公路隧道交通拥堵疏散决策技术研究

针对公路隧道发生事故后交通拥堵疏散问题,结合隧道事故等级、事故处理时间、车辆行驶速度,引入交通流、交通波模型,依托重庆某特长公路隧道实际交通量数据,建立公路隧道交通拥堵疏散决策模型,分析公路隧道交通拥堵状态下的疏散控制,通过实例计算和模型仿真,验证了模型的准确性和适用性。结果表明:公路隧道交通拥堵疏散决策模型可非常准确地预判隧道发生各级事故后交通拥堵时间、排队长度等交通特征,依托模型预测结果,可快速制定高效交通诱导方案,实现交通管控和疏散,让公路隧道及所属路段快速恢复高效运行,为公路隧道的安全、高效运营管理提供决策支持。

旅游高峰期双目标交通拥堵疏散路径优选方法

随着私家车出行比例日益增长,景区旅游交通拥堵现象严重,交通事故频发,高效、合理的交通拥堵疏散路径优化方法是缓解这一问题的根本途径。本文考虑交通拥堵环境下游客路径选择心理,将疏散路线的复杂度最小作为优化目标之一,建立了基于路线复杂度与疏散时间的双目标拥堵疏散路径优选模型,将疏散路线的复杂度定义为疏散路径总长度,认为疏散区域路网中各路段上的车辆平均运行速度是随时间的推移连续递减的函数,应用Dijkstra设计了模型的求解算法,仿真结果验证了模型的有效性。

地铁换乘站客流拥堵瓶颈的识别与优化

客流拥堵、换乘效率低下是当前地铁换乘站在高峰期普遍存在的问题。结合Any Logic行人仿真技术,以客流密度作为瓶颈识别准则,识别出各站台层、站厅层存在的拥堵瓶颈区域,通过分析客流流线、结合行人自组织效应对瓶颈区域进行优化,以客流密度和区域平均逗留时间作为优化效果的评估指标,提出将瓶颈区域的直角拐角改为弧形拐角、引导客流压力大的流线分摊出部分客流前往客流压力较小的流线、调整列车到达时间以确保双向列车错峰到达的优化措施。结果表明,优化措施可以使各瓶颈区域的平均逗留时间降低约7.1%到35%,能有效缓解既有的拥堵瓶颈区域,为地铁站内瓶颈区域的识别与缓解提供了决策依据。

基于无人机的城市交通应急指挥系统设计

由于目前无法完全保证采集路况信息的实时性,导致交通应急指挥与实际路况之间存在偏差,难以及时消除事故对道路车辆的影响。为此,设计了一种基于无人机的城市交通应急指挥系统。利用AZCW系列的VTOL-5无人机搭载425全波段高光谱成像设备425shark,实现对目标范围内路况信息的实时采集,并将其作为指挥调度指令制定和更新的基础。根据采集到的道路运输数据,从应急救援车辆抵达时间和交通拥堵疏散两个角度分析道路流量,以最短时间为目标实现对应急车辆调度路径的选择,以流量均衡为目标实现对拥堵车辆疏散路径的选择。测试结果表明,设计系统可有效降低道路车辆的等待时间,同时最小化应急救援的抵达时间。