基于单截面低频检测数据的信号交叉口排队长度估计

针对我国大多数中小城市信号交叉口交通检测数据条件及基于此数据条件下存在的信号交叉口排队长度估计精度不高问题,研究了基于单截面低频定点检测数据的信号交叉口排队长度估计模型.利用时间占有率与流量、速度之间的函数关系对长排队(排队长度超出检测器位置)进行识别.根据信号配时数据切分低频检测器数据,并与信号配时数据匹配.基于交通波理论,通过关键点的判别求取周期最大排队长度.以青岛市山东路-江西路南进口为例进行仿真和实证验证.结果显示,长排队的识别精度达到了90% 以上,不同饱和度下(低、中、高)的信号交叉口排队长度估计精度均达到了80% 以上,其中,中、低饱和度场景下排队长度平均绝对误差小于20 m/cycle,高饱和度场景下排队长度平均绝对误差小于45 m/cycle.      

Real-time queue length estimation using event-based advance detector data

Real-time queue length information at signalized intersections is useful for both performance evaluation and signal optimization. Previous studies have successfully examined the use of high-resolution event-based data to estimate real-time queue lengths. Based on the identification of critical breakpoints, real-time queue lengths can be estimated by applying the commonly used shockwave model. Although breakpoints can be accurately identified using lane-by-lane detection, few studies have investigated queue length estimation using single-channel detection, which is a common detection scheme for actuated signal control. In this study, a breakpoint misidentification checking process and two input-output models (upstream-based and local-based) are proposed to address the overestimation and short queue length estimation problems of breakpoint-based models. These procedures are integrated with a typical breakpoint-based model framework and queue-over-detector identification process. The proposed framework was evaluated using field-collected event-based data along Speedway Boulevard in Tucson, Arizona. Significant improvements in maximum queue length estimates were achieved using the proposed method compared to the breakpoint-based model, with mean absolute errors of 35.7 and 105.6 ft., respectively.     

Probe vehicle lane identification for queue length estimation at intersections

Vehicles instrumented with Global Positioning Systems, also known as GPS probe vehicles, have become increasingly popular for collecting traffic flow data. Previous studies have explored the probe vehicle data for estimating speeds and travel time; however, there is very limited research on predicting queue dynamics from such data. In this research, a methodology was developed for identifying the lane position of the GPS-instrumented vehicles when they are standing in the queue at signalized intersections with multiple lanes, particularly in the case of unequal queue. Various supervised and unsupervised clustering methods were tested on data generated from a microsimulation model. Among the tested methods, the Optimal Bayes Rule that utilizes probability density functions estimated using bivariate statistical mixture models was found to be effective in identifying the lanes. The methodology for lane identification was tested for queue length estimation. This research confirms that the lane identification is an important step required prior to the queue length estimation. The accuracies of the models for lane identification and queue length estimation were evaluated at varying levels of demand and probe vehicle market penetrations. In general, as the market penetration increases, the accuracy improves as expected. The result shows that 40% market penetration rate is adequate to reach about 90% accuracy.     

基于抽样车辆轨迹数据的信号控制交叉口排队长度分布估计

排队长度是评价信号控制交叉口运行状态的重要参数之一。现有大多数基于抽样车辆轨迹数据的排队长度估计方法可以实现周期级排队长度估计，但是需要信号配时、渗透率或车辆到达分布等实践中难以获取的输入信息。此外，这类方法在低渗透率条件下往往难以确保估计结果的准确性和可靠性，极大地限制了其实用性。因此，提出一种抽样车辆轨迹数据驱动的时段级信号控制交叉口排队长度分布估计方法，可不依赖任何交通流理论模型和前述输入信息实现排队估计。首先，通过理论推导可以证明时段内抽样车辆的停车位置分布和排队长度分布之间可互相转化；然后，提出一种扩展的核密度估计方法来拟合并平滑抽样车辆停车位置分布，从而有效地适应不同日期和周期的轨迹叠加所带来的波动，提高方法的适用性；最后，基于前述推导和拟合的停车位置分布实现时段排队长度分布、平均排队长度和百分位排队长度估计。分别采用仿真和实证数据对上述方法进行验证和评价。结果表明，通过叠加5 d相同时段的抽样轨迹数据，15 min的平均排队长度估计误差仅为1.59 veh，相对误差仅为9%。同时，面向不同分析时长，只要给定超过100 veh抽样车辆的观测样本，无论渗透率高低，所提出的方法在定时或自适应信号控制交叉口都可实现时段排队长度分布的准确估计，其成果可进一步用于信号控制交叉口运行可靠性评估以及多时段定时信号控制的鲁棒优化。     

基于网联车辆轨迹数据的周期排队长度估计

近年，基于网联车辆轨迹数据的交通管控与服务研究方兴未艾。其中，信号控制交叉口排队长度估计备受关注。然而，在低渗透率条件下，单个周期内轨迹稀少且提供的交通信息十分有限。现有研究仅以当前周期内网联车辆轨迹数据为输入，难以获得准确且可靠的周期级排队长度估计结果。因此，融合利用历史网联车辆轨迹数据提供的车辆到达和停车位置信息以及当前周期内实时观测的网联车辆排队信息，提出一种基于最大后验概率的周期最大排队长度估计方法。首先，依据历史轨迹数据的停车位置信息，估计排队长度的先验分布；其次，依据历史轨迹数据的车辆到达信息，估计周期内车辆的历史到达分布，并结合周期内最后1辆排队网联车辆的到达时刻与停车位置，构建排队长度似然函数；最后，基于贝叶斯理论，结合前述先验分布与似然函数，推导周期排队长度的后验分布，并采用最大后验概率方法实现周期最大排队长度的估计。仿真结果表明：所提方法在不同饱和度和渗透率条件下，均优于现有的方法；即使在车辆轨迹数不超过1 veh·周期^-1的低渗透率条件下，所提方法的平均绝对估计误差也不超过2 veh·周期^-1。实证结果表明：在渗透率仅为8.96%的条件下，所提方法的平均绝对误差为2.12 veh·周期^-1，平均相对估计误差为12.4%，同样优于现有同类方法。     

信号交叉口左转专用可变车道设置研究

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.      

四路停车控制交叉口通行能力计算

基于实际调查和观测分析,采用冲突技术法建立了机非混合交通流条件下四路停车控制交叉口机动车流的通行能力计算模型,进一步提出了422型和444型四路停车控制交叉口共用车道和拓宽路口通行能力的计算方法。通过对比冲突技术法推荐模型计算通行能力与典型交叉口观测通行能力和车队分析法计算通行能力,验证了通行能力计算模型的有效性。此外,探讨了行人流和非机动车流对机动车流通行能力的影响。最后,计算分析给出了422型和444型四路停车控制交叉口行人和自行车流量与交叉口机动车流通行能力的回归关系式,为四路停车控制交叉口通行能力的确定提供参考。     

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。     

短车道对信号交叉口通行能力影响研究

针对交叉口进口道拓宽后形成的短车道,由于其长度的限制,存在因车辆排队溢出而造成阻塞的问题,结合交通流理论和概率论的相关成果,从定性分析和定量计算两方面研究了短车道排队阻塞对信号交叉口通行能力的影响。针对3种不同的信号相位方案,建立了考虑短车道潜在排队阻塞情况下的车道组通行能力计算模型,并通过仿真对模型进行了检验。在此基础上,进行了短车道条件下相关因素对信号交叉口通行能力影响的敏感性分析。研究发现在交叉口进口道存有短车道条件下,短车道长度、信号相位方案对通行能力起主要影响;同时对通行能力而言,存在最佳信号周期。     

倒计时信号灯对交叉口交通安全影响研究

针对倒计时装置对信号交叉口交通安全的影响进了研究。采集了9个信号交叉口共计13个进口道的相关数据,以红黄灯时段车辆通过停车线情况及交通冲突数作为替代安全评价指标,对比设置及未设置信号倒计时装置的交叉口进口道数据,量化了信号倒计时装置对城市信号交叉口交通安全的影响。结果表明,在交叉口直行和左转2个方向上,受到信号倒计时装置影响,车辆在交叉口进口道处的冒险通行频次以及交通冲突数均有显著提升,对交叉口交通安全水平存在负面影响,建议在工程应用中谨慎使用信号倒计时装置。      

基于混行跟驰仿真的CAV专用进口道动态设置方法

信号交叉口是影响交通系统运行安全和效率的关键。在国家新基建战略的提出以及车路协同技术不断发展的环境下,合理设置网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicle,CAV)专用进口道,对信号交叉口进口道处不同网联类型的车辆进行科学的交通组织,能够提高交叉口的通行能力,降低行车延误,促进城市交通系统效率与安全的双提升。建立协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆跟驰模型和GM (General Motor)模型分别描述混行环境下网联车辆与非网联车的跟驰行为,以提高进口道通行能力、降低延误和油耗为优化目标,采取敏感度分析方法,提出不同CAV比例、进口道车道数、交通量和信号配时方案组合情况下CAV专用进口道的动态设置条件,适用于不同交通状况的信号交叉口,具有较强的普适性。数值仿真结果表明：采用该方法设置CAV专用进口道能够提高混行信号交叉口的通行能力、降低延误和车均油耗;在实际应用时,可视交叉口类型和交通智能化程度灵活选取CAV专用进口道设置方式,为混行交通流环境下交叉口进口道的交通组织优化提供理论依据和模型支持,对车路协同系统的相关研究具有参考意义。     

Quality of pedestrian flow and crosswalk width at signalized intersections

Among various pedestrian facilities, signalized crosswalks are the most complex and critical ones. Their geometry and configuration including width, position and angle directly affect the safety, cycle length and resulting delays for all users. Existing manuals do not provide clear and rational specifications for the required crosswalk width under different pedestrian demand combinations and properties. Furthermore, they do not consider the bi-directional flow effects on crossing speed and time when addressing pedestrian flow at signalized crosswalks. However, quantifying the effects of such interactions on the behavior of pedestrian flow is a prerequisite for improving the geometric design and configuration of signalized crosswalks. The objective of this paper is to develop a methodology for estimating the required crosswalk width at different pedestrian demand combinations and a pre-defined LOS. The developed methodology is based on theoretical modeling for total pedestrian platoon crossing time, which consists of discharge and crossing times. The developed models are utilized to generate the fundamental diagrams of pedestrian flow at signalized crosswalks. A comprehensive discussion about the effects of bi-directional flow and various pedestrian age groups on the characteristics of pedestrian flow and the capacity of signalized crosswalks is presented. It is found that the maximum reduction in the capacity of signalized crosswalks occurs at roughly equal pedestrian flows from both sides of the crosswalk. By utilizing existing LOS thresholds for pedestrian flow at signalized crosswalks, the required crosswalk widths for various pedestrian demand combinations are proposed for implementation.     

基于短连线的过饱和信号交叉口最大延误模型

为了解决过饱和状态下短连线的信号交叉口路段长度对延误影响的问题,推导出了基于短连线的过饱和信号交叉口最大延误模型。首先分析经典延误模型的盲区:在连接短连线信号交叉口车辆排队长度达到路段长度后,排队车辆就不能再增加;然后利用排队长度与延误关系推导出适用于该状态下的延误模型,并且提出当短连线相连2个交叉口信号相位差为0时所计算出来的延误是最大延误;最后通过算例对比了提出的延误模型与定数理论延误模型。结果表明:路段长度限制对于过饱和状态下连接短连线的信号交叉口延误的计算有很大影响,所提出的方法能够有效解决这一问题。     

基于微观仿真与极值理论的城市交叉口安全评价方法

为了提升中国的道路安全评价水平,提出一种基于微观交通仿真与极值理论相结合的城市交叉口安全评价方法。首先提出一种新的微观交通仿真标定方法,它是以优化冲突参数后侵占时间（Post-encroachment Time,PET）分布作为标定目标,同时将平均排队长度和冲突数量作为约束条件,并使用遗传算法寻找仿真模型中最优驾驶人行为参数的系统性方法。然后引入极值理论中的极大阈值方法（Peaks-over-threshold,POT）,选用PET值作为模型输入指标,对交叉口年平均事故频率进行预测。选取上海市奉贤区的10个交叉口作为案例分析,对交叉口仿真建模后,分别使用基于平均排队长度的传统标定方法、考虑冲突数量的两阶段标定方法和优化PET分布的多约束标定方法进行标定,并使用POT方法获得各交叉口的事故预测值。结果表明：所提方法在相关性检验、相对安全检验和事故预测3个方面显著优于其他2种标定方法;将其与基于实际观测冲突的极值预测进行对比,发现两者在相交冲突和追尾冲突的事故预测上表现均较为良好,而对于换道冲突的预测较为一般;提出的基于微观交通仿真与极值理论的方法是一种可行的、有潜力的城市交叉口安全评价方法。     

临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率，提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先，建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型，分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二，构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型，通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三，构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型，并提出了相应的求解算法，通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成，考虑各交叉口间的制约影响关系，有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法，通过通过量最大化模型优化周期及绿信比，继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差，获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后，应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化，并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化，与对照方案相比，优化方案的双向总交通量提升了21.9%，车均延误降低了63.1%，通行能力与服务水平提升显著。     

平面信号交叉口绿灯间隔时间的计算方法研究

在平面信号控制的交叉口中,绿灯间隔时间的大小关系到交叉口的安全性和通行效率,合理设置绿灯间隔,可以保障交通流的运行.文中介绍了绿灯间隔时间的基本概念,对比分析了国内外绿灯间隔时间的不同计算方法;探讨了影响绿灯间隔大小的关键因素,包括进入时间、清空时间、通过时间等.以典型平面信号交叉口绿灯间隔时间计算为例,分析各种计算方法的适应性,并基于冲突时刻差法进行交叉口安全仿真评价.     

信号交叉口排队长度预测的神经网络方法

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。     

基于交通冲突分析的公路信号交叉口安全评价

交通冲突分析技术是以大样本、快速、定量研究评价交通安全现状与改善效果的特点而异于事故统计评价方法。文中通过对信号平面交叉口道路交条件及交通冲突数据的分析研究,引入综合影响系数,运用灰色关联理论对交通冲突影响因素进行分析,建立了信号平面交叉口道路交通条件与交通冲突率的关系模型,并提出了基于交通冲突的信号平面交叉口交通安全评价的综合影响系数方法。根据交叉口的交通流量、相交道路流量比、交通组成及左转车比例等因素,确定对交通冲突率的综合影响系数K,进而得出交叉口的安全水平等级。     

基于冲突极值模型的非常规信号交叉口安全评价

为了评估非常规信号交叉口交通安全,提出了基于冲突极值模型的横断面分析方法.利用计算机视频技术提取了南京市3个信号交叉口(1个设施组和2个参照组)96h的交通冲突数据和交通流数据,构建了包含数据层[处理层[先验层的3层贝叶斯超阈值冲突极值模型,利用马尔可夫链蒙特卡罗仿真方法对模型参数进行估计,采用预测交通事故和比值比计算...     

基于关键本征模态函数的道路交通信号控制时段划分方法

交通信号控制是缓解城市交通拥堵的重要手段,时段划分是信号灯控交叉口多时段控制的基础,合理的划分方法有助于提高信号控制效率。对于固定配时的信号灯控交叉口,传统时段划分方法主要借助于路口历史交通流量数据,依据人工经验或者简单聚类算法,直接进行时段划分,未能充分考虑交通流的时序性和随机性问题,不利于交通控制整体效益。综合考虑交通流中随机因素和时序性对时段划分的影响,本文研究了基于经验集合模态分解和有序聚类的时段划分方法。利用集合经验模态分解处理交叉口流量数据,提取了若干个本征模态函数及1个余项。借助皮尔逊相关系数分析原始流量数据、本征模态函数、余项这三者之间的关系,优选与原始流量相关性最高的本征模态函数或余项作为交通流的关键成分,使用关键成分代替流量数据进行有序聚类,完成时段划分。通过寻找不同分割个数下最小损失值突变点,获取最佳分割数,并得到最佳方案。以广东省中山市一个路口为案例对本文提出的时段划分方法进行算例分析,VISSIM仿真结果表明：(1)相比于现状,提出的方法在工作日和非工作日分别能提高路口通过车辆数11.32%和2.62%,缩短排队长度18.67%和12.02%;(2)非工作日车...