信控交叉口公交专用车道动态共享实时控制方法

针对目前交叉口拥堵、公交专用车道利用率低的问题,提出一种信控交叉口公交专用车道动态共享实时控制方法。利用GPS定位实时获取交叉口处公交车的位置,并通过交通检测设备获取专用道内小汽车车辆数,结合主信号显示情况综合计算当前时刻公交专用道共享前后交叉口车辆总延误。将延误大小判断结果反馈给车道信号,车道信号显示红灯或绿灯以提醒司机是否能够进入公交专用道。引入受影响车辆概念,建立以减少交叉口车辆总延误为目标的公交专用车道共享控制模型。通过对当前时刻主信号显示红灯和显示绿灯两种情况分析,提出一种综合考虑车辆司乘系数、受影响车辆的交叉口延误计算方法,得到共享公交专用车道前后交叉口车辆总延误差值的表达式。利用示例数值模拟在多种不同场景下车道信号的显示情况,分析了专用道内已有车辆、公交车位置以及主信号显示情况对车道共享的影响。结果表明:该控制方法较符合实际情况,并能有效提高公交专用车道利用率,能够充分利用交叉口绿灯时间,为解决公交专用车道的动态共享、缓解道路拥堵提供了一种新的思路。

基于公交优先的直线式公交站台共享超车道时空资源优化分析

受城市道路红线条件限制,许多公交车站只能设置直线式公交站台;这种形式的站台很容易产生拥堵排队和机动车冲突的交通现象。基于此,提出了一种共享超车道感应信号控制的优化方案,使用VISSIM软件对共享超车道前后车辆的延误水平进行了仿真分析。研究结果表明:通过设置共享超车道能有效地缓解公交车辆在公交站点拥堵排队和机动车冲突的交通现象;在交通量较大和公交发车频率较高情况下,通过设置带有共享超车道的直线式公交站台能有效地提升公交服务水平,保障近道路交叉口上游路段的公交优先通行和社会车辆有序通行,提升了交通的流畅性与安全性。

基于熟悉度的人机混驾交通流车辆换道模型构建

网联自动驾驶车辆(Connected and Autonomous Vehicles,CAV)与普通车辆(Human-driven Vehicles,HV)的车辆性能、驾驶行为均有较大差异,考虑HV驾驶员对CAV的熟悉度与CAV驾驶协同行为,构建人机混驾交通流换道模型,可更准确地反映CAV混入对宏观交通流的影响,对人机混驾交通流管理意义重大.本文引入额外车间距离参数量化HV驾驶员对CAV的心理反应,改进Gipps安全距离模型,并计算不同目标车道车辆类型下车辆换道最小安全间隙;考虑CAV协同驾驶行为将换道场景分为目标车道空间条件满足换道要求时的自由换道与空间条件不满足换道要求时的协同换道;应用元胞自动机(Cellular Automata,CA)理论构建人机混驾环境下基于HV驾驶员熟悉度与CAV驾驶协同行为的车辆换道行为模型;结合Matlab进行换道场景仿真以验证所建模型有效性,并分析CAV混入对道路交通流速度波动的影响.研究结果表明:考虑驾驶员熟悉度情况下,道路最大流量较传统模型平均降低1.32%,在CAV渗透率P=0.6时降低3.31%;同时CAV的协同驾驶行为可以显著提高道路最大流量,最大流量的提升比例随CAV渗透率的增大而不断增高,渗透率P=1时,纯CAV交通流环境下最大流量提升约10.49%;CAV的混入能够有效降低交通流速度波动,车辆密度40 veh/(km·ln)状态下,CAV渗透率P>0.8时交通流速度波动平均值较纯HV交通流降低28%以上.

网联交通环境下交叉口进口车道动态配置方法

现有网联交通环境下的优化控制方法未能实现CAV(Connected andAutomatedVehicle)专用车道的动态复合利用,鉴于此,本文考虑交通需求及CAV渗透率的实时变化,以车道组内不同功能车道流率比均衡为约束,交叉口全部车道组流率比之和最小为优化目标,构建基于转换指数的CAV共享车道动态配置方法,提出左转CAVs与直行CAVs复合利用CAV共享车道的控制方法,并设计优化求解流程。基于VISSIM中COM组件开发算法,更新车辆轨迹并在CAV/CHV(Connected Human-drivenVehicle)与信号控制器之间交换信息。仿真结果表明,提出的配置策略增强了交叉口适应实时交通需求的动态调节能力,能在一定程度上改善车均延误。进一步分析表明:CAV渗透率对是否设置CAV共享车道及设置几条车道密切相关;在交叉口进口车道条数为4的情况下,当CAV渗透率小于0.35时,不设置CAV共享车道效果最好;当CAV渗透率介于0.35~0.70时,设置1条CAV共享车道效果最佳;当CAV渗透率超过0.70时,宜设置2条及以上CAV共享车道。本文提出的优化方法适用于网联交通环境下中高CAV渗透率的多车道交叉口。

车联网环境下共用车道性能研究

为探究联网车辆对整体道路通行能力产生的影响,基于联网自动车辆(CAV)与联网人工驾驶车辆(CHV)构成的混行交通流特性,分析混合车流在共用车道上行驶存在的8种车辆行驶类型与空间分布比例,以此推导混有不同类型联网车队在共用车道上的混行交通流基本图模型。通过改变推导式中CAV渗透率、右转概率、车辆队列最大规模的值,以平均延误时间与平均油耗量综合评估混合车流在共用车道上的通行能力。仿真结果表明,在正常车流密度与高车流密度环境下,随着CAV渗透率增加,车辆通行能力和油耗经济性不断上升,当右转车辆概率大于40%时,需考虑增设专用右转车道提高交通流性能,可为研究车联网车辆道路试验提供参考与借鉴。

共享单车背景下的城市非机动车道优化研究——以兰州市为例

在“智慧城市”“绿色出行”等全球共识背景下,建设步行、骑行友好型城市成为新时期城市建设的重要内容和实现“双碳目标”的重要途径。作为城市慢行系统的一部分,共享单车不仅可以满足基本出行,服务公交接驳,提升交通韧性,还逐步影响市民的出行方式和城市空间格局。如何精准解决共享单车在城市非机动车道和道路网络中所面临的问题是当前亟待探讨的问题。为了优化城市非机动车道优及路网,文章通过实地调研和发放问卷的方式,对兰州市城区主要道路的现状及问题进行分析,并结合城市共享单车的最前沿资料和优化案例提出对策,为我国非机动车道优化提供参考和借鉴。

基于人机共驾的车道偏离防避控制

提出了两层驾驶员转向预测模型,基于驾驶员视觉预瞄信息的第一层体现了路径跟踪特性,基于神经肌肉动力学模型的第二层体现了驾驶员转向操作特征,采用Car Sim/Simulink对比了不同状态驾驶员的路径跟踪性能。设计了车道偏离防避系统(LDAS)的期望横摆角速度观测器和转角PID控制器。建立了转向系统等效动力学模型,并基于滑模理论设计了LDAS的鲁棒转矩控制器。由于车辆偏离车道程度与预瞄点的侧向偏移量和驾驶员力矩的关系不能精确描述,故基于模糊控制理论设计了LDAS人机共驾模糊控测器。进行了基于Car Sim/Simulink的仿真和基于Car Sim/Lab VIEW RT的硬件在环试验,对比了驾驶员、LDAS控制器和人机共驾纠正车辆偏航的能力。结果表明,所提出的人机共驾策略能及时纠正车辆偏航,使之恢复到正常车道,并保证从人机共驾到驾驶员控制切换过程的平顺性。

中小城市干道交通流量流向特征及混合车道的使用

在交通设计中,在左转车或右转车流量很小,直行车道通行能力有富余的情况下,或路口受到物理条件的限制无法拓宽增加专用左右转车道时,往往采用各种混合车道,如直左车道,直右车道和直左右车道.文中分析了混合车道使用的特点,提出了流量分配的方法,为车道功能科学划分提供了参考依据,进而有利于交叉口通行能力的提高.文中的程序可以作为交通设计软件的一个计算子模块.

共用左转车道通行能力比较分析

在不同车道配置、信号配时和直左交通量的情况下,将两种研究共用左转车道通行能力的方法(即1994《美国通行能力手册》和中国《城市道路设计规范》中的方法)进行了比较分析。结果表明:随着左转交通量的增加,共用车道的通行能力相应降低;当周期长从60s增加到90s,具有相同有效绿信比的进口道通行能力有所降低。具有相同总绿信比的长周期的通行能力略有增加;当左转交通量超过一个定值时,进口道的总需求交通量超过通行能力。改进信号相位相序,实施左转保护相位可解决这一问题。

信号交叉口直右共用车道通行能力研究

为了弥补国内对直右共用车道通行能力研究的不足,在现场观察的基础上,分析了其交通流运行特性.根据实测数据,运用统计学中的T检验法对不同转向车辆的饱和车头时距进行了分析,发现直右共用车道上直行车辆和右转车辆的饱和车头时距存在显著性差异;然后运用饱和流率修正理论和概率论方法,给出了适用于我国现阶段道路交通条件下直右共用车道通行能力计算模型.研究成果将为信号交叉口的规划、设计、改造、交通组织、信号配时、交通运行评价以及车道设置提供理论基础.

HOV车道在上海城市交通管理中的应用探讨

介绍HOV(高承载率车辆)车道的概念及在洛杉矶的发展过程;针对上海目前公交专用道利用率不高的现象,提出利用公交专用道的富余设置HOV车道的设想;从必要性及可行性两方面运用数据对上海市延安东路隧道和四平路—中山东路的道路状况分析说明。

利用共享单车大数据的城市骑行热点范围提取

共享单车成为市民出行不可或缺的一种代步方式,也对城市交通运行管理和规划发展带来压力和挑战。本文利用Python程序获取了2017年9月20日ofo单车的全天候位置数据,通过Arc GIS传统分析工具进行了西安市用户骑行行为的时空间特征分析,提取了用户出行OD模型及城市骑行热点路段。结果发现,在城市轨道交通、城市产业分配、医院学校分布及时间维度的影响下,骑行存在不同空间特征。基于大数据分析提取热点,利用可视化表达数据集合与相关城市数据集综合分析,可为集中规划非机动车设施、更好地优化城市空间布局提供新思路。

信息共享视角下铁路客运枢纽出租车运营通道数优化模型

针对铁路客运枢纽出租车运营管理效率较低的问题,对出租车运营通道数优化模型进行研究。首先对铁路客运枢纽的出租车运营组织问题进行分析,将其抽象成M/M/C排队系统得到系统的稳态指标;然后以系统服务台数为决策变量,以铁路客运枢纽交通方式选择模型作为约束,以系统运营成本和乘客等待成本之和最小为目标,建立铁路客运枢纽的出租车运营通道数优化模型;最后给出了具体算例。研究结果表明:模型得到的方案能够使综合成本最小且服务水平高于实际情况,模型具有可行性,对提升铁路客运枢纽的运营效率和出租车系统的服务质量具有重要的理论价值。

基于效用理论的单进口放行方式下直左合用车道设计

为了均衡同一进口内直行和左转车流的饱和度,使单进口放行方式的通行效率和时空资源利用效率更高,阐述了基于效用理论与车流临界模型的直左合用车道的设计方法,根据对山东济南无影山中路-黄岗路交叉口的实地调查,运用Webster延误模型分别来求单进口放行方式下设置直左合用车道和没有设置直左合用车道情形下的总延误。结果表明:单进口放行方式下设置了直左合用车道放行效果更好。

信号交叉口共用车道左转车比例系数研究

对于信号交叉口(直左)共用车道中左转车比例系数的计算,目前国内外文献中有不同方法,但各有其局限或不足之处,国家有关规范中也未给出计算模型.在分析国内外有关文献所给计算模型的基础上,推导建立了简便实用的计算模型,该模型克服了原有计算方法的不足,具有较明显的优点,为信号控制平面交叉通行能力分析提供了较好的计算方法.

基于待转区的车道共用交叉口车道分配和信号配时优化研究

针对结合左转弯待转区的车道共用控制方式,建立了一种以车道分配和信号配时最优为目标的综合优化模型,即混合整数非线性规划模型,并运用可行方向方法优化配时参数.结果发现,改进的控制方式和优化模型有效提高了交叉口的通行效率,且使交叉口平均延误得以最小化.此外,不仅对待行区结合共用车道的改进交叉口设计和传统的交叉口配置进行了比较和分析,验证了前者比后者有更好的运行效果,还对改进方案的平均延误、待转区长度和到达率进行灵敏度分析.综合优化模型的最优结果为带有待行区的信号交叉口设计的拓展研究提供了有益的参考.

基于车道共用的多相位灯控路口优化方法

提出了基于车道共用的交叉路口信号控制的方法,该方法充分利用了路口左转弯待转区的空间,将原来的左转专用车道调整为左转与直行车辆的共用车道。在不降低左转车辆路口通过率的前提下明显提高了直行车辆的路口通过率,从而有效地减少了车辆的平均延误。理论分析与仿真结果都验证了该方法的有效性。

基于人机共享和分层控制的车道偏离辅助系统

针对车道偏离辅助系统转向控制中的人机协同问题,提出一种人机共享的决策与控制方法。考虑驾驶员转矩、道路曲率及纵向车速,设计模糊控制器确定虚拟车道边界宽度,再根据车轮是否超出虚拟边界进行辅助控制决策。在此基础上根据车-路位置关系建立车辆预瞄处偏差的动态模型,设计LPV/H∞控制器跟踪车道中心线决定期望前轮转角。应用滑模观测器估计转向阻力矩,设计考虑驾驶员转矩和转向阻力矩的二阶滑模控制器决定辅助转矩,再由主权分配模块进一步对人机控制主权进行分配,实现辅助系统与驾驶员之间的共享控制。在veDYNA/Simulink联合仿真平台上对提出的控制方法进行仿真试验,仿真结果表明所提出方法在各种车速下均能有效避免车辆偏离车道,减少控制器对驾驶员的干预,人机冲突较小。建立基于veDYNA/LabVIEW的车道偏离辅助控制系统试验台架,对该方法进行硬件在环仿真试验,其结果表明该方法能有效辅助驾驶员通过复杂道路,获得较好地人机协调性能。

新夏港双线船闸双排对拉板桩结构受力特性

为研究新夏港双线船闸闸室中隔墙双排对拉板桩结构的受力特性,利用ABAQUS有限元软件进行双闸室完整建模分析。采用修正剑桥模型模拟两侧闸室土体的同步开挖,对比分析施工期对拉板桩与单锚板桩的结构特性差异。运行期对双排板桩施加水压力,研究中隔墙整体变形特征、桩间土承载变形特性。结果表明:施工完建期,对拉板桩位移远小于单锚板桩,但两者变形相似,弯矩和土压力分布规律一致,且差值极小。运行期,宽矮的中隔墙在向低水侧闸室的侧向位移中,以剪切变形为主。板桩土压力增量与各自承受的净水压分布有关,还受上部连杆传力和低水侧横撑反力的影响。桩间土在传递、扩散侧向压力时,产生侧向压缩,并可分担中隔墙的大部分剪力。中隔墙弯矩主要由两道板桩分担。现有的双排板桩结构简化计算方法,尚无法反映桩间土抗剪的作用,值得进一步研究。

基于自然驾驶数据的驾驶人换道决策识别研究

为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。