交通控制信号双向绿波偏移算法研究

详细介绍了一种算法思想,在应用相同信号周期的相邻干线路口,基于各路口原相位配时,仅调整各路口间相位差,使干道方向上行驶大部分车辆能够得到比较理想的绿灯时间,获得一种广义的双向绿波通行特性,并给出程序结论示意图,以及在实际应用中的效果与局限性。     

基于0-1整数规划交通信号控制优化模型及算法

基于城市交通拥堵的现实背景,主要研究了城市交通网络中信号灯的实时控制的优化问题。通过给出0-1整数规划的模型,定量研究了交通网络中路口信号相位之间的关系,并建立了交通信号控制适时优化模型对其进行优化。针对一组具有不同信号周期的路口信号灯,假设每个路口的相序已知,任意两个路口的相位差未知,综合考虑绿信比和相位差,寻找最优控制策略。在数学模型中,假定交通网络路口具有不同的信号周期和相位差预先未知,在各路口信号周期的最小公倍数的时间段内,通过决策信号灯在任意时间段内的状态来最小化总的车辆延迟时间。问题研究中涉及大量的0-1变量,通过定义内生、外生变量,形成了对各变量的有效约束,使模型在实际仿真实验中的计算复杂度大大减少。最后利用启发式算法对给出的算例进行仿真验证。     

生鲜电商配送的TDVRPTW研究: 基于经济成本与环境成本兼顾的视角

基于经济成本与环境成本兼顾的视角,研究时变网络下生鲜电商配送的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),综合考虑车辆时变行驶速度、车辆油耗、碳排放、生鲜农产品的易腐易损性、客户时间窗与最低新鲜度限制等因素,设计跨时间段的路段行驶时间计算方法,引入农产品新鲜度度量函数与碳排放率度量函数.在此基础上,以经济成本与环境成本之和最小为目标构建具有最低新鲜度限制的TDVRPTW数学模型,并根据模型特点设计一种自适应改进蚁群算法求解.最后采用案例验证所提出方法能有效规避交通拥堵时间段、降低总配送成本、促进物流配送领域的节能减排.     

面向动态交通分配的路段费用函数建模研究

在交通分配的研究中,车辆在路段上的行驶费用是决定网络交通流分布的关键因素之一。论文面对动态交通分配建模需要,在网络饱和条件下,对车辆在路段上的行驶时间进行了分析和建模。详细讨论了饱和交通网络中考虑容量约束下的车辆连续行驶时间和路口延误时间,在排队延迟模型中考虑了车辆的实际长度及由此而带来的影响,建立了离散的函数模型。最后给出计算实例,对比了点排队和实际排队的不同。     

基于优先队列的时变网络最短路径算法

提出了基于优先队列的时变网络最短路径算法,能克服传统最短路径算法难以对时变网络求解最短路径的缺陷。提出的时间窗选择策略能够在算法求解过程中为节点选择合适的时间窗以降低路径长度,从而求得精确解。进一步地,算法使用了优先队列组织节点集合以提高计算效率。在随机生成的网络数据以及美国道路数据上的实验表明,基于优先队列的时变网络最短路径算法与经典方法相比,不仅能够求得精确解,运算速度也有所提高。     

动态路网中基于实时路况信息的分布式路径生成算法

动态路网中的寻路问题在交通诱导和交通流仿真中有重要意义。提出一种基于实时路况信息的分布式路径规划算法,根据安装在道路路口的智能摄像头所采集到的交通参数对路口的畅通程度进行建模,估算车辆在路口间通行需要的时间。当有车辆需要交通诱导时,通过智能摄像头之间的网络进行基于网络路由思想的分布式最短路径寻路,在寻路过程中加入延时发送机制。网络中的智能摄像头根据车辆所在路口的畅通程度和到邻近路口的距离设置一定的延时,来广播路径询问数据包,使数据包能模拟当前的路况,从而有效、迅速地获得路径规划的结果。     

基于WSN的路口交通信号控制设计

为了缓解道路交通拥堵,减少车辆延误,节约交通能源,控制车辆在交叉路口顺畅通行,提出了一种基于无线传感器网的智能交通信号控制设计。利用传感器节点收集的交通信息,结合多agent的西同方法,控制中心进行综合处理,在不同的时段采用不同的路口控制模式,调整各交叉路口的绿信比,协调干线各路口周期的确定和各路口之间的相位差,自适应地控制车辆通行时间。实现了交通信号灯的无线智能控制,从而提高车辆通行效率。实现交通信号控制的智能化、网络化。     

生鲜电商配送的开放式时变车辆路径问题研究

针对生鲜电商配送的“最后一公里”难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配送成本最小为目标构建具有鲜活度限制的开放式时变车辆路径问题优化模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。仿真实验结果表明：与封闭式车辆路径策略相比较,基于开放式车辆路径策略的改进蚁群算法能有效降低生鲜电商的总配送成本,减少车辆使用数量,缩短车辆行驶距离,具有合理性与可行性。     

最大绿灯流量算法

本文以交通流运动的三条基本规律为前提,绿灯时间内到达的车流量为目标函数,各路口信号灯的相位差为优化变量,提出了一种交通灯的面控最优算法。本算法在 PC-XT 微机上实现,并对杭州市21个交叉路口的道路网络进行了试算,结果表明适用于采用微机的实时面控系统,并已拟用于实际工程。     

邻近交叉路口交通灯数学模型

提出了一种新的邻近交叉路口交通数学模型,并用线性规划解决了邻近交叉路口中间路段容纳车辆有限的情况下,如何确定每个路口的交通灯时间分配以及邻近交叉路口交通灯的相位差,实现单位时间内路口车辆的总积累队长最少,从而缓解交通堵塞。     

城市道路状况概率神经网络判别方法

针对移动交通流检测信息的特点,在分析概率神经网络与Global K-means聚类算法的基础上,提出了一种基于移动交通流检测信息的城市路况概率神经网络判别方法。通过分析路况的相关因素,同时考虑信号控制交叉口红灯对车辆行程时间延误的影响,利用Global K-means算法改进的概率神经网络对探测车采集的实时交通信息进行处理,进而得出城市的道路状况。应用结果表明该方法能够有效地判别和跟踪道路状况的变化,比不考虑交叉口红灯的影响时能够更准确地反映城市道路的路况信息。     

考虑交通时变特性的城乡快递无人机配送优化研究

针对农村快递网点运营成本高、网点建设滞后导致的电商物流配送成本高问题,提出了城乡客运班车+无人机的快递配送模式。在考虑了配送过程中路网交通的时变特性的情况下,以无人机—车辆配送系统总成本最小为优化目标,建立了时变网络下带时间窗的无人机—车辆路径问题（TDVRPDTW）模型,并提出一个由基于最近邻思想的改进CW算法和动态规划启发式算法构成的两阶段启发式算法来求解TDVRPDTW。最后,通过算例求解验证构建模型的合理性和求解算法的有效性,为制定农村物流配送的城乡客运班车+无人机快递配送方案提供决策支持。     

Modeling of Conflicting Traffic Flows

A model of a network with conflicting input traffic flows is proposed. A Monte Carlo algorithm is formulated to evaluate the number of customers in queues by every light signal in real time. An algorithm is proposed that makes it possible to identify the traffic light mode (if exists) ensuring the stability of the network. A numerical example is considered.     

基于视频的夜间车辆检测与跟踪算法研究

针对夜间高速光照条件差、车灯种类多样、环境因素干扰等导致的车辆难以检测的问题,提出了一种基于视频的夜间车辆的检测与跟踪算法。该方法首先将OTSU与一维最大熵阈值分割算法相结合来实现车灯的提取,剔除非车灯光源;然后利用车灯的时空特性完成车灯的匹配,解决了一车多灯和并排同速车辆的问题;最后利用kalman滤波器完成车灯的预测跟踪。在交通弱光流畅交通、正常光流畅交通和正常光拥堵交通3种应用场景下对所提算法进行应用和结果分析,实验结果表明所提方法在保证实时性的同时具有较高的准确率。     

浮动车信息处理系统关键技术的研究

本文介绍了智能交通领域中一种先进的交通信息采集发布系统-浮动车信息系统。浮动车使用GPS车载装置采集车辆的行驶参数(如时间、速度、坐标、方向等),并将这些数据通过GPRS网络传送到浮动车信息中心,经过汇总、处理后生成实时的路况交通信息,并通过互联网和GPRS、CDMA网络向公众发布。本文提出了浮动车信息处理的核心算法模型,主要包括地图匹配、路径推测和道路路况计算三部分,并分别对这些算法进行了详细描述。     

自然场景下交通标志的自动识别算法

对自然场景下的交通标志进行准确的识别分类,是智能汽车的重要组成部分。交通标志本身数量众多,其形态复杂,而自然场景下存在着光照变化、褪色污损、扭曲变形等情况对交通标志表观的影响,为自动识别带来了很大的挑战。本文在分析交通标志特征的基础上,将Adaboost算法与SVM算法融合用于自然场景下的交通标志识别。实验证明,该方法具有较高的识别率和较快的识别速度,在智能汽车系统中具有较高的应用价值。     

Network Capacity Reliability Analysis Considering Traffic Regulation after a Major Disaster

The focuses of this paper are optimal traffic regulation after a major disaster and evaluation of capacity reliability of a network. The paper firstly discusses the context of traffic regulation and its importance after a major disaster. Then, this problem is formulated as an optimisation program in which the traffic regulator attempts to regulate the amount of traffic movements or access to some areas so as to maximise the traffic volumes in the network while (a) link flows must be less than link capacities and (b) re-routing effect due to changes of traffic condition in the network is allowed. The re-routing behaviour is assumed to follow Probit Stochastic User's Equilibrium (SUE). The paper explains an optimisation algorithm based on an implicit programming approach for solving this problem with the SUE condition. With this optimisation problem, the randomness of the link capacities (to represent random effects of the disaster) is introduced and the paper describes an approach to approximate the capacity reliability of the network using Monte-Carlo simulation. The paper then adopts this approach to evaluate the performances of different traffic regulation policies with a small network and a test network of Kobe city in Japan.     

基于改进克隆选择算法的区域交通灯配时优化

为提高城市区域路网通行效率,提出一种基于改进的克隆选择算法的区域交通灯实时配时方法。该配时方法以最小化区域路网总滞留车辆数为优化目标,将交通灯状态设置问题转换成克隆选择算法搜索最优解问题,在每个单位时间根据实时车流量动态搜索出使区域路网通行能力达到最高的交通灯配时方案。为提高克隆选择算法寻优性能,提出双层动态变异算子,并对克隆抑制算子与种群刷新算子进行改进。以西安市某区域路网为仿真实验参考对象,仿真结果表明：提出的配时方法的区域路网总滞留车辆数比固定配时减少了38.93%,比基于标准遗传算法的配时方法减少了20.33%。     

基于时空分析的地图匹配算法研究

地图匹配技术被广泛用于GPS导航、城市道路交通状态分析等领域。针对目前城市浮动车数据量日益庞大,地图匹配算法实时性差、匹配率不高的缺点,提出了一种基于时空分析的地图匹配算法。算法在对城市路网建立网格索引的基础上,综合考虑了空间几何、路网拓扑信息及上下文因素对选取GPS投影点的影响,大大提高了匹配效率和匹配精度。实验结果表明,算法能够满足工程应用中浮动车地图匹配的实时性和准确性。     

车牌识别中的颜色分析

车牌识别在交通系统中有着许多应用。用计算机和CCD摄像头识别出汽车牌照号码的车牌识别系统,已经广泛应用到高速公路不停车收费,车辆检测,停车场监控与管理,路面行驶车辆监控等犤1犦应用中。文章提出了一种在车牌识别中进行颜色分析的方法。这种颜色分析方法可以高效地去除错误的候选车牌区域。