智能网联环境下复杂交叉口信号控制研究
发布时间：2021-08-24 07:48
伴随机动车、驾驶人数量快速增长和经济社会不断发展,交通需求和交通管理压力与日俱增。智能网联车辆技术的发展成熟,为更加智能的信号控制提供了硬件基础,同时也对下一代信号控制系统提出了新的要求。本文以交叉口信号控制问题边界条件与技术可行性探讨为目标,对智能网联环境下交叉口信号控制相关技术、复杂交叉口特性进行分析总结,从系统论和控制论的视角对智能网联环境下交叉口控制问题进行系统量化分析。重点对固定信号下车辆换道与速度轨迹优化、智能网联环境下车辆与交叉口集成控制、混合智能网联环境下交叉口整体控制三类问题,从理论建模、优化算法、仿真实验分析方面开展了具体研究。首先,考虑交叉口车辆驾驶行为特性,将交叉口进口道划分为预备区、换道区、隔离区,提出交叉口整体控制策略,以车辆跟驰安全为约束,分别构建换道条件判断、换道车辆车速控制、换道时间预测等模型。将通行车辆分为头车和后车,并以延误最小、尾气排放最少为优化目标,建立最优车速控制模型。用Vissim软件COM接口开发搭建了仿真平台。结果显示,与传统控制方法相比,流量强度系数为0.4-0.6时,所提出算法对交叉口运行效率提升最为显著,平均速度提升27%,尾气排...
【文章来源】：中国人民公安大学北京市
【文章页数】：149 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
智能网联车辆环境示意图
- 24 -图 2.2 交互机理示意图2.2 复杂交叉口特性分析交叉口是路网中的关键节点，是不同方向、类型通行需求汇集冲突的区域，因此交叉口环境具有复杂性的特征。同时，交通问题的复杂性不仅有工程性，还具有社会复杂性，如交通参与者的心理特性等[95]。对复杂交叉口的特性分析，是智能网联车辆环境下的交叉口控制问题的研究基础，可以为控制问题的分析与建模提供辅助和支撑，同时在控制模型中考虑复杂特性，也证是控制问题研究所需要不断完善的方向。下面将从静态要素、控制对象和影响因素三个方面对复杂交叉口特性进行分析。2.2.1 静态要素复杂性分析交叉口控制问题，是在已有道路组织渠化的基础上，对到达交叉口车辆的通行权先后次序进行控制，其控制策略和方法与交叉口设计（包括几何特性与交叉口组织渠化）息息相关。（1）交叉口几何特性可以从道路线形、道路环境两个方面来对交叉口几何特性的复杂性进行分析。道路线形包括横断面线形和纵断面线形，横断面线形对交叉口的车道数、机非隔离条件、行人过街条件具有制约因素，纵断面线形中如道路坡度、转弯半径等条件，对交叉口控制过程中的车辆动力分配、行人及非机动车过街等控制参数产生制约。道路环境包括路面摩擦系数、气象环境以及弯道时距等，这些因素对控制模型中的车辆动力分配、最小跟驰距离、入弯最短减速等变量形成制约关系。
李力、王飞跃[97]对地面交通控制的历史和未来展望进行了论述。如图2.3 所示，近百年来交叉口控制技术作为地面交通控制技术中最有代表性的技术，其发展大致经历了无控制、标志标线控制、固定式信号灯、智能信号灯、与自动驾驶相结合的智能信号控制等。注2） 出自文献[97]图 2.3 地面交通控制时间轴图基于上述分析，本文将针对每个阶段下控制问题的具体特征进行分析总结如表2.4所示。本文的研究内容为，智能网联车辆环境下的交叉口控制问题，在这一阶段，可以通过固定检测和车路通信获得相关数据，根据路口状态实时调整控制策略，可控制的变量有信号配时和车辆轨迹。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于动态规划的信号配时滚动优化算法[J]. 姚志洪,蒋阳升,王逸,赵斌,谭宇. 公路交通科技. 2019(01)
[2]C-V2X蜂窝车联网标准分析与发展现状[J]. 魏垚,王庆扬. 移动通信. 2018(10)
[3]基于车路协同技术的交通信号控制系统研究与示范[J]. 姜杰. 工业控制计算机. 2018(09)
[4]车路协同环境下自适应信号配时优化模型[J]. 姚志洪,蒋阳升,王逸. 工业工程. 2018(04)
[5]5G车联网对自动驾驶技术发展的影响[J]. 许彩霞. 信息通信. 2018(06)
[6]中国城市道路交通安全特点解析[J]. 赵琳娜,贾兴无,戴帅,巩建国,支野. 城市交通. 2018(03)
[7]地面交通控制的百年回顾和未来展望[J]. 李力,王飞跃. 自动化学报. 2018(04)
[8]国内外智能网联汽车发展趋势研究[J]. 殷媛媛. 竞争情报. 2017(05)
[9]智能网联汽车（ICV）技术的发展现状及趋势[J]. 李克强,戴一凡,李升波,边明远. 汽车安全与节能学报. 2017(01)
[10]基于遗传算法的交叉口信号控制多目标优化[J]. 李振龙,董文会,韩建龙,朱明浩. 计算机应用. 2016(S2)
博士论文
[1]车路协同环境下信号交叉口公交优先控制优化研究[D]. 胡兴华.北京交通大学 2016
硕士论文
[1]不完全车联网环境下的交通信号控制研究[D]. 季策.浙江大学 2018
[2]可靠性交通网络均衡的帕累托效率研究[D]. 林芬.东南大学 2017
[3]面向交叉口CA模型的社会复杂性形式化描述研究[D]. 郭姝妍.北京交通大学 2014
[4]决策树学习及其剪枝算法研究[D]. 王黎明.武汉理工大学 2007
本文编号：3359593
【文章来源】：中国人民公安大学北京市
【文章页数】：149 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
智能网联车辆环境示意图
- 24 -图 2.2 交互机理示意图2.2 复杂交叉口特性分析交叉口是路网中的关键节点，是不同方向、类型通行需求汇集冲突的区域，因此交叉口环境具有复杂性的特征。同时，交通问题的复杂性不仅有工程性，还具有社会复杂性，如交通参与者的心理特性等[95]。对复杂交叉口的特性分析，是智能网联车辆环境下的交叉口控制问题的研究基础，可以为控制问题的分析与建模提供辅助和支撑，同时在控制模型中考虑复杂特性，也证是控制问题研究所需要不断完善的方向。下面将从静态要素、控制对象和影响因素三个方面对复杂交叉口特性进行分析。2.2.1 静态要素复杂性分析交叉口控制问题，是在已有道路组织渠化的基础上，对到达交叉口车辆的通行权先后次序进行控制，其控制策略和方法与交叉口设计（包括几何特性与交叉口组织渠化）息息相关。（1）交叉口几何特性可以从道路线形、道路环境两个方面来对交叉口几何特性的复杂性进行分析。道路线形包括横断面线形和纵断面线形，横断面线形对交叉口的车道数、机非隔离条件、行人过街条件具有制约因素，纵断面线形中如道路坡度、转弯半径等条件，对交叉口控制过程中的车辆动力分配、行人及非机动车过街等控制参数产生制约。道路环境包括路面摩擦系数、气象环境以及弯道时距等，这些因素对控制模型中的车辆动力分配、最小跟驰距离、入弯最短减速等变量形成制约关系。
李力、王飞跃[97]对地面交通控制的历史和未来展望进行了论述。如图2.3 所示，近百年来交叉口控制技术作为地面交通控制技术中最有代表性的技术，其发展大致经历了无控制、标志标线控制、固定式信号灯、智能信号灯、与自动驾驶相结合的智能信号控制等。注2） 出自文献[97]图 2.3 地面交通控制时间轴图基于上述分析，本文将针对每个阶段下控制问题的具体特征进行分析总结如表2.4所示。本文的研究内容为，智能网联车辆环境下的交叉口控制问题，在这一阶段，可以通过固定检测和车路通信获得相关数据，根据路口状态实时调整控制策略，可控制的变量有信号配时和车辆轨迹。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于动态规划的信号配时滚动优化算法[J]. 姚志洪,蒋阳升,王逸,赵斌,谭宇. 公路交通科技. 2019(01)
[2]C-V2X蜂窝车联网标准分析与发展现状[J]. 魏垚,王庆扬. 移动通信. 2018(10)
[3]基于车路协同技术的交通信号控制系统研究与示范[J]. 姜杰. 工业控制计算机. 2018(09)
[4]车路协同环境下自适应信号配时优化模型[J]. 姚志洪,蒋阳升,王逸. 工业工程. 2018(04)
[5]5G车联网对自动驾驶技术发展的影响[J]. 许彩霞. 信息通信. 2018(06)
[6]中国城市道路交通安全特点解析[J]. 赵琳娜,贾兴无,戴帅,巩建国,支野. 城市交通. 2018(03)
[7]地面交通控制的百年回顾和未来展望[J]. 李力,王飞跃. 自动化学报. 2018(04)
[8]国内外智能网联汽车发展趋势研究[J]. 殷媛媛. 竞争情报. 2017(05)
[9]智能网联汽车（ICV）技术的发展现状及趋势[J]. 李克强,戴一凡,李升波,边明远. 汽车安全与节能学报. 2017(01)
[10]基于遗传算法的交叉口信号控制多目标优化[J]. 李振龙,董文会,韩建龙,朱明浩. 计算机应用. 2016(S2)
博士论文
[1]车路协同环境下信号交叉口公交优先控制优化研究[D]. 胡兴华.北京交通大学 2016
硕士论文
[1]不完全车联网环境下的交通信号控制研究[D]. 季策.浙江大学 2018
[2]可靠性交通网络均衡的帕累托效率研究[D]. 林芬.东南大学 2017
[3]面向交叉口CA模型的社会复杂性形式化描述研究[D]. 郭姝妍.北京交通大学 2014
[4]决策树学习及其剪枝算法研究[D]. 王黎明.武汉理工大学 2007
本文编号：3359593
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