本文選題：智能交通系統(tǒng)　切入點：交通流狀態(tài)估計　出處：《長沙理工大學》2014年博士論文

【摘要】：高速公路網(wǎng)交通流監(jiān)控工作中包含兩項基礎性的工作：一是如何科學合理地布設檢測器,二是如何對沒有布設檢測器的位置上的交通流狀態(tài)進行估計。通過這兩項工作可實時獲得高速公路路段交通流狀態(tài)參數(shù)(流量,平均速度和密度等),并保證在每一個時間步長內(nèi)具有足夠的空問解析度。如果沒有科學合理的交通狀態(tài)估計,就無法進行交通事件識別、狀態(tài)預測和控制策略優(yōu)化。這兩項工作是現(xiàn)代高速公路管理與控制中最為關鍵的部分。通�；谀Ｐ偷慕煌顟B(tài)估計包含一個為刻畫狀態(tài)變量動態(tài)變化而建的動態(tài)模型,一系列與檢測值相關聯(lián)的觀測方程,和一種將模型預測值與檢測值數(shù)據(jù)同化的方法。般地,動態(tài)模型和觀測模型都是建立在歐拉坐標系之上(空間-時間)。研究表明上述過程可以用拉格朗日坐標(車輛數(shù)-時間)描述得更為高效和精確,本文的主要創(chuàng)新性工作如下。在拉格朗日坐標體系中重新建立宏觀交通流模型。拉格朗日坐標系被固定在已知的流動質(zhì)點上并隨之在空間—時間上運動。在這個新的坐標系統(tǒng)里,研究的對象不再是確定局部密度,而是車輛數(shù)n的位置X(n,t)。本文依據(jù)守恒原則和變分原理,將運動波模型轉(zhuǎn)換成拉格朗日數(shù)值格式,形成交通流動態(tài)過程方程；提出一組觀測方程,可同時關聯(lián)歐氏檢測數(shù)據(jù)和拉格朗日檢測器數(shù)據(jù)。在擴展卡爾曼濾波方法的基礎上,形成新型的拉格朗日實時交通流狀態(tài)估計器。提出節(jié)點模型表示車輛的形成和消散,結(jié)合拉格朗日運動波模型,最終實現(xiàn)估計器在大規(guī)模路網(wǎng)上的應用。本文在對拉格朗日估計器和歐拉估計器的驗證和比較中,使用了相同的LWR模型和現(xiàn)場交通流檢測數(shù)據(jù)。結(jié)果表明拉格朗日估計器具有顯著的精確性,在計算上和理論上都比歐拉估計方法更優(yōu)越。在拉格朗日坐標體系下,本文研究比較了不同的數(shù)據(jù)同化方法的性能。針對一階線性拉格朗日系統(tǒng)方程,采用牛頓松弛方法將實時的交通流檢測數(shù)據(jù)值融合于交通流模型的技術(shù),并將它與卡爾曼濾波方法進行了比較。前者采用牛頓松弛方法改進了LWR模型,在LWR模型的基礎上增加了修正項,減少了測量值與估計值之間的誤差,它使得模型估計值更加逼近測量值。后者基于卡爾曼濾波和混合系統(tǒng)構(gòu)架,增加了一個觀察方程到線性流模型中。這兩種方法都假定基本關系和特征路段的邊界條件為已知,它們都不需要知道出入口匝道檢測器的計數(shù)。研究過程中運用多組數(shù)據(jù)對方法進行了測試,這些數(shù)據(jù)包括現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)。結(jié)果表明本文提出的方法能成功地將GPS數(shù)據(jù)用于高速公路交通狀態(tài)估計。在對交通流狀態(tài)估計方法進行研究的基礎上,本文提出了一種面向交通流狀態(tài)估計需求和運營需求的檢測器布置方法。將交通流信息采集需求劃分為交通規(guī)劃、路段運營管理和交通流管控三個層次,論文定義滿足交通規(guī)劃需求的檢測器布置方案為最小檢測器布置,滿足交通狀態(tài)估計與投資相平衡的檢測器布置為最優(yōu)檢測器布置。將高速公路網(wǎng)視為有向圖,邊數(shù)與節(jié)點數(shù)之差為最小檢測器數(shù)量,利用最小邊控制集的思想得到最小檢測器布置方案。論文運用擴展卡爾曼濾波算法對不同檢測器布置方案下交通流狀態(tài)進行估計,計算估計偏差,以獲得最優(yōu)檢測器布置。論文最后通過算例對提出的分層優(yōu)化方法進行了仿真試驗,驗證了方法的有效性。在集成的車輛環(huán)境下,拉格朗日體系下的交通狀態(tài)估計方法比歐氏系統(tǒng)的方法更精確、更具有普適性。因此,本論文研究將極大地促進交通管理和控制方法的發(fā)展,具有重要的學術(shù)價值和廣泛的應用價值。
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【學位授予單位】：長沙理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U495

【參考文獻】

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本文編號：1672378