城市主干道短距离交叉口信号优化控制

城市主干道短距离交叉口受进口道长度的限制,交通流量较大,极易发生排队溢出,影响上游路口的车辆通行。为解决该问题,本研究先从交通流运行和交通波传播的角度,分析短距离进口道内车辆的到达-排队-驶离过程,提出滞留排队的概念,得到最长排队长度和滞留排队长度的计算公式。再据此和车辆到达驶离图得到短距离进口道单位周期延误的计算方法,修正交叉口车均延误公式。然后,以交叉口车均延误最小化为目标,以短距离车道的最长排队长度不得超过路段长度和禁止车辆二次排队为约束条件,建立短距离交叉口信号控制的优化模型,并运用遗传算法对其进行求解。最后,以长沙市的芙蓉路-城南路交叉口为例,利用Vissim 4.3软件进行信号优化前后的仿真验证。研究结果表明:与优化前的信号控制方案相比,优化后的信号控制方案的短距离进口道平均排队长度降低了36.9%,最长排队长度减少了42.3%,交叉口车均停车次数减少了21.2%,通过车辆数增加了19.8%,车均延误减少了25.8%,这些结果均说明该方案能有效地防止短距离进口道的排队溢出,大幅提高短距离交叉口的通行能力与运行效率。     

考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略

为避免车辆在交叉口的急加减速与启停现象,减少车辆燃油消耗和污染物排放,提出了一种考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略。首先构建了考虑驾驶员反应的交叉口处排队车辆的改进IDM跟驰模型,通过信号配时、车辆排队长度等信息估计排队车辆消散时间;其次,依据交叉口处是否出现车辆二次排队,将生态驾驶策略分类为“前方车辆在绿灯时间清空”和“前方车辆二次排队”两种情况,结合智能网联车与交叉口的距离等信息优化车辆行驶轨迹;最后将提出的生态驾驶策略与自由驾驶在不同排队长度场景下进行对比仿真实验。仿真结果表明：相较于自由驾驶,生态驾驶策略能够有效减少车辆的急加减速与停车行为,随着交叉口排队长度的增加,生态驾驶策略的优化效果更加明显;当排队车辆在第一个绿灯时间消散时,采用生态驾驶策略的车辆的总体油耗降低了9.98%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了11.69%、20.14%、1.66%和29.09%;当交叉口处出现车辆二次排队时,采用生态驾驶策略的车辆总体油耗降低了15.0%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了15.42%、27.51%、2....     

考虑城市干道车队运行特点的交通信号协调控制算法

为建立交通信号协调控制算法并确定其适用条件,考虑车队离散、车辆转出、下游交叉口排队长度3个因素,在分析罗伯逊离散模型的基础上,提出了交叉口协调相位车流到达图式的预测方法,并根据车流到达时刻与协调相位绿灯启亮、结束时刻的关系,建立了协调相位车流延误的计算模型;以交通控制子区内各交叉口协调相位车流总延误最小为优化目标,以相位差为优化变量,设计了信号协调方案优化算法.仿真结果表明:与改进数解法相比,该算法降低了协调相位车流延误7.4%;随着交叉口间距、转出车辆数、下游排队长度的增加,信号协调控制效益逐渐下降.      

基于MP 与MPC 相结合的分布式交通信号控制研究

依托于最大压(Max Pressure,MP)分布式信号控制特性,结合已建立的实时排队长度预测模型,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化,提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法. 模型验证结果表明：MPC嵌入后,MP优化下的交叉口1 与交叉口2 延误分别降低了13.47%、15.35%;并且对比了MP绿信比分配权重修正前后对控制输出的影响,优化后瓶颈路段的车道4 和车道10 的排队溢出次数分别从6 次和9 次降低为0 次,表明修正后MP绿信比权重的信号优化策略更能有效防止排队溢出现象的发生.     

基于MP与MPC相结合的分布式交通信号控制研究

依托于最大压(Max Pressure，MP)分布式信号控制特性，结合已建立的实时排队长度预测模型，利用模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)进一步对修正后的MP信号控制策略进行滚动反馈优化，提出了MP与MPC相结合的分布式信号控制方法. 模型验证结果表明：MPC嵌入后，MP优化下的交叉口1 与交叉口2 延误分别降低了13.47%、15.35%；并且对比了MP绿信比分配权重修正前后对控制输出的影响，优化后瓶颈路段的车道4 和车道10 的排队溢出次数分别从6 次和9 次降低为0 次，表明修正后MP绿信比权重的信号优化策略更能有效防止排队溢出现象的发生.     

基于Petri网的城市主干道交通信号协调优化

为研究城市主干道交通信号协调优化问题,建立了包括交叉口交通信号显示模块与信号相位转换模块的时延Petri网模型与基于变速度连续Petri网的交通流模型,设计了由监控、判别和通行相位选择3个子系统构成的交通信号控制系统,并给出了具体的控制步骤.根据连续Petri网中各参数间的关系,以车辆排队长度、上游路段车流速度和下游路段畅通度为输入变量,以相位优先指数为输出变量,确定下一通行相位,采用模糊Petri网确定当前相位的最佳绿灯时间,并进行了仿真计算.仿真结果表明:采用Petri网与模糊控制相结合的方法后,由西向东与由东向西方向车流的行程时间分别缩短了7.1％、7.6％,交叉口排队长度的改进率分别为11.9％、11.2％,4个相位的交叉口平均延误分别由9.7、10.3、11.8、13.2s下降到8.2、9.1、11.4、11.4s.可见,主干道信号协调优化方法可以较好地实现干线信号协调控制.     

基于粒子群算法的道路交叉口信号配时优化模型——以昆明市为例

在现有交通资源下,利用交通信号的动态调控缓解交通拥堵是一种行之有效的方式。首先探讨了道路交叉口信号控制的空间和时间优化思路,在时间优化方面提出基于粒子群算法的信号配时优化模型。以昆明市学府路为例,在分析大量交通流数据的基础上,根据三相交通流理论,对交通状态进行划分并提出有针对性的控制策略。将信号配时优化模型应用于学府路3个相邻的关键交叉口。交通仿真和方案试运行结果显示,优化前后同步流状态下交叉口延误平均降低21.0%,车辆排队长度平均降低12.4%;堵塞状态下交叉口延误平均降低32.0%,车辆排队长度平均降低24.9%。这一结果表明该模型在道路交叉口信号配时优化中具有合理性和有效性。     

基于多源数据的干线协调控制策略

为针对不同的交通流状态选取合适的干线协调控制策略,基于线圈、视频、微波获取的多 源实时交通数据,利用车队离散模型和卡尔曼滤波模型获取各转向流量,采用HCM（Highway Capacity Manual） 公式计算排队长度和延误,并根据干道交叉口排队长度界定干线交通流状态： 欠饱和、接近饱和、过饱和,从而选择相应的干线协调控制策略：在欠饱和状态下采用最大绿波 带法,在接近饱和状态下采用改进的多带宽协调模型,在过饱和状态下采用排队占比最小模型。 以青岛市香港中路为例,通过VISSIM 仿真软件对算法和策略进行仿真测试和评价,结果表明： 不同交通状态下的干线协调策略与原始控制方案相比,平均延误减少了19.4%,平均停车次数减 少了22.8%,平均排队长度减少了7.4%。     

基于Synchro的厦门市白鹭洲路信号协调控制的优化设计

在现有道路交通设施条件下,实现干道上信号协调控制能有效提高主干道的通行能力。以厦门市白鹭洲路为研究案例,根据该道路的几何结构特征和实际交通流特点,提出“分时段分方向、设置半周期时长”的干道信号协调控制方法,应用Synchro仿真软件建立基于原控制参数的干道信号协调控制系统;同时,在应用Synchro优化各个独立交叉口信号控制参数的基础上,建立了基于优化控制参数的信号协调控制系统。通过比较优化前后的干道信号协调控制系统的控制效果,仿真结果显示：在早高峰和晚高峰时段,交叉口延误分别降低11.3%和21.6%;干线延误分别降低8.2%和55.9%;路网总延误分别减少13.3%和22.0%。     

拥堵条件下的快速路出口匝道交叉口与下游交叉口协同控制方法研究

在快速路系统中,出入口匝道是联接快速路与地面道路的纽带,同时也是最易发生拥堵的瓶颈路段。针对快速路出口匝道车辆拥堵问题,建立拥堵条件下的快速路出口匝道交叉口与下游交叉口协同控制模型,由两个子模型组成,分别是目标交叉口通行能力最大优化模型和下游交叉口车辆疏散最大优化模型。前者旨在提高出口匝道的通行能力,后者旨在保障目标交叉口方向来车到达下游交叉口后尽快疏散,案例分析结果表明:在快速路出口匝道拥堵疏解路径中,该模型求得的交叉口信号配时方案比采用Webster配时模型求得的单点信号配时方案在通过车辆数、车均延误以及平均排队长度方面分别优化了18%、22.3%和71.6%,大大加快了出口匝道拥堵疏解效率。     

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为改善过饱和状态交叉口群的交通控制效果,优化了交通控制目标和结构,制定了信号配时方案优化的实施框架. 在分析溢流、滞留排队和阻挡等拥堵诱因的基础上,根据优化过饱和状态交通控制的需求,选取关键路径上通过车辆数最大和平均排队最小作为优化目标. 在单点交叉口层和交叉口群层间增加关键路径层,优化交通控制结构. 结合过饱和状态交叉口群交通控制特性,提出信号配时方案优化的实施框架及分层优化措施. 南京市广州路交叉口群仿真验证结果表明, 按信号配时优化框架建立的配时算法,可显著增大交叉口群内关键路径的通过车辆数,降低平均排队长度,改善过饱和状态交叉口群交通运行状况.     

基于群体决策的多交叉口协同控制方法

基于竞争-合作的群体决策机制,将单点信号优化构建为各相位的交叉口通行权的竞争过程,将多点协同构建为上下游相位之间的协作过程,提出了一种兼顾多交叉口协同效益和单交叉口控制优化的路网信号配时设计方法;利用车路协同环境下路网内车辆路径信息的可感知性,动态精准地量化解析上下游交通耦合关系;在此基础上建立了分层动态决策框架,在单层决策中剥离了上下游交叉口控制决策对本地决策的影响,解耦协同控制模型中路网交通状态和信号控制决策之间的复合关系;设计了基于交叉口内各交通流向竞争力的分布式信号配时决策算法,并通过仿真试验平台比较了群体决策协同控制方法与传统协同控制方法的控制效果。研究结果表明：相较于传统协同控制方法,群体决策协同控制方法可动态适应路网交通需求,在交通效率和稳定性上具有显著优势,在不同饱和度的交通需求水平下可降低车均延误15%以上;在路网交通饱和度较高的情况下,群体决策协同控制方法延误降低幅度可达19.2%,控制优势更加明显;由于群体决策协同控制方法可在下游交叉口进口道车辆排队过长时减少上游车辆流出,可降低路网最大排队长度超40%,有效规避路网溢流风险;通过对群体决策协同控制模型的分布式求解...     

过饱和交叉口交通信号控制动态规划优化模型

为满足过饱和交叉口信号控制的需求,应用动态规划理论,建立了过饱和交叉口信号控制优化模型,界定了模型的阶段、状态变量和决策变量,推导了平均排队长度状态转移方程和控制器状态转移方程,确定了基于交叉口不同饱和状态的目标函数与约束条件,提出了模型优化框架。非饱和状态以最小化延误为控制目标,饱和状态和过饱和状态以最大化通行能力为控制目标。通过迭代运算判断保持或者切换当前相位,并将控制效果实时反馈以调节下一阶段信号配时方案。以秦皇岛市某交叉口为例,基于实际采集数据得到了非饱和、饱和与过饱和3种状态的交通流量,应用动态规划模型获得配时方案,并与TRANSYT方法给出的配时方案进行了对比分析。分析结果表明:在非饱和状态下,采用动态规划模型计算的平均延误、饱和度、平均排队长度分别为49.3s、0.76、13.7veh,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为52.0s、0.78、14.4veh;在过饱和状态下,采用动态规划模型计算的饱和度与平均延误分别为0.85、78.5s,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为0.86、82.5s,但对应的平均排队长度为27.3veh,略优于动态规划模型的27.6veh;饱和状态控制效果与过饱和状态控制效果类似。可见,采用动态规划模型可以有效降低交叉口饱和度,减少各相位不同进口道车辆的平均延误。     

设置移位左转车道的不对称交通流信号交叉口设计及优化

常规的交通组织与信号控制处理不对称车流的效果不理想,会造成时间、道路资源的浪费。针对不对称交通流的特性,提出设置移位左转车道的不对称交通流交叉口信号控制优化方案。以直行车辆与左转车辆车均延误最小为目标,建立移位左转交叉口时空资源优化模型与车辆延误计算模型。通过研究交通流不对称程度与移位左转车道长度对左转车辆延误的影响,分析不对称交通流移位左转车道的适应性,并运用VISSIM软件对优化方案进行仿真。仿真结果表明：与交叉口现状相比,方案2中车辆的平均延误降低27.2%,平均排队长度降低29.7%,说明移位左转车道信号控制方案能极大改善不对称交通流交叉口车辆的行驶情况,减少车均延误时间,使车流运行更加顺畅。     

城市快速交通网络运行管理策略研究

将网络交通流模型、匝道控制模型、基于可变信息标志(variable message sign,VMS)的路径选择模型等整合为一体,建立了网络交通整合控制模型.与各种边界条件相结合,测试了匝道控制和路径诱导的控制效果.结果表明,无路径诱导有匝道控制策略的路网总时间消耗(total time spent,TTS)减少仅3%;有路径诱导无匝道控制策略的路网TTS减少20%,但入口匝道排队长度很不均衡,最大达300辆;有匝道控制有路径诱导策略的路网TTS减少20%,入口匝道排队长度比较均衡.     

基于可逆车道的菱形立交交叉口车道设置及信号配时优化研究

菱形立交是城市内常用的一种立交形式,为了提升衔接区域交叉口的服务水平,本文提出了基于可逆车道的菱形立交交叉口信号控制方法。可逆车道应用于内部路段所有左转车道和地面出口道的部分车道上,传统控制方法无法保证内部路段车辆被及时清空,安全隐患较大,故在分析了可逆车道设置条件,考虑内部路段的及时清空和排队长度控制以及相位方案等约束条件后建立了配时优化模型,并基于枚举法求解。通过算例及VISSIM仿真对方法的可行性和效果进行了验证,并与传统信号控制方法进行对比,发现前者在高水平交通需求下显著优于后者,使得交叉口处总通过车辆数提高了2.0%,车均延误降低了52.7%,出口匝道上的最大排队长度减少了62%以上。     

实时自适应交通信号控制优化理论模型

通过对交叉路口交通流到达和排队延误规律的研究,提出了一种新的交通信号控制理论,此理论把交通延误和停车次数综合为一个性能指标,称为PI值,建立了以PI值最小为目标的交通信号配时优化理论模型,该信号配时方法与通常采用的单点自适应信号控制方法的区别在于不但考虑了交通延误,而且考虑了停车次数,实现对交通延误和停车次数两个指标的优化,从而保证了以车队形式到达的交通流可以不间断地通过交叉路口,由于以实时交通流的到达规律为依据进行信号优化配时,因此,该信号配时优化模型又是实时自适应交通信号控制优化模型。     

考虑上游交叉口信号设计的排队长度计算

排队长度是拥挤道路或短距离交叉口交通设计或信号控制重点考虑的交通评价指标之一.针对传统排队长度计算仅考虑单个交叉口交通运行参数的不足,构建了综合考虑上下游交叉口交通运行参数的排队长度计算模型.该模型以交通波理论为基础,综合考虑了上下游交叉口的信号设计、转向流量、路段长度,以及相位差等因素,通过各相位最大排队长度状态点的时空演化计算,得到了交叉口最大排队长度计算方法.经VISSIM和SYNCHRO等交通软件的对比分析表明,模型具有较高的计算精度,可定量分析上下游交叉口各交通要素对排队长度的影响,适用于关联交叉口的交通设计优化或拥挤路段的实时信号控制.     

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分布式交通信号控制系统拓扑结构的分布式特性使得网络的控制问题被划分成不同层次，路口的控制器优化单个交叉口，系统的协调要求每个路口的控制器同时还要考虑相邻路口控制器的配时方案、相邻上游交叉口车辆的离去特性、相邻下游交叉口车辆的到达特性。本文在综合考虑上下游交叉口信号配时、车辆排队和公交运行情况的基础上，提出了实时交通信号控制系统中实施公交优先的模型系统的框架，然后给出信号优化过程和计算最佳绿灯请求时间和信号协调方法。     

交通区域协调控制模型

为提高交通区域通行效率,构建了适合各种交通状态的区域信号协调控制模型。以区域交叉口总排队车辆数与区域总输出车辆数为性能指标,考虑上下周期排队车辆数、各交叉口闭合相位差与有效绿灯时间,建立了模型约束条件。利用粒子群算法初始化有效绿灯时间与滞留车辆数,采用模拟退火算法求解有效绿灯时间,在不同交通状态下对某交叉口路网进行了仿真。仿真结果表明:与TRANSYT模型相比,低峰时段,采用本文模型排队车辆数降低了5.3%,区域总输出车辆数增加了5.5%;高峰时段,排队车辆数降低了17.9%,区域总输出车辆数增加了33.4%。交叉口的信号方案优化结果表明:与TRANSYT模型相比,采用本文模型时,各车道饱和度均降低,平均为1.8%,最大排队车辆数平均降低2.9%。分析结果表明:本文模型在各种交通状态下都是有效的,特别是在高峰状态下,控制效果优于TRANSYT模型。