本文選題：智能交通 + 信號(hào)主動(dòng)控制��； 參考：《長(zhǎng)安大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：高效的城市交通控制系統(tǒng)可以提高城市交通的運(yùn)行效率。相關(guān)研究表明,城市道路中車輛呈現(xiàn)分組運(yùn)動(dòng)的趨勢(shì),而目前城市交通信號(hào)控制主要采用定時(shí)分配策略,無法有效利用車輛分組運(yùn)動(dòng)的特性,本文依托于近些年興起的智能車路協(xié)同技術(shù)(Cooperative Vehicle Infrastructure Systems,簡(jiǎn)稱CVIS),基于全面的檢測(cè)信息及預(yù)測(cè)分析進(jìn)行主動(dòng)性交通管理,提出了基于高分辨位置信息的車隊(duì)組織算法及相應(yīng)的調(diào)度策略,以期降低城市道路交叉口車輛旅行時(shí)間總延誤,進(jìn)而減少車輛排放的所造成的環(huán)境污染。本文在對(duì)車輛隊(duì)列組織算法、交叉口車輛隊(duì)列調(diào)度策略、交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化等研究的基礎(chǔ)上,依托車-基礎(chǔ)設(shè)施通信技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),對(duì)單點(diǎn)交叉口信號(hào)主動(dòng)控制方法中的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了研究:1、目前已有的車隊(duì)組織算法中,大多基于車輛檢測(cè)器技術(shù),針對(duì)其車隊(duì)組織策略實(shí)時(shí)性較差,同時(shí)邏輯結(jié)構(gòu)復(fù)雜等缺點(diǎn),依托車路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展,提出了基于高分辨位置信息的車隊(duì)組織算法,采用已有車隊(duì)組織中常用的車頭時(shí)距的組織策略,通過實(shí)時(shí)的車路通信技術(shù)獲取車輛的具體信息,實(shí)時(shí)組織車隊(duì);同時(shí),考慮了單車道及多車道的車隊(duì)組織、車隊(duì)的動(dòng)態(tài)更新等問題。2、針對(duì)已有信號(hào)燈調(diào)度模型在建立產(chǎn)生調(diào)度方案時(shí)間成本較高的缺點(diǎn),課題以單點(diǎn)交叉口的車輛隊(duì)列調(diào)度的配時(shí)優(yōu)化為研究對(duì)象,以車輛總延誤最小為目標(biāo),提出了基于蟻群算法的單交叉口的車輛隊(duì)列調(diào)度策略。同時(shí),采用改進(jìn)的析取圖模型對(duì)車隊(duì)調(diào)度策略進(jìn)行了簡(jiǎn)要描述。3、以簡(jiǎn)化的雙向六車道的單點(diǎn)十字交叉口為例,借助城市交通微觀仿真軟件對(duì)車輛隊(duì)列的組織方法進(jìn)行了仿真,實(shí)現(xiàn)了車隊(duì)的實(shí)時(shí)組織;通過改進(jìn)的蟻群算法,對(duì)相應(yīng)車輛隊(duì)列調(diào)度策略的可行性進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)論表明相應(yīng)的車隊(duì)調(diào)度策略可以快速找到最優(yōu)解決方案,對(duì)拓展交通信號(hào)主動(dòng)控制領(lǐng)域具有重要的理論意義。
[Abstract]:Efficient urban traffic control system can improve the efficiency of urban traffic. Related studies show that vehicles in urban roads tend to move in groups, but at present, urban traffic signal control mainly adopts timing allocation strategy, which can not effectively utilize the characteristics of vehicle group motion. This paper relies on Cooperative Vehicle Infrastructure Systems, a cooperative technology of intelligent vehicle and road cooperation, which is developed in recent years, and carries out active traffic management based on comprehensive detection information and prediction analysis. An algorithm of vehicle fleet organization based on high-resolution location information and corresponding scheduling strategy are proposed to reduce the total delay of vehicle travel time and the environmental pollution caused by vehicle emissions at urban road intersections. Based on the research of vehicle queue organization algorithm, intersection vehicle queue scheduling strategy, intersection signal timing optimization and so on, this paper relies on the development trend of vehicle-infrastructure communication technology. In this paper, several key problems in active control method of single point intersection signal are studied. At present, most of the existing fleet organization algorithms are based on the vehicle detector technology, and the real-time performance of the vehicle fleet organization strategy is poor. At the same time, the logic structure is complex and so on. Based on the development of vehicle-road coordination technology, a vehicle fleet organization algorithm based on high-resolution position information is proposed. Through real-time vehicle-road communication technology to obtain the specific information of the vehicle, real-time organization of the fleet; at the same time, considering the single-lane and multi-lane team organization, In view of the disadvantages of the existing signal lamp scheduling model in setting up the scheduling scheme with high time cost, this paper focuses on the timing optimization of the vehicle queue scheduling at the single point intersection. Aiming at the minimum vehicle delay, a vehicle queue scheduling strategy based on ant colony algorithm for single intersection is proposed. At the same time, the improved disjunctive graph model is used to describe the fleet scheduling strategy briefly. Taking the simplified two-way six-lane single-point cross intersection as an example, the method of organizing the vehicle queue is simulated with the aid of the urban traffic microscopic simulation software. Through the improved ant colony algorithm, the feasibility of the corresponding vehicle queue scheduling strategy is verified, and the conclusion shows that the corresponding fleet scheduling strategy can quickly find the optimal solution. It has important theoretical significance to expand the field of traffic signal active control.
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U491.54;TP18

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本文編號(hào)：1942758