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交叉口作为道路交通网络中的关键节点,是交通流汇聚和分散的主要场所,也是交通拥堵的主要发生地。为了提高道路通行效率,缓解交叉口的交通拥堵,国内外研究学者提出了一系列非常规交叉口的设计与控制方法,并将其运用到实际中。逆向可变车道交叉口是一种近年来新兴的非常规交叉口设计方法,在我国多个城市中得到了应用,其主要是根据信号周期动态利用出口车道,提高左转车辆的通行能力,并减少左转延误。相关研究表明,逆向可变车道在提升交叉口通行效益的同时,也存在安全隐患问题,且其稳定性差,易受微观驾驶行为影响。自动驾驶技术和车联网技术被认为是缓解交叉口交通拥堵、提高通行效益的有效方法。在未来很长一段时间内,道路上将会同时存在智能网联车辆和人工驾驶车辆。因此,本文紧跟学术前沿,研究了智能网联车辆和人工驾驶车辆混合驾驶环境下逆向可变车道的设置方法及交叉口协同优化方法。本文的主要研究内容包括:
(1)分析了逆向可变车道交叉口的交通特性。首先,阐述了逆向可变车道的运行过程,并基于调查数据分析了传统人工驾驶环境下逆向可变车道交叉口的交通特性。其次,结合跟驰模型从理论上分析了智能网联车辆对交通流的影响。然后,通过仿真与理论分析,重点研究了混合驾驶环境下逆向可变车道交叉口的交通特性,并建立了基于混合驾驶环境的异质交通流车队离散模型和车辆跟驰模型。
(2)分析了混合驾驶环境下逆向可变车道交叉口的设置方法。首先,阐述了混合驾驶环境下逆向可变车道交叉口的控制原理。其次,提出了混合驾驶环境下逆向可变车道设计的适用条件,包括基本设置条件、几何条件、交通量、交叉口间距,并分析了逆向可变车道交叉口的相位相序。然后,结合道路交通标志标线规范及实际交叉口的设置情况,提出了混合驾驶环境下逆向可变车道配套设施设计方法。
(3)构建了基于混合驾驶环境的逆向可变车道交叉口车速引导与信号配时协同优化模型。通过分析车速引导与信号配时的关系,建立了基于双层规划的车速引导与信号配时协同优化模型。其中,下层规划以车辆燃油消耗量最小为目标,建立了基于MPC的车速引导模型。上层规划以平均延误最小为目标,建立了基于双环控制结构的信号配时优化模型。分析了上下层模型的求解方法,提出分别采用IGA算法和SFLA算法求解上下层模型。同时,分析了逆向可变车道交叉口协同优化模型的滚动优化策略,并提出了交叉口整体协同优化框架。
(4)通过仿真验证了逆向可变车道交叉口车速引导与信号配时协同优化模型的有效性。以重庆市某逆向可变车道交叉口为例,运用VISSIM COM接口、C#、MATLAB编程环境建立了仿真平台,通过设计3个实验方案,对不同智能网联车辆渗透率及不同交通量下的改善效果进行对比分析。结果表明,在3种流量方案下,本文所提出的车速引导与信号配时协同优化模型的改善效果均优于仅信号优化的模型,其能显著降低交叉口平均延误,减少车辆的燃油消耗量,并且改善效果随智能网联车辆渗透率的增加而增加;同时,在相同渗透率下,逆向可变车道交叉口的改善效果随左转车辆的增加而增加,当左转车辆较大且智能网联车辆渗透率较高时,交叉口的改善效果更加显著。
(1)分析了逆向可变车道交叉口的交通特性。首先,阐述了逆向可变车道的运行过程,并基于调查数据分析了传统人工驾驶环境下逆向可变车道交叉口的交通特性。其次,结合跟驰模型从理论上分析了智能网联车辆对交通流的影响。然后,通过仿真与理论分析,重点研究了混合驾驶环境下逆向可变车道交叉口的交通特性,并建立了基于混合驾驶环境的异质交通流车队离散模型和车辆跟驰模型。
(2)分析了混合驾驶环境下逆向可变车道交叉口的设置方法。首先,阐述了混合驾驶环境下逆向可变车道交叉口的控制原理。其次,提出了混合驾驶环境下逆向可变车道设计的适用条件,包括基本设置条件、几何条件、交通量、交叉口间距,并分析了逆向可变车道交叉口的相位相序。然后,结合道路交通标志标线规范及实际交叉口的设置情况,提出了混合驾驶环境下逆向可变车道配套设施设计方法。
(3)构建了基于混合驾驶环境的逆向可变车道交叉口车速引导与信号配时协同优化模型。通过分析车速引导与信号配时的关系,建立了基于双层规划的车速引导与信号配时协同优化模型。其中,下层规划以车辆燃油消耗量最小为目标,建立了基于MPC的车速引导模型。上层规划以平均延误最小为目标,建立了基于双环控制结构的信号配时优化模型。分析了上下层模型的求解方法,提出分别采用IGA算法和SFLA算法求解上下层模型。同时,分析了逆向可变车道交叉口协同优化模型的滚动优化策略,并提出了交叉口整体协同优化框架。
(4)通过仿真验证了逆向可变车道交叉口车速引导与信号配时协同优化模型的有效性。以重庆市某逆向可变车道交叉口为例,运用VISSIM COM接口、C#、MATLAB编程环境建立了仿真平台,通过设计3个实验方案,对不同智能网联车辆渗透率及不同交通量下的改善效果进行对比分析。结果表明,在3种流量方案下,本文所提出的车速引导与信号配时协同优化模型的改善效果均优于仅信号优化的模型,其能显著降低交叉口平均延误,减少车辆的燃油消耗量,并且改善效果随智能网联车辆渗透率的增加而增加;同时,在相同渗透率下,逆向可变车道交叉口的改善效果随左转车辆的增加而增加,当左转车辆较大且智能网联车辆渗透率较高时,交叉口的改善效果更加显著。