發(fā)布時間：2021-08-24 07:48

　　伴隨機動車、駕駛人數(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)車輛技術的發(fā)展成熟,為更加智能的信號控制提供了硬件基礎,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可行性探討為目標,對智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下交叉口信號控制相關技術、復雜交叉口特性進行分析總結,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,將交叉口進口道劃分為預備區(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,分別構建換道條件判斷、換道車輛車速控制、換道時間預測等模型。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,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】：中國人民公安大學北京市

【文章頁數(shù)】：149 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

智能網(wǎng)聯(lián)車輛環(huán)境示意圖

- 24 -圖 2.2 交互機理示意圖2.2 復雜交叉口特性分析交叉口是路網(wǎng)中的關鍵節(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)境具有復雜性的特征。同時，交通問題的復雜性不僅有工程性，還具有社會復雜性，如交通參與者的心理特性等[95]。對復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，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雜交叉口特性進行分析。2.2.1 靜態(tài)要素復雜性分析交叉口控制問題，是在已有道路組織渠化的基礎上，對到達交叉口車輛的通行權先后次序進行控制，其控制策略和方法與交叉口設計（包括幾何特性與交叉口組織渠化）息息相關。（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雜性進行分析。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系。

李力、王飛躍[97]對地面交通控制的歷史和未來展望進行了論述。如圖2.3 所示，近百年來交叉口控制技術作為地面交通控制技術中最有代表性的技術，其發(fā)展大致經(jīng)歷了無控制、標志標線控制、固定式信號燈、智能信號燈、與自動駕駛相結合的智能信號控制等。注2） 出自文獻[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行分析總結如表2.4所示。本文的研究內容為，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數(shù)據(jù)，根據(jù)路口狀態(tài)實時調整控制策略，可控制的變量有信號配時和車輛軌跡。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于動態(tài)規(guī)劃的信號配時滾動優(yōu)化算法[J]. 姚志洪,蔣陽升,王逸,趙斌,譚宇.  公路交通科技. 2019(01)
[2]C-V2X蜂窩車聯(lián)網(wǎng)標準分析與發(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)
[7]地面交通控制的百年回顧和未來展望[J]. 李力,王飛躍.  自動化學報. 2018(04)
[8]國內外智能網(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）技術的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 李克強,戴一凡,李升波,邊明遠.  汽車安全與節(jié)能學報. 2017(01)
[10]基于遺傳算法的交叉口信號控制多目標優(yōu)化[J]. 李振龍,董文會,韓建龍,朱明浩.  計算機應用. 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 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 2018
[2]可靠性交通網(wǎng)絡均衡的帕累托效率研究[D]. 林芬.東南大學 2017
[3]面向交叉口CA模型的社會復雜性形式化描述研究[D]. 郭姝妍.北京交通大學 2014
[4]決策樹學習及其剪枝算法研究[D]. 王黎明.武漢理工大學 2007



本文編號：3359593