浅谈干线绿波协调控制方法

干线绿波协调控制作为城市交通控制的重要组成部分,本文系统分析了干线绿波协调控制的相关问题与因素,对干线绿波协调控制的优点做了总结以及对现有的方法进行了归纳,并对今后干线绿波协调控制的实际意义做了展望。     

基于遗传算法的干线协调控制参数共同优化

将干线延误分为内部进口道和外部进口道两部分进行计算,建立了干线协调控制的离散的计算模型.由于解耦思路的参数优化方法在协调控制中很难得到真正的最优解,因此根据各控制参数的特征选用各自的优化算法,通过尝试以遗传算法为基础的组合算法,得到干线协调控制参数的共同优化流程.通过实例对提出的方法进行验证,与传统的数解法相比,系统延误减低了12.8%.结果表明,基于遗传算法的参数共同优化方法可以提高干线协调控制的效果.     

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。     

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%.     

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.     

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。     

城市禁左干线信号协调控制研究

对干线上相邻交叉口进行协调控制可以有效地减少干线上车辆延误和排队次数;但是通过对以往干线协调控制的研究发现,主要是以直行车辆延误最小为目标,忽略了干线上的左转车辆。在分析以往协调控制优化的基础上,通过VISSIM交通仿真系统,分别对传统方法、Matlab优化后方法以及禁左后进行协调控制的方法分别进行三次仿真;通过对比发现禁左后干线的延误和排队次数以及干线的西门子交通服务水平评价指标PI值均有显著降低。禁左对于改善目前城市交通拥堵的现状以及提高干线道路的服务能力具有非常积极的意义。     

基于大数据支撑的干线信号协调控制综合评估

城市主干线拥堵问题日益突出,交通运输现状急需改善。干线信号协调控制是解决这一问题的有效方法,然而传统的控制方案集中于效率或安全的单一考量,无法实现系统的综合优化。基于太原市主干线的道路实测数据,提出了基于GPS数据检测的车辆行驶里程(vehicle miles traveled, VMT)估计方法,利用VISSIM软件和间接安全评价模型(surrogate safety assessment model, SSAM)搭建仿真体系,以延误和排队长度反应效率变化,以交通冲突表征安全特征,实现了效率和安全的综合评估。结果表明,与信控现状相比,单点控制方案和协调控制方案的综合优化程度分别提高了18.9%和26.1%,验证了协调信号控制方案的有效性。提出的优化方案提高了交叉口的服务水平和安全,为城市主干线的运营、规划和管理提供了借鉴和参考。     

高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制

为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.     

基于C-FQL算法的城市干线交通信号控制

针对城市干线交通协调控制难于建立准确数学模型的问题,提出了混沌模糊Q学习（C-FQL）方法。即在模糊Q学习过程中添加混沌扰动以改变Agent选择动作的方式,并通过添加遗忘因子以平衡学习过程中扩张与利用之间的关系．城市干线交通协调控制中应用C-FQL方法以优化各交叉路口的周期、相位差和绿信比．借助TSIS交通仿真平台。建立了C-FQL方法在城市干线交通协调控制中的应用仿真,结果表明,C-FQL方法收敛速度快,在城市干线交通协调控制中效果良好．     

面向PI集装箱的组合适配装箱算法

针对PI(Physical Intemet)集装箱与货物的适配问题,考虑PI集装箱标准化、模块化、可扩展的特性以及货物装箱的体积、方向、完全支撑等约束,通过PI集装箱模块化重组,构建与货物适配的组合式PI集装箱,目标是PI集装箱的空间利用率最大化.结合PI集装箱组合适配装箱问题的特性,设计一种组合适配装箱算法,包含货物...     

区域配送中车辆路径优化的实证研究

区域配送是普遍存在的物流活动,配送路径优化是配送系统优化的关键.区域配送中的路径优化问题实质是最短路径问题和起讫点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆调度问题,以H公司为例,采用Excel建模法和节约法对区域配送中的车辆路径优化进行了分析和实证研究.     

汽车自适应巡航控制的间距策略

汽车自适应巡航控制中,为确定不同车距下的控制策略,通过建立汽车行驶模型和制动模型,推导得到车速判据、第一车距判据、第二车距判据。将前后两车之间距离按此三条判据,由前至后划分为避撞区域、制动区域、降速区域、加速区域。自适应巡航系统能够判断和识别汽车当前所处区域,能够决定当前所应采取的驱动控制和制动控制策略。     

汽车自适应巡航控制系统的嵌入式系统

本文从自适应巡航控制算法入手,围绕其结构图,论述了嵌入式系统的功能特性及其在汽车领域应用的可行性与可靠性,阐明了其在大大提高汽车智能化发展中的重要作用。     

基于神经网络模型的扩展优化自校正预测控制

利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性系统存在时变、模型失配等情况下的控制问题。仿真实验表明由它构成的控制系统具有很好的动态响应和较强的鲁棒性。     

自适应控制汽车疲劳模拟试验研究

目的在于建立一种新的疲劳模拟时域控制方法。疲劳模拟试验系统本质上是一个自动控制跟踪系统。提出利用最小方差自校正控制器来控制试验台跟踪期望响应信号。在微机上对算法编程,实现了实时控制。用理论算例模拟各种复杂工况验证了算法推导和编程的正确性。最后在Ｔ型梁振动台架上进行试验,可以达到很高模拟精度,满足疲劳模拟试验要求,证明这种方法是实用的。     

游乐设施车内头枕高度自适应调整系统设计

头枕是一种游乐设施车驾驶及乘坐舒适性配置用品和碰撞安全防护用品,是游乐设施车座椅的重要组成部分之一。为使头枕充分发挥其作用,设计了一种基于图像识别的自适应调整装置控制头枕高度。该装置使用摄像头采集驾乘人员图像;利用灰度化处理、直方图均衡化、中值滤波处理图像,提高图像质量;选用哈尔特征的Adaboost算法实现人脸特征提取,训练组成级联分类器,实现人脸检测和定位;通过解析几何列出了头枕调整高度的计算公式;步进电机控制程序与人脸检测及高度计算模块数据通信,实现车内头枕高度自适应调整。     

基于ASP.NET的自适应网络学生课件模型

针对目前网络课件不能适应大多数学生个性特点的情况,提出了基于ASP.NET的自适应网络学生课件模型,指出其知识库的构建及其实现方法等。     

汽车驾驶机器人的自适应执行器故障补偿控制设计

针对汽车驾驶机器人可能发生的不确定执行器故障无法驱动机械腿正常工作,进而影响汽车行驶过程中的安全性,提出一种基于Backstepping的自适应容错控制方法.利用Backstepping对机械腿进行控制,针对各故障情况分别设计故障补偿控制器,通过定义故障指示函数将多设计加权融合成一个综合控制器.基于自适应方法对综合控制器参数进行更新.基于Matlab/simulink仿真验证此方法的有效性.结果表明:该控制方法能保证执行器在发生不确定故障时,汽车驾驶机器人控制系统仍稳定运行,并渐近跟踪给定的控制指令.