单点全感应式信号控制方法的参数取值

以典型的四路交叉口为例,介绍了一种基于车辆时距的单点全感应信号控制方法,解读了相位显示顺序、车辆时距阈值、检测区域位置、左转相位的最小绿灯时间、直行相位的最小绿灯时间、左转相位的最大绿灯时间相对增量、直行相位的最大绿灯时间相对增量等参数的作用及其适宜的取值范围。利用VISSIM和VisVAP建立仿真试验环境,采用正交试验设计安排探索性试验方案,通过方差分析和直观分析,筛选出对交叉口车均延误具有重要影响的参数并确定它们的最佳取值。验证性试验结果证实了相关参数最佳取值的有效性。

基于导向车道实时利用率的单点全感应式信号控制方法

为了提高道路交叉口信号控制的性能,以典型的四路交叉口为研究对象,针对传统的单点全感应式信号控制方法无法充分利用绿灯时间特别是绿灯延长时间的问题,提出一种基于导向车道实时利用率的单点全感应式信号控制方法。利用Python调用VISSIM的COM接口,模拟多目标跟踪雷达检测器,采集交叉口各条导向车道内的机动车运行状态数据。从道路空间利用情况的角度出发,定义导向车道实时利用率概念,并在此基础上设计感应控制逻辑。仿真实验表明,在高负荷交通需求下,与传统基于车辆时距的控制方法相比,采用基于导向车道实时利用率的单点全感应式信号控制方法,交叉口车均停车次数通常小于1次,交叉口车均延误降幅超过10个百分点,交叉口通行能力明显提高。

基于层次颜色Petri网的全感应控制交通信号灯建模与仿真

针对平面交叉口单点全感应控制信号灯系统实时调度问题,提出一种基于层次颜色Petri网的交叉路口的信号灯动态配时控制模型。首先,运用模糊控制理论对车流量信息进行分类定义。其次,以采集到的车流量信息为控制参数,基于层次颜色Petri网理论建立基本的信号灯轮廓模型,再依据模型中实现的关键功能进行分层细化与逐步求精。此外,将计数器代替时延加入系统模型中,使模型能够直观简洁地反映出红绿灯的循环时间与车流量之间的切换关系。根据所得模型对该交叉口信号灯配时方案的性能指标进行评估与比较。最后,运用CPN Tools对系统模型进行计算仿真,并进行简单的优化性能分析。

基于Q-learning算法的单点信号控制研究

为减少交通拥堵对于城市可持续发展的制约,优化交通控制,降低交通流延误。文中对单点两相位信号控制交叉口进行研究,运用强化学习中Q学习理论构建模型,通过VB配合仿真软件实现了单点交叉口的Q学习。并设计感应式信号配时方案进行仿真,将两种结果进行比较发现改进的信号配时方案确实能够减少排队长度,降低延误,在信号控制上能起到一定作用。

面向网联汽车环境的单点全感应式信号配时技术

面向网联汽车渗透率达到100%的环境,为了生成更多合理的绿灯切断决定,提出了一种新的单点全感应式信号配时技术。定义了绿灯切断决策区和扩展车长的概念,综合考虑了导向车道的长度、数量以及绿灯切断决策区内网联汽车的数量、位置、车身长度、速度等因素,建立了扩展车长转化率计算方法。在此基础上,评估了机动车相位的交通需求,设计了单点全感应逻辑。选取城市干路相交的典型四路交叉口,利用Vissim和Python创建了仿真试验环境,通过D-最优设计生成试验方案,为新技术交叉口和传统技术交叉口共提供了162000个试验场景。试验结果显示,相比于传统技术,采用扩展车长转化率推荐阈值的新技术能够降低交叉口车均延误,交叉口的交通负荷等级越高,降幅越明显。