城市道路干线信号协调控制与车速引导集成优化

针对当前干线信号协调控制为基于车辆到达驱动的被动响应型控制的特点与不足,提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法。优化原理为:考虑车辆-信号控制系统双向通信的环境下,在干线协调控制的基础上引入速度引导来调节车辆到达交叉口时刻,以避免车辆在红灯期间到达交叉口,减少停车次数并提高协调控制系统通行效率。首先,选择双向绿波带宽模型作为协调控制方案的基础;依据下游交叉口当前信号灯色和剩余时长,将车辆引导分为红灯引导和绿灯引导,分别给出最佳车速方程;基于最佳车速给出车辆到达交叉口时刻、交叉口延误和停车次数的估计方法。然后,以车辆引导速度和干线绿波相位差为控制变量,以绿波带宽最大、车辆延误与停车次数最小为目标,建立集成车速引导和干线绿波的优化模型;应用粒子群算法的多目标搜索算法对优化模型求解。选择长沙市湘江中路4个连续交叉口开展案例研究,分别应用普通干线绿波Maxband模型和提出的集成模型设计信号控制方案,并以VISSIM仿真平台进行效率评价。结果表明:集成模型能同时调节相位差和车辆速度,增大绿波带宽,减少停车次数;仿真周期内与Maxband模型相比,集成模型的上行和下行方向平均延误分别降低了24.8%和31.1%,平均停车次数分别减少了37.6%和41.7%,基于车速引导的集成模型能显著提高干线协调控制的效率。     

城市交通干道上被动式公交信号优先控制

基于传统绿波带控制,提出了被动式公交绿波带协调控制,以降低多数公交乘客在干道上的延误.首先,改进了传统绿波带的设计方法,考虑了初始排队和公交站台对绿波带的影响;其次,基于公交车辆停靠站影响,提出了公交绿波带设计.最后,统筹公交车和社会车辆的综合效益,建立了传统绿波带和公交绿波带的综合控制策略,以降低整个干道上的总人均延误.以济南市经十路为例,利用VISSIM微观仿真进行模型验证,结果证明:相比于传统绿波带,改进的绿波带能够降低社会车辆延误,而新建立的公交绿波带和综合绿波带均能显著降低公交车辆在干道上的延误和停车次数,并减少整个网络中社会车辆和公交车辆的总人均延误.     

考虑速度波动区间的城市干线双向绿波协调控制模型

城市主干道交通量的增长使干线协调控制受到越来越多城市的青睐,而传统的干线协调控制模型主要基于速度均值进行绿波方案设计。考虑到车辆在实际的行驶过程中受各种因素的影响速度存在一定的波动,以95%置信区间下的绿波设计速度作为速度波动区间,在Asymmetrical Multi-BAND(AM-BAND)模型的基础上增加了速度波动区间约束,建立了考虑速度波动区间的干线协调控制模型,以获得最大绿波设计速度及最小绿波设计速度。算例分析与仿真结果表明,改进模型的平均行程时间、平均停车次数等评价指标得到不同程度的改进,带宽利用率提高,绿波协调控制效果得到改善。     

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。     

基于多智能体的交通干线动态智能协调控制

为减少干线上车辆的平均延误时间,提出了一种基于多智能体技术的动态双向绿波带智能控制算法。采用两层递阶结构和模糊逻辑对城市交通干线进行实时协调控制。上层是协调控制器智能体,根据一段时间内交通流数据计算干线上优化的公共周期时间和上下行相位差,下层是路口控制器智能体,确定每个周期内各交叉口的绿信比。周期依照关键路口饱和度的大小由模糊控制算法进行优化,而相位差根据上下行速度进行计算,绿信比基于历史和实时的交通数据确定。实例分析表明该双向绿波带控制算法能够有效减少车辆在干线上的平均停车次数。     

城市干道绿波协调控制系统交通评价方法

为判别城市干道绿波协调控制系统的优劣性,考虑绿波系统交通通行规律,提出绿波的不均匀度、通行比例、可达性、车队通行率、出行时间和单车平均延误等效率评价指标.然后通过交通冲突分析,以跟驰车辆速度差作为同向追尾冲突和直右合流冲突等安全评价指标.在此基础上,提出绿波协调控制系统灰色关联评价方法.最后以某干道沿线交叉口为例,对基于数解法的3个绿波协调控制方案进行评价.评价结果表明,第2方案为最优方案,对应最大灰色关联度为0.733,此时数解法的初定带速与理想间距范围较为合理.可见通过构建绿波系统评价体系,提出的干道绿波协调控制系统交通评价方法有助于绿波控制技术的优选与改善.     

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。     

信号交叉口智能电动汽车转弯车速引导策略

为实现智能电动汽车在信号交叉口节能、高效地转弯通行,基于目标引导车速相关联的电动车能耗模型,提出信号交叉口智能电动汽车转弯车速引导策略。针对需要加/减速引导通行的场景,借助车联网系统获取前方车辆和对向来车的运动信息及信号灯状态信息,结合自车运动信息综合分析确定出可使车辆不停车通过交叉口的速度引导范围,进而通过建立综合考虑车辆能耗和通行时间的多目标优化函数,运用NSGA-II算法在引导范围内寻求最优引导车速。以典型交叉口左转通行为例开展Matlab仿真实验,结果表明,采用加速引导策略时车辆能耗降低6.59%,通行时间减少71.11%;采用减速引导策略最高可使能耗降低6.07%,通行时间减少23.01%。实车实验结果表明,采用加速引导策略最高可降低能耗5.32%,通行时间减少68.12%;减速引导策略最高可使能耗降低5.14%,通行时间减少17.72%。     

考虑关联交叉口排队长度的干线协调相位差模型

为减少干线车辆延误与停车次数,将干线相邻交通信号连接起来进行协调控制。基于相邻交叉口交通流的到达特性,分析干线协调控制的内在机理。依据车流到达类型,将车队头车绿灯到达情况下的交叉口延误分为车队尾部受阻与车队不受阻两种类型。分析关联交叉口的排队特性,将排队长度引入延误计算过程,建立了四种干线协调控制相位差模型。选取青岛市珠江路干线五个相邻信号交叉口进行模型验证,得出相邻交叉口相位差与延误的相关关系,确定了使车辆延误最小的相位差。结果表明,基于排队特性的相位差模型在干线协调控制中具有一定的可行性与实用性。     

考虑有轨电车效率的干线分段绿波协调优化模型

为提升干线交通运行效率并减少有轨电车交叉口停车次数，建立了干线分段绿波协调优化模型，来实现有轨电车与社会车辆的多模式交通协调控制。首先，确定干线各交叉口的信号周期，根据信号周期对交叉口进行聚类，并协调交叉口信号周期与有轨电车发车间隔之间的关系，分类讨论站点位置对有轨电车绿波协调的影响；然后，针对社会车辆分段绿波系统和有轨电车全线绿波系统分别建立约束条件，避免有轨电车在交叉口处停车，并以社会车辆可变绿波带宽最大为优化目标建立混合整数线性规划模型，来对有轨电车和社会车辆多模式干线绿波系统进行协调优化；最后，以南京市有轨电车麒麟线为例对模型进行对比分析。算例结果表明：文中提出的模型协调优化了干线分段绿波内部及带间的信号控制方案，实现了有轨电车在交叉口的优先控制和社会车辆通行效益的兼顾。VISSIM仿真结果显示：与现行的信号控制方案相比，采用文中模型可使各交叉口车辆延误降低20.89%～35.24%；与仅考虑社会车辆的MULTIBAND模型相比，文中提出的模型减少了6.94%的人均延误，提高了交叉口的总体运行效率。     

城市干道交通信号协调控制仿真优化

针对传统方法在干道协调控制输入假设、建立模型及优化指标计算方面存在的典型问题,提出了基于仿真优化的城市干道协调控制优化方法,研究了仿真优化的集成框架及基于模拟退火拉伸思想的改进遗传算法的城市干道协调控制相位差优化设计方法,应用Visual Basic编程语言通过VISSIM组件对象模型接口建立了基于微观仿真的干道协调控制自动仿真优化模型.最后以上海市黄兴路干道协调控制为例,在以延误为优化指标、运用改进遗传算法进行优化过程中,发现油耗、排放(NO_x,CO)以及停车次数指标变化趋势基本一致,以延误为优化指标与其他优化指标的计算结果并无明显差异.     

不同周期信号交叉口间的相位差优化模型

为满足不同周期子区间协调控制的需要,提出对不同周期的信号交叉口实行大周期内协调控制的思想.通过分析不同周期下相邻交叉口间的车流到达规律,利用交通波理论建立了不同周期相邻交叉口间的延误模型,并提出了基于最小延误的不同周期交叉口间的相位差优化方法.最后以两个不等周期时长交叉口为例,利用VISSIM仿真对优化前后的协调控制效果进行对比.仿真结果表明,相位差优化后车辆的平均延误降低了13.60%,平均停车次数降低了6.43%,以此证实了该方法的有效性.文中研究为解决不同周期子区间的协调控制问题提供了新的思路与方法.     

一种改进的多带宽干线协调控制模型

针对经典的多带宽干线协调控制模型——MULTIBAND中绿波带按照一条中心线严格对称造成的求解范围小和绿波带在绿灯时段内的位置不合理造成的绿波不稳定两个问题,从取消绿波带中心线对称和增加绿波带位置约束两方面入手,提出一种改进的MULTIBAND干线协调控制模型.改进后的模型提出了非对称式绿波的概念,允许不同路段上的绿波具有一定的灵活性,不拘泥于与其他路段绿波构成连续对称;同时增加了绿波带位置的约束,使得求解出的绿波带会尽量靠近上下游绿灯的中间位置,提高绿波运行的稳定性.以临沂市沂蒙路8个相邻交叉口的干线协调控制设计为例,用VISSIM仿真软件对改进后的模型进行了仿真测试和评价.结果表明,改进后的模型在绿波带宽与绿灯时间比值方面增加了7.1%,在延误和停车次数方面分别减少了20.8%和30.8%.     

基于双路口划分的城市绿波模糊控制方法

用模糊控制方法设计城市交通绿波协调控制方法。将多路口的绿波带划分为若干个协调控制相位差优化双路口子系统,子系统内路口间的相位差需要两个路口的交通参数确定,各个路口的各相位绿灯时长由各自的绿灯时长模糊控制快完成。通过子系统的逐级串联,完成整个绿波干线上的相位差计算。该方法避免建立绿波带内各路口的综合模型,减少了模糊规则和计算量,同时减少了多个路口控制机之间的数据交换。在VISSIM仿真中将相位差优化模糊块嵌入到干线绿波方向绿灯时长模糊控制块中实现。以延误时间和停车次数作为评价指标,实现城市干线上绿波协调控制的优化配置。     

干线信号协调控制下的公交优先研究

为了在干线协调控制下实现公交信号优先,提出了干线协调控制下的公交优先双层优化方法.上层为干线协调层,以检测到的社会车辆信息为依据,采用最大绿波带法,优化干线交叉口的公共周期、绿信比和相位差;下层为公交信号优先,以干线协调控制层的绿波带上下限为控制约束条件,在不破坏约束的条件下采用绿灯延长、红灯早断的公交优先控制策略,将公交优先融合到干线协调控制中.根据优化算法,建立公交优先控制流程,利用微观仿真软件Transmodeler进行了模拟验证.仿真结果表明:协调控制下的公交优先控制算法虽然会导致干线总体车均延误增加,但是能有效减少公交车辆延误和干线人均延误.     

面向出口匝道拥挤的快速路速度协调控制模型

为缓解快速路出口匝道的交通拥挤,提出了从主线上进行速度协调控制的方法,在现有基于断面的速度协调控制模型的基础上,通过对入口匝道、出口匝道等的修正构建了面向出口匝道的基于车道的速度协调控制模型,描述和预测每个车道的交通流状态,以路网行程时间最短、总通过量最大为优化目标,对每个车道分别进行最佳速度引导.并搭建仿真系统,分析不同交通需求情形下,基于车道和基于断面的速度协调控制策略的实施效果.结果表明:速度协调控制策略更加适用于中高密度,当交通需求量较高时,相比于无控制策略,基于车道和基于断面的速度协调控制模型均能降低车辆平均延误,且在大多数情形下,基于车道的速度协调控制模型效果优于基于断面的控制模型,对缓解交通拥堵、提高交通安全具有一定助益.     

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CTM的干线信号模糊控制优化方法在大型活动中的应用

为了提高城市干道在大型活动交通消散过程的控制效率,利用能够反映交通流动力学特性的元胞传输模型CTM实现消散干道交通信号优化控制.基于CTM建立了消散干道单向交通动力学模型,提出了基于滚动周期的干线模糊控制优化方法,通过实时调整主路绿灯时间从而实现绿波控制路段总延误最小的优化目标.对一个由4个路口组成双向六车道干线道路算例进行仿真,在消散干道主路输入流量随时间变化的情况下,采用各路口绿灯时间一致的控制方案与各路口变化绿灯时间即优化控制方案2种情况下,主路消散方向上车辆总延误分别为4 254和3 825 s.算例结果表明,优化方案对于减少主路消散方向的交通流总延误具有较好的控制效果.     

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.