面向城市道路的智能网联汽车多车道轨迹优化方法

为提高城市路网下智能网联汽车的通行效率以及燃油效率,提出面向城市道路的多车道时空轨迹优化方法。首先,结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并采用庞特里亚金极大值算法进行求解。然后,本文设定协同换道的规则,并通过Q-learning算法获取最优的换道策略。最后,通过SUMO/Python联合仿真验证了该方法可以在不同车辆饱和程度、绿信比状态及最低通行速度条件下有效提高通行效率,且燃油效率得到明显改善。

网络失效条件下的北京市城市道路交通网络统计特征分析

为获知城市道路交通网络的结构和网络特性,根据实际的拓扑和交通流数据,采用原始法进行建模,将路口抽象为节点,将路段抽象为网络的连边,构建城市道路交通网络模型。通过MATLAB和pajek计算,分析了道路抽象、基础设施和动态交通3种网络的统计特征。对基础设施和动态交通网络的强度分布的分析,证实了北京市城市道路网络中的这两种网络均为无标度网络;通过计算基础设施网络的节点强度和介数等特征指标,获知了北京市城市道路的重要路口和路段。最后,仿真分析了3种网络在不同网络失效条件下的重要统计特征,结果表明北京市城市道路基础设施和动态交通网络既具有鲁棒性又具有脆弱性。

城市道路交通主动控制系统与模型设计

为实现城市道路交通管控的智能化,缓解交通拥堵,研究和设计了城市道路交通主动控制系统.系统由4个子系统构成,其中云-边-端支撑子系统是计算、通信和存储的基础,可视化软硬件在环子系统是指挥决策与演练的关键,实时控制子系统和实时仿真子系统是道路交通控制的核心,用以保障交通控制的实时性和先进性.系统采用基于时空资源分配的主动控制模型,将传统以周期、绿信比调节为核心的交叉口信号被动控制转变为车道可变、相位相序可调且具有链状连接特性的交叉口主动控制.实际数据仿真分析表明,系统的主动控制能够有效降低交叉口通行车辆的总行程时间和平均排队长度.

基于计算实验的城市道路行程时间预测与建模

城市道路行程时间预测对于提高交通管控效果具有重要意义.本文综合应用平行系统、集散波、误差反馈修正、多模型自适应控制及模型库动态优化策略等方法与技术对间断流行程时间预测问题进行了研究.首先,介绍了平行系统理论的基本原理及计算实验的基本方法;然后,给出了基于平行系统理论的路段行程时间的预测模型,设计了基于集散波的行程时间计算实验方法,提出了多模型自适应行程时间预测并给出了模型动态优化策略.最后,通过实验证明了本方法的有效性.结果表明,本文方法预测精度较高,且能够对行程时间预测值进行持续优化,可为后续的间断流行程时间预测研究提供借鉴.

城市道路行人过街交通特性分析

对行人的过街行为特点进行分析,研究城市道路的行人交通特性。得出行人过街速度与行人年龄、性别和人行横道长度有关的结论。用电子调查问卷的方式了解行人违法过街的主要原因,并通过视频拍摄和人工观测方法分析影响行人违法过街的主要因素。根据主要因素提出相应的改善过街设施和降低行人违章率的方案,为城市道路设计和交通管理提供依据。

基于多智能体分群同步的城市路网交通控制

在城市交通网络中,经常出现某些路段较为拥堵,而其它路段内仍有空间未被充分利用.为了解决该问题,本文提出一种路网分群一致算法.首先,以路段的空间占有率为状态,建立交通网络状态空间模型,描述路网中车流的传递关系;进一步,将路网中的各条路段抽象为智能体,提出路网多智能体分群一致算法,将路段集划分为若干个非空不交子集,每个子集内的路段状态可达一致,不同子集的一致状态不同.从而,该算法可使各路段的空间占有率达到均衡,减轻局部拥堵,减少车辆延误时间.最后,采用VISSIM交通仿真软件对北京市望京地区的实际网络进行仿真,仿真结果说明了本文方法的可行性和有效性.

基于“在线-在环”融合的智能交通控制系统综合实验设计

文章设计了基于“在线-在环”融合的智能交通控制系统综合实验。首先,通过实体沙盘全景模拟城市道路交通网络形态;再利用自主研发的OSP(open simulation platform)交通仿真软件动态仿真沙盘路网交通流状态,并进行交通控制策略设计;最后,采用现场级交通控制器执行所设计的交通控制策略,并反馈到仿真软件中进行控制效果评价。该实验将交通流理论、交通控制策略设计、交通仿真和交通控制器应用等知识融为一体,不仅可使学生更好地理解交通控制理论的基本原理和关键技术,还可有效提高学生综合运用知识开展实践的能力。

北京城市轨道交通5号线客流特征及控制策略分析

利用轨道交通刷卡原始数据,从全网客流、客流的时空分布、断面客流满载率等方面,对北京城市轨道交通5号线进行客流特征提取和时空分析,为轨道交通的客流组织、客流控制及运营提供参考及支持。结果表明,受城市空间布局以及土地利用性质等因素的影响,5号线的断面客流不均衡现象非常明显;全天客流分布为“双峰形”,全天双向断面客流分布为“纺锤形”;早晚高峰期间不同站点间进出站客流量相差巨大,早高峰时南北两端车站进站客流量大,而市中心区域车站出站客流量大;晚高峰却正好相反。

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.

城市轨道交通运营中断下客流分配方法

为准确掌握城市轨道交通线路运营中断条件下的客流分布状态,提升轨道交通应急处置与决策水平,首先,综合考虑列车拥挤度和换乘行为等因素对乘客出行路径影响,构建基于乘客出行路径的阻抗函数,计算出行阻抗的均值和方差,设定选择有效路径的判定条件;其次,充分考虑乘客面对风险和不确定环境下决策行为的有限理性,基于累积前景理论,分析线路中断下乘客路径选择策略,设定基于出行时间的内生参考点,计算乘客出行路径的累积前景值;最后,建立城市轨道交通中断下网络客流分配的Logit型随机均衡模型,利用连续平均算法(MSA)进行求解,通过Matlab编程实现各路径上流量的加权分配,并以北京地铁5号线实际中断事件为例,验证模型的可行性和有效性。结果表明:在各路段断面,该模型的客流分配结果与北京地铁断面客流的实际数据的误差率均在±10%以内,能够有效识别和掌握中断下乘客路径选择行为,且能够较为准确识别拥堵路段状况。

北京市共享单车停车需求预测

为给共享单车停放点布设规划提供依据,通过对北京市居民出行方式选择进行调研,分析北京市居民出行方式影响因素,确定影响居民出行交通方式选择的特性变量。分析比较现有交通需求预测方法的优缺点,应用随机效用理论,建立基于交通方式选择的共享单车需求预测模型(Logit模型),利用TransCAD交通规划软件对模型参数进行标定,确定分担方式效用函数。根据未来年交通出行量进行停车需求预测,实验结果表明符合规划区域实际情况。

基于硬件在环仿真的城市路网交通控制平台

城市区域交通信号控制及优化是缓解城市交通拥堵的重要手段,效果评估是开展交通信号优化工作的重要环节。传统的交通仿真软件一般通过内置的信号控制模块进行评价,存在与实际信号控制系统脱节且评价精度不高的问题。为连通仿真软件与信号控制系统并提升评价有效性,提出了一种基于硬件在环仿真的城市路网交通控制平台,设计了平台的逻辑框架、功能架构以及平台中心系统、控制器接口等软硬件模块,融合了干线协调控制以及区域协同控制算法,并利用通讯测试验证了平台的硬件在环仿真控制功能。实例分析表明:硬件在环仿真平台搭建了交通仿真软件和交通信号控制系统的桥梁,能够有效评价路网交通控制效果。基于该平台可开展区域交通信号控制效果评价、算法改进以及信号优化等内容。

基于AFC数据的城市轨道交通乘客出行弹性研究

以北京市轨道交通AFC记录为依托,从时间、空间和出行强度3个维度定义波动系数,从乘客稳定性角度构建分类指标体系,使用SPSS Modeler对目标乘客进行聚类,以满足大样本量数据处理需求,根据聚类结果进一步分析乘客弹性出行特征,定义弹性出行乘客.本研究以乘客群体视角,提出1种识别乘客是否持个人交通卡出行的方法,并判断轨道交通弹性出行乘客,挖掘乘客出行规律,为相关交通策略制定提供一定的理论支撑.

基于多智能体技术的区域协调优化控制方法

为进一步缓解城市交通拥堵问题,设计了基于多智能的区域协调优化控制方法,将信号控制区域划分成路口智能体层与交通子区智能体层.在路口智能体层引入Stackelberg博弈,构建基于Stackelberg-Q的交通子区控制算法;在交通子区层,将Dyna算法框架与Q学习相结合提出了基于Dyna-Q的交通子区协调控制算法.采用Synchro交通仿真软件将文章算法与专家系统方案和基于Synchro仿真软件的配时优化方案进行对比验证,选取最大V/C比、延误、服务水平对每个路口进行评价,选取路网区域内车均延误和平均停车次数对整体路网的控制效果进行评价,文章算法均表现出更加良好的控制效果,验证了其算法的有效性与合理性.

结合信号控制的交通状态及其真实性判别方法

过饱和交通状态的判别是对过饱和交通信号控制的首要条件,提出了一种结合信号控制优化的交通状态及其真实性的判别方法,避免了由于交通信号控制不合理,尤其是协调控制不合理导致的"假饱和"。利用车头时距的方差和时间占有率作为判别参数结合周期内排队车辆的消散对交通状态进行判别。通过算例和仿真分析结果表明:该方法可以准确、有效地判断过饱和交通状态。

基于社区发现的交通控制子区优化方法研究

传统区域交通信号控制系统对控制子区的划分未充分考虑交通网络拓扑结构的复杂特性,由工程师根据交叉口物理距离及现场交通流特性来确定,难以保证其客观性和统一性.本文以社区模块度为评价指标,利用凝聚社区发现算法实现了区域交通信号控制系统的控制子区划分;进而,以北京市望京地区为实验案例进行应用测试,利用VISSIM仿真平台比较了本文方法和传统方法在SCOOT系统控制条件下的控制效果.仿真结果表明,在高峰、平峰、低峰等不同交通需求下,区域主干道的平均旅行时间有明显下降,区域内车均停车延误、车均停车次数、车均延误、平均车速等指标均有改善,验证了方法的有效性和可行性,为区域交通信号控制系统结构优化提供了新方法.

采用交通出行量数据的多点联动瓶颈控制方法

为了精确定位瓶颈路段的需求来源、均衡瓶颈路段交通需求时空分布,防止溢流及拥堵转移,提出基于视频信息提取的交通出行量(OD)数据的搜索诱发路段瓶颈的关键车流路径与可控制路段方法,确定瓶颈调控节点;以上游区域为控制对象、以特定时间内消散路段瓶颈为控制目标,估算驶入流量总调节量,并基于路段的剩余容量建立调节量在可控制路段之间的分配方法,优化控制节点的信号方案.以贵阳市的实际数据为例,瓶颈触发使用滚动时间占有率为指标,采用VISSIM仿真软件,结果表明:与采用常规控制方案相比,采用新方案时最大排队长度降低了31.39%,区域车均延误降低了26.00%.

考虑公交优先的过饱和交叉口交通信号控制

以提高过饱和交叉口通行能力和避免溢流为首要目标,同时考虑过饱和交通状态下的公交优先需求,首先在车流组合相容性及路段放行约束分析的基础上,设计了动态相位组合方法。然后从交叉口过饱和交通特征出发,提出了考虑公交车辆权重的过饱和交叉口信号控制关键参数及其计算方法。最后建立了模糊控制系统以实现过饱和交叉口分布式关联控制。仿真结果表明:本文方法能够有效地抑制过饱和交叉口溢流现象的发生,并能够提高路口的平均流量,同时使公交车辆在单个路口平均延误时间有所降低。

城市客运交通枢纽平行系统体系研究

城市客运交通枢纽系统是一个典型的复杂巨系统,传统的管理方法难以形成具有动态适应能力的有效解决方案.运用复杂系统研究中的ACP(人工系统、计算机实验、平行执行)方法,首次给出城市客运交通枢纽平行控制与管理系统研究框架.以该框架为基础,首先,分析了人工交通枢纽系统中模型的构成及支撑条件;进而对人工交通枢纽系统计算实验中涉及的实验场景设计、实验内容设计进行了详细阐述;最后,对人工交通枢纽系统平行执行内容进行了说明.该体系框架的提出,对于城市客运交通枢纽管控水平的提高具有重要指导意义.

图切技术和卷积网络的交通标志数据集构建方法

为解决自然场景下的交通标志数据获取困难的问题,提出一种基于深度卷积神经网络结合图切技术的交通标志数据自动收集方法。该方法先利用人为收集的少量7大类交通标志数据集训练检测交通标志的卷积神经网络模型,利用该网络模型检测图像或视频中的交通标志类别、位置及可信度,保存大于给定阈值的交通标志信息;然后采用图切技术对检测的交通标志进行分割得到精度更高的交通标志区域,将此标志的区域信息和类别作为标定信息。将对应的图片和标定信息按要求生成新的训练数据集和测试数据集,重新微调训练生成新的网络模型。实验结果表明,重新微调训练的网络比初始网络的平均检测精度提升了6.6%。该方法可将车载相机或是行车记录仪等设备获取的图像或是视频中的交通标志自动保存下来生成构建新的交通标志数据集,省去人工标定的过程。