全息交通感知环境下干线协调控制方法研究

文中提出了一种改进的基于多智能体深度强化学习的干线协调控制模型.将全息交叉口的实时交通信息离散化建模,与车流的延误、停车次数等交通特征参数共同作为状态输入智能体;将干线车流的延误与停车次数作为奖励函数,逐渐调整干线交叉口的公共周期,按时间步长更新交叉口之间相位差,实现干线交叉口的自适应控制;以传统深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)控制方法及MAXBAND协调控制方法为参照模型,分别在低峰期、平峰期及高峰期时段,对比车均延误及平均排队长度两项指标.该控制模型使车均延误降低了21.6%、31.8%和22.1%,平均排队长度降低了34.3%、18.4%和24.1%,表明在全息感知环境下,所提方法可有效提高干线通行效率.

考虑左转汇入的干线协调控制与速度引导优化

考虑到相交道路左转汇入车流对干线协调效率的影响,本文以绿波带宽最大为目标提出了干线协调控制下直行车辆及左转汇入车辆的速度引导模型.首先,在干线绿波控制(Maxband)模型的基础上确定干线直行车辆的可通行时间,引导干线直行车辆在绿波时间段内到达交叉口;然后,加入控制左转汇入车辆的通行时间方程,引导左转汇入车辆在不影响干线协调控制的时间内通过交叉口,与干线直行车辆实现时间上的分离;最后,基于VISSIM和MATLAB进行仿真实验,结果表明本文提出的优化模型可以有效提高干线交叉口的通行效率.

智能网联环境下城市交通主干线协调控制研究

为探究智能网联环境下的城市交通主干线协调控制,首先针对干线协调控制的理论与方法进行分析;然后针对智能网联环境提出一种基于车辆组队的动态车速诱导与信号优化的干线协调控制方法(Dynamic Speed Guidance and Dynamic Signal Timing of Fleet, DSDSF);最后通过搭建仿真平台对所建立的智能网联环境下干线协调控制方法进行仿真实验与分析。仿真结果表明,在所提出的干线协调控制方法下的车辆平均延误时间和平均停车次数相对于定时控制方法分别降低了48.2%和56.8%,相对于MAXBAND协调控制方法分别降低了25.5%和38.5%,验证了该干线协调控制方法的有效性与可行性。

干线协调控制下适用左转待转区的信号配时研究

基于MAXBAND方法量化相序对相位差的影响,依据不同相序下的相位差与行程时间的关系构建绿波带在最小协调相位内的偏移模型,在保证干线协调控制效果的条件下,进一步明确干线交叉口适用左转待转区的绿信比范围,并结合武汉市解放大道上两个连续设置左转待转区的交叉口进行案例分析.结果表明:在该方法获得的左转待转区适用范围内,交叉口均设置lag-lag相序相较于未全部设置lag-lag相序的情况平均带宽增加6.67%,平均排队长度与平均行程延误分别降低6.73%和15.03%.

基于AHP⁃TOPSIS组合模型的干线协调控制效果评估

在城市路网中,干线承担了主要的交通流量,畅通的干线有助于改善城市路网拥堵情况,并可减少车辆尾气排放,降低城市污染。采集干线绿波协调控制优化前后的卡口数据,提出了一种基于AHP⁃TOPSIS组合模型的干线评估方法。将采集的数据划分为高峰时间段和平峰时间段,并剔除数据中的异常值。选取旅行时间、停车次数、溢出风险和绿灯利用率等四个指标作为评价指标,通过层次分析法确定各指标的权重。对数据做正向化处理获得正向化矩阵,并对其进行标准化处理以消除不同指标量纲的影响。采用TOPSIS方法对优化前后的方案进行评价,并获得各方案的评价分数。采用AHP⁃TOPSIS组合模型对城市干线绿波协调控制的方案进行综合评价,为干线绿波的迭代调优和方案选取提供了依据。

一种改进的多带宽干线协调控制模型

针对经典的多带宽干线协调控制模型——MULTIBAND中绿波带按照一条中心线严格对称造成的求解范围小和绿波带在绿灯时段内的位置不合理造成的绿波不稳定两个问题,从取消绿波带中心线对称和增加绿波带位置约束两方面入手,提出一种改进的MULTIBAND干线协调控制模型.改进后的模型提出了非对称式绿波的概念,允许不同路段上的绿波具有一定的灵活性,不拘泥于与其他路段绿波构成连续对称;同时增加了绿波带位置的约束,使得求解出的绿波带会尽量靠近上下游绿灯的中间位置,提高绿波运行的稳定性.以临沂市沂蒙路8个相邻交叉口的干线协调控制设计为例,用VISSIM仿真软件对改进后的模型进行了仿真测试和评价.结果表明,改进后的模型在绿波带宽与绿灯时间比值方面增加了7.1%,在延误和停车次数方面分别减少了20.8%和30.8%.

变带速干线协调控制模型研究

建立了以绿波带宽度为目标函数、以时差为决策变量的变带速干线协调控制的数学模型。模型中以各交叉口可以为绿波带提供的绿时最大为分解目标,以各交叉口间上下行实测自由行驶时间代替以平均车速计算的交叉口间行驶时间,大大地提高了绿波控制的效率。

基于Synchro的干线协调控制及量化减排效果研究

借助美国道路通行能力手册(HCM2000)中提供的道路交通干线协调控制优化算法模型,以及交通信号协调及配时设计软件Synchro,并据此对淮海中路一线进行了干线协调控制优化。结果表明:(1)干线协调控制能够有效提高城市干道通行能力,依据结果进行干线联控优化后,车均延误降低16.38%,平均车速提高12.50%,行程耗时减少13.88%;(2)随着有单电控制向干线协调控制的优化,燃料消耗及污染物排放都能显著减少,对应结果表明,干线协调控制后燃料消耗及污染物排放均可减少约10%。由此可对城市干道协调控制研究提供参考,并可对节能减排实现定量分析。

基于排队延误模型的干线协调控制配时方法

利用有限元排队模型分析信号控制交叉口排队队长与交叉口通行能力、排队延误间的相互关系,在此基础上建立交通高峰期干线协调控制的混合线性规划模型,对干线协调控制的配时参数与相位时序进行优化设计,采用实例验证,该方法能够使干线道路的通过能力和平均延误得到良好改善。

考虑右转汇入车辆的干线协调控制与速度引导集成研究

为克服车辆到达的随机性和车辆速度波动性给干线协调控制带来的不利影响,降低相交道路右转汇入车辆对干线直行车辆的影响,提出以绿波带宽最大为目标的干线协调与速度引导集成优化模型。首先在Maxband模型中引入速度引导来调节干线直行车辆到达交叉口的时刻,提升绿波时段内干线直行车辆的通行效率;然后确定可用于相交道路右转汇入车辆的绿灯时间,并给出右转汇入车辆的速度方程;最后采用Vissim和Matlab进行仿真实验,对比所建模型与Maxband模型的仿真结果。结果表明,初始实验条件下干道直行车辆的平均延误降低17.4%,平均排队长度减少36.8%,而相交道路右转汇入车辆的平均延误和平均排队长度没有增加,说明所建模型可提升干线协调控制效率。通过灵敏度分析发现,所建模型适用于右转汇入车流量小于550pcu/h的情况,且模型的效果与右转汇入车辆的可通行时间有关,随着右转汇入车辆的增多,增加可通行时间可提升模型效果。

考虑干线协调控制的城市最优路径搜索算法

针对现有最优路径搜索算法没有考虑到干线协调控制的情况,导致搜索到的最优路径实际效果不佳等问题,提出了一种考虑干线协调控制的城市最优路径搜索算法。首先,将相位差引入到干线协调配时方案中,提出了一种改进的信号交叉口等待时间模型。然后,以IDA~＊算法为基础,提出了一种考虑干线协调控制的改进IDA~＊搜索算法（AICIDA~＊算法）,以路径总时间费用和运算时间为评价指标进行了算例验证。结果表明：与传统算法和考虑干线协调控制的A~＊算法（AICA~＊算法）相比,AICIDA~＊算法能够在更短的时间内搜索到费用更低的路径。

车联网干线协调控制相位差自适应优化

为了提高车联网环境中干线的通行效率,提出一种车联网中干线协调控制相位差自适应优化方法.本文基于车辆换道延误模型建立了以上游交叉口车辆数为输入、下游交叉口信号相位差调节量为输出的模糊控制网络;为解决车流和路况变化造成的控制效果降低问题,以车辆交叉口平均等待时间最小为目标,对模糊规则进行自适应调节;通过基于Q-Paramics的车联网仿真平台对本文提出的方法进行验证.结果表明:本文提出方法控制效果明显优于传统干线协调控制方法;在车流大幅震荡和车流随机波动条件下,较固定规则的干线模糊控制方法能够分别降低车辆平均等待时间12.35%和9.7%.本文方法能够适应车流变化和路况变化,具有更优的适应性、可用性及工程价值.

基于深度强化学习的综合干线协调控制方法

针对社会车辆和专用道公交干线运行特性差异大、协调控制效果差的问题,提出一种集成社会车辆干线协调控制和公交干线优先控制的综合干线协调控制方法。首先,基于两者路段行程时间的分布差异,结合公交车辆上下游路口不停车通行概率分析,确定干线协调的关联交通状态和对应信号调整策略;然后,结合信号调整策略对车辆延误损失和公交优先收益的量化分析确定奖惩机制;最后,提出一种深度强化学习框架用于最佳信号调整策略的实时求解。仿真实验分析发现:本文方法在人均延误上比社会车辆干线协调、公交干线协调控制分别提升38.63%和27.43%,在公交停车次数上比社会车辆干线协调提升52.17%,证明该方法能够有效提高公交车辆和社会车辆的通行效率。

城市交通干线协调控制

城市干线协调控制是智能交通研究的重要环节。由于城市交通具有随机性和时变性的特点,因此,很难建立准确的科学模型,针对这一问题采用模糊控制的方式进行推理分析。以各交叉口、各相位方向的平均排队长度为控制优劣的评价参数,把三个相邻交叉口作为城市干线控制模型。在主次干道车流相差较大时进行仿真,相比于传统的基于相位差的协调控制,数据显示:采用模糊控制方式对干线进行协调控制,能够有效地减少交叉口的平均延误。

双向干线协调控制的改进数解算法

针对经典数解法不能确保得到最优解的问题,提出新的改进数解算法.明确理想信号位置的移动范围和移动方式,提出初始理想信号位置的概念;提出偏移绿信比的新定义,将信号相对于前、后方初始理想信号位置的偏移绿信比分别称为前、后投影绿信比;通过寻找绿波带宽度与前、后投影绿信比的关系,证明在理想信号移动的过程中绿波带宽度的变化次数等于干线交叉口的数量.预先计算前、后投影绿信比,避免在移动理想信号位置时对绿时损失的重复计算.研究结果表明,改进后的数解算法相比经典数解法,可以得到最大绿波带宽,并且在结果相同的情况下计算量更小.

专用道公交优先干线协调控制研究现状及展望

公交信号优先干线协调具有实施方便、效果突出等特点,在公交专用道连续性得到提升的前提下,进一步研究干线优先控制方法将具有更强的实际应用价值。在收集国内外交织区大量研究文献的基础上,从公交驻站时间预测、公交信号优先干线协调控制子区划分、公交信号优先干线协调控制、间歇式公交专用道等四个方面对国内外研究现状加以综述和分析,并针对后续可进一步工作研究的内容进行了展望。

基于改进的TOPSIS法干线信号协调控制效益综合评价方法研究

干线交通系统交通管理与控制方案较单个交叉口更为复杂,受影响因素较多,为使其交通管控效益评价更加综合全面,文章以干道交通系统为研究对象,综合运行效率、安全、环境等各方面评价为目标,提出以通行能力、车均延误、交叉口安全度、碳排放、绕行距离5个具体评价指标为主的干线信号协调控制效益综合评价指标体系。同时,为克服多指标评价过程中指标权重偏主观或偏客观的情况,采用组合赋权对TOPSIS法进行优化,构建了改进的TOPSIS法的城市干线信号协调控制效益综合评价模型,并以朔州市安泰街-古北街路段干线信号协调控制为实例,通过连续工作日流量流向调查、延误调查、绿灯利用率调查等获取交通数据,建立VISSIM仿真模型,直接或间接得到各评价指标值,通过文中提出的改进的TOPSIS法对优化方案进行综合评价。结果表明,该方法可以更好地反映管控方案的综合效益。相关研究可为城市干线信号协调控制方案综合效益评价提供理论支持。

全向行人过街交叉口信号协调控制算法研究

全向行人过街交叉口这种行人过街形式的关键是有1个行人专属相位,此时4个方向的车辆相位都为红灯,行人不但可在传统四方向穿行并且可在新设计的对角斜向方向自由行走.全向干线协调,即是道路干线中包含全向交叉口的干线协调.本文研究了全向干线协调成本模型,讨论了评价指标选取及目标函数构建时的具体思路,结合全向行人过街交叉口特性和实际情况,对传统设计干线协调控制方案进行改进,结合传统韦伯斯特公式,提出1种新的周期时长计算方法;构建干线协调控制适用性模型,用约束条件设限,确定了全向干线协调最小成本前提下的最优信号配时.利用VISSIM软件仿真对比,对得到的仿真评价数据进行分析,验证了模型的有效性.

基于排队消散时间的干线协调信号控制研究

通过引入新的信号周期计算方法改进传统信号周期权重方案,计算得到新的信号周期。并建立一个排队消散模型,改进各交叉口的相位差。通过最大绿波带模型求解,根据模型结果代入VISSIM仿真分析结果。最终结果表明改进的信号周期计算方法与排队消散模型比传统方法有更好的控制效果,干线方向车辆停车延误降低了67.3%,平均延误降低了64.6%。

基于Ring-barrier相位的干线公交协调控制

为减少城市干线公交运行延误,提高干线公交运行效率,首先,基于Ring-barrier双环相位控制理念,结合干线公交协调控制技术,提出了一种适合于公交运行的相序与相位结构。在此结构之上,从干线协调控制参数角度出发,以公共周期信号、相位有效绿灯时间和双向相位差等参数分析为基础,考虑公交车行驶过程中受到中间停靠站以及自身行驶特性的影响,建立了干线公交协调控制的优化模型。其次,针对该模型中有效绿灯时间的计算以及相位差的选取,主要采用Lingo、MATLAB工具软件对其中的非线性问题和遗传算法优化进行了求解,同时结合延误三角形法,建立起延误评价函数用于评价公交协调控制效果。最后,结合实际案例与分支定界和遗传算法的解法,选取南京市城区某条城市干线并将其南北方向主干路设定为干线协调控制方向,采用两种计算工具对模型中的公共周期、有效绿灯时间、相位差等重要参数进行了优化、求解。结果表明:实施该算法后,公交车延误随着迭代次数的不断增加,延误函数值总体上呈现不断下降的趋势且收敛速度较快;在迭代计算的过程中,第50次迭代优化结果与第1次迭代结果相比,公交车的运行延误降低20.13%。