【摘 要】
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在车路协同环境下,车辆位置和速度等信息容易获得,为交通信号控制系统提供了新的数据源。针对现有信号控制系统鲁棒性差,不能适应交通流实时变化特征等问题,本文提出了一种车
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51578465,71771190);重庆市应用开发计划重点资助项目(cstc2014yykf B30003);西南交通大学优秀博士学位论文培育资助项目(D-YB201708)
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在车路协同环境下,车辆位置和速度等信息容易获得,为交通信号控制系统提供了新的数据源。针对现有信号控制系统鲁棒性差,不能适应交通流实时变化特征等问题,本文提出了一种车路协同环境下交叉口自适应实时控制优化模型。该模型以交叉口车均延误最小为优化目标,相位绿灯时长为约束条件,采用遗传算法对模型进行求解,实现了对交叉口信号配时方案的实时优化。最后,通过调查数据并设计仿真实验,证明了文中模型比感应控制效果更好,车辆平均延误减少了30%,同时能够保证交叉口各个转向的车均延误均衡。
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