智能红绿灯交叉路口实时配时研究——以南昌市红谷滩新区为例

对南昌市红谷滩新区交通路口交通状况进行实地调研,分析调研数据,计算交通路口上下班高峰期的待车碳排放量和油耗量,建立基于实时配时的智能红绿灯优化方案,并通过仿真软件进行验证。研究显示,经过优化后的控制系统能够有效提高交通路口的通过率,减少机动车的等待时间,为有效缓解城市交通拥堵问题和节能减排提供借鉴和参考。

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。

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.

交通信号灯模糊控制实时配时算法研究

随着城市交叉路口的拥堵愈发严重,交通灯的智能控制便显得尤为重要。为改善城市交叉路口车辆通行效率,本文阐述了一种交通灯模糊控制实时配时算法,通过Matlab模糊工具及系统测试仿真,得到清晰化的模糊控制表,以期为交通信号灯智能控制系统的优化提供参考。

基于路口实时状况的交通灯智能动态配时模型研究

随着社会经济的快速发展,城市交通面临巨大的挑战。传统的红绿灯固定配时方式已经不能满足瞬息万变的道路状况需求。提出了2种交通灯智能动态配时模型——以平均排队长度作为路权影响因子的动态配时模型和以平均延误作为路权影响因子的动态配时模型,利用VISSIM实现仿真,比较2种动态配时模型与固定配时模型,分析输出数据。结果表明,以平均排队长度作为路权影响因子的动态配时模型更能直观地反映路面拥堵状况,使路口通行能力明显优于以平均延误作为路权影响因子的动态配时模型和传统的固定配时模型。

基于量子粒子群算法的实时多交叉口信号控制

随着城市交通日益发展,如何提高城市交通效率是目前十分关注的问题。为了解决交叉口过饱和交通流控制问题,基于交通流向动态组合的感应控制方案,设计了一种实时多交叉口协调控制(Real-time Intersection Coordination Control,RIC;)模型。该RIC;感应控制模型,以单个交叉口优化为基础,延伸到多个交叉口,形成区域之间的协调控制,同时采取一种改进的量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO)对信号配时进行自适应优化。仿真结果显示上述模型能显著提高城市的通行效率,具有一定可行性。

城市道路交通信号实时优化控制模型

针对单点信号交叉口的交通情况,构造了一种产生交通流序列的方法,同时提出一种使车辆延误最小的单路口多相位信号实时配时模型。对所产生的交通流,制定了简单的实时信号配时方案。最后对结论进行了一定的分析和总结。

基于车辆感知的信号交叉口配时优化

文章针对具有明显潮汐性、进口道之间流量悬殊信号交叉口在各个状态下的信号配时方案进行优化。通过车辆感知技术,实现车辆与交通信号系统之间的信息交换,将交叉口的流量分情况讨论,针对不同的车辆到达情况采用实时的信号灯配时,以提高通行效率,节能环保。此外,利用java语言验证了逻辑上的可行性,利用VISSIM仿真模拟分析典型案例后,证明了方案及模型的精度和控制效果。

道路交叉口信号控制方法的智能化探索

借鉴定时交通信号控制方法,在对交叉口的实际交通状况进行调查、分析的基础上,建立单个道路信号交叉口的交通控制方法,同时,考虑道路交通流变化的不确定性,通过实时配时方案调整适应交通流的变化.研究结果表明,智能型交通控制方法更能适应交叉口复杂多变的交通状况,对减少车辆延误具有明显效果.

基于机器视觉的交通灯智能控制

利用采集的路口车辆排队动态视频图像,采用边缘检测等数字图像算法,进行车辆排队长度检测。对交叉路口交通灯的通行时间在稳定性和通过率进行比较,再以各相位车队排队长度为输入值,建立不定相序及信号灯时间实时动态分配模型。在此基础上,利用synchro软件进行了仿真分析。

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。