基于数字孪生的车流预测及潮汐车道管理系统

该文介绍了基于数字孪生的潮汐车道管理系统。该系统通过实时采集交通数据,利用数字孪生技术建立车流量预测模型和潮汐车道管理模型,通过对车流量的精准预测,实现对潮汐车道的动态管理,从而完成对交通拥堵的准确预测和有效管理。对车流影响因素进行深入分析,建立了车流量相关影响因素模型,并通过多模型对比,选定了效果最好的极端森林模型作为预测模型,同时,引入多种评价指标对极端随机森林模型进行评价。结果显示,无论是在哪一种评价指标上,极端随机森林模型都能对车流量预测体系实现最高精度的预测,尤其是对突发性高峰的预测。通过数字孪生技术对潮汐车道进行方案模拟,通过对不同方案的数字化仿真,有效降低了潮汐车道方案变更和验证的成本,为城市交通管理部门的工作提供了理论支持和数据支撑。该系统的应用可以提高交通管理的科学性和效率性,为智慧交通的发展拓宽应用渠道,为城市交通拥堵问题的解决提供有力支持。

“微改造”治理高峰拥堵——以合肥市望江西路潮汐车道为例

针对合肥市望江西路交通流存在潮汐现象、现状车道数无法满足高峰小时交通流需求的问题,依据潮汐车道设置的理论条件,同时结合望江西路实际项目特征,提出了“路段潮汐”与“交口潮汐”两大总体方案并进行比选,最终采用“交口潮汐车道”的改造方案,仅对主要交口的进出口车道进行改建。该方案以“小手术”的形式,节约工程造价,缩短施工周期,现场实施后切实有效地缓解了道路高峰期拥堵状况。同时考虑到项目实施前,合肥市尚无设置潮汐车道的案例,因此该项目引入移动式护栏进行管理,整个项目可作为潮汐车道的宣传与试点,为市域范围内后续潮汐车道的建设推广提供经验。

基于潮汐可变车道技术的智慧停车管理平台建设研究

传统的停车管理方式不仅效率低下,而且容易造成数据不准确,无法为决策者提供准确的停车信息。为此研究为提高停车管理智能化水平,基于潮汐可变车道技术并引入非线性自相关神经网络模型对其进行改进,最终设计出一款智慧停车管理平台。经实验验证,改进后的潮汐可变道技术其交通车流量预测的平均误差为3.8%,在交通高峰期间可以准确预测交通流量。智慧停车管理平台投入使用后,解决了实际使用车位数与可用停车位数之间的失衡现象,比使用智慧停车管理平台前增加了20%以上。综上可知,此次研究的智慧管理平台可以准确地分析停车数据并进行准确的预测。

高速公路收费站潮汐车道交通仿真及车道布局应用分析

为了研究和分析高速公路收费站潮汐车道的应用及其前景,以广深沿江高速公路二期工程国际会展中心互通立交为项目背景,结合周边路网交通需求与交通仿真技术,详细分析潮汐车道在高速公路收费站的应用效果及其对周边路网交通运行情况的影响。研究表明,潮汐车道的应用不仅能有效提高道路通行能力,还能显著缓解互通立交周边路网的交通拥堵情况,具有广泛的应用前景。

基于转向交通流特性分析的变向车道设置应用

变向车道是当下解决交通流不均衡问题的重要措施。不同于以往单独分析各类型变向车道的设置,通过分析潮汐车道设置对左转车流的影响,及通过交通量、不均衡转向系数等指标分析左转车流的交通流特性,提出随相位变化的双停车线短变向车道。通过仿真分析,结果表明:随相位变化的变向车道设置,在有效时间内,提高了车流通行效率,减少了车辆在停车线前的等待。

基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统设计

针对城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,设计了一种新的基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统。通过局域网实现两台工控机间的独立运行,给出系统结构。介绍了控制逻辑,通过视频交通图像获取车辆平均速度、交通流量等数据。以计算交通饱和度,选择道路双向饱和度的加权切换动态控制方式对潮汐车道进行自适应控制。按照车道交通状态中两个方向的饱和度,把潮汐车道交通状态划分成五种情况,通过枚举法对模型进行求解。依据潮汐车道交通特征,把全部车道配置看作解空间,把双向车道交通饱和度与流率看作输入量,实现模型求解。实验结果表明,所设计系统综合延误低,车辆排队长度少,在中高密度交通流下也可有效实现控制。

基于PLC的交通锥筒收放系统设计

针对国内大城市潮汐车道对交通锥筒自动收放系统的需求,设计了基于PLC的交通锥筒收放系统。采用PLC主从站结构,共使用5轴输出,控制4台伺服电机与一台步进电机,人机交互采用工业触摸屏实现,完成各项作业参数的设置,实现了路面交通锥筒的自动放置与捡拾过程,提高了工作效率。经现场测试,本系统可以满足潮汐车道对交通锥筒自动收放控制系统的需求。

潮汐式交通特性分析及应对措施研究

潮汐式交通拥堵现象已成为大城市普遍存在的问题。为能够正确认识和应对潮汐式交通问题,通过对潮汐式交通形成原因以及潮汐式交通特征进行分析,提出了应对潮汐式交通使用可变车道的措施,并通过模拟仿真,验证使用可变车道对缓解潮汐式交通现象的显著效果。

适用于路网潮汐流的可变车道设置方法研究

城市交通流潮汐现象导致了路段双向通行能力利用不均衡,早、晚高峰时段交通需求的不对称导致了早、晚高峰时段拥堵路段不具有空间对称性.本文从城市交通网络的角度出发,提出了一种对早、晚高峰时段可变车道设置方案进行综合决策的方法.以交通均衡理论为基础,以降低城市交通网络高峰期出行总费用和减少可变车道设置管理成本为目标,建立了一主二从双层规划模型,其中上层为可变车道设置的决策方案;下层根据上层决策方案分别对早、晚高峰时段交通需求进行交通分配,并设计了求解模型的遗传算法.算例分析表明,与不设置可变车道方案、早晚高峰时段分别设置方案进行比较,早晚高峰时段综合设置方案减少了系统总费用.

潮汐车道与变向车道协同优化的绿波控制方法

针对城市交通中日益凸显的潮汐现象,研究合理的潮汐车道配置和优化策略;为了充分利用交叉口时空资源,解决直行方向交通流的不均衡现象及大量左转车辆排队等待的问题,定量分析干线交通流分布不均衡系数及转向不均衡系数,定义协同系数,协同设置潮汐车道与变向车道,并依据干线交通流特性提出半周期绿波协同优化策略,减少因交叉口流量小造成的信号时间的浪费。优化结果表明,潮汐车道与变向车道协同绿波控制的方案有效地缓解了交通拥堵,缩短了停车延误,并且行驶车速平均提高10%。

考虑通行能力折减的可变车道优化

为有效缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题,在考虑车道数对路段单向通行能力影响的基础上研究可变车道优化设置方法。该方法在确保可变车道实施过程中轻交通流方向正常通行的前提下,基于非均衡经济学理论的价格-数量调节,以系统总出行时间最小为目标构建可变车道优化的混合整数双层规划模型,并采用粒子群优化算法对模型进行求解,以算例的形式验证模型和算法的有效性。研究结果表明:从系统层面优化可变车道设置能够充分利用轻交通流方向闲置的道路资源来提高重交通流方向路段的容量,从而改变其行程时间函数,进而调节流量在路网上的分布并均衡各路段的饱和度;使道路网络结构更好地匹配出行需求,在道路资源一定的情况下有效地降低系统总出行时间。

过饱和状态的潮汐车道交叉口群协同控制及仿真

可变车道技术是潮汐式交通拥堵问题的有效解决手段之一,杭州西湖区潮汐走廊是连接城西居民区和市区的主干道。为了解决潮汐车道在早高峰通勤时过饱和状态下的拥堵问题,深入分析了潮汐走廊的实际交通数据并判断出潮汐车道的瓶颈路段。提出基于群体动力学的交叉口群协同控制算法,建立了双交叉口协同控制模型,并研究了潮汐走廊过饱和状态下瓶颈路段两端双交叉口的信号实时协同配时方案。利用VISSIM+MATLAB的自适应仿真控制技术对双交叉口配时方案进行了对比分析。仿真结果表明:在满足了交通流量的前提下,协同配时方案使得瓶颈路段的流速由22.7 km/h提高至28.2 km/h,提速24.23%,由中度拥堵改善为轻度拥堵,行车时间、平均延误时间等参数也均达到了不同程度的优化。然而,在双交叉口的协同配时控制达到一定效果的同时,下一路段的车辆流速却降低了12.35%,平均延误时间增加了8.96%。这说明:基于群体动力学算法的多交叉口协同配时方案设计,必须强调上下游交通流的关联关系,从全局角度进行全路段的交叉口群的协同控制。上述成果为城市潮汐车道的定量分析和实时智能交通控制的研究提供了一定的理论和实践基础。

基于无人驾驶车辆的可变车道优化方法

为充分利用道路资源,提高道路网络系统的运行效率,缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题,面向无人驾驶车辆普及的未来对可变车道优化方法开展了研究。根据用户最优和系统最优之间的关系,提出了通过ITS调控所有无人驾驶车辆实现系统最优的方法。在此基础上,进一步考虑可变车道对道路资源的调节作用,构建了基于无人驾驶车辆的系统最优可变车道模型。采用混沌粒子群算法对模型进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性。研究结果表明:在无人驾驶车辆普及的未来,单纯通过ITS调控所有无人驾驶车辆在道路网络达到系统最优状态,由于不能很好地利用轻交通流方向闲置的道路资源来提高重交通流方向路段的容量从而调节道路网络结构更好地匹配居民出行需求,因此对于缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题效果并不突出,对于提高道路网络的运行效率亦有限。而结合可变车道优化后,可以很好地协调人、车、路之间的关系,调节道路网络结构更好地匹配居民出行需求,均衡各路段的饱和度,优化流量在道路网络上的分布,显著减少道路网络系统总出行时间,在最大程度上发挥道路资源的作用,保障道路网络系统高效运行,有效缓解因潮汐现象所导致的交通拥堵和道路资源闲置并存的问题。

潮汐车道使用意愿影响因素潜类别分析

为研究驾驶员对潮汐车道使用意愿的影响因素,使用潜类别Logit模型探寻潮汐车道使用意愿中未观测到的异质性。通过问卷调查量表获得驾驶员对设置潮汐车道的心理潜变量因素,运用结构方程模型量化心理潜变量。对比分析只考虑个人属性和加入潜变量的潜类别Logit模型的拟合效果及异质性效应,进行平均边际效应分析。结果表明:加入潜变量的潜类别Logit模型拟合效果和异质性效应表现更优。潜类别Logit模型可将数据分为3类,分别占比11.2%、11.5%和77.3%。拥有1辆小汽车、驾龄5年以上和感知风险表现出显著的异质性。心理潜变量中,感知风险对选择愿意使用潮汐车道有显著负向影响,行为态度和社会影响对选择愿意使用潮汐车道有显著正向影响。

利用移动护栏的潮汐车道设计与实现

针对早晚高峰期道路单向拥堵问题,设计移动隔离护栏潮汐车道。利用高功率远距离无线模块实现各子护栏组网功能,采用有限状态机协同各子隔离护栏同步移动,实现对潮汐车道调度与控制。针对各子隔离护栏移动定位问题,采用Canny边缘算子对车道线进行识别,并同步驱动各子护栏步进电机,使护栏移动到准确位置。利用安装在每个子护栏上的超声波传感器对车辆和行人进行探测,保护系统和行人安全。试运行结果表明,该系统使车道通行能力提升12.1%,平均车速提高29%,交通运行效率得到提高。

潮汐车道时空资源协同优化控制关键技术:现状和展望

潮汐车道对于缓解交通拥堵具有重要意义,目前受到广泛关注。而传统的潮汐车道控制技术在车道清空、切换过渡、区域关联控制等关键阶段未能深入挖掘,控制效果有待提升。本文首先从与上述问题相关的交通信号控制方案过渡、潮汐车道交通控制几方面出发,对目前的研究现状进行了总结分析,在此基础上,针对潮汐车道控制特点,给出了协同清空、协同过渡、区域分布式协同控制等潮汐车道时空资源协同优化控制关键技术未来可能的研究内容。

基于马路机器人的潮汐车道运行效果仿真研究——以苏州东太湖大道庞金路口为例

新一线城市的核心产业区由于住职比的大幅下降,周边路网普遍存在由潮汐现象引发的交通拥堵问题。结合苏州市吴江区东太湖大道庞金路口现有潮汐现象而引起的交通实际拥堵问题,从可行性、必要性以及基于宏观仿真软件TransCAD研究的可持续发展性三个维度,对潮汐车道的设置进行前期研究。在前期研究可行基础上,利用微观仿真软件VISSIM建模分析,从延误、排队长度等指标对基于马路机器人的潮汐车道运行效果进行评估。研究结果表明,基于马路机器人的潮汐车道运行可以更好应对潮汐交通流,缓解潮汐现象带来的拥堵问题。

南京市“潮汐交通”可变车道的应用

通过对南京汉中门桥路段的潮汐交通量的统计调查,结合方向系数、通行能力和服务水平等交通性能指标,对南京市"潮汐交通"现象产生的原因进行了阐述,并结合可变车道设置条件对该路段可变车道的设置进行了论证分析,探讨了该路段实施可变车道的可行性和总体方案。

潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后,利用遗传算法对目标函数进行最优求解,获取最优组合控制方案.经仿真验证发现,不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略,会提高车道的清空速率,但也会带来下游路口车均延误的增加,而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.

考虑环境效益的可变车道方案选择模型研究

针对潮汐交通流条件下的道路双向交通流不平衡问题,给出了可变车道方案。将可变车道调整数量作为决策变量、以油耗和排放费用最低为目标,兼顾道路延误,构建可变车道方案选择模型。模型既考虑了延误对可变车道方案选择结果的影响,也考虑了油耗和排放费用,并探讨了可变车道的设置时间和保持时间。以北京市紫竹院路为例,计算出合理的可变车道方案。利用VISSIM仿真软件进行模型验证并探讨可变车道的环境效益。研究结果表明:考虑环境效益的可变车道方案实施以后,道路总延误降低了21.1s,油耗和排放费用降低了40%。这说明可变车道方案不仅能降低道路延误,还能降低车辆产生的油耗和排放费用,从而可带来一定的环境效益。