉口为对象开展了仿真实验,结果表明:相比于定时切换控制方式,动态切换控制与信号配时动态优化方式下的逆向可变车道交叉口车均延误减少6.7%~14.9%,含有逆向可变车道进口方向的左转车均延误减少7.6%~15.6%,平均排队长度减少6.4%~21.9%,验证了动态控制方法提升交叉口运行效率的有效性.      

MDP下基于特征表示强化学习的自适应交通信号控制

将传统强化学习算法应用到交叉口自适应交通信号控制中,存在着维数灾难的问题,即状态和动作空间大小随着交叉口的增加而呈指数增长。因此,将交叉口自适应交通信号控制问题看成马尔科夫决策过程(MDP)问题,通过有效地利用基于特征的状态表示和线性平均函数估计思想,减少了计算复杂度,保证了收敛性。在设置的多交叉口交通环境下,仿真试验表明:在不同的交通需求水平和车流到达分布下,此算法均优于定时控制和传统的强化学习算法,并且其参数θ和学习步数是收敛的。     

不良天气和路面环境对交通信号配时方案的影响

针对不良天气和路面环境下沿用正常天气交通信号配时方案时信号控制效益下降的问题,从不良天气和路面环境下交通流运行特征入手,分析了因天气和路面环境改变导致的以经典信号控制理论为优化基础的信号配时方案演变情况,采用Vissim软件建立了哈尔滨市嵩山路与淮河路交叉口良好天气与雪天的交通信号控制仿真模型,并进行了案例分析.分析表明:雪天及时调整信号配时方案,与仍采用良好天气情况下的信号配时方案相比,能有效降低车辆在信号交叉口的停车次数和延误,提高交叉口的通行效率.这一分析结果适用于所有不良天气和路面环境下的交通信号优化控制.     

城市交叉口逆向可变车道设置研究

针对城市交叉口存在的早晚高峰段交通流分布不均衡现象,为避免道路资源的浪费,提出在交叉口进口道设置逆向可变车道,利用信号灯的相位控制逆向可变车道的开闭,以缓解交通拥堵。并以淄博市张店区某一交叉口为研究对象,结合已有理论对逆向可变车道的长度、开闭时间及附属设施进行研究,具体阐述逆向可变车道的设置方法。基于Vissim仿真技术结果表明:设置逆向可变车道后该交叉口左转车辆的延误时间减少了34.2%,最大排队长度减少了41.5%,一个信号周期内通过的车辆数增加了67.6%。     

单个交叉口模糊控制及Simulink仿真

以车辆排队长度为控制量,提出了一种交叉口模糊控制方法,并以四相位交叉口为例,建立了Simulink仿真模型,在不同交通流数据下将此模糊控制与现有的定时控制比较,对其控制效果进行仿真验证。仿真结果从车辆平均延误、信号周期和车辆的最大排队长度等方面,显示出了模糊控制的优越性。     

单交叉口信号配时的动态优化

为了缓解城市交通压力,根据实时单交叉口交通数据,利用模糊控制理论,结合matlab软件,以缩短车辆平均延误时间为目标,对各个相位的信号配时进行动态优化,使单交叉口的绿灯时间及周期成为可变参数。仿真结果表明,与传统信号控制方式相比,本文所提出的交通信号配时控制效果更好,车辆平均延误时间更少。     

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。     

基于车路协同的交叉口车辆最大流量协调方法

设计了一种无信号灯的交叉口车辆协调控制策略,该策略将交叉口车辆通行控制问题转化为以最大流量为目标的整数规划问题,通过求解该问题获得最佳的通行策略达到车辆安全高效通过交叉口.与定时控制和自适应控制策略在各种交通负载下的仿真对比表明,所提出的协调控制策略能明显降低交叉口车辆的平均停车等待时间、平均排队长度和停车率.      

平均排队长度差最小的单交叉口在线Q学习模型

为改善交叉口排队长度管理,避免交叉口某个方向排队长度过长,采用强化学习理论建立了以平均排队长度差最小为优化目标的在线Q学习模型.针对控制性能指标相对于邻近的配时方案不敏感的特点,提出了以平均排队长度差作为基本单位重新构造奖励函数,目的是拉大各行为对应的Q值差距,提高模型的收敛速度和鲁棒性.集成Excel VBA,Vissim,Matlab建立了在线仿真平台,作为计算环境对算例进行了计算.算例中利用GPS数据对Vissim软件中车辆加减速度曲线进行了标定.计算结果表明以平均排队长度差作为优化目标能够提高各个方向排队长度的平衡性,优化整个交叉口的时空资源;建立的在线Q模型具有学习能力和较快的计算速度,模型能否收敛受到周期取值和可选行为数量的影响.     

交叉口定周期信号控制多目标优化方法

为了克服以往采用加权组合方法将多目标优化模型转为单目标优化模型进行求解的弊端,以非饱和交叉口为研究对象建立了定周期信号控制参数的多目标优化模型,并以非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA II)为基础建立了直接求解单个交叉口交通信号多目标控制模型的相容优化方法。最后通过实例分析了延误、停车率、排队长度等常用交通信号控制目标的有效性和对控制参数的敏感性。研究结果表明:与单目标优化方法相比,多目标相容优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和排队长度;与加权组合方法相比,多目标相容优化方法能获得更优的综合交通效益。     

A型群组式畸形交叉口信号优化策略研究

为了更好地解决老旧城区道路畸形交叉口交通组织混乱、交通信号配时不合理等问题,结合常见畸形交叉口的几何形状特征,提出群组式畸形交叉口的概念,并进行型式分类.基于不同型式的交叉口交通运行特征,提出A型群组式畸形交叉口信号优化策略,并选取工程实例进行仿真分析.研究结果表明,采用A型群组式畸形交叉口信号优化策略后,交叉口的交通延误明显减小,交通运行效率得到显著提高.研究结果对老旧城区道路交通管理策略的制定及缓解城区交通拥堵均有一定的指导意义.     

短间距交叉口控制策略研究

为解决城市道路网中短间距交叉口引起的蓄车能力低、交通拥堵问题,提出针对该类交叉口进行交通组织方案优化,并运用信号协同控制方案在交通仿真软件VISSIM中对优化方案进行仿真,验证交叉口改善方案效果。