城市交叉口交通控制模型的退化研究

针对交叉口交通控制模型在理论研究中效果明显,在实际应用时经常出现模型失配的问题,本文提出交通控制模型的模型退化概念。构建具有多控制变量的交叉口交通控制模型,分析导致模型退化的原因并给出退化路径,利用OSP(Open Simulation Platform)在线交通仿真平台对交通控制模型退化的各阶段模型的典型控制策略进行对比分析。结果显示:在应对过饱和状态时,先进的控制策略能够更好地响应交叉口通行能力系数的变化;随着模型退化加剧,所匹配的控制策略对交叉口的控制效果逐步降低,证明模型退化概念的可行性和有效性。

基于车路协同的城市应急车辆优先控制:概述与展望

面向中国城市常态应急车辆优先通行需求和车路协同智能交通发展的实际情况,总结了应急车辆优先控制发展历程和研究现状,分析并讨论了存在的问题和未来的研究重点。首先,回顾了中国常态应急车辆优先的发展情况;其次,概述了车路协同应急车辆优先控制、结合优先与路径规划的应急车辆优先控制的国内外研究现状;最后,针对当前研究存在的问题进行了讨论并立足车路协同、自动驾驶等新理论与技术的演进总结了常态应急车辆优先领域的研究重点和应着力解决的关键问题。

数据驱动的城市交通子区饱和度分层均衡控制

传统交通子区控制以子区为最小控制单元,难以考虑到不同饱和度情况下的子区内各交叉口的控制方式,为此提出一种数据驱动的城市交通子区饱和度分层均衡的控制方法 .首先,从子区内单交叉口的控制出发,建立交叉口排队均衡的无模型自适应控制方法,实现单交叉口各个相位排队长度的均衡;其次,在单交叉口排队均衡基础上,考虑子区内所有交叉口的综合控制,通过设计交通子区饱和度期望值,构建子区内多交叉口饱和度均衡的无模型自适应控制方法,通过令各交叉口的饱和度趋近期望值,实现子区内饱和度的均衡;结合单交叉口和子区内各交叉口的均衡控制,提出面向城市交通子区的饱和度分层均衡控制方法;最后,采用自主研发的在线交通控制仿真平台对所提方法与传统稳态信号控制方法和传统自组织子区控制方法进行了对比分析.结果表明:与两类传统方法相比,所提方法的在子区1中平均停车次数降低了18.56%,平均延误时间降低了22.43%;在子区2中平均停车次数降低了19.15%,平均延误时间降低了17.22%.

基于现代有轨电车运行特性的绿波带优先控制方法

以现代有轨电车行驶特性、运行规律为基础,在有轨电车运行线路上采用绿波带信号控制方案,同时结合单点现代有轨电车优先控制技术,从宏观控制和微观控制两个层面实现有轨电车信号优先,提高运营效率,降低对社会交通的干扰。

指引路径规划模型的建模与仿真验证

道路上某个位置存在多个指路标志时可能引发信息过载问题,对驾驶员产生干扰.为解决这一问题,本文基于A^*(A-star)算法,提出一种指引路径规划模型.考虑特定节点信息过载问题对指引路径实际成本的影响,在模型的估价函数中增设惩罚系数,可以有效避开引发信息过载现象的指引路径选择.基于VISSIM展开案例研究,借助其二次开发功能提取VISSIM路网中的相关数据.利用所建指引路径规划模型求解路网中一对OD间的指引路径.最后,对比分析有无惩罚系数两种模型得到的指引路径规划和指路标志布设方案,证明本文模型在指引路径规划时可有效避免信息过载问题.

基于车辆轨迹数据的急减速驾驶行为判定方法

目前很多研究使用车辆轨迹数据来识别急减速驾驶行为,但目前使用的固定阈值方法无法对不同驾驶场景做出区分且缺乏建模分析。基于车辆跟驰模型,提出了一种包含多种驾驶场景的急减速驾驶行为判断方法,该方法考虑照明条件、天气、道路车速等参数,解决了现有方法中缺乏场景分类的问题。使用聚类算法区分历史数据中的急减速驾驶行为,提取实际阈值并与模型结果进行比较,对该方法的准确性进行验证。结果表明,与现有方法相比,所建立的模型对不同种类驾驶场景的适应性较好,识别准确率较高。由此证明利用该模型可以更好地实现基于轨迹数据的车辆急减速行为识别,从而为驾驶安全研究打下基础。

基于浮动车数据的路网交通状态宏微观评价指标研究

传统断面检测器存在检测范围有效、完好率不足等实际问题无法有效感知和辨识路网交通状态,以浮动车数据为基础,研究和设计了路网交通宏微观评价指标,并提出基于灰色关联熵的路网宏微观交通状态评价方法,进一步通过引入宏观基本图平移的特性扩展了交通状态评价方法.最后,利用北京市昌平区政府街主干线数据对所提方法进行了验证,结果表明所提方法能够有效判别路网的宏微观交通状态.