交通沖突技術(shù)是對(duì)道路的安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)的常用方法,但交通沖突技術(shù)很少被應(yīng)用在交通信號(hào)控制中,作為交通信號(hào)控制的依據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中,交通所涉及到的環(huán)境較為復(fù)雜,使得干線協(xié)調(diào)控制方法常常在較為理想的環(huán)境對(duì)模型進(jìn)行建立,而不考慮過(guò)多的干擾因素。本文考慮車輛于交叉口處的受到的沖突干擾,對(duì)干線協(xié)調(diào)控制方法的優(yōu)化進(jìn)行了研究,在實(shí)時(shí)獲取交叉口處車輛數(shù)據(jù)后,根據(jù)其沖突信息,對(duì)干線交通流的信號(hào)協(xié)調(diào)控制進(jìn)行了優(yōu)化建模。首先在對(duì)比研究了現(xiàn)有的交通流數(shù)據(jù)提取技術(shù)后,為了獲取交叉口處的沖突信息,提出了基于混合高斯模型的交通流視頻數(shù)據(jù)提取方法,從而采集到車流量、速度、軌跡等數(shù)據(jù),這些采集到數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)的標(biāo)定的同時(shí),還用來(lái)對(duì)實(shí)時(shí)發(fā)生的交通沖突進(jìn)行檢測(cè)并作為干線協(xié)調(diào)控制優(yōu)化的依據(jù)。然后提出了基于車輛軌跡的沖突判別方法,對(duì)視頻中實(shí)時(shí)獲取到車輛速度、位置、軌跡等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,對(duì)可能發(fā)生沖突的車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以及沖突判定,記錄沖突數(shù)據(jù)。接下來(lái)確定了干線協(xié)調(diào)控制交叉口車輛間的主要沖突來(lái)源后,對(duì)干線相鄰道路右轉(zhuǎn)匯入車流與干線直行車輛之間的沖突進(jìn)行了延誤機(jī)理分析,進(jìn)而建立了干線交通流受合流沖突干擾的延誤模型。... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

高斯分布概率密度圖

5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源西大直街是位于哈爾濱城區(qū)中心的一條重要南北向干線道路，為了分析右轉(zhuǎn)匯入車流與干線直行交通流之間的沖突特性及其影響，在哈爾濱市西大直街-海城街交叉口早高峰時(shí)段使用攝像儀器連續(xù)錄制交叉口視頻數(shù)據(jù)，以檢測(cè)并提取交叉口北出口處右轉(zhuǎn)匯入車輛與干線直行交通流之間的沖突。檢測(cè)位置如圖 5-1 所示，實(shí)地情況如圖 5-2 所示。錄制視頻時(shí)長(zhǎng)為 120 分鐘，應(yīng)用基于混合高斯背景模型的交通流視頻檢測(cè)方法，利用 MATLAB 編寫程序統(tǒng)計(jì)了交叉口進(jìn)口直行交通量、車輛軌跡、車速等數(shù)據(jù)，部分代碼如圖 5-3 所示。提取視頻中的交通流數(shù)據(jù)，對(duì)車輛的到達(dá)率q 、干線車輛平均行駛速度v 、未發(fā)生沖突時(shí)消散率0S 、沖突所導(dǎo)致的消散率S 等交通流參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，并記錄沖突發(fā)生時(shí)刻1T 、2T 、3T 、…、iT 。將沖突判定閾值設(shè)置為 10m，經(jīng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)共采集到 92 個(gè)有效的右轉(zhuǎn)匯入車流與干線直行交通流之間的沖突樣本，數(shù)據(jù)提取過(guò)程如圖 5-4 所示，部分 MATLAB視頻檢測(cè)。

5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源西大直街是位于哈爾濱城區(qū)中心的一條重要南北向干線道路，為了分析右轉(zhuǎn)匯入車流與干線直行交通流之間的沖突特性及其影響，在哈爾濱市西大直街-海城街交叉口早高峰時(shí)段使用攝像儀器連續(xù)錄制交叉口視頻數(shù)據(jù)，以檢測(cè)并提取交叉口北出口處右轉(zhuǎn)匯入車輛與干線直行交通流之間的沖突。檢測(cè)位置如圖 5-1 所示，實(shí)地情況如圖 5-2 所示。錄制視頻時(shí)長(zhǎng)為 120 分鐘，應(yīng)用基于混合高斯背景模型的交通流視頻檢測(cè)方法，利用 MATLAB 編寫程序統(tǒng)計(jì)了交叉口進(jìn)口直行交通量、車輛軌跡、車速等數(shù)據(jù)，部分代碼如圖 5-3 所示。提取視頻中的交通流數(shù)據(jù)，對(duì)車輛的到達(dá)率q 、干線車輛平均行駛速度v 、未發(fā)生沖突時(shí)消散率0S 、沖突所導(dǎo)致的消散率S 等交通流參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定，并記錄沖突發(fā)生時(shí)刻1T 、2T 、3T 、…、iT 。將沖突判定閾值設(shè)置為 10m，經(jīng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì)共采集到 92 個(gè)有效的右轉(zhuǎn)匯入車流與干線直行交通流之間的沖突樣本，數(shù)據(jù)提取過(guò)程如圖 5-4 所示，部分 MATLAB視頻檢測(cè)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于感應(yīng)控制的交叉口逆向可變車道仿真研究[J]. 慈玉生,榮彧,吳麗娜.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2018(S1)
[2]多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在城市交通網(wǎng)絡(luò)信號(hào)控制方法中的應(yīng)用綜述[J]. 楊文臣,張輪,Zhu Feng.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(06)
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[9]基于交通波理論的干線綠波協(xié)調(diào)控制方法[J]. 曲大義,萬(wàn)孟飛,王茲林,許翔華,王進(jìn)展.  公路交通科技. 2016(09)
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博士論文
[1]基于交通流組合相位控制邏輯的信號(hào)優(yōu)化控制研究[D]. 梁子君.長(zhǎng)安大學(xué) 2018
[2]基于交通沖突極值統(tǒng)計(jì)的安全分析模型研究[D]. 鄭來(lái).哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2014
[3]基于視覺(jué)的交通路口車輛智能檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 聞帆.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]考慮車輛在交叉口延誤時(shí)間的干線協(xié)調(diào)控制研究[D]. 梁小文.華東交通大學(xué) 2018
[2]考慮風(fēng)險(xiǎn)干預(yù)的區(qū)域交通流協(xié)調(diào)控制方法研究[D]. 修高群.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[3]城市路段出入口機(jī)非沖突對(duì)動(dòng)態(tài)交通的影響研究[D]. 張瑞.江蘇大學(xué) 2018
[4]強(qiáng)行變道對(duì)交叉口交通流的影響研究[D]. 王晶.西南交通大學(xué) 2018
[5]信號(hào)交叉口違規(guī)變道對(duì)交通效率影響研究[D]. 何磊.長(zhǎng)安大學(xué) 2017
[6]基于行車視頻的出租車交通沖突識(shí)別及預(yù)測(cè)[D]. 鄧曉慶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[7]基于視頻的交通沖突自動(dòng)判別技術(shù)研究[D]. 趙歡.吉林大學(xué) 2014
[8]城市道路交通流視頻檢測(cè)與數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究[D]. 張楠.長(zhǎng)安大學(xué) 2012
[9]基于遺傳算法的城市干線交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制研究[D]. 王東.長(zhǎng)安大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3228815