本文選題：快速路　切入點(diǎn)：協(xié)同控制策略　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：組合兩種或多種控制策略對(duì)快速路進(jìn)行協(xié)同控制,能夠有效緩解交通擁堵,保證交通流安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。然而,已有研究尚未系統(tǒng)地分析協(xié)同控制的影響因素,未能深入比較與分析基于不同交通流模型的協(xié)同控制策略,此外,經(jīng)典宏觀交通流模型以及相關(guān)控制算法也有待完善。針對(duì)上述問題,論文從機(jī)理、技術(shù)、應(yīng)用以及效果四個(gè)方面開展快速路協(xié)同控制策略研究。論文分析了快速路的主要交通特征,闡述了快速路交通流的惡化過程,指出協(xié)同控制是避免交通流突變的有效手段,并采用文獻(xiàn)綜述法和機(jī)理分析法從理論方法、技術(shù)應(yīng)用以及外部環(huán)境這三個(gè)方面系統(tǒng)分析了協(xié)同控制的影響因素。對(duì)匝道控制和可變限速控制相關(guān)算法分別展開研究,改進(jìn)了PI-ALINEA算法,提出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)密度自動(dòng)更新的自適應(yīng)匝道控制系統(tǒng);從實(shí)時(shí)更新預(yù)設(shè)密度、考慮車輛遵守率以及實(shí)現(xiàn)主動(dòng)式控制等三方面完善了MTFC-VSL算法。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于MPC的快速路協(xié)同控制框架,并設(shè)計(jì)了多目標(biāo)遺傳算法實(shí)現(xiàn)控制策略優(yōu)化求解。分別考慮入口匝道控制和可變限速控制的影響,修正了METANET和CTM兩種宏觀交通流模型,并設(shè)計(jì)了模型標(biāo)定與驗(yàn)證方法。將改進(jìn)模型與協(xié)同控制框架相結(jié)合,提出了基于不同交通流模型的MPC協(xié)同控制策略。針對(duì)兩種控制策略進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),共設(shè)置四種控制場(chǎng)景:無控制、入口匝道控制、可變限速控制以及協(xié)同控制,從交通效率和交通安全兩方面對(duì)比了各控制場(chǎng)景下兩種控制策略的異同。結(jié)果顯示,兩種交通流模型均能較好模擬實(shí)際道路交通流運(yùn)行,基于METANET的MPC協(xié)同控制策略控制效益更優(yōu)。
[Abstract]:The combination of two or more control strategies can effectively alleviate traffic congestion, ensure traffic flow safety and stable operation. However, the influence factors of collaborative control have not been systematically analyzed. The cooperative control strategies based on different traffic flow models have not been thoroughly compared and analyzed. In addition, the classical macro-traffic flow model and related control algorithms need to be improved. This paper analyzes the main traffic characteristics of expressway, expounds the deterioration process of expressway traffic flow, and points out that collaborative control is an effective means to avoid the sudden change of traffic flow. The paper also systematically analyzes the influence factors of cooperative control from three aspects: theoretical method, technical application and external environment by using literature review method and mechanism analysis method. The related algorithms of ramp control and variable speed limit control are studied respectively. The PI-ALINEA algorithm is improved, and an adaptive ramp control system for automatic updating of target density is proposed, and the MTFC-VSL algorithm is improved from three aspects: real-time updating of preset density, consideration of vehicle compliance rate and realization of active control. In this paper, a framework of expressway cooperative control based on MPC is constructed, and a multi-objective genetic algorithm is designed to optimize the solution of control strategy. Considering the influence of on-ramp control and variable speed limit control, two macroscopic traffic flow models, METANET and CTM, are modified. Combining the improved model with the collaborative control framework, the MPC collaborative control strategy based on different traffic flow models is proposed. The simulation experiments are carried out for two control strategies. There are four control scenarios: no control, on-ramp control, variable speed limit control and collaborative control. The similarities and differences between the two control strategies are compared in terms of traffic efficiency and traffic safety. The two traffic flow models can well simulate the actual traffic flow, and the control efficiency of MPC cooperative control strategy based on METANET is better.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1618362