动静协同理念下的重难点区域停车智慧化治理

智慧停车系统在规范停车秩序、提高停车效率、降低运营管理成本等方面发挥了重要的作用。本文基于“动静态交通协同”的理念,探索智慧停车系统在赋能城市重难点区域停车治理方面的应用,提出动静协同交通诱导的方法,并以梅溪湖为例构建智慧停车系统功能架构,以期为城市重难点区域的停车问题改善提供参考。

基于电警数据的干线自适应协调控制优化方法

现有的干线自适应协调信号控制方法大都基于线圈或浮动车检测数据,控制效益受限于线圈布设密度、数据质量以及浮动车的渗透率等因素。近年,电警卡口设备被广泛应用于中国城市道路车辆违章和公共安全管理,可实时记录每一辆车通过交叉口停车线的时刻、所在车道及其身份信息,具有布设密度高、全样本检测、可还原车辆路径等优势,为干线自适应协调信号控制提供了新的数据支撑。基于此,提出一种基于电警数据的干线自适应协调信号控制优化方法:首先,通过充分挖掘电警数据蕴含的交通流信息,利用时空关联关系实时预测流向流量和路段行程时间,将其作为控制输入参数;其次,在经典的MULTIBAND模型基础上,提出适用于自适应控制的改进MULTIBAND模型,实现相位相序、公共周期、相位差等参数的自适应优化;最后,考虑到协调方案频繁切换可能带来的负面影响,设计了方案切换的判断逻辑和过渡算法以减少方案过渡的负面影响。仿真验证结果表明:流向流量和行程时间预测误差分别为12.66%和5.03%;在支路汇入流量较低和较高时,改进MULTIBAND模型相对于经典MULTIBAND模型的延误分别降低了5.2%和15.3%;在需求波动场景下,相较于基于改进MULTIBAND模型的定时协调控制和基于车头时距规则的感应协调控制,所提出的自适应控制方法可使干线整体的车均延误分别减少18.1%和15.1%,平均停车次数分别减少19.5%和15.4%。