交通控制课程创新思维与实践精神思政元素的挖掘

交通控制是一门对新兴科技发展十分敏感、工程实践性强的课程,而之前的研究对此方面的思政元素缺乏提炼。基于此,结合几个具体的教学案例,该文对课程的创新思政元素和实践思政元素进行挖掘,并贯穿于课程知识点的学习中,取得良好的学习效果。期望该文挖掘的思政元素,有助于培养学生的创新意识和工匠精神,帮助学生树立科学的发展观并提升学生的社会责任感。

交通控制类虚拟仿真实验教学模式探究

坚持问题导向和需求导向,推进信息技术与实验教学的深度融合是高等教育实验教学信息化改革的有效途径。构建交通控制类虚拟仿真实验平台,弥补原有实验的弊端,由浅入深地细化实验模块,实现实验准备、条件设计、仿真监测、评价优化和实验报告五大功能,完善考核评价体系,对创新人才培养和提升实验教学质量具有重要作用。

自动化集装箱码头混合作业模式下的交通控制系统

为了解决传统集装箱码头自动化升级改造过程中各类水平运输车辆在码头岸区安全行驶的问题,并有序、高效地配合桥吊进行装卸船作业,在公共交通规则的基础上,结合码头特殊作业要求和各类水平运输车辆特性,利用物联网平台,设计一套安全可靠的交通控制系统。岸区交通控制系统可使水平运输车辆安全有序地经过引桥、进入岸区,同时保障水平运输车辆在岸区的作业车道和行驶车道之间安全切换,并对岸区车辆的数量进行有效控制,使岸区始终保持在非拥挤状态。系统的使用能够优化集装箱码头的岸区作业环境,提高集装箱码头的作业效率。

人工智能在城市交通控制中的应用综述

城市交通控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,随着我国公路信息化进程的加快,城市公路交通的数据来源不断丰富,神经网络和强化学习等人工智能方法能够被运用于解决各种实际交通问题,城市交通控制的研究也因此迈向了新的发展阶段。回顾了近年人工智能在城市交通控制中的研究成果,主要包括神经网络、强化学习和深度强化学习三方面在城市交通控制中的应用,展望了融合神经网络和强化学习的深度强化学习,将会在城市交通控制领域日益受到广大学者的关注。

汽车交通管控工作中基于模糊神经网络的道路交叉口交通控制方法

在城市建设进程逐步加快的情况下,做好城市交通规划和交通疏导非常重要。尤其是在道路的交叉口,更应当做好交通疏导与控制。本文重点探讨了在汽车交通运输过程中如何应用模糊神经网络进行道路交叉口的交通控制。通过本文分析可知,基于模糊神经网络进行道路交叉口交通控制时,需要完成数据采集处理、提取数据特征、模糊化处理、神经网络训练、数据反馈与优化等工作,同时要制定个性化控制策略,做好交通状况的预测与优化控制,实现交通状况的实时反馈调整,以取得更好的交通控制效果。

基于Nash-Stackelberg分层博弈模型的路网交通控制强化学习算法

为了解决多交叉口博弈引发的Nash均衡计算复杂度问题,考虑路网中不同交叉口的重要程度和博弈关系,兼顾路网中子区之间及子区内部的交通控制策略,以2个子区内的重要交叉口作为上层博弈主体,次要交叉口作为下层博弈主体,构建了一种Nash-Stackelberg分层博弈(NSHG)模型.然后,提出2种多Agent强化学习算法,即基于NSHG的Q学习(NSHG-QL)算法和基于NSHG的深度Q网络(NSHG-DQN)算法.在实验中,使用NSHG-QL和NSHG-DQN算法在SUMO仿真软件搭建的路网环境中对信号灯进行控制,并与基础博弈模型求解算法进行比较.实验结果表明:NSHG-QL算法和NSHG-DQN算法减少了交叉口内车辆的平均旅行时间和平均时间损失,提高了平均速度;NSHG模型在满足重要交叉口间上层博弈的基础上协调次要交叉口,做出最优策略选择,而且基于分层博弈模型的多Agent强化学习算法能明显提高学习性能和收敛性.

面向预约出行的车路联网与协同交通控制:前沿与展望

预约出行正逐渐成为重要的出行模式,为了确保预约出行在城市道路交通系统的实施,交通控制发挥着至关重要的支撑和保障作用,因此对面向预约出行的车路联网与协同交通控制前沿工作进行综述。以交通控制为研究主线,对面向预约出行的需求适应性交通控制方法、保障预约出行效益的车辆控制,以及控制与服务协同3个方向的前沿研究进行综述。结果表明,相比于传统出行方式,预约出行对于出行时间可靠性要求较高,交通控制需要保障预约出行的行程时间可靠性。同时,还需要构建既有利于提升路网整体运行效益,又能保障预约出行车辆优先通行的控制方法。最后,需要推动交通控制技术和服务型交通管理技术的融合,实现交通控制与出行服务的有机结合。

基于递阶优化的城市区域路网交通控制

城市道路拥堵问题随着城市机动化的快速发展日益凸显,采用合理的控制手段提高区域路网效率成为急需解决的问题。以长沙市部分路网作为研究对象,选取连续5个工作日的早高峰流量数据进行研究。在VISSIM仿真软件中根据抽象路网搭建仿真路网,将仿真路网中的交通数据与实际道路车牌识别数据相匹配,以交叉口通过车辆数为评价标准计算仿真路网与实际道路的误差率,保证仿真路网真实性。采用反压力值作为道路反馈指标,计算路网中的压力分布情况。基于周期稳定性,将研究范围内的交叉口划分为2类,以大小周期的方式进行信号配时优化,考虑交通高峰期道路饱和度偏高的情况,将传统韦伯斯特算法进行改进后作为控制方法。采用递阶优化的思想进行控制策略计算。对控制策略进行仿真验证,在结果中从路网和车辆2个方面选取在网车辆数、到达车辆数、车均延误和车辆速度四4个指标对优化前后的路网状况进行评价。优化后的路网较原始路网在到达车辆数和车辆速度方面有所提升,在网车辆数和车均延误有所下降。同时,针对不同饱和度的交叉口,控制策略在4个评价指标方面也有相同的优化趋势。研究结果表明,基于递阶优化的路网交通控制能够提高路网的通行效率,改善路网运行环境。

车联网环境下的可变单向交通控制算法研究

为解决双向两车道场景下不均衡交通流通行需求不满足、时间分布不规律的问题,提出了一种可变单向交通控制算法。将路侧获取的交通密度、排队长度信息作为约束,利用模糊控制与滚动交通切换因子方法形成优化切换模型,通过Q学习清空算法获取可变路段多个区域的最优过渡清空方案。仿真验证表明:以90s为一个检测步长实时采集生成切换方案,准确率达91.5%,过渡清空模块根据实时状态生成划分区域最优清空方案,减少了空放时间;在方向不均系数为1.5和5.0时,相比现状路网整体延误降低29.4%、25.2%,平均运行速度提高6.8%、9.1%,车辆绕行时间减少6.2%、7.9%,显著提升了整体服务水平。

如何做好公路养护工程的施工管理和交通控制

在我国不断发展的交通事业中,公路是促进我国经济发展的重要部分,同时也起着非常重要的作用。因此,确保公路的使用功能有效提升,加强对公路养护施工的管理,是公路养护施工企业的重点工作,这样才能更好的让公路的性能发挥出来。文章基于这样的背景,详细分析我国公路的现状和公路养护情况,从而寻找和分析公路养护工程施工管理中存在的问题,再从如何做好公路养护工程施工管理中阐明个人观点。

诱导条件下交通控制子区自动划分

实现路线诱导系统与交通控制系统的最终集成 ,需要解决的一个现实问题是 :在目前不少城市已使用了 SCAT或 SCOOT等区域自适应交通控制系统的情况下 ,路线诱导系统是如何与这类交通控制系统实现数据共享和方案协调 ,试图探讨区域自适应交通控制系统与路线诱导系统如何利用数据共享 ,实现区域交通控制中心在诱导条件下交通控制子区的自动划分。

一种基于agent协调的两路口交通控制方法

智能体(agent)技术是近年分布式人工智能领域的研究热点,文章将其应用到城市交通信号控制领域中.在以Q-学习方法实现单路口信号控制的基础上,采用对策论与社会规则相结合的方法实现了两个路口控制agent(TSCA)间的协调问题.通过在仿真环境下的对比,证明采用该协调方法是有效的.

五大任务 服务地方:数学与计算机科学学院博士团深入企业主攻完善交通控制系统

交通是兴国之要、强国之基。随着我国经济的高速发展,全国主要城市普遍存在小汽车增速过快与城市交通基建薄弱之间的供需矛盾,导致交通拥堵问题突出。推动车路协同、大数据、互联网、人工智能等技术与城市交通管理体系深度融合,全面优化和提升交通系统运行效率,解决城市拥堵问题,不仅仅是减少交通污染,发展低碳和绿色交通,到2035年基本建成交通强国战略目标的需要,更是不断满足人民群众日益增长的美好生活的需要。

轨道交通控制保护区管理信息化技术应用研究

随着城镇化进程的加速及城市轨道交通线网的快速发展,轨道交通控制保护区的建设项目越来越多。为防止保护区范围内的违法违规建设导致轨道交通设施设备受损、变形,以及影响运营安全等严重事件,文章分析了贵阳市轨道交通控制保护区的工作难点,通过建立一套完善的轨道交通控制保护管理信息系统优化现有的巡查管理模式,实现轨道交通运营线路控制保护区外部作业项目审查的信息化管理,同时提高监护监测水平,以保障轨道交通设施设备和运营安全。

临时交通控制设施探析——基于美国《统一交通控制设施手册》的相关规定及启示

美国《统一交通控制设施手册XMUTCD》是美国道路交通管理领域一部非常重要的国家标准。在介绍其发展历程、基本原则、主要内容及其不同语句的法律属性的基础上,重点分析了 MUTCD第六章关于临时性交通控制的相关规定。提出借鉴美国MUTCD的做法.在系统梳理中国已有的相关技术标准并充分吸收公众意见的基础上,结合中国的实际情况,建议制定并颁布统一的临时性交通控制设施的强制性国家标准,以保障在各种突发事件下道路交通的有序、安全和畅通。

单交叉口模糊交通控制器的研究

提出了一种基于双模糊控制器的单交叉口模糊交通控制方法。在通过检测线圈测得相位饱和度的基础上,利用第一级模糊控制器确定下一相位。然后采用第二级模糊控制器根据当前相位与下一相位的饱和度得出当前相位的绿灯延时。文章最后采用Matlab对模糊控制器进行仿真,仿真效果较好。

城市高速道路交通控制方法研究的回顾与展望

本文首先阐述了城市高速道路交通系统存在的关键问题和交通控制研究的必要性 ,然后通过高速道路实测曲线说明了该类型交通控制的特点 ,并对现有的城市高速道路控制三种方法进行评述 ,从中选择了现在广泛采用的入口匝道控制法进行深入探讨 .在详细论述各种入口匝道控制方法的适用场合和局限 。

基于模糊控制的多功能交通控制系统

为适应中国交通控制的需要，设计和研制了一种基于模糊技术的多功能交通控制系统，能够根据人工指挥交通的丰富经验合理地进行多相位交通信号控制。应用表明：该系统使用方便可靠，能有效地改善交叉路口的通行能力。

基于粗集理论的交通控制系统研究

为满足智能交通系统高性能模糊控制器设计的需要,把粗集理论融入常规的模糊推理,提出了一种交通控制模糊建模新方法,利用粗集理论的知识推理,直接从交通系统的测量数据提取模糊规则,解决了城市交通模糊控制规则提取的瓶颈问题。实例分析表明:该方法简单有效,不仅可以最大限度地减少从交警的经验直接提取模糊规则的局限性,以获取最优的模糊模型,同时建模方法具有普遍适用性,提取的模糊规则更具客观性。该方法可以推广应用于多交叉口的模糊协调控制,对于采用复杂算法的控制系统更能显示出其优越性。

基于多智能体技术的城市智能交通控制系统

本文中提出一种城市交通智能控制系统 ,针对城市交通网络中相邻交叉口的交通流可能相互冲突 ,即局部交通流的优化可能引起其他区域交通状况的恶化的问题 ,采用多智能体协调控制方法来协调相邻交叉口处的控制信号消除网络中的交通拥塞 .提出以一个智能体的方式实现一个信号灯交叉口控制 ,对多个信号灯交叉口形成的交通网络采用多智能体协调控制的方式实现网络流量优化来消除拥塞 .文中提出由递归建模和改进的贝叶斯学习相结合的多智能体系统来使智能体可以确定其他智能体的准确模型并实时更新信息 ,并基于上述方法在简单的交通网络模型上建立了多智能体交通控制系统 ,仿真结果表明了方法的有效性 ,对实现智能交通系统有重要意义 .