城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法

提出一种城市交通信号三级模糊滑动优化控制方法.引入非冲突车流的搭接相位构建交通信号三级模糊控制器的模型,并采用滑动时间窗设计滑动优化的框架.根据实时采集的交通数据,采用基于黄金分割的混合遗传算法,在线学习模糊控制器的隶属函数及控制规则参数.在常态及事故不同交通条件下,以典型路口进行Paramics仿真试验.结果表明提出方法的自适应能力好,可快速响应路口交通流的不确定性事件,且在高饱和的交通条件下性能稳定.

基于Paramics的城市路网交通控制策略评价系统研究

提出了一种基于微观仿真平台Param ics构建交通控制策略效率评价系统的理论框架与实现方法,并在微观仿真系统中提出了一个两层面的模型来描述路网:拓扑层和仿真层。作为应用实例,选择广州市海珠区中山大学附近路网为研究对象,通过现场交通调查获得道路几何数据及主要路口的实时交通流量数据,在该路口现行的交通控制策略模式的基础上,针对该地区实际存在的交通问题提出了改进的控制策略方案,进而利用所建立的评价系统分别对现行方案及改进方案进行了效率评估,最终根据定量结果获得较优的控制策略方案。

考虑降雨影响的城市交通流车速多层线性模型研究

应用多层线性模型研究了降雨强度对城市道路交通流平均行驶车速的影响。研究资料包括道路特征数据(25个路段)、广州市城市道路交通流平均行驶车速数据(有效车速样本量超过160万)和降雨量数据(样本量93 462)。采集时间从2011年6月至2012年4月一共330 d。基于以上大规模数据,应用多层线性模型(HLM),建立了一个降雨条件下道路交通流车速的短时动态预测模型。结果表明:交通流信息存在嵌套、分层的数据结构,相较于传统交通流研究方法,多层线性模型对交通流影响因素的研究将更为合理;降雨对车速的影响具有普遍的空间变异性,这是因为每个路段具有不同的物理特征;交通流的影响因素之间存在着显著的跨层交互效应,这与传统理论对交通流的认识不同;本文提出的降雨条件下交通流车速的短时动态预测模型具有路段适用性广的突出优点,这与大多数传统交通流模型适用范围较为狭窄的特点较为不同。

基于Paramics的城市道路复杂交叉口信号控制策略优化研究

基于微观交通仿真平台Paramics,提出了一种针对城市交通路网中复杂交叉口信号控制策略效率评价系统的理论框架与实现方法。作为应用实例,以广州市海珠区的某复杂交叉口为研究对象,通过建立其几何精确的CAD模型,进行现场交通调查获取真实OD的数据,进而建立其微观交通仿真模型。最后,通过加载不同的信号控制方案(包括现行的方案),并仿真分析各方案的运行效率,从理论上寻求最优的方案。实际应用结果表明,所建立的基于微观仿真的城市交叉口信号控制优化方法,能方便、有效、低成本地应用于实际交通工程中,为此类城市交通复杂问题的解决提供有益的理论参考。

无人机视频中道路交叉口车辆检测与跟踪

提出了一种基于无人机视频的交叉口车辆检测和跟踪方法,以道路交叉口行车区域为检测区域,将车辆检测和跟踪分成独立的两个阶段,并使用背景差法检测车辆,接着使用置信度指标进行车辆跟踪。该方法使用广州大学城两个道路交叉口的视频进行了验证,车辆检测和跟踪结果的精度都达到94. 49%以上,表明该方法准确可靠。基于无人机视频的车辆检测跟踪方法具有实施方便、快速和适用范围广等特点,为道路交叉口车流量调查提供了新方法,可以用于道路交通的实验教学、科研及生产等领域。