【摘 要】
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智能的交通控制是ITS中不或缺的部分,路口的通行状况决定了整个路网是否通行顺畅,路口的实时交通流控制是交通控制系统的基础。目前,城市的部分交通路口由于交通流控制不合理,从而导致道路拥堵加剧情况普遍存在。本文选题以国家重点实验项目（19AKC15）为依托,在研究城市路口交通流的交通特性的基础上,针对于单路口和多路口分别提出了一种预测精度高、控制实时性强的交通路口交通流控制算法,并采用了半实物仿真对交
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智能的交通控制是ITS中不或缺的部分,路口的通行状况决定了整个路网是否通行顺畅,路口的实时交通流控制是交通控制系统的基础。目前,城市的部分交通路口由于交通流控制不合理,从而导致道路拥堵加剧情况普遍存在。本文选题以国家重点实验项目（19AKC15）为依托,在研究城市路口交通流的交通特性的基础上,针对于单路口和多路口分别提出了一种预测精度高、控制实时性强的交通路口交通流控制算法,并采用了半实物仿真对交通流控制方式进行验证。课题研究对缓解城市道路拥堵现状、提升道路通行效率,具有理论意义和应用价值。本文研究主要内容包括:（1）采用了激光雷达与视频车辆检测融合的交通流检测技术（即:雷视一体化交通流检测技术）,搭建了半实物仿真验证系统。在对比分析了传统各种常用的单一视频车辆检测交通流的传统方式的基础上,采用了激光雷达与视频车辆检测融合的交通流检测技术,开展了车流数量检测准确率对比实验研究,通过实地观察计数实验,对比单一视频车辆检测方式和激光雷达检测方式,对比实验表明:视频车辆检测、激光雷达检测和雷视一体化检测在左转车流数量的检测误差为0.56%、0.73%和0;在右转+直行车流的检测中误差分别为2.65%、1.94%和0.34%。（2）提出了一种单路口交通流控制策略算法。在研究了单个路口的车流特性的基础上,选择了符合单路口交通特性的Kalman滤波器预测模型,对此预测模型采用时间窗口优化,根据预测各相位交通流的车辆数量与通过路口车辆总量之比,建立了模糊控制关系,通过对交通流模糊控制结果的优化,实现了对下一时刻各相位的信绿比的控制,从而实现对路口的红绿灯信号的控制输出。sumo仿真实验表明:相对比无控制和传统Kalman滤波模糊控制策略,本文提出的控制策略对样本通行时间的优化为8.91%和3.07%;对样本平均停止次数的优化为12.4%和5.43%。（3）提出了一种多路口交通流控制策略算法。在研究多路口的交通流特性的基础上,考虑到多路口的周期性和关联性,对具有时间特性的长短期记忆神经网络预测模型进行优化,根据预测结果做与单路口相同的模糊处理,实现了对各个路口下一时刻各相位的信绿比的控制,从而实现对多个路口的红绿灯信号的控制效果。sumo仿真实验表明:相对比无控制和传统LSTM模糊控制策略,本文提出的控制策略对样本通行时间的优化为11.77%和4.01%;对样本平均停止次数的优化为5.62%和1.93%。（4）采用V2X技术搭建了交通路口交通流控制策略算法半实物仿真验证系统。基于交通安全性原则,通过V2X技术对交通流中的实际车流的采样,并将其映射到仿真系统中展现成虚拟的车流,对其进行硬件在环测试,通过统计任意随机车辆通过路口所用的时间和停车次数,对路口的交通流控制策略算法进行反向验证。本文以招商局检测车辆技术研究院有限公司的半开放园区道路为半实物仿真实验场地。半实物结果表明,相对比无控制和传统Kalman滤波预测模糊控制策略,本文提出的单路口控制策略在单路口交通场景下对车辆通行时间的优化为9.44%和4.07%,对车辆的平均停止次数优化为47.37%和28.57%;相对比无控制和传统LSTM预测模糊控制策略,本文提出的多路口控制策略在多路口交通场景下对车辆通行时间的优化为10.17%和4.22%,对车辆的平均停止次数优化为21.43%和8.33%。
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