基于TdPN的无信号交叉口优化控制方法

为了提高城市交叉口通行效率,在车路协同环境下对无信号交叉口优化控制方法进行了研究。设计并采用基于时延Petri网(Timed Petri Net,TdPN)的无信号交叉口优化控制方法,利用TdPN建立无信号交叉口控制模型,并依此建立交叉口车辆最快消散目标函数,采用递归方式求解车辆最优通过序列;利用Q-Paramics构建基于车路协同环境下的无信号交叉口仿真平台,分析该方法在不同交通流量下对交叉口平均延迟、平均停车次数、平均排队长度和平均速度4个交通参数的影响,并将其与传统的信号控制方法进行对比。研究结果表明:基于TdPN的无信号优化控制方法能够在一定程度上缓解中小交通流量下的交叉口通行问题,并且其控制结果明显优于传统的感应控制方法。

基于车辆队列的饱和状态下城市主干道旅行时间估算方法

当前城市主干道过饱和交通流交通状况恶劣,交通拥堵时常发生,由于受信号灯的周期性阻滞作用,交叉口上游车辆淤积现象严重,传统的连续交通流模型无法用于估算城市主干道旅行时间。有鉴于此,提出了一种适用于中断交通流的基于车辆队列的旅行时间估算方法。基于道路上已有的存在型检测器,运用检测器采集的高精度实时数据,研究了车队识别和匹配方法,通过匹配车队信息,对通过饱和状态下城市主干道的车辆进行了实时旅行时间估算。在此基础上,利用Q-Paramics软件进行了实例模型仿真验证。通过对比算法估算值和仿真模型观测值,验证了算法的合理性和有效性,为评估饱和状态下的城市主干道交通状态奠定了基础。