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智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下復(fù)雜交叉口信號控制研究

發(fā)布時間:2021-08-24 07:48
  伴隨機動車、駕駛?cè)藬?shù)量快速增長和經(jīng)濟社會不斷發(fā)展,交通需求和交通管理壓力與日俱增。智能網(wǎng)聯(lián)車輛技術(shù)的發(fā)展成熟,為更加智能的信號控制提供了硬件基礎(chǔ),同時也對下一代信號控制系統(tǒng)提出了新的要求。本文以交叉口信號控制問題邊界條件與技術(shù)可行性探討為目標(biāo),對智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下交叉口信號控制相關(guān)技術(shù)、復(fù)雜交叉口特性進(jìn)行分析總結(jié),從系統(tǒng)論和控制論的視角對智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下交叉口控制問題進(jìn)行系統(tǒng)量化分析。重點對固定信號下車輛換道與速度軌跡優(yōu)化、智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車輛與交叉口集成控制、混合智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下交叉口整體控制三類問題,從理論建模、優(yōu)化算法、仿真實驗分析方面開展了具體研究。首先,考慮交叉口車輛駕駛行為特性,將交叉口進(jìn)口道劃分為預(yù)備區(qū)、換道區(qū)、隔離區(qū),提出交叉口整體控制策略,以車輛跟馳安全為約束,分別構(gòu)建換道條件判斷、換道車輛車速控制、換道時間預(yù)測等模型。將通行車輛分為頭車和后車,并以延誤最小、尾氣排放最少為優(yōu)化目標(biāo),建立最優(yōu)車速控制模型。用Vissim軟件COM接口開發(fā)搭建了仿真平臺。結(jié)果顯示,與傳統(tǒng)控制方法相比,流量強度系數(shù)為0.4-0.6時,所提出算法對交叉口運行效率提升最為顯著,平均速度提升27%,尾氣排... 

【文章來源】:中國人民公安大學(xué)北京市

【文章頁數(shù)】:149 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下復(fù)雜交叉口信號控制研究


智能網(wǎng)聯(lián)車輛環(huán)境示意圖

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- 24 -圖 2.2 交互機理示意圖2.2 復(fù)雜交叉口特性分析交叉口是路網(wǎng)中的關(guān)鍵節(jié)點,是不同方向、類型通行需求匯集沖突的區(qū)域,因此交叉口環(huán)境具有復(fù)雜性的特征。同時,交通問題的復(fù)雜性不僅有工程性,還具有社會復(fù)雜性,如交通參與者的心理特性等[95]。對復(fù)雜交叉口的特性分析,是智能網(wǎng)聯(lián)車輛環(huán)境下的交叉口控制問題的研究基礎(chǔ),可以為控制問題的分析與建模提供輔助和支撐,同時在控制模型中考慮復(fù)雜特性,也證是控制問題研究所需要不斷完善的方向。下面將從靜態(tài)要素、控制對象和影響因素三個方面對復(fù)雜交叉口特性進(jìn)行分析。2.2.1 靜態(tài)要素復(fù)雜性分析交叉口控制問題,是在已有道路組織渠化的基礎(chǔ)上,對到達(dá)交叉口車輛的通行權(quán)先后次序進(jìn)行控制,其控制策略和方法與交叉口設(shè)計(包括幾何特性與交叉口組織渠化)息息相關(guān)。(1)交叉口幾何特性可以從道路線形、道路環(huán)境兩個方面來對交叉口幾何特性的復(fù)雜性進(jìn)行分析。道路線形包括橫斷面線形和縱斷面線形,橫斷面線形對交叉口的車道數(shù)、機非隔離條件、行人過街條件具有制約因素,縱斷面線形中如道路坡度、轉(zhuǎn)彎半徑等條件,對交叉口控制過程中的車輛動力分配、行人及非機動車過街等控制參數(shù)產(chǎn)生制約。道路環(huán)境包括路面摩擦系數(shù)、氣象環(huán)境以及彎道時距等,這些因素對控制模型中的車輛動力分配、最小跟馳距離、入彎最短減速等變量形成制約關(guān)系。

控制時間,交叉口控制,智能信號


李力、王飛躍[97]對地面交通控制的歷史和未來展望進(jìn)行了論述。如圖2.3 所示,近百年來交叉口控制技術(shù)作為地面交通控制技術(shù)中最有代表性的技術(shù),其發(fā)展大致經(jīng)歷了無控制、標(biāo)志標(biāo)線控制、固定式信號燈、智能信號燈、與自動駕駛相結(jié)合的智能信號控制等。注2) 出自文獻(xiàn)[97]圖 2.3 地面交通控制時間軸圖基于上述分析,本文將針對每個階段下控制問題的具體特征進(jìn)行分析總結(jié)如表2.4所示。本文的研究內(nèi)容為,智能網(wǎng)聯(lián)車輛環(huán)境下的交叉口控制問題,在這一階段,可以通過固定檢測和車路通信獲得相關(guān)數(shù)據(jù),根據(jù)路口狀態(tài)實時調(diào)整控制策略,可控制的變量有信號配時和車輛軌跡。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]C-V2X蜂窩車聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)分析與發(fā)展現(xiàn)狀[J]. 魏垚,王慶揚.  移動通信. 2018(10)
[3]基于車路協(xié)同技術(shù)的交通信號控制系統(tǒng)研究與示范[J]. 姜杰.  工業(yè)控制計算機. 2018(09)
[4]車路協(xié)同環(huán)境下自適應(yīng)信號配時優(yōu)化模型[J]. 姚志洪,蔣陽升,王逸.  工業(yè)工程. 2018(04)
[5]5G車聯(lián)網(wǎng)對自動駕駛技術(shù)發(fā)展的影響[J]. 許彩霞.  信息通信. 2018(06)
[6]中國城市道路交通安全特點解析[J]. 趙琳娜,賈興無,戴帥,鞏建國,支野.  城市交通. 2018(03)
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[8]國內(nèi)外智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展趨勢研究[J]. 殷媛媛.  競爭情報. 2017(05)
[9]智能網(wǎng)聯(lián)汽車(ICV)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 李克強,戴一凡,李升波,邊明遠(yuǎn).  汽車安全與節(jié)能學(xué)報. 2017(01)
[10]基于遺傳算法的交叉口信號控制多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 李振龍,董文會,韓建龍,朱明浩.  計算機應(yīng)用. 2016(S2)

博士論文
[1]車路協(xié)同環(huán)境下信號交叉口公交優(yōu)先控制優(yōu)化研究[D]. 胡興華.北京交通大學(xué) 2016

碩士論文
[1]不完全車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的交通信號控制研究[D]. 季策.浙江大學(xué) 2018
[2]可靠性交通網(wǎng)絡(luò)均衡的帕累托效率研究[D]. 林芬.東南大學(xué) 2017
[3]面向交叉口CA模型的社會復(fù)雜性形式化描述研究[D]. 郭姝妍.北京交通大學(xué) 2014
[4]決策樹學(xué)習(xí)及其剪枝算法研究[D]. 王黎明.武漢理工大學(xué) 2007



本文編號:3359593

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