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针对某些城市信号交叉口各流向交通流量分布不均导致的左转车道拥挤问题,为减少交叉口的道路资源浪费,提出在交叉口出口道设置左转专用可变车道的交通组织方法.结合已有理论研究,归纳出左转专用车道的静态和动态适用条件,并确定左转可变车道的长度、开关时间等参数的计算模型.以威海市某信号交叉口为例,通过交通调查与分析,提出设置西进口左转专用可变车道的可行性,并使用Vissim微观仿真的方法对左转可变车道的应用效果进行模拟分析,最后给出该交叉口的交通管理设施设置方案.方案实施前后仿真结果表明,可变车道设置后的20个周期内,左转车流的延误降低51%,排队长度降低72%,左转效率得到了极大提升. 相似文献
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信号交叉口转向可变车道长度研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从信号交叉口服务水平和路权角度出发,提出了转向可变车道的概念,并且分析其设置的原则及条件。在此基础上,从交叉口的道路交通条件及通行效率方面考虑,建立了转向可变车道长度的最大值和最小值的计算模型。通过Vissim仿真模拟,从排队长度、延误和停车次数方面分析了转向可变车道的应用效果。 相似文献
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为解决单开口式(即仅有1个预信号开口)逆流左转车道(即通过预信号控制动态借用的出口车道)的长度与左转交通需求匹配效果不佳的问题,通过对单开口式逆流左转车道的设计进行分析,提出1种双开口式(即设置2个预信号开口)逆流左转车道的设计及控制方法。结合逆流左转车道的车辆运行规则,分析单开口式、双开口式逆流左转车道上车辆排队行为特征差异,构建逆流左转车道通行能力计算模型和延误计算模型。考虑主预信号协调控制、饱和度、交通波传递等约束条件,以车均延误最小为优化目标,采用0-1变量表示各个预信号开口是否启用,将常规设计、单开口式、双开口式信号配时整合到1个统一的混合整数非线性规划优化模型中,并给出逆流左转车道长度的设计依据。通过案例分析发现:①在逆流左转车道长度为80 m时,交叉口通行能力提升幅度最大;②当通行能力满足需求时,逆流左转车道长度越短,交叉口延误降低越明显;③若为保证通行能力而采用较长的逆流左转车道时,双开口式逆流左转车道通行效率优于单开口式;④综合考虑延误、通行能力等因素,单开口式逆流左转车道长度宜设置为40~60 m,而双开口式宜设置为80 m左右;⑤双开口式逆流左转车道可根据需要选择是否启用每个预信号开口,应用较为灵活,适用于各种流量场景。 相似文献
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信号交叉口排队长度预测的神经网络方法 总被引:2,自引:1,他引:2
预测信号交叉口的排队长度可以为交通信号控制和管理提供非常重要的信息。基于神经网络,针对定时和感应信号交叉口两种不同情况,成功实现了单、双车道排队长度的预测。同时,感应器与停车线之间的距离对预测精度的影响也进行了初步分析。模拟结果同时表明,神经网络对左转车道排队长度的预测效果不佳,不能为信号控制和管理提供有效的信息。 相似文献
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在优化左转错位交叉口相位相序的基础上,提出了3套左转错位交叉口信号配时策略的混合整数规划(mixed integer linear programming,MILP)模型.MILP-1模型以交叉口通行能力最大为目标函数,以排队长度约束、最小绿灯时间约束、最大等待时间约束共同构成约束集合.MILP-2模型引人进口道重要程度的概念,修正目标函数,调整优化方向,以期获得最真实的配时方案.通过引入若干等式约束,可以得到简化模型MILP-3,并可运用分枝定界算法予以求解.广州市白云区金钟横云龙路口是一个典型的左转错位交叉口,分别运用MILP-1模型、MILP-2模型及MILP-3模型进行配时设计,求解结果表明:3个模型均能得到合理的优化结果,且以MILP-2优化效果最佳,MILP-3优化速度最快. 相似文献
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结合北京市典型信号控制交叉口实际情况,现场调查高峰时段7个保护相位下专用双左转车道的车头时距、周期流量、大型车比例等数据,对双左转车道使用特性和调头车辆影响特性进行分析。结果表明,左转车辆的内、外侧车道利用率为50%,大型客车倾向于选择外侧左转车道行驶,给出双左转饱和流率的范围为1587~1818pcu/h/ln,平均值为1665pcu/h/ln,并且得到内、外侧左转饱和车头时距均值无显著性差异的结论。考虑到内侧车道特有的调头行为对左转车辆运行的影响,用数学方法确定了调头行为带来影响的范围,给出左转调头车辆相对于左转标准小型车的当量值为1.39。 相似文献
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为了提高信号交叉口自动驾驶车辆左转运动规划的适应性、鲁棒性与类人化程度,提出一种考虑多目标需求的自动驾驶类人化全局运动规划方法。首先,基于西安市北大街信号交叉口规格构建结构化场景,结合车辆运动学模型与道路几何规格定义自动驾驶车辆规范化行驶安全域和车辆运动参数约束条件;其次,根据信号灯状态、道路限速与车辆性能约束制定上游阶段车辆不停车通行规则,以行驶安全、燃油消耗、通行效率与驾驶舒适度作为目标性能函数,构建类人化全局多目标优化模型,通过人类驾驶的车辆预转弯行为耦合上游阶段与转弯阶段;再次,针对非线性运动规划模型变量与约束规模化问题,采用粒子群算法与全联立正交配置有限元方法求解不同阶段车辆运动轨迹的最优解;最后,试验建立Prescan与MATLAB/Simulink联合仿真平台,从多目标性能、适应性以及合理性方面验证该模型的综合性能。结果表明:在以信号灯状态和车辆初速度为变量建立的12种工况下,该模型与人类驾驶车辆、混合运动规划模型相比,平均可分别节省燃油消耗63.7%和29.5%,平均通行延时分别降低3、0.9 s,且轨迹曲率更平缓,最大横向加速度与方向盘转角平方和的平均值最小,证明该模型的多目标性能更好;在以路缘石半径与车道数目为变量建立的7种交叉口规格工况下,所提出模型的车辆轨迹平滑,轨迹安全域边界距离始终大于1.4 m,曲率变化符合期望且峰值小于0.22 m-1,说明该模型具有较好的适应性;在自由/固定终端时刻条件下,该模型规划的车辆空间路径、速度、曲率及航向角的变化与目标权重变化保持一致,验证了模型的合理性。 相似文献