快速公交系统(BRT)的交通设计研究和流程

交通设计是快速公交系统(BRT)研究中的重要内容。首先分析了BRT在公交网络中的作用及服务水平要求,研究了交通设计在BRT中的定位。随后介绍了BRT交通设计的输入输出、设计流程和设计主要内容,重点介绍了沿线交通组织(如禁止左转)和车站设计。     

车路协同环境下基于动态车速的相位差优化模型

针对基于固定路段行驶车速的相位差优化模型在优化双向滤波时存在的不足,本文基于车路协同环境下车辆–信号控制系统双向、实时通信的运行环境,研究并建立了车辆动态速度与交叉口相位差的整合优化模型.首先,基于对上游交叉口流出的两类交通流,即饱和交通流和非饱和交通流运行特征分析,建立了速度与相位差相互影响关系模型,在此基础上,分别针对两种不同的交通流,以干道实时流量与速度乘积最大为目标,考虑初始排队清空时间,可变速度范围,和相位差取值空间等约束条件,建立了车辆速度与相位差的动态优化模型,从而实现干道交通流不停车通过量最大且延误最小的目的.最后,对比分析了本文模型与经典Maxband绿波优化模型及Synchro软件的信号协调控制优化方案,结果表明,相比其他两种典型优化方法,本文模型能显著提高双向绿波带宽并大幅减少停车次数,提高协调控制的效益.     

智慧主动型交通控制系统及实验

限于交通信息采集内容及方式、控制实现手段和优化模型性能等因素,传统交通控制系统难以满足实际的交通控制需求。大数据和车联网及车路协同系统等技术的发展,为提升交通控制系统的控制基础与条件、系统适应能力和响应能力创造了前所未有的条件。本文首先分析了信息、数据和计算技术等变革对交通系统运行环境、交通控制对象特征和通信与实现手段的影响;进而面向多模式交通流,提出了以更安全、更快速、更绿色、更人性化等为基本特征的下一代智慧主动型交通控制系统及其逻辑架构与物理架构。系统原型测试表明,快速发展的信息通信等技术及基于此的下一代交通控制系统具有出色的潜在性能和广阔的前景。     

两相位交叉口左转交通流冲突延误改进模型

为改善两相位交叉口左转车流与直行车流冲突延误模型的适应性,解决现有冲突延误模型多以负指数分布为主描述车头时距分布与信号控制交叉口的实际运行状态不一致问题,用M3车头时距分布对冲突延误模型进行研究．首先采用M3分布来描述交叉口车头时距分布,并考虑左转车排队延误以及1个周期内绿初直行车排队数对冲突延误的影响,建立两相位交叉口冲突延误改进模型．结果表明:改进后的冲突延误模型计算得到的左转车在冲突点处的延误与实际比较吻合,从而模型的有效性得到验证．模型既完善了现有冲突延误的计算理论,又可以为信号配时进一步优化提供理论依据．     

双停车线进口道主、预信号配时协调控制模型

面向设置双停车线和预信号的交叉口进口道,以实现主、预信号配时最优化及其最佳协调为目标,建立了主信号配时参数、预信号配时参数和主、预信号相位差3类变量的集成优化模型。考虑了主、预信号前不同方向车道数、饱和流量、信号周期、各流向的流量和待行区域长度等要素和约束,并刻画了主、预信号共同作用下待行区域内不同流向(左转、直行)车辆排队状态及其演化过程。最后结合一个实际案例进行分析,结果表明:相同的交通需求条件下,本文模型相对于传统模型可以大幅度地减少满足相同饱和度约束所需要的最小绿灯时间,有效地改善了交叉口运行效率。     

行人过街交通系统优化设计

0引言
　　步行出行是所有出行方式中最节约资源的一种出行方式，它不仅本身是一种重要的短途交通方式，而且也是所有交通方式出行开始和结束不可缺少的组成部分。同时，就短途路程而言，步行亦是最符合持续发展原则的交通模式[1,2]。过街交通系统是步行交通系统中非常重要的部分，是步行交通品质决定性的影响因素之一。一方面，过街交通系统的品质影响着行人的绕行距离、延误时间和安全性；另一方面，由于涉及到和其他方式竞争时空资源，过街交通对主线交通流量（尤其是机动车交通流）的运行效率有重要的影响。如何优化设计过街交通系统，是整个交通系统改善优化和品质提升中的关键一环。     

基于项目学习模式的交通设计课程教学改革探索

通过项目教学法,进行交通设计课程教学改革,以提高课程的吸引力和效率,并切实培养学生独立进行交通系统问题分析和方案设计的能力。提出了＂储备知识,引导思路＂;＂明确任务,自主选择＂;＂独立探索,相互批评＂和＂定型成果、提炼总结＂4步骤的交通设计项目教学思路与方法。调研表明,项目教学法对于交通设计课程具有很好的适应性,能够提高课程的吸引力,并能够加深学生对交通设计整个过程的理解和基本技能的掌握程度。     

信号控制交叉口相位相序自动生成和优化模型

考虑了相位相序相互耦合的特点,建立了交叉口相位相序自动生成和优化模型,并采用两阶段优化方法,第一阶段优化相位,构建相位约束自动生成所有相位,以关键车流流量比之和最小为目标优化相位;第二阶段以关键车流和非关键车流的绿灯间隔时间最小为目标优化相序。最后,以实际案例验证模型能够有效降低交叉口关键车流流量比和绿灯间隔时间,减轻相位设计和决策的难度,有效提高交叉口相位相序设计的效率和科学性,为开发信号控制辅助设计软件奠定了理论基础。     

自动驾驶环境下交叉口车辆路径规划与最优控制模型

自动驾驶环境下的交叉口基于车车/车路之间的双向信息交互, 能保障自动驾驶车辆相互穿插与协作地通过交叉口, 而无需信号灯控制. 因此, 如何设计高效的面向自动驾驶车辆通行的交叉口管控模型, 已成为研究的热点. 已有研究在建模时, 均基于自动驾驶车辆在交叉口内部的行驶路径已知并作为模型输入, 且大多对交叉口内部的冲突点进行简化. 本文首先将交叉口空间离散化处理, 考虑车辆的实际尺寸并面向非常规交叉口, 使用椭圆曲线建立转弯车辆行驶路径的精确轨迹方程, 再通过外边界投影降维法建立轨迹方程和交叉口空间的映射关系. 建立了基于混合整数线性规划(Mixed integer linear programming, MILP)的自动驾驶交叉口管控模型, 以交叉口总延误最小为控制目标, 同时优化车辆在交叉口的最佳行驶路径和驶入时刻, 使用AMPL (A mathematical programming language)对模型进行编译并使用CPLEX求解器求解. 与经典感应控制和先到先服务模型进行对比, 结果表明, 本文所提出模型能对车辆进入交叉口的时刻和行驶路径进行双重优化, 显著降低自动驾驶车辆通过交叉口的车均延误, 提高交叉口空间的利用效率.