两相邻路口交通信号的协调控制

传统路口的控制算法大多研究单个路口的信号控制情况.该文根据路口之间的相互关 系,利用高阶广义神经网络及模糊推理提出了两个相邻交通路口的协调算法.利用此算法设计 的交通信号控制器,可以有效地协调两相邻路口的红绿灯信号,在一定程度上改善了交通路口 的交通状况.     

交通控制信号双向绿波偏移算法研究

详细介绍了一种算法思想,在应用相同信号周期的相邻干线路口,基于各路口原相位配时,仅调整各路口间相位差,使干道方向上行驶大部分车辆能够得到比较理想的绿灯时间,获得一种广义的双向绿波通行特性,并给出程序结论示意图,以及在实际应用中的效果与局限性。     

路口交通数据的分析与挖掘研究

交叉路口是道路的枢纽,影响道路畅通的瓶颈。本文以相邻的两个交叉路口作为研究对象,分析挖掘相邻路口之间的历史交通数据,同时构建多元线性回归的模型对两路口之间的车流量进行预测。研究结果表明,相比只考虑车流量的单因素预测基础上加入限号、天气因素能更加准确地预测未来5到15分钟的车流量。     

智能交通在城市交叉口控制的应用

当前路口的信号灯控制算法大都还是研究单个路口的信号控制情况,但是单个路口的最优化之和并不代表整个城市交通控制的最优化,而必须对城市交叉口的上下游进行一体控制,实现整体交通流量的最优化。本文通过对上游相邻多个路口进行监测,结合历史数据进行建模,从而制定下游路口的信号灯方案,以保证车流能以最少的时间通过相邻的几个路口。     

交通数据中的会话识别

会话识别因其能够提供对用户行为模式的深入理解而备受关注。交通数据会话是指用户为了完成某个任务而经过的交通路口序列。该文中我们采用超时和统计语言模型两种方法来进行会话识别。超时方法主要考察相邻交通路口之间的时间间隔对会话识别的影响,而统计语言模型则考虑路口序列的全局规律性。我们在交通数据集上进行了大量的实验,并通过比较分析两种方法性能上的差异得知时间因素比全局规律性在会话识别中的影响更大。     

基于流量的交通信号智能控制算法与仿真

交通信号控制系统是城市交通的基本组成.文章针对交通路口信号控制中的时间分配算法进行研究.根据交通路口抽象模型,综合多种路口流量因素,引入了综合流量指标来对交通流量进行量化描述.并且以该综合指标为中心设计了具备自适应能力的信号控制算法.实现了能够依据交通流量状况进行路口时间调整的交通信号控制系统模型.通过NetLogo平台进行仿真实验,证明该系统模型可以很好的适应路口交通流量变化和差异,一定程度上可以作到对交通压力的缓解.     

基于多智能体交通绿波效应分布式协同控制算法

基于"绿波"效应的交通控制通过实现干道上的车流不间断地经过多个交通灯路口而不停止,是目前公认的最有效率的交通控制策略之一.然而随着城市交通规模的不断扩大,传统的集中式交通控制方法可能遇到计算和通信上的瓶颈.而当路口交通灯只能获取城市交通网络全局有限的信息时,传统的分布式控制方法可能十分低效.提出了一种基于多智能体的交通灯分布式绿波自适应控制方法.在该设计中,每一个交通灯路口通过一个非集中式的协同智能体来控制.其核心是,智能体通过预测自身下一时刻的状态进行自主决策.由于只有来自邻居路口的车辆能够直接影响当前路口下一步的状态,这一决策过程仅需要智能体通过与邻居智能体间的局部交互来完成.描述了基于多智能体交通灯分布式"绿波"效应的控制算法,并通过仿真实验验证了该方法在大规模城市交通系统中的可行性.     

过饱和交叉口群自适应控制方法

为解决过饱和交通状态下交叉口群道路拥堵时车辆难以疏散、易造成拥堵堆积的问题,提出了一种以交叉路口为中心的区域自适应交通控制方法.同时关注当前路口和相邻交叉路口的交通车辆排队状态信息,确定最佳放行相位实现相邻路口间的协调控制,与传统控制方案相比,方法能够加快拥堵区域向非拥堵区域的车辆疏散,并抑制外围车辆向拥堵区域聚集,有效缓解了拥堵堆积,缩短了行程时间,在非过饱和情况下,亦有效提高了交通通行效率.     

基于K-means聚类的交通拥堵预测系统

针对当前车辆堵塞的问题,本作品进行实地考察并依托往期数据,运用机器学习,预测出每日各时段交通热力图。通过交通控制学及其他资料,建立交通信号灯配时优化模型并进行求解。通过红外传感将每条干道上的平均行驶速度测量传递给上位机,上位机求出最优解后,通过以太网把数据传递给各个路口交通信号灯,动态分配其时长以便预防,解决堵车现象。     

基于虚拟仪器技术的智能交通诱导系统设计

针对混合交通流(非线性、随机性)难以建立精确数据模型的特点,提出以单点控制方式为研究对象,以工控机和车辆检测器为前端路口控制器,构建交通诱导系统。通过对交叉口(路口)车流量数据的检测,对固定多时段定周期的绿时进行修正调整,在线优化配时方案,实现动态交通分配信号的控制。     

多路口交通信号的优化控制

根据城市交通控制的非线性、随机性、模糊性和不确定性等特点，提出一种多路口信号优化控制方法。该方法通过神经网络技术对相关路口下一个周期的交通参数进行预测，并建立基于车辆排队的交通模型，同时，各路口的绿信比在周期内也可根据当前的交通状况实时调整，以克服预测模型失配和外界干扰的影响，最终达到了多路口交通畅通和平均车辆延误时间尽可能小的控制目标。仿真试验已证实了该方法的有效性。     

基于WSN的路口交通信号控制设计

为了缓解道路交通拥堵,减少车辆延误,节约交通能源,控制车辆在交叉路口顺畅通行,提出了一种基于无线传感器网的智能交通信号控制设计。利用传感器节点收集的交通信息,结合多agent的西同方法,控制中心进行综合处理,在不同的时段采用不同的路口控制模式,调整各交叉路口的绿信比,协调干线各路口周期的确定和各路口之间的相位差,自适应地控制车辆通行时间。实现了交通信号灯的无线智能控制,从而提高车辆通行效率。实现交通信号控制的智能化、网络化。     

基于模糊逻辑的区域交通协调控制方法

城市路口拥堵问题是制约城市发展的一个瓶颈。目前,信号灯模糊控制研究对象大多集中在单路口或者干线上相邻的几个交叉口,但城市区域内各个交叉口交通流实际上是相互影响的,因此以上研究存在一定的局限性。针对这一问题,将区域交通信号灯作为研究对象,对区域内信号灯进行模糊协调控制。仿真结果表明,在不同的交通流量情况下,和定时控制、感应控制方式相比,信号灯区域模糊协调控制能更大程度地减少路口车辆平均延误时间。     

基于城市区域路网的分散协调控制研究

根据城域多路口交通系统的特点,摒弃统一信号周期的方法,以各单路口为基点,采用分散协调控制策略,综合考虑各相邻路口及两路口间的交通流,实时控制各路口交通信号,并智能的加以协调,使区域内道路的交通通行能力得到提高,降低车辆的延误时间。为提高系统的控制精度和鲁棒性,采用神经网络技术实现模糊控制。仿真结果表明,该方法控制效果良好。     

基于时空分析的路口相似度计算方法

在交通领域中,传统的交通时空数据分析方法存在拥堵路口的时空数据相似性检索效率低、可靠性差的问题,从空间场景相似度和动态数据相似度等角度出发,提出一种基于时空分析的交通路口相似度计算方法.该方法由交通路口静态数据模型和动态数据模型构成,路口静态数据模型将交通路口作为空间场景,计算目标路口与数据库路口的空间场景相似度,路口动态数据模型根据路口检测器数据的时间属性,创建时序数据库,在时间维度上对路口动态数据进行切片,计算目标路口与数据库路口在相同时段内的相似度,在此基础上构建路口相似度计算模型,对满足相似检索的路口进行排序,以增强检索结果的可靠性.实验结果表明,与时空索引检索算法相比,该方法能够有效提高交通路口检索的准确性,且具有较强的实用性.     

一种基于GPS轨迹的道路拓扑生成方法

复杂路网拓扑的自动生成建立在道路提取和交叉路口识别的基础之上,是智能交通控制和自动导航服务等领域的研究热点之一,基于浮动车或出租车的GPS轨迹可以反映交通路网的拓扑结构。为此,提出了一种基于GPS轨迹的道路拓扑生成方法,即在无道路地图辅助的情况下,该方法基于大规模GPS轨迹,能够快速提取路口交叉点,自动构建具有地理位置信息的拓扑结构和计算相邻路口的网络距离。实验结果表明,该方法能够提取出各个道路交叉点并建立各点之间的拓扑关系。在提取主干道路拓扑实验中,在设置路宽为55米的情况下提取路口交叉点的正确率达到了87.08%,各路口之间的平均网络距离误差率为8.87%,并且能够正确地得到交叉点之间的连通关系。     

基于模糊控制算法的城市交通区域协调控制

针对目前我国城市交通区域控制的研究现状,应用群决策理论和模糊控制理论,对整个城市区域交通建立协调二级模糊控制模型。以相邻交叉口之间的车流量信息和预测剩余时间周期为模糊控制器输入,由二级模糊控制器的输出控制下一时刻的绿灯相位,从而调整控制子区内相邻交叉口上下游之间的交通流和集散程度,最终实现对控制子区的宏观区域协调控制。     

动态路网中基于实时路况信息的分布式路径生成算法

动态路网中的寻路问题在交通诱导和交通流仿真中有重要意义。提出一种基于实时路况信息的分布式路径规划算法,根据安装在道路路口的智能摄像头所采集到的交通参数对路口的畅通程度进行建模,估算车辆在路口间通行需要的时间。当有车辆需要交通诱导时,通过智能摄像头之间的网络进行基于网络路由思想的分布式最短路径寻路,在寻路过程中加入延时发送机制。网络中的智能摄像头根据车辆所在路口的畅通程度和到邻近路口的距离设置一定的延时,来广播路径询问数据包,使数据包能模拟当前的路况,从而有效、迅速地获得路径规划的结果。     

基于MSP430F149的路口交通灯智能控制系统的研制

目前,一些城市的交通指示系统采用固定循环时序控制,这与交通流量的极大变化不相适应。针对这一问题,提出了路口交通指挥时序可随交通流量变化自适应调整的智能控制方案,并通过无线网络把本路口交通流量的变化信息传输给邻近路口以适应交通流量的变化。系统采用了模块化设计方案,包括中央处理模块、流量检测模块、无线传输模块、信号驱动模块及电源模块等。测试表明,路口通行间隔能随车流量变化而改变,系统对提高交通效率明显效果。     

基于环形线圈检测器的复杂交叉路口多相位模糊控制

利用环形线圈检测器获得复杂交叉路口的实时交通数据,设计了一个三路交叉复杂路口交通信号灯的多相位模糊控制。通过多相位设计对交叉口的复杂交通流进行了规划组织,模糊控制策略可以对绿灯配时进行适当的调整以适应交通状况的实时变化。仿真结果表明,多相位模糊控制效果在减少车辆延误时间指标上优于传统的定时控制。