城市道路交通建模和控制技術研究(已修改)

　

【正文】 Y 1 0195G8 分類號 密級 —— U D C 編號 浙江大學 博士后研究工作報告 沈國江 工作完成日期：蘭 !!生圭旦墮旦 提交報告日期：型』生三旦』目 浙江大學 (浙江 ) 試蹶催年老月 摘要 城市道路交通控制技術是當前控制領域和交通工程 領域的研究熱點之一． 隨著人工智能、自動控制技術、計算機技術和通訊技術的迅速發展，各種交通 模型和分析綜合方法層出不窮，新的理論和研究成果不斷出現，并已在實際工 程應用中顯示出巨大的威力和發展潛力。 報告研究城市道路交通新的建模和控制方法，研究對象包括單交叉口、城 市交通干線、城市交通區域、城市快速公路。實際應用和仿真表明，這些算法 具有較強的魯棒性、自適應性和自學習性，比傳統的交通控制方法能更有效地 解決城市交通問題。 報告的主要內容如下： 1)介紹了城市道路交通控制的起源和發展歷史，詳盡地分析和闡述了 國內 外當前的研究成果，指出了理論研究和實際應用中存在的困難和一些亟 待解決的問題，同時扼要地說明了城市道路交通控制技術今后的研究方 向。 2)提出了一種全新的復雜單交叉 1： 3交通流信號燈智能控制技術。詳細地討 論了信號燈設置、相位劃分、行人過街按鈕響應以及信號燈的“早斷” 和“遲起”。采用模糊神經網絡控制技術優化信號周期時間，使其跟隨交 通流飽和度變化；而綠信比則根據歷史和實時交通流數據在線調整。目 標是在絕對保證行人安全通行的前提下。使該交叉口交通暢通，明顯降 低停車率和平均車輛延誤時間。 3)設計了一 種全新的雙向綠波帶智能控制策略。整個控制方案分為兩層， 協調層根據一段時間內交通流數據優化計算干線上的公共周期時間和上 下行相位差，控制層確定每個周期內各交叉口的綠信比。周期依照關鍵 路口飽和度的大小由一模糊神經網絡進行優化，相位差根據上下行速度 進行計算，綠信比基于歷史和實時的交通數據確定。目標是使進入干線 上行和下行的車輛一路綠燈，明顯降低車輛停車率和平均延誤時間。 4)建立了面向控制應用的路網宏觀動態模型。按照大系統分解一協調思想， 把整個城市大交通網絡分為 3個子系統，并分別建立了它們的模型，即： 城市區域交通流模型、城市快速公路交通流模型和城市區域一城市快速 公路交通流模型，同時討論了模型參數的優化估計。 5)利用模糊理論和神經網絡技術對城市區域交通進行實時分散控制。分散 在各交叉口的控制器根據它自己和相鄰交叉口的交通流信息對相序、相 位切換、信號周期和綠信比進行動態管理。控制器由三個模塊組成：相 序優化模塊，綠燈判斷模塊和相位切換模塊。目標是保持區域內各交叉 口前的交通暢通和車輛延誤最小。 6)對城市快速公路交通流建模和控制方法進行了探討。利用人工神經網絡 技術建立了快速公 路模型，并提出了入口匝道放行和路段速度控制相結 合的多變量神經網絡控制策略，利用該控制策略建立的自適應神經網絡 控制器，可以使快速公路上的密度維持在理想值附近。該控制器是一個 狀態和控制作用均可跟蹤的伺服系統。 7)闡述了城市公交優先信號控制系統。通過設置公交專用車道或鋸齒型公 交優先進口道以及實時公交優先控制策略來實現公交車輛在空間和時間 上的優先通行權利。探討了公交優先信號控制的系統結構和用于公交車 輛檢測和定位的信號標桿技術，重點研究了不同條件下的公交優先實時 控制算法，并給出了公交車輛通行的最小綠燈 持續時間估計算法。 8)詳細討論了杭州市城區城市道路擁擠收費方案，目標是解決杭州市中心 城區道路交通擁堵問題。在分析國內外成功經驗、背景、可行性的基礎 上，給出了杭州市實施 ERP的具體方案。方案中詳細地提出了系統結構、 技術手段、收費模式、計費策略、管理措施和試驗區域等。 最后對全文進行了概括性總結，并指出了理論和應用上有待進一步研究的問 題。 關鍵詞：單交叉口；城市干線；城市區域，城市快速公路；模糊理論；人工神 經網絡；大系統理論；分散控制；遞階控制；最優控制；智能控制 ABSTRACT Control technique on urban road traffic is all important topic in control domain and traffic engineering domain． Witll the fast development of artificial intelligence(AI)。 automatic control， puter and munication techniques， many traffic flow modeling and analysis by synthesis method have been found． New theory and research achievement have been published in resent year,and their applications in engine甜 ng have been shown b tremendous powers and huge potentials． In this dissertation we mainly study and analyze the new modeling and eontroI arithmetic on urban traffic s3， stem including single intersection， urban trafric呲 urban traffic work and urban expressway． The results of application and simulation show that this arithmetic is more robust， selfadaptive and selfleaming， and can solve the urban traffic problem more effectively thall conventional traffic control methods． The main contributions ofthe dissertation are豁 follows： 1． We made an overview on the urban traffic control svstem in detail． including generation． development and the last achievement,and made a discussion on some difficulty and problem including theory analysis and application in tlle field． Wj also introduced the future research direction and development policy on urban road traffic system． 2． A hOVel intelligent control technique for plex single intersection was presenteamp。Signal lamp setting,phase division， pedestrian pressbutton response， signallamp advallce— o仃 and la_tzon were discussed in detail． Being a function oftraffic flow saturation degree the length ofcycle time wag optimized by one fuzzy neural works arithmetic． and the variable splits were based on historical and real4ime traffic information． ne goal Wag t0 make the intersection expedite． vehicles stop rate lowest and average vehicle delay time shortest,but firstly,the crossingcrosswalk safety of pedestrian had t0 be assured． 3． A fire． new twodirection green wave intelligent control strategY Wag presented to SOlve the C00rdinated control problem of urban traffic trunk． The whole control structure was divided into the coordination layer and the eontrol layer． The optimal public cycle time． up— run offsel： and downrun offset in the trunk were calculated in the coordination layer ’ and the splits of each intersection in the trunk were adjusted in the eOntrOl layer at the end of each cycle． The cycle time was adjusted by one fuzzy neural works arithmetic according to the traffic flow saturation degree of the key intersection in trunk ． The offsets were calculated by the uprun speeds or the downmn speeds． The variable splits of each intersection were based on historical and realtime traffic information． The goal was tO achieve the髓 r0 stop of the up— nLrl and down— mn vehicles in the trunk and to make the vehicle average delay time shortest． 4． A contr01． oriented macroscopic dynamic traffic flow discrete model was discussed． According to the principle of depositioncoordination for large scale systems， the whole urball traffic work system was divided jnto three subsystems of urban region ， urban expressway and urban region expressway ． The subsystems ’ macroscopic dynamic models wel39。e presented respectively and the optimal estimation method ofmodel parameters was also discussed． 5． By the use of fuzzy theory and neural works technique， the urban region tra旃 c realtime distributed eontrol problem was soIved． Each intersection in urban region had its OWN traffic controller which managed the phase sequence， phase switch， cycle time and splits dynamically according to its own and its neighbor’ s traffic situations． The controller included three modules that were phase sequence optimization， green decision and phase switch． The goal of the