基于DSP的瞬时停车延误检测

利用数字图像处理技术,开发一套基于DSP的嵌入式系统,在两帧图像之间实现瞬时停车延误在实际交通流的测量。最后使用两个方案验证系统检测的可靠性:第一方面以人工目测值作为检验标准,验证嵌入式系统的检测效果。连续200 min、80个灯时数据验证,瞬时停车延误极值点相对误差有77.5%的数据在12.5%以内,机测数据与目测数据瞬时停车延误达到极值点的时间间隔偏差88.75%在4 s以内;第二通过问卷调查,由测试者对系统的各项功能进行打分评定,验证了系统检测到的瞬时停车延误曲线基本符合人眼的观测评价。     

基于人工鱼群算法的交通信号灯配时优化模型

为了改善交叉口运行现状,该文构建了以车辆延误和停车次数作为优化目标的交叉口信号优化模型并对优化算法进行了研究.基于Webster算法的局限性,引入人工鱼群算法来改进目标配时方案,并分析了人工鱼群算法的实现函数,同时结合混沌理论与反馈理论对算法进行了改进来提高全局优化能力.最后针对案例交叉口,使用JAVA语言设计算法程序...     

考虑瞬时停车延误的信号灯闭环控制策略研究

提出一种基于瞬时停车延误的孤立交叉口信号灯闭环控制策略.以交叉口瞬时停车延误总量作为控制参量,其值达到阈值时实时切换交叉口信号灯状态,把信号灯绿灯信号分配给需求最高的道路,不再有信号灯周期的概念.在车流量400～800辆/h变化的情况下,进行了传统的Web-ster周期控制和新策略控制仿真对比实验.仿真结果表明:新策略控制条件下,车辆平均通行时间明显小于传统控制策略,在800辆/h的流量下,仅为传统策略的44%;该策略对控制阈值不敏感,当流量为800辆/h时,车辆平均通行时间最大相对误差仅为11%;该策略获得的多组平均通行时间具有较小的方差,当流量为800辆/h时方差仅为0.895s.     

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%。     

信号控制交叉口单侧路边停车最佳位置研究

路边停车对动态交通有很大影响，特别是交叉口附近的路边停车对通行能力的影响更为突出，为此研究了单侧路边停车路段离开交叉口的不同位置对进口道车均延误的影响，建立了路边停车影响下的车均延误模型，提出了最佳距离的设置方法．并通过案例分析，证明了模型理论结果与交通仿真结果有较好的一致性．     

山地城市交叉口车辆纵行运行特性

为研究车辆在山地城市道路交叉口停车减速阶段的运行特性,本文利用无人机采集了某山地城市道路交叉口的高空视频数据。基于云平台DataFromSky AI,采用Lucas-Kanade和背景差分等算法提取视频中车辆的速度和加速度等数据。按照不同坡度类型,分析停车减速过程中速度变化特征、停车点位置分布规律等运行特性。结果表明：在不同坡度路段,越靠近停止线的车辆其截面初速度越大,离散程度越高;停止线位置处的速度均与停车距离具有较强的正相关性;上坡路段车辆截面初速度、减速率和速度降幅均小于下坡路段;车辆与停止线距离越近,其停车位置点分布越集中;下坡路段车辆停车点位置更分散,分布的区间也较大,停车距离也逐渐增大。本次研究成果可以为山地城市道路交叉口仿真模型参数标定与修正等方面提供理论支撑和数据支持。     

基于HSI颜色空间的车流量统计

本文针对常见在RGB颜色空间的运动车辆检测方法的不足,提出了一种基于HSI彩色空间的运动车辆检测方法。该算法利用高斯混合模型提取背景,通过选取大小合适的检测带进行背景帧差运算,运用图像二值化提取运动目标。然后利用垂直投影法,并对投影后的图进行中值滤波,从而有效地统计出了车辆数。     

粒子群优化算法在交通信号配时中的应用

以交叉口车辆平均延误和停车次数最小为目标,建立信号控制交叉口配时模型,运用粒子群优化算法求解该模型,得到各相位最优配时参数绿信比和周期时长。以某一交叉口为实例,将此方法配时结果与经典配时方法的结果进行比较,交叉口车辆停车次数略有上升,通行能力略有降低,但是车辆的平均延误时间大大降低。这表明运用粒子群优化算法解决交叉口配时问题是有效和可行的。     

基于排队论的出行车辆停放接受条件

为了提高停车场车辆停放的可达性,引入排队论原理和“生灭过程”状态方程表达出行者车辆停放过程.将目的地停车场视作可互通的多服务通道损失制系统,采用服从泊松分布的车辆到达率和服从负指数分布的车辆平均停放时间,建立了出行过程中的车辆停放接受条件概率模型.应用美国道路局路阻函数计算车辆行程时间值并采用范围域表示,围绕驾车者行程初期和行程末期2个瞬时状态,进行停车接受条件分析,同时获得行程末期停车场服务能力和停放饱和度指标的计算结果.研究结果表明,当停车设施的服务能力N值在一定范围内保持稳定时,可满足车辆停放接受条件,而行程时间的波动幅度δ与停车接受条件R,N值和停车场停放饱和度τ值直接相关.     

监控视频中的移动目标侦测算法研究

针对违章停车人工检测方式存在的准确率低、成本高且难以实时判断等缺点,文章提出一种监控视频中的移动目标侦测算法,用来检测和识别违章停车。该算法采用混合高斯模型进行背景建模,用以检测监控场景中的运动目标,并通过支持向量机(support vector machine,SVM)分类器判断运动目标是否为监控车辆,如果是监控车辆,则根据车辆停留时间将车辆分类,一旦发现违停车辆,系统会发出报警。实验结果表明,该算法准确率高、实时性好。     

基于元胞自动机模型的公交车在站延误研究

文章运用元胞自动机模拟公交停靠站站长及公交车在站停靠乘客上下车的过程,考虑交叉口与公交车站距离过近致使公交车成簇式到达对停靠站的影响,并改变站台容纳数和乘客到达数量得到相应的公交车站内站外延误。对模拟得到的延误数据进行分析,结果表明当公交车成簇式到达时,站台容纳数的增大并不能根本改善公交车在站延误,且使公交车站内延误增大。模拟结果说明公交车在停靠站的到达状况对公交车在站延误具有决定性作用,对公交停靠站的改善应充分考虑交叉口对公交车行车及停靠站的影响。     

基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法

针对双周期干线信号协调控制中干线协调与双周期交叉口通行效率存在一定矛盾的问题,提出了一种基于改进Q学习的双周期干线信号协调控制方法,从状态空间和动作空间两个方面对Q学习算法进行了改进。首先,提出了新的交通状态描述指标——排队消散指数,依据该指标的阈值对交通状态进行等级划分,降低了Q学习状态空间的维数。其次,综合考虑相邻交叉口交通状态之间的关联和影响,针对每种系统状态分别设定可行的关联动作,降低了Q学习的动作空间。最后,以北京市两广路为例验证了改进的Q学习算法。结果表明,改进Q学习算法相比于普通Q学习算法、固定配时方案,干线平均延误分别减少10.47%、9.93%,平均停车次数分别减少22.64%、7.96%,双周期交叉口平均延误分别减少21.58%、24.96%,平均停车次数分别减少8.51%、11.64%,表明该算法对减少双周期干线延误,降低停车次数具有较为显著作用。     

考虑远端停靠站的交叉口公交优先控制方法

建立了考虑交叉口端停靠站排队的公交到站时间计算模型.在此基础上,提出以交叉口和停靠站构成的系统为对象的信号优先控制总体逻辑和优化模型.模型以公交车辆在出口道停靠站时刻表偏差最小和社会车流延误最小为优化目标,能够响应公交车辆"早到"和"晚点"两种情形,同时考虑了相位长度约束、优先策略适用条件约束、公交停靠站排队长度约束和相位饱和度约束.算例针对不同停靠车辆数下信号优先进行了分析,结果表明,不考虑远端停靠站排队和公交运行状态无条件提供优先,可能导致更大的公交运行时刻表偏移值;缺乏对远端停靠站排队的考虑,可能导致交叉口的信号优先策略失效.而本模型能够较好地解决上述问题,取得信号优先的满意解.     

公交站点车辆停靠对信号交叉口进口道交通延误模型

为评价进口道具有公交停靠站信号交叉口的公交停靠影响和车辆运行效益,建立公交站点车辆停靠对信号交叉口进口道的交通延误模型.根据公交车停靠对不同类型信号交叉口交通延误影响情况的不同,将影响延误模型分为3类.针对最常见的影响延误模型,首先通过详细分析不同情况下公交车停靠对信号交叉口进口车辆的作用机理,研究分情况的交叉口进口车辆延误计算方法和计算公式;然后根据这些延误计算公式,利用积分方法,得到一套公交车辆停靠对交叉口进口车辆平均延误的计算公式.该公式能较好地计算进口道具有公交停靠站的信号交叉口进口车辆延误,为有效改造和合理布设公交站点提供理论基础与定量分析工具.     

基于车均延误的快速公交停靠站布设位置

为了提高快速公交(BRT)系统的运行效率,对BRT停靠站在交叉口的布设位置进行了研究.针对BRT停靠站设置在交叉口进口道和出口道两种情况,分别建立了车均延误模型(该延误包括信号控制延误、停靠站上下客时间以及车辆在停靠站等候服务的延误)和绿灯末排队长度模型,并通过仿真验证了模型的准确性.一系列算例分析表明,车流量较小时,停靠站设置在进口道和出口道就延误而言没有区别,但当车流量较大时,应将停靠站设置在交叉口进口道.     

路段上游直线式公交站点对车辆延误影响分析

针对公交车在直线式公交站点停靠时对车辆运行效率影响问题,利用交通波理论对交通流稳定输入下路段上游直线式公交站点对车辆延误影响分析,将延误分为在公交站点受公交车停靠阻滞产生的延误及受到公交车停靠影响的车辆在交叉口处产生的延误,并利用交通波理论分别对不受公交车停靠影响的车辆延误及受到影响的车辆延误计算模型构建,进而得到公交车停靠引起车辆延误变化即车辆附加延误。最后对所提出的延误模型数值分析,分别得到交叉口信号周期、绿信比、交通流量及公交车停靠时间对车辆延误影响。结果表明,随着绿信比、信号周期减小和交通流量、公交车停靠时间增加,车辆附加延误呈上升趋势,其中公交车停靠时间和交通流量对附加延误影响较大。      

考虑上游信号控制的公交停靠站车辆延误模型

针对公交停靠站运行效率缺少评价方法的问题,以时空轨迹图描述公交车辆在停靠站的到达、服务及驶离过程,在考虑上游交通信号配时影响的情况下,建立公交车辆延误与到达率、服务时间的数学关系模型,并通过实际调查数据验证模型的有效性.结果表明在不同条件下模型计算结果与实测值的相对误差为9.98%,能够准确反映公交停靠站的运行机理,对于评价公交停靠站的服务水平和分析相关影响因素提供了重要依据.     

基于遗传算法的单点交叉口信号配时优化

以相位的周期时长、绿灯时间作为约束条件,平均停车次数、平均延误最小作为优化目标函数,建立了信号配时优化非线性模型.以上海某一交叉口作为研究对象,将其交叉口的交通数据应用于该模型中,以Matlab为模拟环境,应用实数编码遗传算法对其求解.运行结果显示:交叉口的信号周期由145s变为118s,缩短了19%;车辆的平均延误由45s/veh变为36s/veh,下降了20%;车辆的平均停车次数由0.828 2变为0.736 1,下降了11%.研究结论表明,该方法得出的信号配时方案可以有效地减少停车延误和停车次数,优于现有控制方案及传统的Webster算法得出的方案,从而证明了此模型的实用性.     

远端检测场景下信号交叉口延误参数提取方法分析

延误参数对于信号交叉口的配时优化和服务水平评价均具有比较重要的作用。首先分析了远端检测器设置的情况,结合交叉口的配时以及后端检测器能够获取到的参数,使用逻辑推导的方式给出了延误提取的方法。通过实际交叉口数据提取验证,结果表明,在使用实时获取的首车车头时距,该方法的参数提取精度可以达到80.33%,如果对首车车头时距使用统一设定的值,则参数提取的精度为74.46%。表明该方法可以为后端检测器设置场景下的参数提取提供一种新的思路。