交通信号配时脱机优化和实时评价系统

使用脱机信号配时方案是目前常用的交通信号控制方法,信号相位之间“绿冲突”检验是配时方案的安全保证。通过引入“间隔矩阵法”的概念,详细阐述了一个在计算机中易于实现的“绿冲突”检验算法以及使用该方法开发的交通信号脱机配时系统;介绍了“跟车法”计算机辅助调查系统,用于收集配时参数、检测和评价信号配时效果,为交通工程师设计、评价和优化信号配时提供了一个简单和实用的方法。

单交叉路口交通信号实时配时控制方案

根据交通流量的实时大小建立交叉路口实时配时的数学模型,并用Webster绿信比算法对模型进行优化,使全体车辆在所有道口等待的时间最短.交通序列流采用泊松分布,用Matlab对模型进行实时仿真,优化后的结果较之前得到明显的改善.

铁路道口交通信号实时配时研究

为了减少列车通过铁路道口时对道路车辆的干扰,保障道口的安全,对道口交通信号实时配时进行研究。在分析铁路道口特点的基础上,根据所作的模型假设,构建铁路道口交通信号实时配时模型,推导黄灯时间的计算公式,建立红灯时间的实时配时模型,研究发现黄灯时间是一个常数,铁路道口交通信号的实时配时主要是红灯时间的实时配时;提出铁路道口交通信号实时配时的运作模式,该模式既能实现一般情况下的实时配时,也能实现加开临时列车和调整列车运行图时的实时配时。

道路交通信号控制及优化配时系统

本项目主要由信号机子系统、中心控制软件系统和路口交通模拟评估系统三部分组成，通过信号机分布式监控和微观交通仿真器的结合．实现对城市交通信号机的分布式实时监控．同时通过获取信号机的工作状态信息，由微观交通仿真模块对信号灯的各种控制方案进行仿真。微观交通仿真模块所输出的包括平均延误、平均排队长度和道路占有率等重要的交通流仿真结果．将为信号灯控制方案的分析和科学评估提供决策支持。

实施公交优先的交通信号控制系统中信号协调方法研究

分布式交通信号控制系统拓扑结构的分布式特性使得网络的控制问题被划分成不同层次,路口的控制器优化单个交叉口,系统的协调要求每个路口的控制器同时还要考虑相邻路口控制器的配时方案、相邻上游交叉口车辆的离去特性、相邻下游交叉口车辆的到达特性.本文在综合考虑上下游交叉口信号配时、车辆排队和公交运行情况的基础上,提出了实时交通信号控制系统中实施公交优先的模型系统的框架,然后给出信号优化过程和计算最佳绿灯请求时间和信号协调方法.

一种交通信号控制系统分布式相位差优化和调整策略

周期、绿信比和相位差是交通信号控制系统中3个基本配时参数,相位差是实现路口之间协调控制的关键参数。文章论述了一种相位差中心优化、路口控制器分布调整的相位差优化和调整策略,实现了信号配时优化的分布式处理。

道路交通信号控制系统技术的发展与展望

道路交通信号控制系统是智能交通管理系统中重要的基础应用系统，是公安交通管理部门缓解交通拥堵最主要的技术手段。自2016年公安部交通管理局在全国部署推进城市道路交通信号灯配时智能化和交通标志标线标准化以来，交通信号控制系统受到了普遍的关注和重视；同时，随着近年来物联网、大数据、人工智能等技术的发展应用，交通信号控制系统也正处于技术创新发展的前沿。本文就交通信号控制系统技术的应用现状与发展趋势进行初步的分析探讨。

交通信号控制技术在国内的应用情况

目前在各种引进的国外系统中,SCATS 系统应用案例最多。对于我国广大的中小城市来讲,由于城市灯控路口较少,且主干道的交通特征及重要性相当突出,因此线控协调技术具有良好的应用前景。实际上即使在一些已经应用区域控制系统的城市,其区域控制系统的控制范围也仅仅局限于中心城区或者有限的路口,这离实现整个城市区域控制系统还有一定的距离。在这些城市,许多流量较小,相对来说不是很重要的路口使用的仍然是单点信号控制,采用最普通的多时段固定配时控制方式。

基于模糊神经网络的交通信号控制

本文提出一种将模糊控制与人工神经网络和结合的自组织学习方法对交通信号进行实时控制。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型生成交通信号配时方案。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输，准确的数学模型等缺陷。文中应用微观交通仿真系统对模型进行了校验，仿真结果表明该方法有效。

SCOOT让城市流动起来——交通实时自适应协调控制系统的构成与应用

众所周知,城市道路网由若干个路段和信号灯控制的交叉口组成。在城市道路上行驶的车辆,其连续性在很大程度上取决于各路口信号的协调。例如,如果车辆到达下一个路口正好碰上绿灯时刻,它就可能不需停车等候即可通过路口,从而减少延误和堵塞。因此,通过对交叉口信号的协调控制可以提高城市交通效率。为了提高城市道路交通设施的效率、增强安全水平、改善交通环境、降低汽车污染排放,自本世纪六十年代起,各国的城市交通科学工作者就把注意力集中在城市车辆交通的区域协调控制上,提出了"SIGOP"、"TRANSYT"等控制方案优化方法。这些早期的区域协调控制方法都属于固定配时控制。

关于交通信号灯的改制问题

现代社会交通日趋繁忙,红绿灯的应用必然是有利于人们日常的出行,不过,它也存在着许多弊端:在行车量颇大的十字路口往往会造成更加严重的交通堵塞;在夜晚没有行车的红灯路口,你究竟是选择过还是不过?因此,我在幻想着是否能够设计出一款更加方面人们出行的交通信号设备,它能够根据桌一时间段的车流量大小、车辆排队长度、停车次数等交通信息改变交通信号灯系统内的参数,调整红绿灯的配时方案,从而达到更加方便人们出行,合理利用时间等优点。

城市交叉口信号控制效果实时检测与评价系统

交叉口信号控制效果的检测与评价是交通信号控制系统的重要内容,本文通过使用"跟车法测速系统",提出对包括单点和"绿波"控制效果的实时检测手段,为交通工程师综合分析信号配时参数和优化信号控制提供了一个简单和实用的方法。

上海交通信号你该优一下啦

目前，上海市的信号灯配时通过SCATS系统完成。经了解，上海市目前共有3000多个路口，其中人流、车流较大的路口的交通信号周期通过SCATS系统（自适应控制系统）进行控制，目前已达到1300多个。2006年底，SCATS的“控制”范围已扩展到中环。

浅谈长沙市多场景多模式的交通信号感应控制实践应用

截至2021年底,湖南省长沙市汽车保有量已突破300万大关,全市机动车驾驶人达365万人,机动车千人拥有量374辆,城区路网密度达到每平方公里6.7公里。以往简单的道路交通信号配时优化工作,已不能够满足当前实际的工作需求。因此,长沙市公安局交警支队借助智能交通管理系统三期续建项目,引进专门从事信号调优服务团队。

基于Python与Tensorflow的交通信号决策系统

为改变目前我国道路信号配时方案与实际交通流不匹配的情况,提高道路交叉口的通行能力,增加绿灯的使用率,提出基于Python与Tensorflow的交通信号决策系统。介绍交通信号决策系统的整体框架及各个模块的层次关系,详细说明每部分的原理及实现方法。通过Python在互联网上实现实时交通数据自动采集,将搜集的数据分类存储。采用TensorFlow框架建立车速预测模型,通过机器学习不断调整优化模型。根据优化后的车速模型预测未来交通流状态变化趋势,交通信号决策系统能够在不同的交通流状态下自适应决策采取不同的绿波信号配时方案。通过VISSIM仿真结果表明,交通信号决策系统能够显著降低道路的拥堵程度,有效降低了道路机动车的停车次数和停车延误,极大地提高路网的运行效率,增大区域协调控制系统的自动化。

过饱和交叉口交通信号控制动态规划优化模型

为满足过饱和交叉口信号控制的需求,应用动态规划理论,建立了过饱和交叉口信号控制优化模型,界定了模型的阶段、状态变量和决策变量,推导了平均排队长度状态转移方程和控制器状态转移方程,确定了基于交叉口不同饱和状态的目标函数与约束条件,提出了模型优化框架。非饱和状态以最小化延误为控制目标,饱和状态和过饱和状态以最大化通行能力为控制目标。通过迭代运算判断保持或者切换当前相位,并将控制效果实时反馈以调节下一阶段信号配时方案。以秦皇岛市某交叉口为例,基于实际采集数据得到了非饱和、饱和与过饱和3种状态的交通流量,应用动态规划模型获得配时方案,并与TRANSYT方法给出的配时方案进行了对比分析。分析结果表明:在非饱和状态下,采用动态规划模型计算的平均延误、饱和度、平均排队长度分别为49.3s、0.76、13.7veh,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为52.0s、0.78、14.4veh;在过饱和状态下,采用动态规划模型计算的饱和度与平均延误分别为0.85、78.5s,采用TRANSYT方法计算的对应值分别为0.86、82.5s,但对应的平均排队长度为27.3veh,略优于动态规划模型的27.6veh;饱和状态控制效果与过饱和状态控制效果类似。可见,采用动态规划模型可以有效降低交叉口饱和度,减少各相位不同进口道车辆的平均延误。

浅析交通控制与管理系统

本文阐述了交通信号配时实时系统的基本理论及基本功能。

一种基于深度学习的道路交叉口车辆排队长度检测方法

随着智能交通系统的逐渐成熟,现在的交通信号控制机可以根据交叉口的实时车流量等交通数据优化信号灯配时,以减少拥堵、降低碳排放。在交通参数中,排队长度表示在交叉口排队的车辆所占道路的长度,不仅可以表征实时交通状态,同时也是评估交叉口拥堵的重要指标。但是排队事件涉及车辆多,车辆运动状态复杂,因此对排队长度的检测一直是该领域的研究热点。利用道路监控视频信息对交叉口排队长度进行检测具有重要的理论意义和实用价值。