智能交通干道協(xié)調(diào)控制研究PPT剖析

開題答辯主講人：連浩程指導(dǎo)老師：趙廣磊完成時(shí)間：2016.3.23智能交通干道綠波協(xié)調(diào)限制技術(shù)探討目錄01國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)與選題的依據(jù)和意義02研究的基本內(nèi)容與擬解決的主要問題03

研究步驟、方法及措施04

研究工作進(jìn)度05

主要參考文獻(xiàn)一、國(guó)內(nèi)外探討動(dòng)態(tài)與選題的依據(jù)和意義選題的依據(jù)與意義國(guó)內(nèi)外研究狀況1、選題的依據(jù)與意義交通問題是當(dāng)今世界普遍關(guān)注的重要問題之一。隨著近些年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市化速度不斷加快，交通問題所帶來(lái)的嚴(yán)峻危害日益影響到人們?nèi)粘Ｉ钆c社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，成為城市發(fā)展的主要瓶頸之一。傳統(tǒng)的解決方法交通問題主要表現(xiàn)為交通供應(yīng)的緩慢增長(zhǎng)和交通需求的快速增長(zhǎng)的沖突。智能交通系統(tǒng)以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)、電子技術(shù)、優(yōu)化限制技術(shù)為核心的智能交通系統(tǒng)(IntelligentTransportationSystem，簡(jiǎn)稱ITS)的探討和應(yīng)用己經(jīng)成為人們尋求解決城市交通問題的必定選擇。交通信號(hào)限制作為智能交通系統(tǒng)的核心探討內(nèi)容之一，通過對(duì)城市道路交叉口時(shí)間和空間資源的合理配置，使道路資源得到充分的利用，達(dá)到最大程度的交通暢通。探討干道綠波協(xié)調(diào)限制將干道上的多個(gè)交叉口以確定的方式聯(lián)結(jié)起來(lái)作為探討對(duì)象，同時(shí)對(duì)各個(gè)交叉口進(jìn)行配時(shí)方案設(shè)計(jì)以保證相互協(xié)調(diào)，使干道上的行駛車輛獲得不停頓的通行權(quán)。（二）國(guó)內(nèi)外探討狀況2、國(guó)內(nèi)外探討狀況美國(guó)鹽湖城可同時(shí)控制6個(gè)交叉口的手動(dòng)控制系統(tǒng)。1917年Little等首次提出了最大帶寬MAXBAND控制，對(duì)于包括n個(gè)路口S1，S2，，，Sn的城市交通干線，給出了一組優(yōu)化的相位差，使盡可能多的車輛在設(shè)定的速度范圍內(nèi)能夠一次不停的通過交通干道1981年李英等構(gòu)建了分布式交通信號(hào)控制的概念模型，并對(duì)由兩個(gè)路口組成的簡(jiǎn)單交通系統(tǒng)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，證明分布式控制方法優(yōu)于傳統(tǒng)的控制方式2004年承向軍等人通過建立交通信號(hào)控制智能體BDI模型，提出了一種基于多智能體的分布式交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制方法。2005年二、探討的基本內(nèi)容與擬解決的主要問題1、探討的基本內(nèi)容2、擬解決的主要問題（1）所提出的綠波協(xié)調(diào)限制方法在VISSIM環(huán)境下的仿真驗(yàn)證（2）智能交通干道綠波協(xié)調(diào)限制方法設(shè)計(jì)VISSIM是由德國(guó)PTV公司開發(fā)的離散的、隨機(jī)的、以0.1s為時(shí)間步長(zhǎng)的交通流仿真系統(tǒng)軟件。用以建模和分析各種交通條件下（車道設(shè)置、交通構(gòu)成、交通信號(hào)、公交站點(diǎn)等），城市交通和公共交通的運(yùn)行狀況，是評(píng)價(jià)交通工程設(shè)計(jì)和城市規(guī)劃方案的有效工具。

主要確定的關(guān)鍵參數(shù)：周期時(shí)長(zhǎng)、相位差、綠信比。相位差：

各信號(hào)的綠燈或紅燈的起點(diǎn)或中點(diǎn)相對(duì)于某一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)綠燈或紅燈的起始或中點(diǎn)的時(shí)間差。

時(shí)間差相位差距離線控系統(tǒng)，相位差優(yōu)化通常接受的兩種設(shè)計(jì)思路是：（1）最大綠波帶法；（2）最小延誤法。其中以最大綠波帶為目標(biāo)的相位差優(yōu)化方法主要有圖解法和數(shù)解法。O：相位S：路口相距V：車輛行駛速度綠信比在一個(gè)信號(hào)周期中，給相位的有效綠燈時(shí)間與周期長(zhǎng)度之比稱為綠信比綠信比的大小對(duì)于疏散交通流和減小交叉路口總等待時(shí)間有著舉足輕重的作用。通過合理地支配各車流方向的綠燈時(shí)間，可以便各方向停車次數(shù)、等待延誤時(shí)間減至最小。若設(shè)tG，為第i相位的有效綠燈時(shí)間，c為周期長(zhǎng)度，則該相位信號(hào)的綠信比A為A=tG／c

設(shè)計(jì)綠波協(xié)調(diào)限制的常用方法有數(shù)解法、圖解法、Maxband法以及Multiband法等。數(shù)解法是通過數(shù)值計(jì)算的方法，尋求最小偏移綠信比，求解協(xié)調(diào)限制配時(shí)參數(shù);

圖解法是通過作圖的方法，確定協(xié)調(diào)限制系統(tǒng)的公共信號(hào)周期與相位差;

Maxband法和Multiband法均是通過建立綠波帶寬度的線性規(guī)劃模型，利用混合整數(shù)線性規(guī)劃方法實(shí)現(xiàn)信號(hào)配時(shí)參數(shù)的優(yōu)化求解三、探討步驟、方法及措施第一步：依據(jù)每個(gè)交叉口的平面布局和歷史流量信息，依據(jù)單交叉口優(yōu)化配時(shí)的方法，確定每一交叉口所需的周期時(shí)長(zhǎng)和相位放行方案。以所需周期時(shí)長(zhǎng)最大的交叉口為關(guān)鍵交叉口，該周期時(shí)長(zhǎng)為干線周期時(shí)長(zhǎng)。其次步：調(diào)整各交叉口間相位差，盡可能使得進(jìn)入干線的車隊(duì)經(jīng)過每個(gè)交叉口時(shí)，都在綠相位內(nèi)。第三步：依據(jù)主次道路上的流量比，計(jì)算每個(gè)交叉口各相位的綠信比。本設(shè)計(jì)依據(jù)某一城市交通干道為探討背景，通過vissim軟件進(jìn)行仿真，得出該干道的交通數(shù)據(jù)，之后搭建干道綠波協(xié)調(diào)限制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)處理的限制算法進(jìn)行信號(hào)燈的限制，測(cè)試驗(yàn)證綠波協(xié)調(diào)限制效果。查閱相關(guān)資料，總結(jié)前人對(duì)于智能交通干道綠波協(xié)調(diào)限制技術(shù)探討成果，在此基礎(chǔ)上找到幾種比較合適的限制算法，進(jìn)行試驗(yàn)仿真視察各自的限制效果，通過比較得出最佳的限制算法。四、探討工作進(jìn)度五、參考文獻(xiàn)[1]JDCLittle，MDKelson,NMGartner.MAXBAND:Aprogramforsettingsignalsonarteriesandtriangularnetworks[J].TransportationResearchRecord,1981,795:40-46。[2]NHGartner，SFAssmann，F(xiàn)Lasaga．MULTIBAND：Avariable-bandwidtharterialprogressionscheme[J].TransportationResearchRecord,1990,1287:212-222[3]李英.多Agent系統(tǒng)及其在預(yù)料與智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].上海：華東理工高校出版社，2004:141-186[4]馬楠,邵春福,趙熠.基于雙向綠波帶寬最大化的交叉口信號(hào)協(xié)調(diào)限制優(yōu)化.吉林高校學(xué)報(bào),2009,39(2):20-24[5]李偉.基于線性規(guī)劃的干線模糊補(bǔ)償限制.馬路交通科技,2007,24(8):110-114[6]萬(wàn)緒軍，陸化普.線控系統(tǒng)中相位差優(yōu)化模型的探討.中國(guó)馬路學(xué)報(bào)，2001,14(2):99-102[7]高云峰.線限制相位差概率模型探討.馬路交通科技，2006,23(8):106-109[8]常云濤.基于遺傳算法的城市干道協(xié)調(diào)限制.交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2003,3(2):106-112[9]RLi,HLu．ResearchofarterialtrafficcoordinatedFuzzycontrolmodelbasedongeneticalgorithm.WCICA,2006,2:8597-8601[10]XLi,GTan,CChen.Urbanarterialroadgreen-wavecontrolbasedongeneticalgorithm.WCICA,2008:3087-3092[11]沈國(guó)江，孫優(yōu)賢.城市交通干線遞階模糊限制及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2004,4(4):100-105[12]JHLee，KMLee，KSeong．Trafficcontrolofintersectiongroupbasedonfuzzylogic[A]．ProceedingsofInternationalFuzzySystemsAssociationWorldCongress,1999:465-468[13]承向軍，杜鵬，楊肇復(fù)，基于多智能體的分布式交通信號(hào)協(xié)調(diào)限制方法[J]。系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2005,25(8):130-135[14]LUKai,XUJian-Min．Offsetmodelforarterialroadcoordinatecontrolanditsoptimizationmethod.ChinaJournalofHighwayandTransport，2008,21(1):15-20[15]Lu,JHuang,JXu.Annewoffsetmodelforarterialroadcoordinatecontrolanditsoptimizationmethod.Procee