检测器数据的精确度对全感应控制的影响分析

为了研究交叉口检测器的精确度对全感应信号控制的影响效果,利用Python程序模拟全感应信号控制的控制策略,使用淮安市实际交叉口调查数据在Vissim软件中对单个交叉口进行交通仿真建模.分析对比在不同车辆检测器的精确度下,交叉口采用全感应信号控制方案时的评价指标,主要包括排队长度、车均延误、停车次数等.结果表明,在低峰、平峰和高峰时期,当车辆检测器的精确度分别达到90%,85% 和70% 时,对排队长度、车均延误和停车次数的改善效果最为明显.交通流量的大小会影响检测器的精确度对全感应信号控制的控制效果.交通流量较小时,全感应信号控制对检测器的精确度要求较高.随着交通流量增大,即使较低精确度的检测器也可以使全感应信号控制达到较为理想的控制效果.而当交通流量达到饱和或者过饱和时,检测器的精确度将不再影响全感应信号控制的控制效果.      

基于车辆检测器选址的半感应信号控制技术

为提高信号交叉口半感应控制效率,减少绿灯损失时间,分析了半感应控制特性,建立车辆检测器选址模型,研究半感应控制配时参数计算方法,提出了可变单位绿灯延长时间模型;以福州市某交叉口为例,采用Synchro仿真软件进行成果验证。仿真结果表明合理设置半感应控制车辆检测器位置和配时参数,可使交叉口单车平均延误从32.63 s下降到27.35 s,平均速度从24.50 km/h上升到30.83 km/h,排队长度从32.40 m降低到14.87 m。     

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。     

自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。     

交叉口信号控制模型指标权重的确定方法

交叉口信号控制评价指标的权重系数应随控制策略的不同而变化。根据各个进口道流量和占有率的关系,可以把交叉口交通状态划分为空闲、顺畅、繁忙和拥堵4种类型。考虑4种交通状态下交通流的不同特点,运用层次分析法,对机动车平均延误、平均停车时间、车道通行能力、车辆排队长度和行人平均延误等评价指标建立判断矩阵,通过计算特征向量,从而确定各个评价指标的在信号控制模型的权重系数。最后对佛山市实际交叉口的例子进行计算和仿真,结果表明,基于层次分析法的权重确定方法综合反映了不同交通状态的控制需求,提高了权重制定的准确性和客观性。     

基于车路协同技术的BRT信号优先控制方法研究

针对交叉口延误过大制约着快速公交系统的发展问题,基于车路协同技术,通过预测BRT车辆行程时间并确定到达时间窗在信号周期中的定位,以交叉口总体人均效益最大化为目标,兼顾乘客乘坐舒适性、车辆运行状态、社会车辆交通效益等因素提出了绿灯延长、红灯早断和相位插入等3种BRT单点交叉口信号实时优先控制方法.最后以济南市BRT一号线北园大街无影山路交叉口为背景,基于VISSIM仿真软件进行信号优先控制方案的验证,结果显示:该方案可以使交叉口人均延误平均降低18.60%,BRT车辆运行速度平均提升7.28%.     

平面交叉口相交BRT线路的优先协调控制方法研究

基于公交感应控制的思想,提出了基于公交优先战略的信号配时优化方法。分析了BRT优先信号控制策略,界定了BRT优先控制的研究环境,提出了优先控制原则——引起延误最小优先考虑原则,提出优先控制原理,分析各控制参数,确定了各模块中的关键参数计算过程。实例分析表明,该控制方法对相交BRT车辆在平面交叉口的协调控制具有可行性。     

逆向左转交叉口的全感应公交优先信号控制技术

逆向左转交叉口已在中国70余个城市实现常态化应用，各地却始终没有形成设置和运用配套交通控制设施的统一做法。当公交专用车道穿过逆向左转交叉口时，必须考虑如何实施公交优先信号控制。基于此，针对十字形逆向左转交叉口提出一种全感应公交优先信号控制技术，该技术对信号灯设置、信号相位设置、相位显示顺序选择和交通流数据采集提出具体要求。以消除逆向左转车道的交通安全风险、加快优先车辆的运行速度、减少机动车相位的绿灯浪费为目标，设计5组逻辑规则，构成信号控制算法，向优先车辆提供绿灯延长和绿灯早启服务，自动调整机动车相位的绿灯时长、预左转相位的红灯时长和绿灯时长。选取1个典型的十字形常规交叉口和1个十字形逆向左转交叉口作为试验对象，利用Vissim创建虚拟道路交通环境。在交通仿真试验中，通过D-最优设计生成1 000个高负荷交通需求场景，共进行3 000次仿真运行。研究结果表明：就应用全感应信号控制技术的交叉口而言，设置逆向左转车道会在统计学意义上显著影响交叉口性能，对于降低全体车辆平均延误有明显效果，对于降低优先车辆平均延误有一定效果；就逆向左转交叉口而言，将全感应信号控制技术升级成全感应公交优先信号控...     

交叉口信号控制评价指标体系

通过分析现有信号控制交叉口运行效果评价指标单一、客观性不强的缺陷,结合常用仿真软件及交通大数据,融合机动车与行人通过交叉口的需求,建立信号控制交叉口运行效果评价指标体系,提出高峰小时通过车辆数、白天12 h通过车辆数、各流向平均饱和度3类机动车通行正向指标及交叉口平均延误、交叉口平均排队长度、各流向饱和度均衡系数、行人相位最大绿灯间隔时间、行人相位平均绿灯间隔时间、行人过街平均等待时间6类机动车通行、行人通行负向指标。实例证明,该评价体系中评价指标多样且实际可操作性强,可用于实际交叉口优化评价工作。     

现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法

以交叉口交通效益最大化为目标,对现代有轨电车条件下的交叉口信号控制方法展开研究.改进了NSGA-II算法,提出了基于非支配排序的交叉口多目标优化算法,对单点交叉口多目标优化模型求解.在获取基础信号配时方案的基础上,根据车辆的实时参数,构建现代有轨电车主动信号优先控制方案评价指标体系,利用DEA-TOPSIS模型客观地从优先相位延误、非优先相位延误和电车偏移度等多个方面对各信号控制方法进行分析,实现最优信号控制.仿真实验表明:交叉口人均延误时间和平均停车次数为有效的控制目标;基于非支配排序的交叉口多目标优化算法与加权组合遗传算法相比,可综合优化多目标;与NSGA-II算法相比,可降低交叉口人均延误时间1.8 s,降低平均停车次数0.02;基于DEA-TOPSIS模型的有轨电车信号控制评价方法可以客观地综合多角度分析各信号控制方法的有效性和变化趋势,实现最优信号控制.      

Design of Reinforcement Learning Parameters for Seamless Application of Adaptive Traffic Signal Control

Adaptive traffic signal control (ATSC) is a promising technique to alleviate traffic congestion. This article focuses on the development of an adaptive traffic signal control system using Reinforcement Learning (RL) as one of the efficient approaches to solve such stochastic closed loop optimal control problem. A generic RL control engine is developed and applied to a multi-phase traffic signal at an isolated intersection in Downtown Toronto in a simulation environment. Paramics, a microscopic simulation platform, is used to train and evaluate the adaptive traffic control system. This article investigates the following dimensions of the control problem: 1) RL learning methods, 2) traffic state representations, 3) action selection methods, 4) traffic signal phasing schemes, 5) reward definitions, and 6) variability of flow arrivals to the intersection. The system was tested on three networks (i.e., small, medium, large-scale) to ensure seamless transferability of the system design and results. The RL controller is benchmarked against optimized pretimed control and actuated control. The RL-based controller saves 48% average vehicle delay when compared to optimized pretimed controller and fully-actuated controller. In addition, the effect of the best design of RL-based ATSC system is tested on a large-scale application of 59 intersections in downtown Toronto and the results are compared versus the base case scenario of signal control systems in the field which are mix of pretimed and actuated controllers. The RL-based ATSC results in the following savings: average delay (27%), queue length (28%), and l CO₂ emission factors (28%).     

不同交通流状况下的交叉口信号控制策略

从交叉口信号的传统控制与现代控制两个层面，对不同交通流状况下的交叉口控制策略选取问题进行了较为全面深入的分析研究，分别讨论了定时控制、感应控制、模糊控制与最优控制在交叉口信号控制中的适用条件，并着重阐述了饱和交通状况下路口信号的最优控制方法，从而有效地解决了使用模糊控制技术进行交叉口信号控制时存在的一些问题。研究结果表明，在饱和交通状况下单纯依靠通过车辆数与排队车辆数来实施模糊控制并非合理，此时需要进一步考虑车道饱和流量因素的影响。     

浅谈路口感应控制的应用

路口感应控制的实施有利于改善路口交通流秩序,从而提高路口通行能力,这对提高道路通行能力具有重要意义。在阐述感应控制的基本原理和检测器布设原则的基础上,总结了路口感应控制的常用实现方式及事件检测的应用,以期为相关工作提供参考。     

交叉口信号控制自组织算法

为提高信号交叉口的控制效率,运用模式识别基本理论,对交叉口交通流运行状态的基本特征进行了提取,构建了信号控制模式类型与模式空间;依据定时控制、感应控制和自适应控制延误模型,运用统计模式识别方法建立了交叉口信号控制的模式分类方法;在此基础上,应用自组织理论,建立了信号控制方式之间的转换算法(自组织算法)与协商机制;最后结合哈尔滨市智能交通系统应用示范工程调查数据进行仿真。研究结果表明:交叉口信号控制自组织算法较单一信号控制方式在提高信号控制效益方面具有明显优势。     

基于Paramics的多相位感应信号控制仿真研究

介绍了微观交通仿真软件Paramics及其API函数,建立了基于微观交通仿真的感应信号控制策略技术路线,提出基于Paramics的感应信号控制仿真实现过程及相关技术,并结合仿真实例对仿真结果进行了分析.     

路段感应式信号控制行人过街系统设计

为保障路段行人安全过街,提高行人过街效率,设计了基于感应控制的路段行人安全过街系统.该系统分别采用视频和感应线圈实现对过街行人和路段车辆的自动检测,并据此设计行人过街感应信号控制方案,辅以“减速带式”人行横道、路段行人过街通道灯和智能人行道护栏3种过街辅助设施,实现时空上的人车分离.     

基于竞争循环双Q网络的自适应交通信号控制

为了更加有效且可靠地自适应协调交通流量,以减少车辆的停车等待时间为目标,提出了3DRQN(Dueling Double Deep Recurrent Q Network)算法对交通信号进行控制。算法基于深度Q网络,利用竞争架构、双Q网络和目标网络提高算法的学习性能;引入了LSTM网络编码历史状态信息,减少算法对当前时刻状态信息的依赖,使算法具有更强的鲁棒性。同时,针对实际应用中定位精度不高、车辆等待时间难以获取等问题,设计了低分辨率的状态空间和基于车流压力的奖励函数。基于SUMO建立交叉口的交通流模型,使用湖北省赤壁市交叉口收集的车流数据进行测试,并与韦伯斯特固定配时的策略、全感应式的信号控制策略和基于3DQN(Dueling Double Deep Q Network)的自适应控制策略进行比较。结果表明:所提出的3DRQN算法相较上述3种方法的车辆平均等待时间减少了25%以上。同时,在不同车流量及左转比例的场景中,随着左转比例和车流量的增大,3DRQN算法的车辆平均等待时间会有明显上升,但仍能保持较好效果,在车流量为1 800 pcu·h^-1、左转比例为50%的场景下,3DRQN算法的车辆平均等待时间相比3DQN算法减少约15%,相比感应式方法减少约24%,相比固定时长的方法减少约33%。在车流激增、道路通行受限、传感器失效等特殊场景下,该算法具有良好的适应性,即使在传感器50%失效的极端场景下,也优于固定时长的策略10%以上。表明3DRQN算法具有良好的控制效果,能有效减少车辆的停车等待时间,且具有较好的鲁棒性。     

基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制

解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。     

相位相序安排与交叉口设计之间的关系

交叉口信号控制中,相位相序的安排与交叉口设计之间存在着非常密切的关系,两者之间需要相互协调、相互适应,才能充分发挥交通信号的效益。目前,由于交叉口设计与相位相序安排不适应造成的交叉口时空资源损失和事故隐患越来越多。另外,多数交通控制系统中对相位相序的优化考虑较少,更少涉及与交叉口设计相适应的调节方法。随着交叉口设计在中国的普及,它的不适应性也会凸显。因此有必要进一步研究两者之间的关系,以更大限度地提高交叉口通行能力利用率,减少事故隐患,同时为智能交通信号控制系统提供优化根据。     

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。