局部拥挤条件下城市道路交通信号控制方法研究

论文摘要

交通信号控制能够有效地改善道路交通的秩序和效率,交通信号控制方式已由单点固定配时信号控制发展到联网自适应信号控制,在城市道路交通发展过程中发挥了举足轻重的作用。目前,交通信号控制系统面临的最大问题是难以对拥挤交通流进行有效疏导。因此,对城市道路网络中的交通拥挤状态进行实时判别,并在不同的交通状态条件下采用不同的信号控制方式,对于提高路网的运行效率和减少交通拥挤的持续时间具有重要意义。本文以城市道路网络为对象,对交通状态判别方法和局部拥挤条件下交通信号自组织控制方法进行了深入研究。在城市道路交通状态判别研究方面,针对交通信号控制的需要,分别从定性和定量的角度对城市道路交通状态进行了界定,以能够实时获得的各类交通数据为基础,设计了城市道路交通状态评价指标体系;在分析交叉口饱和度和服务水平的概念及其计算方法的基础上,针对不同种类的动态交通数据,分别设计了路段和交叉口交通状态判别的标准与方法,为及时发现城市道路网络中的交通拥挤、实施交通信号控制方式的切换提供技术支持。在局部拥挤条件下交通信号控制方法研究方面,针对自适应信号控制方式疏导拥挤交通流效果不够理想的现实,以优先放行拥挤流向且使交叉口放行车辆数最大为目标,提出了一种非常规的、无信号周期、无固定相位相序限制的自组织交通信号控制方式。基于自组织信号控制方式,针对不同的动态交通数据种类,设计了两种单点自组织交通信号控制方法（TSS-CII）,适用于对较小范围内的交通拥挤进行疏导;以此为基础,提出了一种干线交通信号的自组织控制策略及其信号配时方法（TSS-CAI）,并设计了一种有效带宽实时评价算法,以确定不同干线交通信号控制方式的切换时点,适用于对沿干线方向分布的交通拥挤进行疏导;最后,以路网中的关键拥挤交叉口为中心,以动态小区划分为基础,提出了一种区域交通信号的自组织控制策略与配时方法（TSS-CDI）,适用于对较大范围内的交通拥挤进行疏导。以当前的主流微观交通仿真软件之一VISSIM4.2和Visual Basic6.0为工具构建实验平台,并建立了UTC-CI（Urban Traffic Control for Congested Intersections,UTC-CI）实验环境,对上述方法进行了模拟验证。结果表明,本文提出的交通状态判别方法和相关信号控制方法,在减少拥挤持续时间方面具有预期效果。本文的研究内容、研究方法和研究结论是对局部拥挤条件下城市道路交通信号控制方法的一个探索,可以为城市道路交通拥挤的快速疏导提供一定的理论依据和工程参考。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 依托课题
• 1.2 选题背景及研究意义
• 1.3 研究历史及现状
• 1.3.1 城市道路交通拥挤识别的研究历史及现状
• 1.3.2 交通信号控制方式的研究历史及现状
• 1.3.3 局部拥挤条件下交通信号控制的研究历史及现状
• 1.4 主要研究内容及论文结构
• 1.5 小结
• 第2章 研究基础
• 2.1 概述
• 2.2 交通信号控制基础
• 2.2.1 交通信号控制的基本概念
• 2.2.2 交通信号控制的分类
• 2.2.3 主流交通信号控制系统的工作原理
• 2.3 数据基础
• 2.3.1 固定型交通数据采集技术
• 2.3.2 移动型交通数据采集技术
• 2.3.3 动态交通数据的获取方案
• 2.4 交通状态判别基础
• 2.4.1 基于饱和度的交通状态判别
• 2.4.2 基于服务水平的交通状态判别
• 2.5 自组织信号控制基础
• 2.5.1 拥挤条件下自适应信号控制失效的原因分析
• 2.5.2 自组织信号控制的基本原理
• 2.6 交通信号控制方式的切换方案
• 2.7 实验基础
• 2.8 小结
• 第3章 城市道路交通状态评价的指标体系与标准研究
• 3.1 概述
• 3.2 城市道路交通状态评价指标体系的设计原则
• 3.3 城市道路交通状态评价指标体系的建立
• 3.3.1 微观指标
• 3.3.2 中观指标
• 3.3.3 宏观指标
• 3.4 城市道路交通状态判别标准的确定
• 3.4.1 路段交通状态判别标准及其确定方法
• 3.4.2 交叉口交通状态判别标准及其确定方法
• 3.5 小结
• 第4章 城市道路交通状态判别方法研究
• 4.1 概述
• 4.2 基于单截面检测器数据的路段交通状态判别算法
• 4.2.1 交通状态指标的选取
• 4.2.2 交通状态判别时间间隔的选择
• 4.2.3 路段交通状态判别算法设计
• 4.3 基于双截面检测器数据的路段交通状态判别算法
• 4.4 基于路段交通参数数据的路段交通状态判别算法
• 4.5 交叉口交通状态判别算法
• 4.6 模拟验证
• 4.6.1 路段交通状态判别模拟实验设计
• 4.6.2 路段交通状态判别实验结果分析
• 4.7 小结
• 第5章 局部拥挤条件下单点自组织信号控制方法研究
• 5.1 概述
• 5.2 TSS-CII 的计算基础
• 5.2.1 候选信号相位集设计
• 5.2.2 各流向权重的确定
• 5.2.3 等待时间上限及其确定方法
• 5.3 基于地点交通参数的TSS-CII 配时方法
• 5.3.1 各车道排队车辆数的计算方法
• 5.3.2 关键流向的确定方法
• 5.3.3 拟放行相位绿灯时长的确定方法
• 5.3.4 放行相位的确定方法
• 5.4 基于路段交通参数的TSS-CII 配时方法
• 5.5 模拟分析
• 5.5.1 模拟方案设计
• 5.5.2 实验结果初步分析
• 5.5.3 检测器布设方案分析
• 5.5.4 饱和车头时距分析
• 5.6 小结
• 第6章 局部拥挤条件下干线自组织信号控制方法研究
• 6.1 概述
• 6.2 传统干线协调信号控制方法失效原因分析
• 6.3 TSS-CAI 的基本原则与概念界定
• 6.3.1 TSS-CAI 的基本原则
• 6.3.2 相关概念的界定
• 6.4 干线信号协调控制有效带宽评价算法
• 6.5 TSS-CAI 算法设计
• 6.5.1 TSS-CAI 控制策略
• 6.5.2 TSS-CAI 控制算法的处理过程
• 6.5.3 上游交叉口干线方向绿灯时长设计
• 6.6 模拟分析
• 6.6.1 模拟方案设计
• 6.6.2 有效带宽搜索分析
• 6.6.3 模拟结果及对比分析
• 6.6.4 有效带宽阈值分析
• 6.7 小结
• 第7章 局部拥挤条件下区域自组织信号控制方法研究
• 7.1 概述
• 7.2 传统区域协调信号控制方法失效的原因分析
• 7.3 TSS-CDI 的基本概念界定
• 7.4 TSS-CDI 动态控制子区的划分方法
• 7.4.1 局部拥挤条件下交通控制子区及其动态划分的定义
• 7.4.2 局部拥挤条件下交通控制子区划分的方法
• 7.5 TSS-CDI 截流点和卸载点的确定方法
• 7.6 TSS-CDI 算法设计
• 7.6.1 TSS-CDI 控制策略
• 7.6.2 TSS-CDI 算法流程
• 7.7 模拟分析
• 7.7.1 模拟方案设计
• 7.7.2 模拟结果及对比分析
• 7.8 小结
• 第8章 总结
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间的科研及论文情况
• 摘要
• Abstract