城市快速路分层分布式优化控制方法研究

针对城市快速路控制系统对实时道路交通状况不能及时、有效地响应问题,利用时变的交通状态估计与OD矩阵预测信息,基于智能交通控制及分层分布式思想,提出一个新颖的城市快速路匝道控制方法. 采用基于多项式趋势模型的滤波方法对路段总的交通需求进行估计与预测,提前确定道路将来排队长度的上界;对快速路网未来的交通状态进行预测,基于全局最优的思想,提前为路网中各个匝道建立协调约束,为匝道调节率的制定提供依据. 仿真结果表明,分层分布式的快速路控制系统通过协调各个匝道之间的利益,能够有效缓解高峰出行时的拥堵现象,对实现城市快速路网整体性能优化具有现实意义.     

考虑博弈的多智能体强化学习分布式信号控制

交通需求的不均衡和波动会增加分布式信号控制优化的难度. 由于现有独立动作的多智能体强化学习(IA-MARL)仅基于自身的历史经验做出决策,基于IA-MARL的分布式信号控制难以及时缓解交通需求不均衡和波动的影响. 本文融入博弈论的混合策略纳什均衡概念,改进IA-MARL的决策过程,提出考虑博弈的多智能体强化学习(G-MARL)框架. 在采用带有泊松到达率的道路网络流量不均衡输入的格子网络中,分别对基于IA-MARL 和GMARL 的分布式控制方法进行数值模拟,获取单位行程时间和单位车均延误曲线. 结果显示,与IA-MARL相比,G-MARL在单位行程时间和单位车均延误方面分别改善59.94%和81.45%. 证明G-MARL适用于不饱和且交通需求不均衡和波动的分布式信号控制.     

公共交通乘客个体活动链的日相似性研究

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年 4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于PrefixSpan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采 用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明：每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为 0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.     

城市交通控制中的数据采集研究综述

过去几十年来,城市交通控制技术为适应不断增长的交通需求和日益复杂的管理目标有了长足发展. 作为城市交通控制策略制定和控制算法设计的基础,交通数据决定了城市交通控制的适用性、可靠性和先进性. 数据采集技术的发展为城市交通控制能力的提升带来了机遇和挑战. 本文回顾交通控制系统中数据采集与参数估计的基本方法,分析评述检测数据方法从固定式无标识数据、移动式检测数据到固定式有标识数据的演变,指出它们给交通参数估计带来的变革. 结合20 世纪末出现的移动式检测技术,分析评述了对应的两种交通参数估计方法,即基于概率论的方法和基于交通流激波理论的方法给交通控制带来的影响. 针对近年来出现的固定式有标识检测数据,分析其对城市交通需求估计及交通控制策略参数估计研究带来的新任务. 最后,分析指出我国未来交通控制研究的三个方向：一是城市交通控制系统的信息范围已扩展到区域和路网层级,二是交通参数估计研究的重点随着数据采集方式的演变已转向提高参数估计的实时性与精度等领域,三是交通参数研究理论与实践存在差异,如何结合我国城市交通系统运行中检测环境差异导致数据误差率的变化,交通流到达规律的变化,道路上不同种类交通流间的交叉干扰等实际应用因素,使方法与模型能有效地指导我国复杂的交通控制实践是重要方向.     

基于图卷积网络的路网短时交通流预测研究

智能交通系统是缓解交通拥堵行之有效的手段,精准的交通流预测是其实现的关键所在. 本文考虑路网拓扑结构和交通流时空相关性,提出基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)的大规模城市路网短时交通流预测模型,具有较高的预测精度、预测效率和现实解释意义;采用真实大规模城市路网浮动车数据对GCN模型进行测试,结果表明,GCN模型相对于现有模型,在预测性能上有较大提升.     

基于交叉口可靠性的公交优先信号配时优化模型

公交信号优先被广泛应用于提高道路通行能力和服务水平等方面,但是,公交信号优先经常会破坏路网,从而导致交叉口可靠性降低.因此,交叉口可靠性是交通信号设计中需考虑的一个重要问题.本研究针对单点交叉口提出了基于可靠性的公交信号优先配时优化模型,将人均延误最小化作为目标函数,将交叉口相位清空可靠度指标作为一个重要约束条件,该模型在优化信号配时的过程中不仅降低了人均延误,并且保证了交叉口的可靠性.本研究将该优化模型应用于单点交叉口,通过分析影响参数得到:仅提高可靠性要求,延误时间会非线性增加;若一味地降低总延误会导致低可靠性.最后,通过案例分析将传统模型与本研究模型进行对比分析,验证了本研究所提出模型的实用性.     

自动化码头多AGV路径冲突的优化控制研究

针对自动引导车(AGV)在自动化码头水平运输过程中可能发生的路径冲突问题,提出一种将AGV路径容量、安全距离、行驶时间及行驶速度相结合的多参数优化控制模型.Dijkstra算法规划多条AGV路径,位向量交集运算法检测路径冲突,改进的速度控制策略通过控制AGV在冲突节点处的行驶速度,解决冲突问题.对某自动化码头的AGV路网进行仿真实验和分析.比较停车策略、速度控制策略和改进的速度控制策略的结果,验证了改进速度控制策略在AGV路径冲突问题中的可行性及有效性.     

道路几何设计对IDM模型跟驰行为的影响

考虑道路几何设计参数转弯半径、超高、坡度对车辆跟驰行为的影响,对车辆跟驰智能驾驶员模型(IDM)进行了改进.结合二自由度车辆动力学模型,利用Matlab/Simulink建立改进后的跟驰模型并进行仿真.仿真分析发现:在具有转弯、超高和坡度的道路上,改进后的模型,其跟驰车辆车头时距增大,行驶速度减小,保证了车辆行驶的安全性;车辆横摆角速度和侧向速度随半径和超高的增加而减小,保证了汽车操纵稳定性.结果表明,改进后的模型能够更准确地描述道路几何设计对车辆跟驰行为的影响.     

城市路网动态转向建模与优先选择研究

确立网络表述方式是在城市路网中建立路径规划系统的基础工作之一.在不牺牲计算效率的前提下,网络表述方式既要能灵活反映出车辆在交叉口中所能进行的转向动作,又必须保证这些转向动作不会造成交叉口的安全隐患与通行效率的下降.针对这一需求,提出了一套面向决策点的网络表述方法,并在其数据结构的基础上,通过扩展现有的Dijkstra最短路搜索算法,在不改变以最短路为优化目标的前提下,以次优选择方式实现了干道优先和非左转优先的转向选择.以现实交通网络为模型,通过一系列实验验证算法在静态路径规划中的有效性.结果表明,算法以提高0.5%额外总出行成本的前提下,同时降低了11%的支道选择和21%的左转选择.     

基于倾斜摄影技术的铁路三维实景系统开发与应用

针对铁路沿线分布区域较广、地质环境复杂、无法及时获取沿线环境及违建物信息等情况,综合利用倾斜摄影等新技术手段,设计开发京张高铁三维实景系统.与传统的遥感卫星影像等展示方式相比,该系统能准确、完整地表达铁路沿线及周边各类建筑物,并将铁路建设期、竣工验收期及运营期的资料、数据进行集中式管理.该系统的应用实现了运维人员对高铁...