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【學術研究】交通信號自適應控制方法應用——以洛陽市為例

作者:朱智遠、盧志明 發布時間:2022-08-03 瀏覽次數:1613
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聲明:本文章僅作為相關學術研究之用,不構成對于任何對象的任何建議及意見。



背景

截至2021年底,洛陽市民用汽車保有量140.4萬輛,比上年末增長7.8%,其中私人汽車129.3萬輛,增長8.0%。民用轎車保有量78.0萬輛,增長9.9%,其中私人轎車74.8萬輛,增長10.0%。交通擁堵已成為影響城市環境和制約經濟發展的重要瓶頸。平面交叉口信號配時優化依然保持原先方法已不能滿足實際居民需求。隨著信息檢測技術和智能優化技術的不斷發展,交通研究逐漸向智能化轉變,衍生出了智能交通系統(ITS)。ITS能夠為出行者提供安全、高效、可靠的交通系統,滿足居民出行需求,提升居民出行品質。




一、感應控制原理


交通信號控制方法可分為定時控制、感應控制、半驅動控制、綠波控制、區域靜態控制和區域動態控制等。一個完善的城市區域交通信號協調控制系統應及時響應交通需求,在線優化配時方案,實現“適應性”特征,即實時信號配時優化。

隨著新型傳感器的大規模部署,融合多視角和跨領域的各式交通傳感器數據引發了一系列互補性的創新和專用技術積累。同時,云端計算能力的提升使得利`用機器學習技術直接從觀測數據中學習信號優化決策已成為可能。

1、單點路口感應控制

在信號燈配時運行到設定最小綠燈時間后,結合路口實時感應檢測到的機動車的請求,決定是否延長綠燈時間,若機動車沒有感應需求,會結束當前相位的綠燈;若機動車有需求,會延長綠燈時間,并判斷其是否達到最大綠燈時間。當一個方向無機動車請求后,還會繼續判斷是否有同斷相位,再決定是否放行下一相位。感應控制包括全感應控制和半感應控制兩種。全感應控制適用于車輛到達不均勻,各進口道均布設檢測器的路口,每個相位在最小綠燈末尾,若檢測到有來車,則延長綠燈,若一定時間間隔內沒有檢測到來車,則切換至下一個相位放行;半感應控制適用于相交道路等級相差較大時,只在支路上埋設檢測器,對支路相位進行感應控制。正常情況下主路常綠,支路為紅燈。當支路檢測到有車輛到達或行人請求時,給支路放行一次綠燈,放行結束后恢復主路常綠。主要參數為初始綠燈時間、最小綠燈時間、單位綠燈延長時間、綠燈極限延長時間。

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圖1 單點路口感應控制流程圖


2、路段綠波控制

如各路口采用相同周期,流量較小的路口經常會出現綠燈空放現象。干線協調路口感應控制是指在干線上各信號控制路口根據交通流信息實時自動調整信號控制參數的控制方式,采用動態補償機制,最大限度減少路口停車延誤和綠損時長,又不破壞綠波協調。優化模式分為兩種 :一是感應模式,在一些交通流條件滿足設置感應的干線協調路口,對綠損較大的非協調相位進行感應,將損失的時間分配給協調相位和主要交通流方向 ;二是綠損模式,通過上一周期的綠損數據,壓縮非協調相位的時間給到協調相位,應用到下一周期的模式。

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圖2 路段綠波控制流程圖


3、區域動態控制

區域動態協調信號控制算法主要包括兩部分:宏觀動態協調戰略決策和微觀信號控制戰術決策。宏觀動態協調的戰略決策是根據交通需求的變化對交叉口群進行協調策略的動態優化,微觀信號控制的戰術決策是基于當前的協調策略和交通需求,計算周期、綠信比和相位差,對配時方案進行動態優化。

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圖3 區域動態控制技術路線圖

二、感應控制實踐應用分析

1、關圣路宜人東路口信號配時優化建議

以關圣路宜人東路平面交叉口為研究對象。

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圖4 現狀信號配時圖

該路口東西向、南北向均為支路,南北向車流量較大,東西向車流量較小,且隨機性較大,沒有固定的規律。交叉口采用定周期控制,東西向綠燈時間為9s,黃燈3s,紅燈65s,造成東西向單信號周期僅能通過3輛車,綠燈時間不足,但南北向單信號周期綠燈損失時間較大,使整個交叉口服務水平較低。

對該單點路口信號控制設置為自適應控制,根據仿真模型的路口評價數據對比,優化后的延誤指數、排隊長度、停車次數平均下降5%至20%。優化后的早高峰、平峰和晚高峰各時段因車頭時距過大而產生的周期綠燈時間損失時間平均減少50%至60%。(數據僅供參考)

2、龍門大道段信號配時協調優化建議

以龍門大道段(伊洛路-濱河南路)為研究對象。

(1) 現狀調查分析

龍門大道段為城市主干路,是連接洛北與洛南主要通道,但平面交叉口過多,造成平均行程時間較長、停車延誤較大。需對龍門大道段(伊洛路-濱河南路)進行信號自適應綠波控制優化。

龍門大道段(伊洛路-濱河南路)設置有信號燈的平面交叉口共有14處,全長約6.9km。通過對各交叉口晚高峰的交通調查,結果表明,各交叉口綠燈損失時間較大,且各信號燈配時之間無規律,造成車輛行程時間延誤較大。

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圖5 龍門大道段距離位置圖


表1 晚高峰信號配時及交通量調查表

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表2 晚高峰各交叉口綠燈損失時間表

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(2) 優化方案研究

對景石路口、趙村、宜人路口、政和路口、翠云路口共5個交叉口實施信號燈自適應控制。其余9個交叉口做信號綠波控制,綠波速度建議為40km/h。

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圖6 龍門大道段綠波控制位置可視化圖

根據調查交通量及車道數對9個交叉口信號配時同步進行優化,并對優化結果進行綠燈時間檢驗,置信度達到95%,方案可行。其中最大周期長度為古城路口120s,綠波中各交叉口必須采用相同的周期長度,并取最長的作為本系統的公共周期長度,因此確定綠波中各交叉口周期長度為120s,并根據綠信比對各相位時間重新進行分配。


表3 各交叉口信號配時優化表

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圖7 龍門大道干線綠波時距圖


表4 龍門大道段綠波信號配時表

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(3) 效果評價(數據僅供參考)

在感應式動態綠波協調信號控制策略實施后,通過VISSIM仿真軟件對龍門大道車輛進行仿真,結果表明,龍門大道上過境機動車通行效率顯著提高。平均行程時間由16min降低至12min;平均停車次數6次降低為3次,平均速度由26km/h提升至35km/h;綠燈損失時間也顯著降低,平均損失時間僅為2s。

待自適應控制設備安裝投入使用后,可根據各交叉口流量信息對綠波信號控制參數進行實時自動調整,以最大限度提高通行效率。

3、區域動態信號配時優化

以龍門大道-太康東路-新伊大街-開元大道圍合區域為研究對象??赏ㄟ^實施信號自適應控制,對整個區域交通進行優化。宏觀進行整體協調控制,微觀對不同交叉口不同時段給出不同的信號配時方案。


三、信號感應控制實施方法

1、交通數據采集

交通數據采集采用控制策略和控制算法提供基礎數據,數據采集方法采用固定式獲取技術,主要使用線圈檢測和紅外檢測,具有成本低、穩定性高、應用廣泛的優勢。將檢測器固定安裝在道路上的一個特定位置,獲取交通量、行程車速、占有率、車隊長度、車隊信息等交通數據。

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圖8 交通數據采集示意圖

2、數據處理
數據處理包括數據的預處理、數據異常數據的識別與修復、數據融合。
為了提高交通數據質量,需要對交通數據進行預處理,使交通數據質量達到一定的水平。由于檢測器出現故障、通信失真、天氣異常等原因,造成交通數據異?;蛉笔?,需要識別交通異常數據,并通過基于時間序列的交通數據修復方法、基于歷史數據的交通數據修復方法和基于時空相關性的交通數據修復方法對交通缺失數據進行修復
不同來源的交通數據,采集周期不同,需要根據時空性等特性進行匹配。在完成交通異常數據的識別、交通缺失數據的修復、交通數據的匹配之后,需要進行數據的整理。交通數據整理主要是剔除多余的字段,保留有用的交通數據信息。
對預處理后的交通數據通過改進BP神經網絡法、深度學習法、遺傳算法進行數據融合,可以擴大交通數據采集的范圍,充分利用有效的交通流信息,可進一步提高交通數據的質量。
3、信號優化
根據所融合的數據,通過信號周期優化、綠信比優化、相位差優化等對單點、路段、區域進行動態信號優化決策,從而實現實時信號控制優化。

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圖9 信號優化流程圖

4、交通仿真

使用Simulation Urban Mobility(SUMO)仿真軟件;該軟件使用Python與環境進行交互,并允許用戶通過流量控制接口庫,模擬不同的交通對象,包括小汽車、公交車和行人。同時,SUMO還允許從OpenStreetMap中導入真實的道路網絡,可在網絡的任意位置設置駛入駛離模塊。SUMO還支持其他高級計算框架,包括C++、JAVA等,可以快速適配各種應用場景。在SUMO的基礎上,CityFlow針對大規模城市交通場景的MARL做了更好的適配,能夠多線程模擬城市級別的交通網絡運行,大幅提升了仿真速率。

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圖10 交通仿真軟件示意圖

整個聯合仿真框架主要使用了四種軟件分別是:RoadRunner、Carla、SUMO、Netedit。


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圖11 交通仿真關系示意圖

通過上述分析、對交叉口信號配時進行優化,實現單點優化、動態綠波、區域優化等目標,通過綠燈損失時間、排隊長度、飽和度等指標的對比,評價信號優化結果。

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圖12 優化及評價指標圖

5、投資估算

(1)案例借鑒

菏澤市已投資4000余萬元建設智能信號控制系統。主要包括交通組織優化再升級、搭建系統平臺、統一市區231處路口信號機型號及安裝96套雷達測速設備、264套顯示屏。

(2)單交叉口投資估算(僅供參考)

具體單個交叉口實施信號自適應控制設備,投資估算如下:

表5 單點交叉口自適應控制設備投資明細表

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