【摘 要】
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针对当前干线信号协调控制为基于车辆到达驱动的被动响应型控制的特点与不足,提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法。优化原理为:考虑车辆
【机 构】
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长沙理工大学智能道路与车路协同湖南省重点实验室; 伦敦帝国学院土木与环境工程系; 佛罗里达大学土木与海岸工程系;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51678076,61773077,71701023);湖南省研究生科研创新项目(CX2016B394)
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针对当前干线信号协调控制为基于车辆到达驱动的被动响应型控制的特点与不足,提出一种车联网环境下干线信号协调控制与车辆速度主动引导的协同优化方法。优化原理为:考虑车辆-信号控制系统双向通信的环境下,在干线协调控制的基础上引入速度引导来调节车辆到达交叉口时刻,以避免车辆在红灯期间到达交叉口,减少停车次数并提高协调控制系统通行效率。首先,选择双向绿波带宽模型作为协调控制方案的基础;依据下游交叉口当前信号灯色和剩余时长,将车辆引导分为红灯引导和绿灯引导,分别给出最佳车速方程;基于最佳车速给出车辆到达交叉口时刻、交叉口延误和停车次数的估计方法。然后,以车辆引导速度和干线绿波相位差为控制变量,以绿波带宽最大、车辆延误与停车次数最小为目标,建立集成车速引导和干线绿波的优化模型;应用粒子群算法的多目标搜索算法对优化模型求解。选择长沙市湘江中路4个连续交叉口开展案例研究,分别应用普通干线绿波Maxband模型和提出的集成模型设计信号控制方案,并以VISSIM仿真平台进行效率评价。结果表明:集成模型能同时调节相位差和车辆速度,增大绿波带宽,减少停车次数;仿真周期内与Maxband模型相比,集成模型的上行和下行方向平均延误分别降低了24.8%和31.1%,平均停车次数分别减少了37.6%和41.7%,基于车速引导的集成模型能显著提高干线协调控制的效率。
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