单路口双系统模糊控制策略

针对平面交叉路口的交通信号控制,提出了一 种双系统控制策略．主系统确定了信号周期及多相位控制过程,辅助系统在不改变主系统的 前提下控制受约束的方向上右转车辆的信号,两个系统共同决定了交叉路口信号灯的配时方 案．仿真实验表明本文提出的方法能有效地减小车辆排队长度,从而达到减少车辆延误的目 的．     

基于劲松东口的信号灯模糊控制策略

随着城市化进程的加快,车辆的激增,城市道路交叉口变得越来越拥挤,已成为道路交通的瓶颈.用模糊控制方法对单路口交通信号进行控制,综合考虑当前相、后继相的车辆排队长度,以此决定绿灯时间分配.该控制策略通过模拟交通指挥者实际进行交通控制的特点,使控制系统能够实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制.将此方案应用于劲松东口交叉口作为研究背景,仿真结果表明,采用模糊控制方法结果令人满意,效果优于现行的定时控制.该模糊控制方案能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流.     

城市交通路口车辆排队系统仿真及优化

针对城市路口车辆排队系统数据不稳定、时效性差的缺点,提出了利用Flexsim仿真技术模拟路口车辆排队系统的方法.论文首先通过分析现场数据,得出车辆排队系统排队规则、车辆排队系统服务时间;然后,利用ExpertFit拟合分布软件拟合排队系统车辆到达时间间隔函数,并利用排队系统函数进行模型仿真;最后,根据模型仿真结果分析,提出优化方案.结果证明,Flexsim仿真技术能有效地模拟路口交通的堵塞情况,对改善路口交通状况有较好效果.     

CTS: 基于拥堵溯源算法的信号灯多智能体强化学习组织方案

在交通路网的运行中红绿灯起着至关重要的调度作用,随着目前交通的飞速发展,道路越来越复杂、车辆越来越繁多,导致红绿灯的调度压力越来越大、调节能力却越来越弱。为了解决这一问题,建立了CTS（congestion trace source）方案,将交通疏导的主体对象红绿灯作为智能体进行强化学习以优化其对交通的疏导控制能力,通过构建拥堵链和拥堵环综合分析路网拥堵情况,佐以红绿灯相位及其配时数据以达到对红绿灯智能体对象状态的综合判断;CTS方案设计了红绿灯排队长度算法将拥堵情况数字化作为智能体奖励对优化效果进行评判。使用SUMO仿真环境进行实验,设计交通优化指标路口平均排队长度并进行对比,最终该方案的路口平均排队长度相较于原始数据提升了40%。     

复杂路段交通拥堵优化调控方法研究与仿真

研究了交通拥堵时段的优化控制问题。提出一种二级防冲突相位控制算法的交通拥堵调控方案。根据复杂路况,建立两相位的车辆排队长度和变化量,确定二级相位的交通紧张度;根据不同相位的道路紧张程度,确定时域内的多点控制条件,保证调节效率。仿真结果显示,二级防冲突控制算法有效地降低了车辆平均延误时间,提高了交通运行效率。     

一种数据丢包情况下的交叉口排队长度均衡控制方法

针对交通数据在传输过程中随机丢包造成交通拥堵的问题,提出一种新的交叉口排队长度均衡控制方法。考虑到交叉口交通控制的重复特性和强非线性,将无模型自适应迭代学习控制方案应用于交叉口排队长度控制中,通过实时调整各交叉口的信号配时方案来调节路口车辆的排队长度,实现各交叉口排队长度的均衡。针对道路交通网络控制中排队长度差值数据在传输过程中存在的丢包现象,将数据丢失现象描述为概率已知的伯努利序列,提出数据丢失情况下的补偿算法,即利用上次迭代的输出数据、伪梯度的估计值和控制输入差值对丢失数据进行补偿,解决存在数据丢包情况下多交叉口排队长度均衡控制问题。仿真结果表明,该方法在数据丢包的情况下迭代100次左右能够收敛于期望值并达到期望控制效果,验证了补偿算法的有效性。     

基于改进遗传算法的交通信号配时研究

根据单交叉路口多相位交通流建立了一种实时动态模型,以周期时间内车辆排队长度最短为优化目标,相位绿灯时间为控制变量,用改进的遗传算法实现对相位时间的动态调控。仿真结果表明,改进的遗传算法相对于普通遗传算法,能寻求到更优化的解,对于改善路口的交通拥挤状况,有着更为明显的效果。     

应用图像处理方法自动检测路口车辆排队长度

在智能交通处理系统中，路口车流参数——车辆排队长度，占空比等可以为很多情况提供必要的信息，如交通阻塞及交通事故的监控、交通信号灯的控制等。其中交通路口车流的长度是车流参数中最重要的一个。本文提出了一种基干图像局部特征的路口车辆排队长度的检测方法，通过融合图像的点特征(角点)和线特征(边缘)，完成车流长度的检测，包括停止车流的长度以及在可视范围内整体车流的长度。实验结果表明，这种方法实现简单、应用效果良好，具有较好的应用前景。     

智能车交互仿真平台的研究

近年来,多智能车协调与协作已成为智能车辆领域研究的一个热点。针对典型的十字路口场景,开发了多车协作仿真平台,对无交通灯算法和经典算法进行验证。大量实验显示,这个设计平台适用于多种路口类型;交互算法提高了路口的通行效率,缩短了车辆排队长度,减少了平均等待时间。     

基于遗传算法的单交叉口信号优化控制

建立了一种单交叉口自适应优化配时模型。通过对本周期交通流数据线性预测下一周期各车道的排队长度，以各相位绿灯结束时的排队长度最小作为优化目标，建立多目标优化函数。通过采用理想点法，运用遗传算法进行优化。仿真实验结果表明，该方法优化后的配时方案能够反映各相位实际交通需求，并具有很好的实时性。     

交通信号公交优先控制策略及智能控制方法

针对公交优先交通信号控制问题,研究了公交优先的信号控制策略,提出了一种变论域模糊神经网络公交优先智能控制方法.提出了基于相位优先度值的公交优先相位选择方法,并给出了其数学描述.建立了绿灯时间的3层模糊控制模型,分别为红灯排队疏散时间、绿灯延长时间和论域调节因子模糊控制器,其中红灯排队疏散时间和绿灯延长时间两个模糊控制器的输出变量均采用变论域,论域的变化考虑混合交通、天气情况、车流转向等因素由论域调节因子模糊控制器确定.模糊控制器采用粒子群优化神经网络实现.仿真结果表明该方法具有较好的公交优先控制效果.     

信号交叉口模糊逻辑自适应控制

针对城市道路交叉口的智能交通信号控制,提出了一种主从式模糊逻辑自适应控制算法,该算法综合考虑了本相位最小绿灯时间结束时刻的路段车辆数和相邻相位的车辆排队长度,以及本相位非关键车流对关键车流的影响,采用两个规则前件进行主模糊控制器的模糊推理,设计了具有更多控制信息的两级模糊控制器。结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制算法在减少车辆延误方面有明显改进。     

模糊控制原理在城市交叉口智能控制中的应用

由于模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性,本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法,设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,给出了控制方法的结构、模糊控制规则以及仿真计算对比结果.结果表明:计算过程简单,控制效果优于定时控制方法,并且在交通量较大时,还优于感应控制方法.它可以有效改善交叉路口的通行能力,为优化城市交通控制提供了一种参考方法.     

一种多相位交叉口模糊控制方法

基于车流阻塞参数b,设计含绿灯延长和相位选择2个模糊控制器的多相位交通信号控制系统。根据当前路口和下游路口参数,输出当前通行相位绿灯延长时间。若延长时间为0,则进入相位选择模糊控制器,输出下次通行相位。仿真结果表明,该设计方法可有效控制多相位路口的交通信号。     

城市单交叉路口信号灯的六相位模糊控制

讨论城市单交叉路口交通信号灯的实时控制,考虑到行人和非机动车,对其进行六相位模糊控制,提出以当前相位绿灯已通行时间、当前相位的队长以及它与后继相位的队长之差三者决定当前相位绿灯延时的方法,给出算法和该三维控制器设计,指出选择控制规则的原则,应用此方法进行仿真研究,结果令人满意。     

Type-2 fuzzy logic based urban traffic management

This paper presents a multi-agent system based on type-2 fuzzy decision module for traffic signal control in a complex urban road network. The distributed agent architecture using type-2 fuzzy set based controller was designed for optimizing green time in a traffic signal to reduce the total delay experienced by vehicles. A section of the Central Business District of Singapore simulated using PARAMICS software was used as a test bed for validating the proposed agent architecture for the signal control. The performance of the proposed multi-agent controller was compared with a hybrid neural network based hierarchical multi-agent system (HMS) controller and real-time adaptive traffic controller (GLIDE) currently used in Singapore. The performance metrics used for evaluation were total mean delay experienced by the vehicles to travel from source to destination and the current mean speed of vehicles inside the road network. The proposed multi-agent signal control was found to produce a significant improvement in the traffic conditions of the road network reducing the total travel time experienced by vehicles simulated under dual and multiple peak traffic scenarios.     

单交叉口的多相位模糊控制

基于人对多相位单交叉口交通指挥的决策过程,设计了一种新的模糊感应控制 器,把队长作为控制目标,综合考虑相邻相位车道上的车队长度,以此来决定绿时分配.仿真及 实际应用结果表明：新的模糊控制方法更接近人的决策过程,能更有效地进行单路口多相位 闭环控制.     

城市交通信号两级模糊控制及其优化

提出一种面向城市交叉路口的交通信号两级模糊控制系统,其能够分散处理交通信息参数,有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,并实现相位顺序、绿信比和周期均随着交通状况的变化而自适应变化;并利用混沌优化对模糊控制器的隶属度函数进行优化搜索,从而提高交叉路口的通行效率,减少车辆的延误时间。     

单路口低饱和交通流的多相位混沌控制仿真研究

交通流是一个复杂的动态非线性系统,有时会出现混沌现象,混沌交通流的表现形式是交通无序状态。对混沌交通流,模糊控制受其原理限制,缩短延误时间的控制效果不佳。本文以低饱和交叉口信号控制问题为研究对象,提出了针对混沌交通流的实时混沌引导控制方法,并设计了相应的混沌控制器。利用MATLAB软件完成的仿真表明,混沌引导控制能将无序的交通流有序化,降低延误,增大道路通行能力,其效果优于模糊控制。