数据驱动交通响应绿波协调信号控制

传统绿波协调信号控制是一种开环控制,无法根据交通需求的变化调整配时方案.为克服传统绿波协调控制的缺点,本文提出一种数据驱动交通响应绿波协调信号控制方法.首先,针对采用混合放行的路网,考虑到排队消散时间以及放行相序对优化结果的影响,给出一种适用于路网的混合放行最大绿波带优化模型;在此基础上,引进排队消散时间相符度指标、相序相符度指标和行驶速度相符度指标,实时评价、更新控制方案,实现非饱和情况下的数据驱动交通响应绿波协调信号控制.仿真研究表明,该控制方法能适应路网交通需求的变化,极大地提高了路网的通行能力.     

绿波协调控制的子区动态划分算法

为了提高子区划分的效率,本文提出了一种基于绿波协调控制的二次划分子区的模型.首先,根据距离、流量和周期3原则,提出基于可协调度的粗划分指标对子区进行初次划分.然后,在最大绿波带优化模型的基础上,引进绿波带带宽达到率为细划分指标,对子区进行再次细划分,同时引入调整指数对子区进行在线调整,实现了子区划分及其信号配时参数优化的同步.最后,利用遗传模拟退火算法对子区划分方案快速寻优,实现了绿波协调控制的子区实时动态划分.通过算例分析表明,该控制方案能提高路网的通行能力,具有良好的稳定性和高效性.     

车路协同环境下基于动态车速的相位差优化模型

针对基于固定路段行驶车速的相位差优化模型在优化双向滤波时存在的不足,本文基于车路协同环境下车辆–信号控制系统双向、实时通信的运行环境,研究并建立了车辆动态速度与交叉口相位差的整合优化模型.首先,基于对上游交叉口流出的两类交通流,即饱和交通流和非饱和交通流运行特征分析,建立了速度与相位差相互影响关系模型,在此基础上,分别针对两种不同的交通流,以干道实时流量与速度乘积最大为目标,考虑初始排队清空时间,可变速度范围,和相位差取值空间等约束条件,建立了车辆速度与相位差的动态优化模型,从而实现干道交通流不停车通过量最大且延误最小的目的.最后,对比分析了本文模型与经典Maxband绿波优化模型及Synchro软件的信号协调控制优化方案,结果表明,相比其他两种典型优化方法,本文模型能显著提高双向绿波带宽并大幅减少停车次数,提高协调控制的效益.     

基于粒子群优化算法的多交叉口信号配时*

以城市道路多个单点信号控制交叉口组成的绿波系统为研究对象,对绿波系统的交叉口信号配时优化进行研究。通过对路段和干线机动车流进行协调控制设计,以西安市某两相邻交叉口晚高峰时段各进口道的交通量、通行能力、饱和流量以及各交叉口进口道的实际车均延误时间为约束,确定各交叉口的信号周期及各相位有效绿灯时长,使得干线延误量最小。设计了PSO算法的编码方式,分别采用PSO算法、灾变PSO算法和二阶振荡PSO算法对多交叉口交通信号配时进行优化计算。仿真实验表明,二阶振荡PSO算法在该实例中表现最优。     

基于粒子群算法的交通干线协调控制的研究

目前各大城市交通拥堵的一个重要原因是交通控制仍然为单点控制,未能实现协调优化.基于此,提出一种基于粒子群优化的干线交通总延误最小协调控制方法.首先,通过对城市交通干线协调控制进行数学抽象,建立干线交通双向绿波控制总延误模型.其次,依据总延误模型的特征,设计了一种利用历史最优共享的粒子群算法(VSHBPSO).接着,对干线总延误模型进行优化,以总延误最小为目标,得出相位差、绿信比的最优解,进而获得交通信号相位的动态配时策略.最后以秦皇岛市交通干线为例进行仿真实验,实验结果表明,优化后的交叉口配时方案比传统的定时控制方案减少了43.1％的延误时间,有效提高了干线通行效率.     

基于CAN现场总线的智能交通信号控制系统

利用CAN现场总线技术,设计开发了一种基于现场总线的智能交通信号控制系统,系统采用三级分布式结构,即:中央控制系统、区域控制系统和路口控制系统.系统能实现固定配时控制、实时自适应协调控制、绿波控制、闪光控制、单点控制、多相位控制、协调控制.     

城市协调控制主干路交通流模型

城市协调控制主干路交通流模型是交通预测、仿真、信号配时的前提和基础.论文通过改进开放性边界条件,利用一维元胞自动机模型模拟协调控制主干路交通流状况.该模型采用差分方程的形式描述车辆动态行为.解除了信号灯等间距布设的限制,每个路口的信号灯可以根据交通流变化选择绿信比,相邻交叉口采用绿波控制方式调整相位差.论文利用MATLAB软件对模型进行仿真,分析了驶入主干路流量以及干、支路的转弯流量对于主干路平均速度、平均密度和平均流量的影响.在仿真结果的基础上,提出了相应的控制措施改善主干路交通状况.     

改进粒子群优化的关联交叉口协调控制

提出了基于改进粒子群优化的关联交叉口协调控制方法。建立了关于排队长度的交通流模型和协调控制目标函数,利用改进粒子群算法对各交叉口绿信比和考虑双向绿波的相位差进行求解,实现了关联交叉口的最优控制。以实际采集的几个关联交叉口的交通数据仿真表明,相比单向绿波控制和感应控制,所提方法可有效减少延误和平均排队长度。     

基于遍历剪枝算法的干线绿波协调控制参数自动计算系统

针对当前交通干线绿波协调控制参数求解过程复杂、计算耗时较长等不足,基于遍历剪枝算法和SVG技术,构建由干线参数配置、绿波时距图展示、绿波参数自动计算模块等组成的干线绿波协调控制参数自动计算系统。并选取无锡市梁清路4个交叉口进行测试应用,实地验证系统的可行性。应用测试结果表明:该系统能够大幅简化干线绿波协调信号配时参数的设置流程,提高配置干线双向绿波协调参数的实施效率。     

基于干道绿波效应协同策略的信号配时模糊控制

随着城市道路交通量的增长、路网密度的增大,相邻路口之间的相关性日益明显。一个路口交通信号的调整往往影响到相邻若干个路口交通流的运行状况,其拥堵可能会随着时间推移逐步波及周边数个路口乃至所在区域内所有路口。因此应利用各种先进的控制技术对相邻路口的控制参数进行调整,实现区域乃至整个城市范围内对交通进行动态协调控制,以满足日益增长的交通需求,使交通道路供给与交通需要间达到动态平衡。文中利用绿波效应协同策略对干道相邻路口绿灯延长时间进行模糊控制,以解决交叉口之间耦合性的问题,该算法能够比较灵活地进行信号配时。通过实验仿真,验证了本方法在干道城市交通系统中的可行性。     

城市单交叉路口交通信号实时优化控制与仿真

针对城市道路单点交叉口交通流的到达特性,将路口到达的交通流划分为4种状态,提出了“基于状态划分的多相位交通信号实时控制方法”,该方法根据路口各状态下交通流的到达特征和控制目标,为不同交通状态选择合适的性能指标,并建立各状态下交通信号的动态配时模型。同时,设计了一种改进的自适应实数编码遗传算法对交通信号配时模型进行求解,该算法采用基于分类的排序惩罚机制对约束进行处理,并引入模拟退火算子增强遗传算法的局部搜索。最后,采用3种算法对实例进行大量的数值计算和Paramics仿真,计算和仿真结果均表明所设计的算法求解精度高且模型具有良好的控制效果。     

基于模糊逻辑的路口交通信号控制

城市交通控制(UTC)是智能交通系统中非常重要的组成部分。在一些复杂的交通情况下,使用传统的控制方法进行交通信号控制的效果并不好。由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型,因此它非常适合对路口交通信号灯进行控制。该文给出了一种采用模糊逻辑进行路口信号灯控制的方法。通过从路口检测器获取车辆信息,模糊规则对信号灯进行优化控制。通过仿真模拟,给出了实验结果。     

一种基于粒子群的交通信号离线配时优化方法

提出了一种基于粒子群的交通信号离线配时优化方法,采用实数编码表示区域内各信号交叉口的各相位绿灯时间,不同的配时方案对应于不同的粒子,粒子的适应度利用微观交通模拟获取的总延迟时间进行评价,最后得到的具有最小延迟时间的粒子即为最优配时方案。与已有的离线配时技术相比,提供了一种编码形式简单、参数较少、计算速度较快的信号配时智能优化方法。     

动态交通分配与信号控制的组合模型及算法研究

This paper presents a generalized bi-level programming model of combined dynamic traffic assignment and traffic signal control, and especially analyzes a procedure for determining the equilibrium queuing delays on saturated links for dynamic network signal control satisfying the FIFO (first-in-first-out) rule. The chaotic optimal algorithm proposed in this paper can not only present the optimal signal settings, but also calculate, at each interval, the link inflow rates and outflow rates for the dynamic user optimal problem, and provide real-time information for the travelers. Finally, a numerical example is given to illustrate the application of the proposed model and solution algorithm, and comparison shows that this model has better system performance.     

Research on Combined Dynamic Traffic Assignment and Signal Control

This paper presents a generalized bi-level programming model of combined dynamic traffic assignment and traffic signal control,and especially analyzes a procedure for determining the equilibrium queuing delays on saturated links for dynamic network signal control satisfying the FIFO (first-in-first-out)rule.The chaotic optimal algorithm proposed in this paper can not only present the optimal signal settings,but also calculate,at each interval,the link inflow rates and outflow rates for the dynamic user optimal problem,and provide real-time information for the travelers.Finally,a numerical example is given to illustrate the application of the proposed model and solution algorithm, and comparison shows that this model has better system performance.     

基于GA-PDD的干线信号协调控制优化

针对城市交通干线负荷量大、信号配时计算效率低、协调优化约束条件多的特点,提出了基于比例分配解码方法的遗传算法(GA-PDD)协调控制策略,采用交通波理论建立了排队长度预测模型并以干线系统内车辆平均延误时间最小为目标函数建立了遗传算法优化模型,采用比例分配解码方法来进行求解.分别采用单点信号控制、定时协调信号控制和基于GA-PDD的协调控制3种控制策略对某城市干线实例进行对比仿真实验,仿真结果表明,随着调用周期的增大,GA-PDD控制策略的车辆平均停车次数和延误时间逐渐减小,调用周期在15 min及以上时,优于单点信号控制和定时协调控制,验证了不频繁剧烈地改变干线上的信号周期和相位差时,GA-PDD控制策略具有可行性和有效性.     

Distributed Model Predictive Control Method for Optimal Coordination of Signal Splits in Urban Traffic Networks

Coordination and control approaches based on model predictive control (MPC) have been widely investigated for traffic signal control in urban traffic networks. However, due to the complex non‐linear characters of traffic flows and the large scale of traffic networks, a basic challenge faced by these approaches is the high online computational complexity. In this paper, to reduce the computational complexity and improve the applicability of traffic signal control approaches based on MPC in practice, we propose a distributed MPC approach (DCA‐MPC) to coordinate and optimize the signal splits. Instead of describing the dynamics of traffic flow within each link of the traffic network with a simplified linear model, we present an improved nonlinear traffic model. Based on the nonlinear model, an MPC optimization framework for the signal splits control is developed, whereby the interactions between subsystems are accurately modeled by employing two interconnecting constraints. In addition, by designing a novel dual decomposition strategy, a distributed coordination algorithm is proposed. Finally, with a benchmark traffic network, experimental results are given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

交叉口混合交通流微观控制模型

为构建智能网联汽车(CAV)和有人驾驶汽车(HDV)混合通行情况下的交叉口通行机制与控制方法, 本文提出CAV专用道条件下交叉口协同通行模型. 首先, 设计CAV专用道条件下的交叉口布置, 对交叉口进行网格化处理,将CAV通行时隙和HDV绿灯相位对交叉口某部分网格某时段的占用统一到交叉口时空资源描述框架下; 其次, 建立兼顾CAV与HDV的交叉口时空网格资源分配模型, 构建自适应信号灯控制算法和CAV轨迹规划算法; 再次, 以车辆最小延误为目标进行自适应信号灯配时优化和CAV轨迹优化; 最后, 选取广州某典型交叉口建立仿真实验对所提方法的有效性进行了验证.