信号博弈下的交叉口TSCA间的协调学习模型的构建

针对路网中交叉口之间交通流的关联性、动态性及不确定性，应用了信号博弈作为交叉口交通信号控制agent（TSCA）间协调的模型，以分布式Q强化学习中Q值更新来进行其效用函数的学习，通过引入记忆因子对奖惩函数进行设计，及相邻交叉口之间的影响建立权值函数，构建了协调学习的仿真实现流程，并通过实验仿真验证此模型的有效性。     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

基于车均延误最小的Q学习交通信号控制方法

为了检测Q学习算法在信号控制方案中的效果,在Webster配时法的基础上,建立了适应交通信号控制及以车均延误最小为目标的奖惩函数,并详细说明了Q学习独立交叉口信号控制的原理和应用过程.通过流量波动大和小两个算例,验证了Q学习控制优于定时控制.     

过饱和状态交通信号控制方法综述

为向拥堵状态城市路网的交通控制优化提供依据,综述并评价了过饱和状态的交通信号控制策略;分析了过饱和状态交通流的特征,提出了过饱和状态交通信号控制的对应优化原理;从单点交叉口、协同控制交叉口及路网3个层次对过饱和状态交通控制方法进行了总结与评价,应用VISSIM仿真环境评价了已有控制策略的适用性;总结了具备处理过饱和状态能力的自适应交通信号控制系统的控制策略.仿真结果表明:过饱和状态的交通信号控制应优先优化道路空间的分配矛盾;排队管理策略对过饱和交通流具有较好的优化效果;建议在进行过饱和交通信号控制优化时,结合实时交通信息,采用排队管理、关键路径通行能力最大等控制策略,在交叉口群或路网层面对交通信号控制方案进行优化.     

交叉口TSCA体系结构模型构建

根据交叉口交通流及Agent的特性,利用＂感知—认知—行为＂模式来构建交叉口TSCA复合型体系结构,并对其车辆到达情况预测、规则库、学习机制、协调机制等主要功能模块进行描述,为多agent系统在城市区域交通管理与控制的应用奠定基础.     

信号控制交叉口绿灯间隔时间计算方法

为了解决目前实际应用中因绿灯间隔时间设置不当而产生的安全隐患问题,通过分析机动车的制动特性以及驾驶员的驾驶行为,结合交叉口的实际情况,分别给出了未安装交通信号倒计时装置与安装了交通信号倒计时装置这两种情况下信号控制交叉口的绿灯间隔时间计算公式,以确保两相邻相位通过信号控制交叉口的冲突车辆能够获得合理的绿灯间隔时间并安全顺利地通过交叉口.     

基于RUP的多智能体交通控制计算建模分析

根据多Agent的智能行为协调,给出多Agent的分层递阶交通信号控制系统模型。通过Rational统一过程的OOA／D分析,设计和实现以多Agent计算为框架的软件仿真系统。通过实例仿真和实验结果证明该方法实现多Agent道路交通信号控制的可行性。     

一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法

提出了一种基于模糊逻辑的城市交叉口交通信号控制方法,此方法不需要建立复杂的交通模型,可以有效地解决交通信号控制过程中复杂和随随机难题,同时应用加权系数的遗传算法对模糊逻辑控制器的参数进行了优化,仿真结果表明模糊逻辑控制可以成功地应用于城市交叉口交通令号控制中。     

城市信号交叉口混合交通秩序度模型

混合交通是我国城市信号交叉口最为显著的交通特点之一. 为了便于研究混合交通信号控制策略,并进行混合交通流仿真,从信号交叉口“时空资源”有效利用角度,提出了信号交叉口混合交通秩序度的概念,并建立了混合交通秩序度模型. 从信号交叉口的“空间资源”利用角度,建立行人自行车聚集群与机动车冲突区域模型;从信号交叉口的“时间资源”利用角度,建立行人自行车与机动车冲突时间模型,可以作为优化混合交通信号控制策略的一个重要评价指标. 最后,以混合交通秩序度和机动车延误作为评价指标,通过仿真的方法,对实际交叉口进行了混合交通信号控制策略优化,经过方案比选得到一个优化控制方案. 研究结果表明,以混合交通秩序度和机动车延误为评价指标优化的控制方案,比以往单一考虑机动车为评价指标优化的控制方案,效果得到明显改善,更能够表征我国信号交叉口混合交通流的运行状况.     

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混合交通是我国城市信号交叉口最为显著的交通特点之一. 为了便于研究混合交通信号控制策略,并进行混合交通流仿真,从信号交叉口“时空资源”有效利用角度,提出了信号交叉口混合交通秩序度的概念,并建立了混合交通秩序度模型. 从信号交叉口的“空间资源”利用角度,建立行人自行车聚集群与机动车冲突区域模型;从信号交叉口的“时间资源”利用角度,建立行人自行车与机动车冲突时间模型,可以作为优化混合交通信号控制策略的一个重要评价指标. 最后,以混合交通秩序度和机动车延误作为评价指标,通过仿真的方法,对实际交叉口进行了混合交通信号控制策略优化,经过方案比选得到一个优化控制方案. 研究结果表明,以混合交通秩序度和机动车延误为评价指标优化的控制方案,比以往单一考虑机动车为评价指标优化的控制方案,效果得到明显改善,更能够表征我国信号交叉口混合交通流的运行状况.     

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，可实现单次决策过程计算时间小于0.01 s，具有应用于大规模复杂路网的实时信号配时决策的潜力。      

基于交叉口重要度深度搜索的区域信号协调控制方法

城市路网规模的不断扩大,给城市交通控制系统带来严峻的挑战.本文对交叉口之间的交通关联关系及表征交叉口关联性的交通流参数进行了分析,从而明确路网的拓扑结构,建立了以路网拓扑结构为基础的交叉口重要度估计模型,并根据有向深度搜索算法设计了区域信号协调优化方法.该方法从全局的角度建立了一种均衡疏导路网交通流的信号协调控制方法.最后将本文提出的方法与Synchro7优化出的控制方案对比,利用微观仿真软件SUMO进行控制效益评价,仿真结果表明,本文的方法可以有效提高信号控制效益.     

基于模糊理论的城市区域交通控制研究

城市区域交通协调控制是智能交通的主要研究方向,研究的主要目的是避免交通拥塞的产生,并能够在发生时及时疏散车辆。针对这种情况,提出一种基于模糊理论的区域协调控制方法,以区域内交叉口各相位方向的排队长度为评价参数,建立模糊控制规则对区域交通进行协调控制,采用典型五交叉口组成的区域对提出方法进行验证。结果显示:该方法能够有效地提高交叉口的通行能力和平均延误时间。     

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

快速公交预感应信号优先协调控制策略

提出了一种考虑交叉口协调控制的预感应公交信号优先策略,包括两个部分:信号配时优化和协调控制.假设公交车行驶时间已知的情况下,该策略通过按绿信比分配理想时间差和基于公交车站点时空距离转换的改进数解法来实现交叉口的配时优化和协调控制.为了获得该策略的实施效果,以常州市通江南路两相邻交叉口的单个方向为例,设计了四种信号控制情景(无优先、传统优先、预感应优先和预感应协调优先),并利用微观仿真软件VISSIM进行仿真分析.结果表明,四种情景中预感应协调优先策略大大减小了公交在交叉口的延误,提升了公交服务的可靠性,并且对社会车流的干扰最小.     

城市干线信号协调控制系统设计

以主干道信号协调控制理论为基础,结合武汉市龙阳大道实际情况,试说明干线信号协调控制的有效性.在各交叉口交通流量流向和信号配时调查基础上,进行数据分析处理,并应用信号协调控制原理与方法,得出设计方案.同时,运用VISSIM仿真软件,对该设计方案进行检验,并与原方案对比,结果表明对龙阳大道实行干道信号协调控制系统设计有效改善运行状况,减少干线交通延误.     

考虑交叉口不同饱和度的路网动态分区方法

为了便于信号控制策略的实施,针对路网中不同状态的交叉口,考虑子区内交叉口的同质性和关联性,提出了基于不同拥挤程度的路网动态分区方法.首先考虑相邻交叉口的交通关联度和相似度,建立了路网动态分区模型;然后结合谱图理论设计了动态分区算法,根据特征向量元素,对路段、交叉口的拥堵程度进行划分;最后提出了动态子区划分评价准则.算例结果表明,本文提出的方法既能有效地保证相关性较强的交叉口划入同一子区,又使得各子区内部路段的拥堵程度比较均衡,有利于各种不同拥挤程度的子区信号控制方案的选择和实施,对于交通信号控制方案的设计有实际的指导意义.     

基于路径关联性的交叉口群动态划分方法

交叉口群是路网交通流协调控制的基本单元,其动态范围划分与路网协调控制效益直接相关。在对经典Whitson路段关联性模型进行改进的基础上,考虑局部路网上交通流OD的空间分布特征建立了相邻交叉口之间的路径关联性模型;基于路径关联性模型计算结果,应用层次聚类方法对信号控制交叉口群进行动态划分。最后对路段关联性和路径关联性的交叉口群动态划分方法进行了算例验证和对比分析。研究结果表明,考虑路径关联性动态划分交叉口群可以减少对局部路网中主要OD路径的分割,从而降低主干道交通流的总停车次数和停车延误。     

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首先简述了交通控制系统的控制结构，然后对多Agent技术在控制系统中的应用优势进行了分析，在对已有相关文献进行分析的基础上，提出了以路口Agent为单位的多Agent交通控制系统结构和路口Agent的内部结构，并对Agent间的协调机制进行了讨论.以混合遗传算法作为路口Agent的计算模型，以延误作为PI值，采用惩罚函数对绿信比进行了优化，通过matlab编程进行实际数据验证，结果表明混合遗传算法的优化结果优于已有的爬山法.