基于多核的并行混合交通微观仿真系统

为了提高混合交通微观仿真的运行速度,基于多核并行计算技术构建了一个混合交通微观仿真平台.文中首先从平台功能结构、并行混合交通微观仿真流程设计与实现两个方面对平台进行介绍;其次,设计并实现了该仿真平台的关键并行算法,包括初始路网分割算法、车辆穿越边界算法及动态负载平衡算法;最后,通过仿真实验验证了多核并行计算技术能够大大提高混合交通微观仿真的运行效率.     

基于多核并行计算技术的混合交通微观仿真

为提高混合交通微观仿真的运行速度,将多核并行计算技术应用于混合交通微观仿真中.提出混合交通微观仿真的并行化方法,包括基于对串行混合交通微观仿真中各个模块CPU运算时间的百分比分析,确定基于数据并行的任务分解方法,及结合多内核CPU架构特点确定Fork/Join的并行模式.提出基于多核技术的混合交通微观仿真的关键并行算法,包括初始路网分割算法、车辆穿越边界算法及动态负载平衡算法.通过仿真实验验证多核并行计算技术能够提高混合交通微观仿真的运行效率.     

基于定点检测数据的城市干道车辆轨迹重构

针对我国城市干道实际交通数据条件,通过融合定点检测器和交通信号配时数据,基于交通波动理论和交通仿真的思想,开发了一种新的车辆轨迹重构方法,克服了现有方法依赖于高频率的浮动车数据以及未考虑车辆变道和路侧出入口进出车辆干扰的缺陷,并以青岛市一条信控干道的实证数据验证了该方法的有效性.     

基于无线传感的动态智能交通诱导控制系统

为提高车辆的出行效率,缓解交通拥堵现象,设计了基于无线传感的动态智能交通诱导控制系统.利用车载自动感应装置和无线传感网络对车辆的行驶信息进行实时监控、定点收集并及时处理,同时依靠交通信号控制系统调节交通信号的状态;将交通诱导任务模型转换为带权的AOE网,以AOE网为基础拆分模型化后的诱导任务,附加交通状况的实时性约束,最终求解诱导问题的最优路径集合,从而实现对车流量的智能诱导.通过具体的实例验证,对获得的优化前后的交通信息数据进行对比,结果表明:该系统提高了交通运行效率,降低了车辆平均运行时间和缩短了平均出行距离,实现了交通数据流信息的最大化利用.     

动态车辆路径问题的优化方法

设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径,并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求.     

面向自主车辆的局部路径规划仿真系统

地面自主车辆研究是当今一个研究热点。由于地面自主车辆运行在户外复杂环境中，因此对仿真系统的研究非常重要。该文介绍了面向室外非结构环境下的自主车辆局部路径规划虚实混合仿真系统，该系统由基于真实环境的二维仿真、算法跟踪调试系统，及用于算法研究的三维虚拟仿真系统组成，采用VC＋＋6.0实现。通过将真实系统实际运行数据与仿真环境结合，为自主车辆的研究与开发提供更好、更真实的仿真环境，并在自主车辆的研究与系统联调中发挥了良好的作用。     

基于模糊逻辑的智能交通控制算法的研究

随着经济的迅速发展和机动车辆的迅猛增加,交通问题日益严重.针对现有交通信号控制系统的不足之处,就模糊控制用于交叉口交通信号控制进行新的尝试,提出一种单检测器变相位分层模糊控制算法,仅在停车线前车道上装有车辆传感器,通过三层模糊逻辑控制判断路况、确定延时以及相位选择,并通过MATLAB7实现证明了算法的有效性.     

考虑排放因素的城市交通信号配时建模

针对传统交通信号控制方法忽视环境效益的不足,研究考虑排放因素的城市交叉口信号控制方法. 根据城市道路机动车行驶过程,考虑不同行驶工况下污染物排放特点,分别建立了城市道路污染物和标准污染物排放模型;分析了交通信号评价指标的相关性,选取面向排放因素的性能指标,并采用相对评价指标体系,建立考虑排放的交通信号的配时模型;利用基于黄金分割的改进粒子群算法对配时模型进行求解;在不同交通状态下,采用3种算法对实例进行大量的数值计算和仿真验证. 结果表明所设计的算法求解精度高,且提出的模型在降低排放、提高路口通量方面具有良好的控制效果.     

Y型交叉口信号控制方法设计与仿真

针对Y型交叉口的交通问题,以Y型交叉口为研究对象,提出了Y型交叉口交通信号控制方法.该方法对交叉口交通设施、信号控制参数进行设计,以避免各向左转车流之间的冲突.为验证该方法的可行性,采用VISSIM交通仿真软件对Y型交叉口实施信号控制前后进行了仿真分析.仿真结果表明,该信号控制方法能够减少车辆延误,提高了交叉口的通行能力.     

基于改进FCM聚类的交通控制时段划分

对传统的模糊c-均值聚类算法进行改进,提出一种基于改进FCM聚类的交通信号控制时段划分方法.首先,引入模糊聚类隶属度基数,对聚类数目自动选取;然后,运用模拟退火遗传混合算法对初始聚类中心进行优化.最后,根据交叉口实际流量数据,进行时段划分,利用仿真软件进行方案效果评价.结果表明,与传统FCM算法相比,文中方法能有效实现控制时段划分,更加符合实际交通特性,且能得到全局最优解.与原有控制方案相比,FCM方案和文中方案都能有效降低车辆平均延误,文中方案效果更明显.     

车路协同环境下信号交叉口车速引导策略

为降低车辆需停车通过信号交叉口的可能性,减少停车时间,针对在三、四线城市交叉口区域实时的车辆排队长度数据不易或无法获得这一实际情况,提出车路协同环境下的车速引导策略。搭建了车载交通灯提醒系统,并对安徽省芜湖市衡山路-凤鸣湖北路交叉口的交通灯进行了数据采集。在实际数据的基础上,运用VISSIM软件进行仿真验证,结果表明,在高峰和平峰流量时车速引导策略均能有效降低单车行程时间,平均降低比率分别为9.2%和13.0%,且改善效果在平峰流量时优于高峰流量时。该车速引导策略提高了信号交叉口的交通效率,为车路协同环境下车速引导的实际有效运用提供了思路。     

基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统研究

针对传统车载交通信息数据发布系统存在操控复杂、用户体验效果差、响应时间过程等问题,提出一种基于驾驶行为识别的车载交通信息数据实时发布系统。在车联网环境下,设计车载交通信息数据实时发布系统的硬件部分,其主要包括ARM处理器、GPS接收模块、行车记录信号采集模块、接口模块、存储器、车载网络、报警模块等。通过层次分析法对主因子决策权重进行分析,对驾驶行为特征进行提取,提取结果即为驾驶行为识别结果,根据识别结果和交通安全调查结果得到影响驾驶员行为的关键组成因子,实现对异常汽车运行信息和异常驾驶行为信息进行警报处理。实验结果表明,所研究系统易于操控,并具有良好的人机交互体验,能够减轻驾驶员心理负担,提高驾驶安全性,且响应时延低。     

一类模糊混合Petri网的交通信号灯的实时控制

针对固定周期的交通信号灯浪费道路资源的问题,提出一种模糊混合Petri网用于交通信号灯实时控制的建模方法。该模型结合本相位方向的排队长度和路口的车流量对本相位绿灯时长实时控制,再结合其他相位红灯时长和其他相位的排队长度,实时控制相序的变化。仿真分析表明,基于模糊混合Petri网对信号灯实时控制可最大程度降低车辆的停车次数。     

基于模糊神经网络的交通灯智能系统

设计了一个使用模糊和神经网络的交通灯智能系统.此系统能根据汽车重量、长度和速度来改变信号灯等待时间.通过计算机仿真表明,此方法比固定时间信号灯更有效.新方法的汽车平均等待时间减少,通过十字路口的速度较快以及燃料消耗都会提高.     

基于深度强化学习的大型活动关键交叉口信号控制

大型活动举办时期,场馆周边路网的交通压力与日常交通运行状态存在差异,活动场馆周边关键交叉口的正常运行是保证大型活动顺利举办的重要因素之一,应采取动态的管控方式以达到提高关键交叉口通行效率、满足参与大型活动出行者交通需求的目的。为此,文中基于A2C（Advantage Actor Critic）的强化学习算法,考虑大型活动背景下出行者数量大且大多采用公共交通出行的特点,在奖励函数构建过程中将车辆排队时间细分为出行者不同出行方式的车辆等待时间,通过引入参数,修正不同车型的奖励计算方法,使智能体在信号配时优化的过程中优先考虑大型活动参与者的出行需求。最后,以北京市首都体育馆周边大型交叉口为例,借助交通流仿真软件SUMO进行仿真实验,仿真实验结果证明,修改奖励函数结构后的A2C信号控制方法在控制效果上优于定时信号控制以及基于DQN（Deep-Q-Network）算法的控制方法,可以达到提高交叉口公共交通以及整体车流通行效率的目的。     

交叉口信号控制方案评价指标动态估计模型

对评价指标在周期内的实时变化进行动态估计是交叉口交通信号动态控制的关键。应用计算机仿真模拟方法以仿真步长为间隔建立了停车延误、停车次数、排队车辆数等常用控制目标与信号灯状态及持续时间之间的动态迭代估计模型,机动车流在路段上的运行特征用CTM描述,在交叉口上的演化规律用微观交通状态描述。以单个进口道的直行车流为研究对象,对经典延误模型进行对比分析,发现随着饱和度增大,各个模型的估计偏差有逐渐增大的趋势,基于仿真步长的迭代估计累积结果基本上处于经典延误模型计算结果的变化范围内。对于单个交叉口而言,迭代算法的时间复杂度为O(n)。     

考虑信号灯状态的经济车速规划

为解决车辆在信号灯控制区域频繁启停造成的通行延误和通行效率低问题,提出了考虑信号灯状态的经济车速规划方法。首先,借助车路协同技术通过车-车、车-路交互获得车辆当前的位置和运动状态数据,以及信号灯相位信息,对近信号控制区车辆通行特征及路口可通过性进行判定,建立车辆通行引导控制模型;其次,对各驾驶行为下车辆时空轨迹进行分析,分别以路口停车次数及车辆延误最小为目标,建立统一优化目标函数,利用多目标粒子群算法求得最优经济车速,以向驾驶员提供车速建议;最后,为验证车速引导模型的有效性,利用PreScan、Vissim和MATLAB/Simulink联合仿真。结果表明,该方法可有效避免红灯停车,车辆行程时间可减少18.7%,停车次数在高车流密度下减少44%以上,车辆延误减少45%。     

基于现实与虚拟交互的交通流再现实验方法

面向连续与间断交通流实验系统框架,利用现实交通流的观测数据,在实验框架的虚拟环境中建立交通流的非参数模型,通过虚拟框架的贝叶斯学习再现与现实等价的实验交通流.选取更为复杂的信号控制交通流场景对该实验方法进行验证.结果表明,该方法在一定精度内可以近似再现信号控制交通流.     

基于效率优化的四轮独立驱动电动车转矩分配

对某款四轮独立驱动电动汽车转矩分配控制策略对车辆经济性影响进行研究,基于理论与试验数据,建立关键零部件数学模型及整车能耗的MATLAB/Simulink仿真计算模型.以降低系统能耗为目标,提出一种基于驱传动系统效率优化的转矩分配控制策略,得到转矩分配系数MAP图,从而避免了在线计算的时效性问题.不同行驶工况下的仿真结果表明,与固定比例的转矩分配方法相比,基于转矩分配优化算法的系统能耗可降低约5%.     

传感器在环自动泊车仿真测试系统设计

针对智能网联汽车自动泊车功能实车测试成本高、周期长、重复性差问题,基于硬件在环及计算机数值模拟仿真技术,以自动泊车传感、控制系统为主要测试对象,搭建实验室环境下传感器在环自动泊车仿真测试系统,借助美国国家仪器公司(National Instruments,NI)软硬件实时平台、CarMaker虚拟仿真场景软件模拟仿真自动泊车交互场景、车辆底盘动力学特性及超声波传感器特性,集成开发摄像头视觉注入板卡、超声波物理回波仿真板卡仿真模拟传感器物理信号,虚实结合构建了完整的传感器在环自动泊车测试验证环境.以某车型实车带自动泊车功能的智驾控制器、超声波传感器为被测对象,搭建垂直停车位场景对仿真测试系统进行测试验证,仿真实验结果证实测试系统能够为自动泊车提供安全、高效的测试验证平台,助力自动泊车控制算法开发.