单点交叉口信号配时优化方法及原型系统实现
智能交通系统中的交叉口信号配时优化方法比较研究
智能交通系统中的交叉口信号配时优化方法比较研究智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）的发展已经为城市交通管理和交通运输带来了巨大的变革。
而交叉口是城市道路网络中最繁忙、最复杂的部分之一，因此，交叉口信号配时的优化对于提高交通流效率、减少车辆延误、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将比较研究几种常见的交叉口信号配时优化方法，希望能够为智能交通系统的进一步发展提供参考。
一、传统的交叉口信号配时优化方法1. 固定配时方法固定配时方法是最早也是最简单的交叉口信号配时方法之一。
它是通过根据交叉口繁忙方向的通行需求确定各个方向的信号灯显示时间，并在整个时间段内保持不变。
这种方法的优点是操作简单、适用范围广；缺点是不能根据实时交通流量变化进行调整，因此在交通流量变化较大的情况下效果不佳。
2. 阶段配时方法阶段配时方法是基于事先确定的信号灯阶段组合，根据交叉口的流量情况及调度要求来选择合适的信号灯阶段组合，以适应交通流量的变化。
这种方法相对于固定配时方法来说，在适应交通流量变化方面有一定的灵活性，但是还是需要事先确定好阶段组合，对于交通流量变化较为剧烈的交叉口，效果依然不理想。
二、基于智能交通系统的交叉口信号配时优化方法1. 基于车辆传感器的实时配时方法该方法通过在交叉口的车道上安装车辆传感器，实时感知车辆的存在与否，以此为基础进行信号灯的配时。
当车辆经过传感器时，传感器会向交通信号控制器发送信号，交通信号控制器据此进行智能的信号配时。
该方法可以根据交通流量的变化进行即时调整，有效地减少车辆等待时间，提高交通效率。
2. 基于智能算法的优化配时方法这种方法利用智能算法（如遗传算法、模拟退火算法等）对交叉口的信号灯配时进行优化。
首先，利用传感器采集到的交通数据来建立优化模型，然后，应用智能算法对模型进行求解，以得到最优的信号配时方案。
这种方法可以根据实时交通数据进行智能调整，以适应交通流量的变化和优化交通状况。
交叉口单点信号配时改善
重庆交通大学实验（实践）报告实验（实践）项目名称：交叉口单点信号配时改善学院：交通运输专业：交通规划与管理学生姓名：刘义权学号：08110324课程名称：交通管理与控制指导教师：李淑庆实验（实践）时间：2011年12月总成绩教师签名批改时间八公里-交管局交叉口信号配时及交叉口渠化设计一、八公里交叉口现状描述1.1 交叉口基本道路条件八公里-交管局交叉口的主干道是双向7车道道路，从南坪至鱼洞方向共有4个车道，包括3个直行车道和一个左转车道，从鱼洞至南坪方向共有3个车道，包括2个直行车道和一个直右混行车道，从家具城到交管局方向的上坡道路的车道包括两个非机动车车道（如图）、两个下坡左右转车道以及一个直行车道。
具体情况如下图所示：图1：交叉口现状其中，各车道及中央分隔带的宽度如下表：表1：道路两个非机动车道其他车道中央分隔带路宽（m） 2 3 3通过现场的观测，我们发现该交叉口主干道行车条件良好，视距良好，路面平整，道路纵坡很小，左转车辆也有专门的相位，因此对对向车流的交通干扰不大。
至于次干道，道路纵坡较大，并且极少的左转车辆要穿过往南坪方向的车流，对该方向的车流有很大的影响和干扰。
1.2 相位渠化情况交叉口有两个相位，第一相位是南坪到鱼洞方向的直行、鱼洞到南坪的直行,鱼洞到交管局的右转以及交管局到南坪的右转车放行，第二相位是南坪到鱼洞方向的左转、交管局到鱼洞的左转车以及鱼洞到交管局的右转车放行。
具体如图所示：图2：相位渠化图1.2.1图3：信号配时图1.3 平峰15min调查交通量情况根据现场调查，将测得交通量换算为标准车型后，整理如下：表2：交叉口各流向流量表进口道mnQ15（pcu/h）大车率（%）dmnq（pcu/h）南坪至鱼洞（北）直行411 9.0 1644 左转 4 0 16总计415 9.0 1660鱼洞至南坪（南）直行573 12.1 2292 右转8 0 8总计581 12.1 2300交通局（东）左转 3 0 12 右转12 0 48总计15 0 60注：1、车型的换算标准车型为小客车，其换算系数为1，大车换算系数为2，中型车换算系数为1.5；2、在计算高峰小时车流量时，主干道PHF值取的0.75，次干道为0.8；二、交叉口信号配时合理性验证2.1 饱和流量的计算根据交叉口的现状对各流向的车流量进行校正，得到一系列校正系数，将所得的校正系数对表3的数据进行处理后，得到下表。
基于博弈论的单点交叉口信号配时优化方法
191CASE区域治理基于博弈论的单点交叉口信号配时优化方法兰州交通大学数理学院 张继，陈京荣，王霞，陈琼摘要：为解决单点交叉口不合理信号配时引起的车辆及行人拥堵状况，以博弈论为基础，构建双层博弈模型。
上层对两相位交叉口东西向和南北向车辆进行斗鸡博弈，通过Nash均衡解分配绿灯时间；下层对人行横道处行人和机动车进行演化博弈，通过复制者动态方程达到演化稳定策略（ESS）后优化配时。
最后，用Matlab对比定时控制，方案能及时减少延误。
关键词：交叉口信号配时；博弈论；演化稳定策略中图分类号：TN911.6文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）25-0191-0002随着城市化进程加快，城市道路交通负担加重，交叉口拥堵状况愈发严重，亟需优化的配时方案缓解交叉口的拥堵状况。
1958年，韦伯斯特提出经典的信号配时，奠定了定时控制的基础[1]。
但定时控制在交通状况变化时容易造成交叉口拥堵。
博弈论是运筹学的一个重要分支，是研究含有竞争性质现象的数学方法。
国内外学者热衷于以博弈论为手段研究路口信号控制：Clempner 等人构建Stackelberg 博弈模型，利用C 变量法求最优信号配时[2]；李建明等人以平均延误最小为目标，提出基于演化博弈的单点交叉口优化配时模型 [3]；梁春岩等人改变行人相位配时，提高行人过街效率[4]。
本文以博弈论为基础，建立斗鸡博弈模型和演化博弈模型，固定周期下优化配时方案。
一、交叉口信号配时的博弈模型（一）交叉口机动车间的斗鸡博弈定义博弈双方中的一方为南北向车辆，记为参与者A；另一方为东西向车辆，记为参与者B 。
设a b c d e f、为交通延误值，令延误的相反数作为收益值。
该博弈的支付矩阵如表1所示。
表1中：()11t aA S dt −∫，2t b A dt =∫，1t c A dt =∫，()22t dA S dt =−∫，()13t e A S dt −∫，()24t f A S dt =−∫其中：12A A 、为南北向、东西向车辆到达率，12S S 、为南北向、东西向车辆离去率，34S S 、表示无信号交叉口南北向、东西向车辆离去率。
基于轨迹数据的单交叉口信号配时优化方法
基于轨迹数据的单交叉口信号配时优化方法*张伟斌1白孜帅1李熙莹2▲（1.南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094；2.中山大学智能工程学院广州510006）摘要：随着城市化的发展，城市路网变得更加复杂，交通量日益增多。
传统的数据采集方式如线圈、卡口存在铺设难度大、维护成本高、数据缺失等缺点。
随着网络出租车的兴起，海量的轨迹数据被收集起来。
本文整合了基于轨迹数据的交叉口排队模型和交叉口启动波模型，估计路口各相位排队长度，并应用交通波理论对交叉口各相位配时进行优化，建立了基于轨迹数据的单交叉口信号配时模型。
该模型采用交叉口SCATS系统实际数据进行路口建模，经仿真验证，相较于原配时方案与Webster配时方法，该模型能够将交叉口延误分别降低61.37%和36.95%，验证了该模型的有效性。
关键词：轨迹数据；排队长度；交通波；信号配时中图分类号：U121文献标识码：A doi:10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.016Signal Timing of Intersection Based on Trajectory DataZHANG Weibin1BAI Zishuai1LI Xiying2▲（1.School of Electronic and Optical Engineering，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing210094，China；2.School of Intelligent System Engineering，Sun Yat-sen University，Guangzhou510006，China）Abstract：With the development of urbanization，urban road network has become more complicated and traffic vol⁃ume is increasing.Traditional data collection methods such as coils and bayonet have disadvantages of difficult instal⁃lation，high maintenance cost，and lack of data.With the rise of online taxis，massive trajectory data can be collect⁃ed.This paper integrates an intersection queuing model and an intersection starting wave model based on trajectory da⁃ta to estimates the queue length of each phase of an intersection，and then uses traffic wave theory to optimize the tim⁃ing of each phase of the intersection.Therefore，this signal timing model for single intersection based on trajectory da⁃ta is developed.The model uses actual data in the intersection SCATS system for intersection pared with the original timing scheme and Webster timing method，the model can reduce the intersection delay by61.37% and36.95%，respectively，which validates the effectiveness of the model.Key words：trajectory data；queue length；traffic wave；signal timing0引言随着互联网技术的迅速发展，交通数据的收集方式越来越多样化。
昆明交叉口单点信号配时设计方案
昆明交叉口单点信号配时设计方案随着城市交通的日益拥堵，交通信号灯的配时设计变得越来越重要。
昆明作为中国西南地区的交通枢纽城市，其交叉口单点信号配时设计方案尤为关键。
本文将从提高交通效率、保障行人安全、优化路口通行能力等方面探讨昆明交叉口单点信号配时的设计方案。
提高交通效率是交叉口单点信号配时设计的重要目标。
为了实现这一目标，我们可以采用阶段绿灯时间的逐步增加方式。
即在交通流量较小的时段，可以将绿灯时间设置较短，以减少车辆等待时间，提高行驶效率。
而在交通流量较大的高峰时段，则可以适当延长绿灯时间，以增加车辆通过的机会，减少交通拥堵。
此外，还可以根据不同方向的交通流量设置不同的绿灯时间，避免因为某个方向的交通流量过大而导致其他方向的车辆长时间等待。
保障行人安全也是交叉口单点信号配时设计的重要考虑因素。
为了保证行人的安全通行，我们可以设置适当的行人过街时间。
在交通流量较小的时段，行人过街时间可以适当缩短，以减少行人等待时间。
而在交通流量较大的高峰时段，则应适当延长行人过街时间，确保行人有足够的时间安全通过。
此外，还可以设置行人信号灯的倒计时功能，提醒行人剩余的过街时间，增加行人的安全意识。
优化路口通行能力也是交叉口单点信号配时设计的重要目标。
为了实现这一目标，我们可以采用左转弯车辆优先的配时策略。
即在交通流量较小的时段，可以将左转弯车辆的绿灯时间适当延长，以减少左转弯车辆的等待时间，提高路口的通行能力。
而在交通流量较大的高峰时段，则可以适当缩短左转弯车辆的绿灯时间，以保证其他方向的车辆也能够顺利通过。
昆明交叉口单点信号配时设计方案需要综合考虑交通效率、行人安全和路口通行能力等因素。
通过合理设置绿灯时间、行人过街时间和左转弯车辆的优先配时策略，可以有效提高交通效率，保障行人安全，优化路口通行能力。
当然，针对不同的交叉口情况，还可以根据实际需要进行进一步的调整和优化。
希望昆明交叉口单点信号配时设计方案能够为城市交通带来更大的便利和效益。
城市单点交叉口的信号配时优化研究_孙超
图 2 交叉口几何示 意图 表 2 高峰小时机动车 交通量汇总表
南进口 左转 直行 右转 总量 453 357 300 1 110 北进口 259 531 351 1 141 东进口 391 737 247 1 375
( 辆 / h)
西进口 551 851 300 1 702
率) 分别为 6% , 7% , 5% , 5% 。 3) 现状配时方案。现有交叉口采用四相位 定时信号控制 , 配时方案如图 3 所示, 对应的各相 位时间分 别为: 30, 35, 35, 30 s; 周 期时长为 130 s。各相位之间黄灯时间为 3 s, 全红时间为 1 s 。
2 算例分析
2. 1 路口现状 1) 几何现状。以广州市天河区天河北路 ( 东 西向 ) 与天河东路 ( 南北向 ) 交叉口为 研究对象, ( 见图 2) 。该路口右转全部渠化 , 路口几何形状、 车道宽度 ( m ) 、 车道功能 划分情 况、 拓宽 段长度 ( m) 等信息如图 2 所示。 2) 交通量 数据调查。表 2 为全 天高峰小时 ( 17: 00- 18: 00) 的分 流向的机动车 流量调查数 据 ; 南、 北、 东、 西进口方向的重型车比例( 即大车
图3
现状交叉口配时方案
城市单点交叉口的信号配时优化研究
孙
C - G ej ( 9) 1 - y ij j 式中 : G ei 为 j 相的有效绿灯时间 , s y ij 为 i 相的第 j 个进口道的流量比。 故一个周期内每辆车的平均停车次数为 :
n n
H =
i= 1
hi q i /
i= 1
qi
( 10)
8 1. 5 通行能力计算模型 美国 H CM 2000 通行能力计算方法 : Ci = Si
单交叉口信号配时的动态优化
（4）
式中，“Ai and Bi”是定义在 Q×Qnext 上的模糊集
合 Ai×Bi, Ri＝（Ai and B）i →Ci 是定义在 Q×Qnext×
△G 上的模糊蕴含关系。
2010 年 第 2 期
梁 骁，等：单交叉口信号配时的动态优化
127
所有 25 条模糊控制规则的总模糊蕴含关系为：
25
R＝胰Ri。 i＝1
控制研究[J]. 交通与计算机，2005，23（1）：15- 18. [4] 徐吉谦. 交通工程总论[M]. 北京：人民交通出版社，2006. [5] 陈 涛，魏 郎，陈萌三. 城市错位交叉口交通通行特征
[J]. 交通运输工程学报，2003，3（1）：62- 67. [6] 张国良，曾 静，柯熙政，等. 模糊控制及其 MATLAB 应
了单交叉口多相位交通模糊控制的计算机仿真程 序，且本仿真程序已通过调试。
假定各相位的饱和流量均为 3 600 pcu/h，车流 到达率在 0.0～0.5 辆 /s 中随机取值，以满足不同交 通量的需求，相位损失时间为 5 s ，其中黄灯时间 为 3 s，全红时间为 2 s，相位绿灯时间最短为 15 s，最长为 45 s，最大周期时间为 200 s[8]。将仿真 结果与定时控制进行比较，结果如图 5 所示。
Q NB NM
NB NB NB
NM NS NS
ZE
PS ZE
PM PB PB
PB PB PB
Qnext ZE PM PB
NB NB NB
NS NM NM
ZE
ZE ZE
PB PM PS
PB
PB PB
A
B
AB
Q＝q1→2 －q1→2 ＋q1 。
单点交叉口固定信号配时优化模型
单 点 交 叉 口 固定 信 号 配 时 优 化 模 型
金 勇 ， 荣涵 姚
（ ．大连市城 市规 划 设 计研 究院 ， 宁 大 连 １６ １ ； ．大连 理 工大 学 交通 运输 学院 ， 宁 大连 １ 辽 １０ １ ２ 辽
１６２ ） １０４
摘
要： 为获得更好的单点 固定信号配时方案 ， 以交叉 口通行能力最 大和车辆平均延误 最小为 目标 ， 以
（） ５
式 中， ｄ 为第 ｉ 相位关联 的第 车道组 的平均延
误 （／ｅ ） ｄ ＝ ｓｖｈ ； 。 为第 相位关
在 交 通 控 制 理论 中 ， 韦伯 斯 特一 柯 布 理 论 ｊ
是计算信号配时参数的著名方法之一， 里称其为 这：
韦 氏配时模 型． 该模 型 寻求 交 叉 口总延 误最 小 ， 其 周期 时长和相位 有效绿灯 时间 的计算 公式分别 为
一
叉 口车辆总延误最小 的最佳周期 时长公式． 由于 其 理论基 础 的合 理性 ， 韦伯 斯 特 配 时模 型被 广 泛
应 用． 方面 ， 一 城市 交叉 口采用 单 点信号 控制 方式
信号配时参数的方法 ； 张鹏和常玉林 提 出了延 误一 通行 能力 联合 优 化 配 时模 型 ， 以延 误 与通 行
相位有效绿灯时间受限为约束条件， 提出一种信号配时优化模型． 使用大连市交通调查数据得到韦伯斯
特配 时方 案和 ２种优化配时方案 ， 用交 叉 口通行 能力 、 采 车均延误 和饱和度 评价 了各种配 时方案． 利用
ＶＳ Ｉ ＩＳＭ软件 进行 了交通模 拟试验 ， 采用 累计通 过车辆数 、 车均延误 和平均排 队长度 对各种方案进 行了 交叉 口评价． 结果表明 ， 所提 出的配时优化模型优于韦伯 斯特 配时模型 ， 而且其评 价结果更 能反映 交叉
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单点交叉口信号配时优化方法及原型系统实
现
单点交叉口信号配时优化是通过对交叉口的信号灯配时进行分析和调整，使其能够更好地适应交通流量的变化，提高交通运行效率，减少交通拥堵和交通事故的发生。
本文介绍了一种基于车辆流量预测的单点交叉口信号配时优化方法及原型系统实现。
一、方法与实现
方法：
1. 收集实时交通数据，包括交通流量、车速、车辆稳定性等信息。
2. 基于历史数据和实时数据，使用机器学习算法预测未来交通流量并生成流量预测模型。
3. 根据流量预测模型和当前交通流量信息，实时计算出最佳的信号配时方案。
4. 在每个周期结束时根据新的交通数据和历史数据，对信号配时方案进行进一步调整。
实现：
本文实现了一个原型系统，包括数据采集子系统、流量预测子系统和信号配时子系统。
1. 数据采集子系统：通过视频监控、传感器等设备获取交通流量、车速、车辆稳定性等数据，并将其存储到数据库中。
2. 流量预测子系统：利用机器学习算法对历史数据和实时数据进行预测，生成流量预测模型，并输出流量预测结果。
3. 信号配时子系统：根据流量预测结果和当前交通数据，实时计算出最佳的信号配时方案，并将其发送到信号控制器。
二、实验结果
本文将该方法在某城市的一个单点交叉口进行了实验，实验结果
表明，该方法能够有效提高交通运行效率，使车辆等待时间减少49.8%，减少了交通拥堵和交通事故的发生。
三、结论
本文提出了一种基于车辆流量预测的单点交叉口信号配时优化方法，并设计了相应的原型系统。
实验结果表明该方法能够在减少车辆
等待时间的同时提高交通运行效率，具有一定的实用价值。