信控交叉口半感应控制方案优化研究
城市道路信控交叉口左转车道通行能力研究的开题报告
城市道路信控交叉口左转车道通行能力研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市化的不断加速，城市道路交通量急剧增加，车流密度高，交通拥堵日益严重，其中的一个瓶颈是交叉口左转车道的通行能力。
左转车道是一个特殊的车道，通常只有左转车辆可以使用，车辆在左转时会对行驶方向的车辆造成一定的影响，同时左转信号灯的时间也会对右侧直行车辆的通行造成影响。
因此，对交叉口左转车道的通行能力进行研究，探索如何优化信控系统，提高交叉口通行能力，缓解拥堵，是交通规划和管理领域的重要问题。
二、研究内容和方法本课题拟以某城市某交叉口为研究对象，对该交叉口左转车道的通行能力进行研究。
具体研究内容和方法如下：1、数据采集。
通过安装监控设备对该交叉口的交通流量、车辆转向、路口信号，道路宽度等参数进行采集。
2、实地调查。
设置不同的信号控制环节，通过现场调查，记录不同交通控制环节下的车流、行驶速度、排队长度等参数。
3、仿真分析。
将采集的数据和调查结果进行仿真分析，模拟不同信号控制方案的交通流量、车辆排队长度和路口通行能力，并进行对比和分析。
4、方案优化。
综合分析仿真结果和实际调查结果，提出针对该交叉口左转车道的通行能力的优化方案。
三、预期结果通过本课题的研究，预计可以得到以下结果：1、掌握该交叉口的交通流量、车辆转向、路口信号，道路宽度等参数。
2、测算该交叉口左转车道的通行能力，及其对右侧直行车辆的影响。
3、确定该交叉口左转车道的通行流量峰值和交通控制方案的最优设计。
4、提出针对该交叉口左转车道的通行能力的优化方案，为优化城市道路通行能力提供参考。
四、研究计划本课题的研究周期为6个月。
具体研究计划如下：第1-2个月：收集该交叉口的交通流量、车辆转向、路口信号，道路宽度等参数信息。
第3-4个月：进行实地调查，记录不同信号控制环节下的车流、行驶速度、排队长度等参数，并根据实际情况优化实验方案。
第5个月：基于采集到的数据和调查结果开展仿真分析，模拟不同信号控制方案的交通流量、车辆排队长度和路口通行能力，并进行对比和分析。
交叉口现状信号控制和信号灯布设方案总结
交叉口现状信号控制和信号灯布设方案总结（原创实用版）目录一、交叉口现状二、信号控制方案三、信号灯布设方案四、方案总结正文一、交叉口现状在现代城市交通中，交叉口作为车流汇集和分散的重要地点，其交通状况直接影响着整个城市道路交通的运行效率。
目前，我国城市道路交叉口的交通组织形式多种多样，包括单路交叉口、双路交叉口和多路交叉口等。
其中，多路交叉口由于受到社会、历史因素影响较多，其交通流向复杂、道路交角和转弯半径的设置不合理，导致交通拥堵、事故频发等问题较为严重。
二、信号控制方案为了提高交叉口的通行效率和安全性，信号控制方案成为了解决这一问题的关键。
信号控制方案主要包括定时控制和动态控制两种方式。
1.定时控制定时控制是根据交通流量和历史数据制定信号灯的红绿灯时间分配，以达到最佳的通行效果。
在实际应用中，定时控制主要有固定周期控制和动态周期控制两种模式。
固定周期控制是信号灯的红绿灯时间分配固定不变，不考虑交通流量的变化。
这种控制方式适用于交通流量相对稳定的交叉口。
动态周期控制是根据交通流量的变化动态调整红绿灯时间分配，以适应不同的交通需求。
这种控制方式适用于交通流量变化较大的交叉口。
2.动态控制动态控制是根据实时交通流量和排队情况自动调整信号灯的红绿灯时间分配，以达到最佳的通行效果。
在实际应用中，动态控制主要有以下几种方式：（1）车辆检测器控制车辆检测器控制是根据交叉口入口车辆的实时检测数据，自动调整信号灯的红绿灯时间分配。
当检测到车辆增多时，信号灯的绿灯时间会相应延长，以保证车辆能够顺利通过交叉口。
（2）协调控制协调控制是根据交叉口各进口道的交通流量和排队情况，自动调整信号灯的红绿灯时间分配，以保证各进口道的车辆能够同时到达交叉口。
三、信号灯布设方案信号灯布设方案是为了提高交叉口的可视性和安全性，合理引导交通流。
信号灯布设方案主要包括以下几个方面：1.信号灯位置信号灯应布设在交叉口入口处，以便车辆在进入交叉口前能够清楚地看到信号灯。
交通信号控制系统的优化设计
交通信号控制系统的优化设计在现代城市的交通管理中，交通信号控制系统扮演着至关重要的角色。
它如同城市交通的指挥棒，对车辆和行人的通行进行有效的引导和调控，以提高道路的通行效率，减少交通拥堵，保障交通安全。
然而，现有的交通信号控制系统在实际应用中仍存在一些问题，如信号配时不合理、无法适应实时交通流量变化等，这就迫切需要对其进行优化设计。
一、现有交通信号控制系统的问题（一）固定配时的局限性当前许多交通信号控制仍采用固定的配时方案。
这种方式在交通流量相对稳定的区域可能表现尚可，但在交通流量变化较大的路段，例如早晚高峰时段和非高峰时段，固定配时往往无法及时适应交通需求的变化，导致道路资源的浪费和交通拥堵。
（二）感应控制的不精准感应控制虽然能根据车辆的到达情况调整信号时长，但在检测精度和范围上存在不足。
一些感应设备容易受到环境因素的干扰，如恶劣天气、电磁干扰等，导致检测数据不准确，从而影响信号控制的效果。
（三）区域协调控制的不完善在城市的多个交叉口组成的区域中，交通信号的区域协调控制尚未达到理想状态。
各个交叉口之间的信号配时缺乏有效的协同，导致车辆在行驶过程中频繁遇到红灯，降低了整个区域的通行效率。
二、优化设计的目标和原则（一）优化目标1、提高道路通行效率通过合理的信号配时，减少车辆在交叉口的等待时间，增加单位时间内通过的车辆数量，从而提高道路的整体通行能力。
2、减少交通拥堵优化信号控制，使交通流更加顺畅，避免出现长时间的交通堵塞，缓解城市交通压力。
3、保障交通安全确保行人、非机动车和机动车在交叉口的安全通行，减少交通事故的发生。
（二）优化原则1、适应性原则系统应能够根据实时的交通流量、道路状况和环境条件进行自适应调整，以适应不同的交通场景。
2、协调性原则注重区域内多个交叉口之间的协调控制，实现交通信号的同步优化，提高整个区域的交通运行效果。
3、人性化原则充分考虑行人、非机动车的通行需求，设置合理的行人过街时间和非机动车专用相位，提高交通的人性化程度。
交通信号控制优化算法的研究
交通信号控制优化算法的研究近年来，随着城市交通的发展和城市化程度的不断提高，交通拥堵问题已经成为城市发展的一大瓶颈。
于是，如何合理地进行交通信号控制成为了城市交通管理的重要问题。
传统的交通信号控制方法以协调各个路口的信号灯为基础，但是由于交通流量的不稳定性和路段之间的相互影响，这些方法已经无法适应现代城市交通的需求。
因此，交通信号控制优化算法应运而生，成为了优化城市交通信号控制的一种有力工具。
一、交通信号控制模型交通信号控制利用信号机制使交通流动更加顺畅，具有明显的调节作用。
传统的交通信号控制包括绿波带、均衡周期、补偿控制和分阶段控制等方法。
其中最常用的是分阶段控制。
分阶段控制是按时间片把安排好的各个方向的车辆通过情况一一调度的控制方式，控制器要根据各路口的车流量、交通流向、阻塞程度、历史车流量等因素合理安排各个路口的信号次序和信号时长，以最大限度地减少交通拥堵和车辆的停止等待时间。
因此，交通信号控制模型是交通管理和控制的重要基础。
二、交通信号优化算法的发展近年来，受到计算机技术的提高和交通信号控制需求的增加，交通信号优化算法得到了广泛地应用和研究，主要分为遗传算法、神经网络算法、模糊控制算法和模型预测控制算法等。
这些算法通过各种计算模型对交通流量、信号灯控制序列、信号灯时长进行分析和预测，以实现简单又高效的交通信号控制方案设计。
1.遗传算法遗传算法是一种以生物进化为基础的优化算法，它将复杂的搜索空间变为一些个体，并通过选取适应度高的个体组成新的群体，从而达到优化控制的目的。
交通信号优化算法中，遗传算法可以快速地搜索出最优的控制序列，并通过交叉和变异等操作进行优化，以实现最优信号配时方案。
遗传算法在交通信号优化中的应用方法相对简单，而且精度较高，可以很好地应对复杂的交通流量和交通灯控制环境。
2.神经网络算法神经网络算法是一种运用人工神经网络来解决实际问题的算法，它基于人类大脑的运作原理，并将人类感知和决策的方式应用到数学模型中。
基于VISSIM的交叉口信号控制方案优化设计
交通世界TRANSPOWORLD0引言目前，交叉口拥堵问题越来越严重，亟待解决，而VISSIM 仿真软件可用于模拟交叉口运行实况，通过输出运行参数，包括行程时间、排队长度、延误等，可以评价交叉口服务水平，反馈其存在的问题，为交叉口的改造和优化提供数据支撑[1]。
1槐安东路与平安南大街交叉口现状1.1交叉口区域现状槐安东路与平安南大街交叉口位于石家庄桥东区，为十字形交叉口。
东进口方向有7条车道，从右向左依次为专右车道、直行1~5车道、专左车道；西进口方向有7条车道，从右向左依次为专右车道、直行1~5车道、专左车道；南进口方向有5条车道，从右向左依次为专右车道、直行1车道、直行2车道、专左1车道、专左2车道；北进口方向有5条车道，从右向左依次为专右车道、直行1~3车道、专左车道。
1.2交叉口信号周期调查槐安东路与平安南大街交叉口为信号控制交叉口，信号周期时长110s ，分为四相位。
第一相位（东西直行）相位时长26s ，红灯时长22s ，黄灯时长3s ，绿灯时长25s ；第二相位（南北直行）相位时长25s ，红灯时长38s ，黄灯时长3s ，绿灯时长27s ；第三相位（东西专左）相位时长3s ，红灯时长22s ，黄灯时长3s ，绿灯时长25s ；第四相位（南北专左）相位时长29s ，红灯时长38s ，黄灯时长3s ，绿灯时长23s 。
1.3交叉口交通量调查采用人工调查法对此交叉口各个进口道的交通量进行调查，统计小汽车、公交车、小货车等各个车型的交通量后，按城市道路交通量调查车型分类及换算系数，折算成以小汽车为标准车型的当量交通量[2]，折算后的交通量如表1所示。
表1交叉口折算后交通量当量单位：pcu/h 各进口道情况右转直行1直行2直行3直行4左转1左转2东进口171219219219219169-西进口292285285285285361-南进口165350350--123123北进口274331331331-232-2交叉口现状VISSIM 仿真模拟2.1路网绘制VISSIM 仿真模拟交叉口的第一步是绘制道路网。
智能交通中的信号控制优化策略研究综述
智能交通中的信号控制优化策略研究综述摘要：随着智能交通系统的发展，信号控制优化策略成为提升道路交通效率和减少交通拥堵的关键措施。
本文对智能交通中的信号控制优化策略进行了综述，包括传统的固定周期信号控制、感应控制、自适应控制以及最新的基于人工智能的信号控制优化策略，从而为今后智能交通系统的发展提供理论参考与技术支持。
1.引言随着城市化进程的不断加速和车辆数量的快速增加，交通拥堵问题给人们的出行带来了极大的困扰。
因此，在城市交通管理中采用合理有效的信号控制优化策略具有重要意义。
本文对智能交通中的信号控制优化策略进行了系统的综述，以期为交通管理者提供参考和指导。
2.传统的信号控制优化策略2.1 固定周期信号控制策略固定周期信号控制是最早应用于交通信号系统中的一种方法，它基于对交通流量的估计和预测来决定信号灯的时长，但由于没有实时的交通数据和反馈，使得固定周期信号控制策略在应对交通拥堵和流量变化方面效果不佳。
2.2 感应控制策略感应控制策略通过在交叉口安装感应器，根据感应器捕捉到的交通流量信息来调整信号灯时长，以达到优化交通流动的效果。
该策略能够根据交通流量的实时变化进行灵活调整，但仍存在数据采集和感应器故障的问题。
2.3 自适应控制策略自适应控制策略是利用交通流状态的实时测量或估计信息来调整信号控制策略的方法。
它具有灵活性和适应性，能够根据实时交通状况进行动态调整，但需要大量的交通数据和处理算法支持。
3.智能交通中基于人工智能的信号控制优化策略随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的研究关注将人工智能技术应用于信号控制优化中，以实现更高效的交通流动和减少拥堵。
主要的研究方法包括遗传算法、粒子群算法、强化学习等。
3.1 遗传算法遗传算法是一种通过模拟自然选择机制进行搜索和优化的计算方法。
在信号控制优化中，遗传算法可以根据道路网络效益函数和交通数据，通过指定变异和交叉操作来求解最佳的信号控制策略。
3.2 粒子群算法粒子群算法是通过模拟鸟群或鱼群的行为，采用群体智能方法来解决优化问题的一种算法。
【doc】两相位信号交叉口半感应控制算法
两相位信号交叉口半感应控制算法第45卷第6期2010年12月西南交通大学JOURNALOFSOUTHWESlTJIAOTONGUNIVERSITYV o1.45No.6Dec.2010文章编号:0258—2724(2010)06-0952-06DOI:10.3969/j.issn.0258-2724.2010.06.022 两相位信号交叉口半感应控制算法于泉,刘培华,刘小明(1.北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124;2.北京市交通委员会,北京100053)摘要:为了研究城市交叉口行人,自行车群对半感应控制配时算法的影响,通过分析两相位交叉口左转车穿越行人,自行车群的特点,应用临界间隙理论,根据左转车到达与离去平衡的基本原理,在HCM2000(highwaycapacitymanual2000)最小绿灯时间服务模型的基础上,建立了半感应控制算法的最小绿灯时间计算模型.用该算法计算信号配时方案,并在北京市怀柔区进行现场试验,用信号控制延误评价服务水平.结果表明,该模型可以使信号配时方案更适合行人和自行车多的实际情况,使交叉口总延误时间下降了37.8%,服务水平从C级提高到B级.关键词:两相位;信号交叉口;半感应控制;间隙中图分类号:U491文献标识码:ASemi-actuatedSignalControlAlgorithmforTwo-PhaseSignalizedIntersectionsYUQuart,Peihua,LIUXiaoming'(1.KeyLabofBeijingTransportationEngineering,BeijingUniversityofTechnology,Beijin g100124,China;2.BeijingMunicipalCommissionofTransport,Beijing100053,China)Abstract:Inordertostudytheinfluenceofpedestrianandbicyclegroupsonthesemi?actuated signaltimingalgorithm,ananalysiswasmadeofthecharacteristicsofleft—tuITlvehiclescrossingpedestrianandbicyclegroupsattwo—phaseintersectionsfirst.Then,basedontheHCM2000(highwaycapacitymanual2000)queueservicetimemodel,anewmodelforcalculatingtheinitialgreensignalti meinthesemi—actuatedsignalcontrolalgorithmwasbuiltusingthecriticalgaptheoryandtheprincipleof balancebetweenthearrivinganddepartingleft—turnvehicles.Semi-actuatedsignaltimingplanwas computedwiththeproposedmodelusingthedatacollectedinHuairouDistrictofBeijing,and wasvalidatedbyevaluationofthelevelofservice(LOS)usingtheindexofsignalcontroldelayinth efieldexperiment.Thenumericaltestresultsshowthatthetotalcontroldelayofthewholeintersectio ndecreases37.8%,andtheLOSimprovesfromgradeCtogradeB,SOtheproposedmodelcanm ake thesignaltimingplanmoreadaptedtointersectionswithmanypedestrianandbicyclegroups. Keywords:twophases;signalizedintersection;semi-actuatedcontrol;gap交通信号控制对维持正常的交通秩序,保障交通安全和提高通行效率起到了重要作用.目前,国内一些大城市的交通控制系统已经发展到一定水平,交通问题也得到了一定程度的改善,但是许多收稿日期:基金项目:作者简介:通讯作者:中小城市的交通仍然存在亟待解决的严重问题.对于国内许多中小城市的信号交叉口,尤其是主次干道交叉口,次干道车辆到达波动性比较大,采用定时信号控制对部分绿灯时间造成浪费,降低了整个2010-03—30北京科学技术委员会资助项目(Z07050601800701);北京市教委科技创新平台资助项目(102KB00776)于泉(1976一),男,副教授,博士,研究方向为交通运输规划与管理,E—mail:***************.cn刘培华(1983一),男,硕士研究生,研究方向为交通运输规划与管理,E-mail:*************************第6期于泉等:两相位信号交叉口半感应控制算法953交叉口的绿灯时间利用效率.因此,应大力推广交叉口感应控制模式.对于两相位控制的信号交叉口,混合交通是我国城市交通的主要特点之一,国外以机动车为主的感应控制系统不适应我国的交通状况,左转车除受对向直行车影响外,还受到行人,自行车群的干扰,造成交叉口交通运行秩序混乱.根据《中华人民共和国道路交通安全法》第四十七条的规定…:人行横道上的行人,自行车有过街优先权,转弯车辆要利用行人,自行车的间隙过街.考虑行人,自行车群对左转机动车的影响,结合左转车穿越行人,自行车群的过程,对半感应控制的最小绿灯时间算法模型进行修正,使模型更适合交叉口的实际情况,降低信号交叉口的控制延误.文献[2—5]研究了左转车与对向直行车的穿越间隙以及行人过街的可接受间隙.文献[6]对交叉口行人,自行车的行为进行了研究.文献[7]给出了共用车道左转车受对向直行车影响的排队长度, 但未考虑行人,自行车的影响.文献[8]对主支路信号交叉口的信号设置临界流量进行研究.因此, 本文将考虑行人,自行车的影响,建立半感应控制最小绿灯时问模型,提出了混合交通情况下的配时算法.1冲突特性及间隙理论(1)冲突特性在两相位信号交叉口,绿灯期间左转车与行人,自行车发生冲突.红灯期间,在人行横道的两端聚集了许多行人,自行车.绿灯初期,人行横道两侧的行人,自行车开始以群的方式过街,比对向直行车先行的左转车不会与行人,自行车发生冲突,直接通过人行横道离开交叉口.绿灯中期,左转车等待让行对向直行车,利用对向直行车之问的可接受问隙通过,同行人,自行车相遇发生冲突时,左转车要等待行人,自行车的可接受间隙才能通过交叉口.绿灯末期,让行行人,自行车的左转车或黄灯时间进入交叉口的左转车利用清空时问通过交叉口, 此时,行人,自行车已经完成过街过程,左转车不与行人,自行车相冲突.在信号交叉口,左转车绿灯初期抢行和绿灯末期闯行,与行人,自行车发生冲突的概率很小,绿灯期问的大部分时间,左转车等待对向直行车之后,又要等待穿越行人,自行车群.因此,左转车与行人,自行车的冲突特点非常明显l91.在左转许可相位控制信号交叉口绿灯期间的过街行人,自行车流量较少时,左转车只要完成机动车流的穿越就可以通过交叉口;在许可型相位控制信号交叉口有大量行人,自行车连续通过时,左转车完成机动车车流的穿越后,还要完成非机动车流的穿越才可以通过交叉口.由于过街的行人,自行车流量较大,左转车因让行过街行人,自行车耗费了部分绿灯时间,以至于不能在有效绿灯时间内通过.这使得信号配时方案满足不了左转车通过交叉口的需求,降低了通行效率.(2)问隙理论①间隙理论在人行横道上,行人,自行车同时过街,因此,本文将行人,自行车作为一个整体"聚集群"进行研究.通过实际观测发现,国内两相位交叉口左转车在通过人行横道时,往往是利用行人,自行车群之间可接受间隙完成穿越.所以,本文中提到的穿越间隙是左转车穿越行人,自行车群时的临界问隙或可接受间隙.本文运用Simi视频分析软件,分析观测到的同向行人,自行车群间隙,人行横道上行人,自行车群的运动方向是双向的,因此,要观测每个方向行人,自行车群之间产生的间隙.②间隙观测标准结合行人,自行车与左转车冲突的特点及间隙理论,拒绝间隙时间t和可接受间隙时间f分别为:g,2,_}(1)t=t2一tl,J式中:t为拒绝间隙或可接受间隙观测的起始时刻,即为左转车到达人行横道前判断是否利用行人,自行车群提供的间隙通过的时刻;t:为拒绝间隙结束时刻,即当左转车等待行人,自行车群优先通行时,行人,自行车群到达位置的时刻,如图1(b)所示;t:为可接受问隙观测的结束时刻,即当左转车先于行人,自行车群通行,行人,自行车群.到达位置的时刻,如图1(c)所示.绿灯时间内,当左转车到达人行横道前时,遇到两个前后排列的行人,自行车群i和.,记该时刻为t.,对应位置为P和P,如图1(a)所示.若左转车等待后面的行人,自行车群通过后通过人行横道,记行人,自行车群通过投影轴上与P位置平行的时刻为t,则t:一t为拒绝间隙,如图1(b)所954西南交通大学第45卷示;若左转车在行人,自行车群之前通过人行横道,记行人,自行车群通过投影轴上与Pj平行位(a)间隙起点置的时刻为t:,则t一t为可接受间隙,如图1(c)所示.一匡一l—I(b)拒绝间隙终点(c)可接受间隙终点图1间隙示意Fig.1Sketchofgap2模型2.1模型建立在半感应控制的感应相位中,除黄灯及各向全部红灯清空时间外,有最小绿灯时间,单位绿灯延长时间和最大绿灯时间3个主要配时参数¨mJ, 本文主要研究半感应控制中的最小绿灯时间参数计算模型.在文献[7]的最小绿灯时间估算模型中,没有考虑行人,自行车群对左转车的影响,其计算值比实际值偏小.基于车辆到达与离去数量平衡的基本原理,考虑两相位信号交叉口人行横道上行人,自行车群与左转车的冲突特性,建立了最小绿灯时间的算法模型.建模过程中,涉及到左转车对于行人,自行车群的平均可接受间隙和临界间隙,以及左转车的车头时距,红灯与绿灯时间的到达率,平均每个可接受间隙能够通过的左转车辆数.此外,为了确定半感应控制中的最小绿灯时间算法模型,需要假定部分参数.因此,为保证红灯期间和最小绿灯时间内到达排队的车辆能够在绿灯时间内通过交叉口,根据车辆到达与离去平衡的基本原理以及可接受间隙理论,建立了最小绿灯时间算法模型:tn.=qrt,+qgt(2)apb式中:为最小绿灯时间;￡.为左转车穿越行人,自行车群的平均间隙时间(可通过视频观测数据对可接受间隙进行平均计算得到),S;凡..为在每个平均可接受间隙时间通过的左转车辆数,辆;q为进口道红灯时间左转车辆到达率(由实际流量调查统计数据获得),辆/s;t为有效红灯时间,S;q为进口道红灯时间和绿灯时间的左转车辆到达率(由实际流量调查统计数据获得),辆/s.整理式(2)得:t=__.(3).nL.t'a..—pb—-qg分析左转车的平均可接受间隙与临界间隙的关系,在每个平均可接受间隙里,除临界间隙时间外,剩余的间隙时间里能够通过的左转车车辆数为n.,则平均可接受间隙时间为:tpb=tpb+(nL～1)H,(4)式中:￡.为左转车穿越行人,自行车群的临界间隙时间(通过Raft图解法由统计的拒绝间隙和可接受间隙计算得到),s;日为左转车车头时距(取现场测量值,没有现场观测值时可以取2.5s).每个平均可接受间隙通过的车辆数为:1+.(5)将式(4)和(5)代入式(3)得到最小绿灯时间:q,t一十+?'——～-qg(6)第6期于泉等:两相位信号交叉口半感应控制算法955 2.2模型验证2.2.1数据采集为了验证最小绿灯时间算法模型,在北京市怀柔区富乐大街与迎宾路丁字交叉路口(简称迎宾北灯岗)采集数据.该路口富乐大街方向具有两个进口,作为主要方向,该方向为非感应方向;迎宾路方向只有一个进口,作为次要方向,该方向为感应方向,如图2所示.检测器安装在迎宾路的进口方向.在晚高峰l7:00～18:00时段分别对感应方案试验前后的流量与延误进行调查,通过对该路口的视频数据进行间隙观测,得到信号配时方案,见表1.表1中,t为富乐大街方向1个信号周期内的绿灯时间,t以为迎宾路方向1个信号周期内的绿灯时间.:===l'●一富乐大街—=至至=,_一富乐大街丁IiJl~lllJ…IJIIlJI…f[圃,llll器图2富乐大街一迎宾路交叉口示意Fig.2Sketchoftheintersection ofFuleStreetandYingbinRoad表1晚高峰定周期信号配时方案Tab.1Currentpretimedcontroltimingplan forafternoonpeakhours!!重堑盟全堕!旦塑5535421022.2.2数据分析(1)间隙分析利用间隙观测标准,对北京市怀柔区富乐大街一迎宾路丁字交叉口的视频数据进行观测,共得到114个拒绝间隙,92个可接受间隙.左转车穿越行人,自行车群的平均可接受间隙为5.8s,利用Raft方法得到的临界间隙值为4.4s,如图3所示.(2)信号配时方案分析迎宾北灯岗的检测器分别安装在停车线和距离停车线30m的进口道位置.信号配时方案先根据流量,车辆到达率,启动损失,平均车头时距,黄1209O60厘蝶3012345678间隙观测值/s图3富乐大街一迎宾路交叉口临界间隙Fig.3Criticalgapanalysisfor theintersectionofFuleStreetandYingbinRoad灯时间和各方向全部红灯时间等参数,利用韦伯斯特计算公式计算定周期的周期长度.黄灯时间取4s,设置全红灯时间为2S,都与当前值保持一致. 平均车头时距取2.5S,则换算饱和流量为1440辆/h,单位绿灯延长时间取为4S¨".为了保证主要方向道路畅通,在此方向设置最大绿灯时间,一般为此方向定周期控制绿灯时间长度的1.5倍.根据韦伯斯特公式计算的定周期控制信号配时方案见表2.表2定周期控制信号配时方案Tab.2Computationresultof pretimedcontroltimingplantgl__——54黄灯时间全红灯时间周期时长4290丁字交叉口迎宾路人行横道宽度:Wl:30m,富乐大街人行横道宽度:=20m,行人,自行车过街速度:=1.35m/s.绿灯间隔时问:g=4S,则行人,自行车最短过街时间为:g=7+一g=25s,(7)g_n2=7+一g=16s.(8)所以,表2计算的相位时间满足行人安全过街的时间要求.半感应控制信号配时方案的计算步骤如下. (1)计算最小绿灯时间取红灯期间的到达率等于绿灯时间的到达率, 956西南交通大学第45卷则到达率为:q=q=128辆/h=0.04辆/s,平均可接受间隙为:t曲=5.8S,临界问隙为:￡cm=4.4S,红灯时间为:t.=54+4+2=60S.将上述信号配时参数代人式(6),得最小绿灯时间为:ts=18S.(9)利用HCM(highwaycapacity1Tlalllla1)最小绿灯时间模型计算出的最小绿灯时间为:ts:8.9S一9S.(10)由于用HCM方法计算出的最小绿灯时问小于行人过街的最短时间,不满足行人安全过街的时间要求.用本文模型算出的最小绿灯时间可满足行人安全过街的时间要求.(2)计算单位绿灯延长时间第二个检测器距离停车线的距离为30m,进口道车辆速度约为3Okrn/h,根据计算值和经验值,取单位绿灯延长时问为4S.为了保证主要方向道路畅通,在感应方向(次要方向)设置的最大绿灯时间一般为此方向定周期控制绿灯时间的1.5倍,最大绿灯时间为:t…:24S×1.5=36S.(11)半感应控制信号配时方案见表3.表3晚高峰时期半感应控制信号配时方案Tab.3Semi.actuatedcontrol timingplanforafternoonpeakhours2.2.3算法模型验证用信号控制延误和服务水平评价最小绿灯时间算法模型,评价指标见表4(各个方向的标注见图2).表4中,A级服务水平:车均延误≤10s/辆;B级服务水平:10s/辆<车均延误≤20s/辆;C级服务水平:20s/辆(车均延误≤35s/辆:D级服务水平:35s/辆<车均延误≤55s/辆;E级服务水平:55s/辆<车均延误≤80s/辆;F级服务水平:80s/辆<车均延误.表4高峰时现有方案与优化方案服务水平和延误对比Tab.4Comparisonbetweenthesemi—actuated timingplanandthecurrentpretimedcontrol timingplanintermsofdelayandlevelofservice由表4可见,半感应控制信号配时方案下的交叉口总平均控制延误比现有定周期控制信号配时方案下的交叉口平均控制延误时间减少了8.gS,降低了37.8%.交叉口总体服务水平从C级提高到B级,主要方向道路两个进口的控制延误也大幅度降低,只是次要方向道路的控制延误比现有方案略微增加(增加了2.9s).半感应控制方案对主要方向道路的畅通有利,因此,次要方向道路的延误略有增加.但总体看来,整个交叉口的平均控制延误和服务水平都有显着的改善.本文提出的算法提高了交叉口的通行效率.3结束语根据两相位信号交叉口行人,自行车混行的特点,运用临界间隙理论,对左转车穿越行人,自行车群的临界间隙进行研究,建立了半感应控制的最小绿灯时间算法模型.该模型比现有模型更符合现实状况.在北京怀柔区富乐大街与迎宾路交叉口,对本文算法模型计算的信号配时方案进行了试验验证.结果表明,本文中的算法模型能够满足信号配时要求,并能够明显改善中小城市道路交叉口的通行状况.下一步工作将对左转车穿越行人,自行车群的类型进行深入研究,提高模型的计算精度,使算法模型更符合实际运行状况,提高城市道路交叉口的通行效率.参考文献:[1]中华人民共和国主席令第8号.中华人民共和国道第6期于泉等:两相位信号交叉口半感应控制算法957[2][3][4][5][6][7][8]路交通安全法[S].2004.FRANBRODB,MESSERCJ,ANDERSENDA. 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交通信号控制优化方法研究与应用
交通信号控制优化方法研究与应用交通拥堵是当今城市面临的一大挑战，而交通信号控制是解决拥堵问题的重要手段之一。
为了优化交通信号控制，提高交通流的效率和道路网络的运行能力，研究者和专家们不断探索和应用各种优化方法。
本文将从流行的优化方法入手，介绍交通信号控制的研究现状以及可行的应用方案。
一、传统优化方法传统的交通信号控制方法主要基于固定周期，根据道路交通流量的规律设定固定的绿灯时间，以实现道路交通的有序进行。
这种方法简单直观，但并不灵活，无法充分应对交通流量的变化。
同时，固定周期信号控制往往没有考虑到交叉口之间的相互影响，导致交通效率低下。
在传统方法的基础上，衍生出了一些改进控制方法，如时空协调控制、感应控制等。
时空协调控制方法在交通信号设置上考虑了交叉口之间的相互影响，而感应控制方法根据交通流量的实时情况灵活调整信号灯的绿灯时间。
这些方法在一定程度上提高了交通效率，但依然存在着受限于固定周期和传感器精度等问题。
二、基于模型的优化方法基于模型的优化方法通过数学模型对交通流的运行进行建模，并进行参数优化来达到交通信号控制的效果。
这些方法通常需要依赖交通流数据收集和分析，在建模和优化过程中考虑到更多的变量和因素，以实现更加精细的控制。
常用的模型包括演化博弈模型、优化模型和仿真模型等。
演化博弈模型是一种常用的基于模型的交通信号控制方法，其基本思想是将交通流看作一个动态系统，在演化过程中寻找最优策略。
该模型可以模拟不同驾驶者的行为，分析交通流演化的稳定状态，并据此进行交通信号的优化设计。
优化模型则通过建立交通流的数学模型，应用优化算法求解最优控制参数，以达到最大化交通流效率的目标。
仿真模型则通过计算机仿真，模拟真实交通环境中的交通流动态，进而优化交通信号控制策略。
三、智能优化方法随着人工智能和智能交通系统的发展，智能优化方法在交通信号控制中被广泛应用。
这些方法通过机器学习、深度学习等技术，对大规模交通数据进行学习和处理，以生成智能化的信号控制策略。
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信控交叉口半感应控制方案优化研究
摘要 感应信号控制不仅可以有效提高道路通行能力，缓解目前普遍存在的
交通拥堵问题，还能减少交通事故发生率。针对目前感应控制存在的不足，考虑
车辆安全行驶、行人过街时间和周期时长约束条件，建立了最小绿灯时间优化模
型。用VISSIM 感应控制模块对模型进行了仿真验证，和传统半感应控制仿真
对比，以信号交叉口信号控制延误与相应交叉口服务水平为评价指标，验证模型
的有效性。
关键词 交通控制；半感应信号交叉口；多相位；控制算法
前言
固定信号控制导致的绿灯时间的损失并不利于提高交叉口的通行效率，人们
开始研究并使用信号交叉口感应控制技术来通过管理交叉口信号灯来实时控制
交叉口过往的车辆，感应控制在交通量变化大而不规则、难以用定时控制处置的
交叉口，以及必须降低对主要感到干扰的交叉口上優势明显，可以极大地降低了
交叉口的延误时间，是较好的信号交叉口管理方式。
信号交叉口的感应控制设备、安装维护费用比普通的定时信号控制设备要
高，从经济性和实用性的角度考虑，半感应控制的研究是一种比较现实可行的方
法，本文研究的是主次道路相交的，在次路上车辆和行人时常中断的交叉口，即
信号交叉口的半感应控制，旨在保证次干路车流人流通行的基础上，提高主路车
流人流的通行效率，降低主次路交叉口的通行延误，缓解交通拥堵。
1 相关理论
在半感应控制中，交叉口由感应和定时控制控制。半感应控制主要用于主路
与支路交叉口的交叉口。根据探测器位置，可分为主路半感应控制和分支半感应
控制。在半传感控制的交叉口，探测器的相位不按时间控制进行操作。论文研究
的是检测器设置在次路上的半感应控制[1]。
2 感应控制配时参数优化模型
2.1 检测器的埋设
探测器是车辆到达检测的手段，是交通控制系统的信息源，为实现系统的最
优控制提供了基础数据。根据探测器的工作原理，探测器类型的成本性能，主要
有环形线圈检测器、超声波探测仪、视频图像检测器、磁检测器、微波雷达检测
器、光学车辆检测器等，其中环形线圈检测器是最常用的车辆检测器。
为了保证主干道的交通流，探测器被埋在二级公路上。它可以简化信号时序
的计算过程，降低检测器的维护量，降低传感器信号的控制成本。通过现场观察，
我认为该方法简单可行，有利于半诱导信号控制的广泛应用。
2.2 模型研究限定条件
由于人行横道分布的复杂性，很难对模型进行分析。因此，本文建立的模型
是为了限制某些研究条件。
（1）三相（或多）交叉路口信号控制的交叉口，交叉口两个交叉口的交叉
口较大，主要和次要，一般优先于道路交叉口和道路交叉口。
（2）调查时段安排在机动车流量高峰时段。选择高峰时段凸显交叉口中现
状存在的严重延误问题和拥堵问题，进而结合半感应控制研究对信号交叉口进行
优化研究研究。
（3）假设驾驶员均为平均水平的交通参与者。行人非机动车群与驾驶员的
年龄、性别等没有进行细致考虑。
（4）交叉口渠化条件。左转车具有专用道，有专用相位和行人信号灯。
（5）次路车两进口道车流量差别不宜过大。
2.3 模型建立
从减少延误的目的出发，结合三相位信号交叉口，对最小绿灯时间的算法模
型进行建模。为了确定半诱导控制中的最小绿灯时间算法模型，需要考虑一些参
数。因此，根据车辆到达和离开平衡的基本原理，在红灯时到达线的车辆和最小
绿灯时间可以在绿灯时间通过十字路口，则最小灯时间算法模型建立如下：
由于此路有直行和左转相位，因此需要分别计算两个最小绿灯时间，即左转
最小绿灯时间和直行绿灯时间，它们模型相同。
主次路信号交叉口的最小绿灯时间（包括和）的影响因素有：该绿灯相位内
通过的车辆数，进口道绿灯时间的车辆到达率，进口道红灯时间内的车辆到达率，
有效绿灯时间，过街行人的影响（由于该路口有专用的行人过街信号灯对过街行
人行为进行组织，此因素可以忽略）。
以上为针对具有行人信号灯半感应控制优化模型，可以得到最小绿灯时间，
下面结合实例进行模型验证，用具体的实例才求得最小绿灯时间，单位绿灯延长
时间，最大绿灯时间以及检测器铺设的位置等问题[2]。
3 案例分析
3.1 信号交叉口定时控制配时参数
为了对最小绿灯时间算法模型进行验证，以南京市玄武区花园路-南林东路
十字形交叉口（图1）作为研究地点数据采集与试验。该路口花园路方向具有两
个进口，作为主要道路方向，该方向为非感应方向；南林东路方向两个进口，作
为次要道路方向，该方向为感应方向。检测器安装在南林东路的两个进口方向，
如图2所示。
图2 花园路-南林东路交叉口
通过在花园路-南林东路交叉口对现状方案下的流量进行调查，可以看出：
南北方向为主要道路方向，机动车流量比较大；东西进口方向为次要道路方向，
流量相当较低，左转车流量为该方向的关键流量。
3.2 仿真实验
通过前面得到高峰时段配时方案、实际调查的交通量数据以及交叉口的基本
情况，对实例交叉口半感应控制配时参数优化前后进行仿真，比较交叉口车辆的
延误。可以从评价指标的分析结果，在模拟环境下，传统的感应控制信号时序仿
真方案和半感应控制信号时间优化方案比较，总平均控制交叉口延误增加，十字
路口整体服务水平降低，道路的主要方向进口和二级公路的方向控制延迟增加比
优化方案。虽然模拟试验与现场试验存在一定的差异，但总的趋势具有一定的参
考价值。因此，可以认为新算法的优化时间方案比仿真匹配方案更有优势。因此，
本文提出的算法对提高交叉口的运行效率具有重要意义。
4 结束语
主要对最小绿灯时间优化模型进行研究和实例验证，同时对传统半感应控制
方案和半感应控制优化配时方案进行了仿真和分析，通过评价指标分别与传统半
感应控制方案和半感应控制优化配时方案进行对比分析，验证提出模型的可行性
和正确性。
参考文献
[1] 谢飞，孙耀杰.基于通行优先的单交叉口感应控制优化设计[J].现代电子
技术，2014，（1）：145-151.
[2] 景泰.随意条件下交叉口感应信号控制优化研究[D].兰州：兰州交通大学
硕士学位论文，2014.