基于车路协同的快速路合流区可变限速控制方法

针对快速路合流区通行效率低的问题,利用车路协同环境下实时信息采集与交互技术,基于Gipps安全距离模型,对METANET模型进行改进;将动态安全距离融入可变限速控制中,建立起主线可变限速的控制方法和模型,引导匝道车辆利用主线可插间隙汇入,提高了快速路合流区的通行效率和匝道汇入的成功率;利用VISSIM与MATLAB联合搭建仿真控制环境,在不同流量下对所提出的控制策略进行仿真评估。研究结果表明:在中、高流量下,可变限速的控制策略使得速度分别提升了8.75%、 9.28%,密度分别降低了9.45%、 9.77%,行程时间分别降低了9.29%、 8.88%;延误分别降低了9.21%、 8.84%;证明了该可变限速控制策略能提升合流区通行效率,改善交通流运行状态。

考虑智能网联车辆影响的八车道高速公路施工区可变限速控制方法

为提升车联网环境下高速公路施工区交通运行效率及安全水平,提出了一种基于强化学习的可变限速控制方法.选取智能驾驶模型和真车试验模型,分别对传统人工车辆和智能网联车辆的跟驰行为进行建模,构建了以瓶颈下游路段交通流量为效率指标、瓶颈路段速度标准差为安全指标的复合奖励值,利用深度确定性策略梯度算法,分车道动态求解最佳限速值.仿真结果表明,所提可变限速控制方法在不同智能网联车辆渗漏率条件下均能有效提升交通流运行效率和安全水平,且在智能网联车辆渗漏率较低时,提升效果更加显著.当智能网联车辆渗漏率为1.0时,瓶颈下游路段交通流量提升10.1%,瓶颈路段速度标准差均值下降68.9%;当智能网联车辆渗漏率为0时,瓶颈下游路段交通流量提升20.7%,瓶颈路段速度标准差均值下降78.1%.智能网联车辆的引入能够提升至多52.0%的瓶颈下游路段交通流量.

基于元胞自动机的雨天高速公路可变限速控制

针对雨天高速公路交通安全和通行效率问题,通过考虑降雨强度对水膜厚度和能见度的影响,基于不同降雨条件下的路面附着系数,建立了随机减速幅度随车速变化的大小车混合交通流元胞自动机模型。根据车辆速度、最大减速度及与前车的间距判断是否发生交通冲突。最大减速度随着雨量增加而减小。构建了以交通冲突率和平均行程时间为代表的交通安全与通行效率评价指标。通过微观仿真手段,以中雨为例分析了大小车比例、减速概率、车辆到达率和换道概率对冲突率和平均行程时间的影响,研究了暴雨、大雨、中雨条件下限速值对冲突率和平均行程时间的影响,以寻找不同降雨条件下的最佳限速值。仿真结果表明:减少车辆到达率、缩小大车比例、降低减速概率和提高换道概率有助于缩短高速公路平均行程时间;减少车辆到达率、降低减速概率、换道概率和大小车混合程度有助于降低冲突率;相同降雨条件下,平均行程时间随着限速值的增加而下降,冲突率随着限速值的增加而上升;不同降雨条件下,冲突率随着降雨强度的增加而上升,最佳限速值随着降雨强度的增加而下降。综合考虑交通安全性与交通效率,建议高速公路暴雨和大雨条件下小型车辆限速值分别取60 km/h和80 km/h。

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差,响应速度较慢,对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高,且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值,难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此,结合深度强化学习无需建立交通流预测模型,能自动适应复杂环境,以及CAVs可控性的优势,提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略,即IPD3QN-VSL。首先,将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中,提升网络的收敛速度和参数更新效率;并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题,实现探索效率和稳定性的提高。其次,以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标,将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入,构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息,HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后,在不同条件下验证IPD3QN-VSL控制策略的有效性,并与无控制情况、反馈式VSL控制和D3QN-VSL控制进行控制效果上的优劣对比。结果表明:在30%渗透率下,所提策略即可发挥显著控制性能,在稳定和波动交通需求情境中均能有效提升瓶颈区域的通行效率,缩小交通拥堵时空范围,与次优的D3QN-VSL控制相比,两种情境中的TTS分别改善了14.46%和10.36%。

高速公路可变限速控制策略多目标优化

可变限速控制是高速公路主动管控技术的重要组成部分,根据道路运行状况动态更新限速值,可有效管控交通流状态。针对交通事件的影响,同时考虑交通运行效率与安全优化目标的可变限速控制策略具有一定的困难。本文从交通事件影响下高速公路交通流运行时空特征出发,改进基本CTM(Cell Transmission Model)模型,通过扩展元胞可变长度,融合亚稳态理论,提高基本CTM模型的适用性。考虑事件影响下瓶颈区通行能力下降和交通管控下速度可变,构建适用于高速公路交通管控的可变CTM模型。在实际管控中,为兼顾通行效率与交通安全,提出一种以总行程时间最短和总碰撞风险最小为目标的可变限速控制策略多目标优化方法,并利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解。选取济南绕城高速港沟-兴隆段为实验对象,通过实测数据构建仿真路段,设计突发事件场景下不同限速控制元胞数和控制周期的对比实验。结果表明,本文方法可以有效减少事件影响下32%以上的总行程时间,降低约70%的总碰撞概率,能够有效提高道路通行效率和安全水平。同时,针对限速控制元胞数量和控制周期长短的优劣性进行了实验对比和分析。

冰雪天气下高速公路可变限速控制研究

为保障冰雪天气条件下高速公路的行车安全与通行效率,在建立安全限速模型与交通流预测模型的基础上,提出一种基于粒子群优化算法的可变限速控制策略;首先,通过分析冰雪天气下车辆制动性能和交通流演化规律,提出适用于冰雪天气条件的高速公路安全限速模型以及交通流预测模型;其次,设计了兼顾通行效率与行车安全的优化目标函数,并考虑实际行车需求给出相关约束条件;最后,基于交通流预测模型并结合粒子群优化算法对可变限速值进行求解,并通过搭建的元胞自动机交通流模型将所提出的可变限速策略的控制效果与固定限速方案和分段安全限速方案进行对比仿真实验;仿真结果表明,相比于固定限速方案,可变限速控制减少了总行程时间、总行程延误时间和车辆冲突时间;相比于分段安全限速方案,可变限速控制有效减小了管控路段内的车辆行驶速度标准差,总行程延误时间和车辆冲突暴露时间也有所降低,验证了所提出可变限速控制策略的有效性。

浓雾下高速公路可变限速控制方法

为解决浓雾时高速公路行车交通安全问题,并改变原有的固定限速措施,提出以安全允许速度为基准的可变限速控制方法。以道路交通安全法对浓雾下车速的规定为基准,考虑交通法里并未提及道路线形条件、路面状况等因素对限速值进行计算,并采用监测器数据近似代替个体车辆数据进行数据优化,得到浓雾行车安全车速及安全行车间距取值。基于此限速信息对动态可变限速信息牌的设置提供依据,进一步确定可变限速控制流程。VISSIM仿真试验结果表明:与固定限速控制相比,实施可变限速控制路段的最低平均车速提高了12.16%,平均速度最大差值降低了26.37%。表明浓雾下高速公路可变限速控制方法相比传统固定限速手段能有效地在保障出行安全的同时提高出行效率。

高速公路瓶颈区域可变限速控制方法

高速公路交通流处于高峰时,公路主线路段可能出现拥挤的瓶颈路段,导致车辆运行时间增加,路段运行效率降低等问题.本文从高速公路瓶颈区域路段交通流运行的时空特征出发,对现有的Papageorgiou模型进行扩展并考虑速度控制因素,使其适用于可变限速控制环境下的真实交通流运行状态,提出了适用于高速公路瓶颈区域的可变限速控制条件的改进模型,以控制周期内总通行量最大和车辆总行程时间最小为目标,建立高速公路主线可变限速控制优化模型.仿真结果表明,相对于固定限速控制,本文提出的可变限速控制方法可降低总行程时间7.45%,提高平均速度8.78%,表明该可变限速控制模型能在一定程度上缓解高速公路瓶颈区域的拥堵问题.

高速公路主线可变限速控制方法

为了解决高流量状态下高速公路主线瓶颈区域交通流运行态势恶劣,导致车辆行程时间增加、道路通行效率降低等问题,从高速公路交通流运行时-空特性角度出发,对宏观交通模型METANET改进,使其能够描述可变限速控制条件下道路交通流运行状态,并以改进模型为基础,提高通行效率和缩短行程时间为目标,构建高速公路主线交通优化控制模型.实验结果表明:高速公路主线可变限速控制方法能够根据道路交通流量的变化对安全限速值动态设置,实现对危险区车辆到达率的动态控制.实施高速公路主线可变限速控制方法可有效提高道路通行效率,缩短车辆行程时间.

冰雪条件下快速路汇流区可变限速控制

首先,对正常天气和冰雪天气下的城市快速路交通流进行视频拍摄和人工调查,得出城市快速路入口匝道瓶颈区域在两种天气下的交通流运行特征变化的关键值。然后,提出一种基于Q学习算法的可变限速控制策略,并利用改进后的元胞传输模型对冰雪条件下该可变限速控制策略进行了仿真,最后得出冰雪天气条件下的车辆控制效果。仿真结果表明:除雪条件下的城市快速路汇流区路段采用本文控制策略后,车流在高峰期间的通行效率提高了16.16%,且有效地避免了严重堵塞。

基于延误和事故损失的高速公路可变限速控制

以交通检测系统获取的车道流量和速度为模型输入,分别提出基于延误损失、事故损失和综合损失等3类步进式可变限速控制.综合现有基于流量和基于车速离散性算法估计了高速公路事故发生率,提出了基于延误和事故发生率的路段综合损失计算方法.以青兰高速莱芜区约20 km的路段为实例,模拟了8组可变限速牌,通过微观仿真验证了提出的3种算法.结果证明,相比于静态控制,建立的3种模型均显著降低了主线车流的停车次数、停车延误和综合延误,改善了车辆行驶的平稳性,但主线车辆旅行时间略有增加.根据敏感性分析发现,随着驾驶员对限速值服从率的下降,可变限速控制的效益也逐渐降低,尤其低于80%时,下降显著;当低于60%时,基本保持不变.

高速公路山风过境路段雨天可变限速控制方法

降雨对山区高速公路山风过境路段行车安全及通行效率具有较大负面影响.为保证山区高速公路山风过境路段雨天行车安全,提高路段通行效率,减少风雨综合作用的不利影响,文中设计了山区高速公路山风过境路段雨天可变限速控制系统的总体方案,构建了风雨综合作用下的基于防侧滑和安全停车视距的安全车速计算模型,并以控制监控时段内车辆平均行程时间最小为目标,建立了山区高速公路山风过境路段雨天可变限速控制评价模型.结合实际道路、气象数据,利用Matlab软件进行数值仿真计算,结果表明,与固定限速方式相比,文中建立的可变限速控制方法在保障雨天环境下山区高速公路山风过境路段行车安全的同时,提高了车辆的运行效率.

基于分车型限速的高速公路可变限速控制方法

针对高速公路可变限速控制问题,分析了现有高速公路动态交通流模型存在的不足,提出了适用于分车型限速的动态交通流改进模型,并建立了面向分车型限速的可变限速控制模型和求解算法.运用Vissim软件开展了仿真实验.结果表明,与固定限速方式相比,分车型可变限速控制方式下相邻路段最大车速差从15.9km/h降至8.4km/h,降幅为47.2%;车辆总体平均车速从73.2km/h升至83.1km/h,提高了13.5%;车辆总体行驶里程从112 754km增加到124 706km,增加了10.6%.同时,分车型可变限速控制可有效缓解高速公路瓶颈路段的交通拥堵状况.

雾天环境下高速公路可变限速控制方法研究

针对雾天环境下高速公路能见度下降导致交通安全和效率降低的问题,提出了一套雾天环境下高速公路的可变限速(VSL)控制方法,包括系统布置、工作流程和可变限速控制策略等,可以根据检测到的实时道路能见度和交通流数据,考虑最大安全车速、交通流运行状态和驾驶员遵从度等因素的条件下,综合确定目标路段的限速值。利用G4高速公路实测数据,在Vissim软件中进行了2组对比仿真实验,结果表明,与无可变限速控制相比,实施可变限速控制的1组,最低车速在平流雾(团雾)环境下提高了27.24%(28.54%),同一控制周期下相邻路段的最大车速差减少了26.42%(41.91%)。提出的可变限速控制方法在雾天环境下能更有效地保障高速公路行车的安全和效率。

高速公路事故瓶颈区域可变限速控制方法

针对高速公路突发交通事故而导致交通态势恶化的问题,根据事故位置与上游入口匝道的距离分为三种场景,分析不同场景下瓶颈的通行能力,以反馈控制模型为基础,对车辆进行分级限速控制,并探讨了不同场景下可变限速控制低速段的设置位置,分别构建了三种场景下的可变限速控制方法。根据元胞传输模型原理对VISSIM进行二次开发仿真,验证每种场景在不同的流量条件下的控制性能。研究结果表明:提出的可变限速控制方法能够有效提高事故期间瓶颈路段的流出流量,使路段之间的密度均匀化,延迟拥堵的出现时间和减少拥堵持续时间,有效减少车辆延误和停车次数;场景二在输入流量为6000 veh/h的条件下所减少的车辆延误和停车次数分别为46%、14%。

高速公路事故路段分区域可变限速控制方法

针对高速公路可变限速控制问题,利用交通量与密度之间的关系建立了可变限速模型,研究了分段限速、分道分车型限速和分时段限速3种可变限速措施,以车均延误和平均排队长度作为评价指标,采用VISSIM仿真分析,与未采取限速相比,仿真得到分道限速车均延误降低37.9%,平均排队长度降低24.1%。与分段限速相比,分道分车型限速车均延误降低0.7%,平均排队长度降低35.9%;分时段限速车均延误减少38.4%,平均排队长度减少36.8%。结果表明:分段限速、分道分车型限速和分时段限速较好地缓解交通拥堵问题。

高速公路可变限速控制技术研究

结合我国高速公路和城市快速路的特点 ,运用交通流理论对拥挤产生的原因进行分析 ,提出相应的可变限速控制策略、模型及算法 ,并进行有效性评价。最后 。

基于BP神经网络的Q-学习可变限速控制对拥堵路段交通流的优化

为提高可变限速(variable speed limits,VSL)控制对高速公路交通流的控制效能,提出一种连续状态下BP神经网络的Q-学习VSL控制方法。以路网总通行时间、路段内平均速度、平均密度和平均流量为评价指标,应用VISSIM4.30与MATLAB软件对比分析采用与不采用BP神经网络的Q-学习VSL控制时,入口匝道和主线合流区域附近潜在拥堵路段对交通流的影响。结果表明,基于BP神经网络的Q-学习型VSL控制方法对主线瓶颈区域上游易拥堵路段的交通流有明显的优化作用。

基于仿真的作业区可变限速控制方案研究

为解决高速公路作业区合流处经常发生的排队拥挤问题,将作业区警告段常用的固定限速改为可变限速控制,并通过车流波动理论研究限速标志与检测器位置之间的合理距离。应用VSSIM微观仿真软件模拟作业区在不同限速方案下运行状况,并选取合适的评价参数。仿真结果表明,在到达流量大于作业区通行能力的情况下,可变限速控制方案可有效减少通过作业区路段车辆的延误时间和排队长度,不仅提高了车辆通过作业区的效率,且可以明显缓解作业区合流压力,提高道路安全性。

雨雾天气下公路可变限速控制策略研究

针对雨雾天气下公路交通事故上升与通行能力下降的问题,综合考虑交通安全和通行效率两个因素,提出一种雨雾天气下可变限速控制策略;首先,考虑雨雾天气下道路线形对车辆速度和道路通行能力的影响,建立雨雾天气下动态交通流模型;然后,根据驾驶员可视距离、路面附着系数和道路曲线等因素确定雨雾天气下车辆最大安全速度;最后,采用自适应遗传算法对包含总行程时间和总行驶里程的目标函数进行求解,得到雨雾天气下各路段的限速值;仿真结果表明,所提出的可变限速控制策略有效降低了雨雾天气下公路的行车风险,并缓解了交通拥堵。