智能交通信号控制机的分析与设计

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时间:2019-02-01

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1、1引言1.1 论文选题背景近年来随着经济的发展,人们生活水平的日益提高,机动车辆数量也随之剧增。城市交通的通畅问题影响着方方面面:比如会影响整个城市整体的发展;拥塞的交通会对环境产生影响,原因是不能及时通行的车辆,运行发动机的噪音和向空气中排放的各种有害气体对周围环境造成的影响;交通拥挤导致时间延误,交通事故增多,燃油损耗上升;另外交通拥塞对于交通的参与者的心理也有很多的影响。交通拥堵问题迫在眉睫。城市交通拥堵问题已经成为制约城市发展的瓶颈。解决交通拥堵的最常用和有效的方法有以下两种:第一种新修和完善基础设施,比如:新修道路、拓宽道路,架设高架桥

2、与地下隧道。但这种方法投入成本高,随着汽车数量的增多最终还是治标不治本。第二种是利用新兴的先进的电子技术、控制技术建立功能强大的智能交通系统(ITS),配合对交通流的科学管理。此方法不但能使交通阻塞得到一定的解决,使道路畅通,而且也会使现有的交通网发挥最大通行潜力。这样智能交通系统的重要性凸显出来了。另外由于电子技术、通信技术、计算机技术和自动控制技术等学科的飞速发展,更为智能交通系统的实现打下了坚实的技术基础。城市智能交通系统是面向全市的交通进行的数据监测、交通信号灯控制与交通诱导的计算机控制系统,是现代城市交通监控指挥系统中最重要的组成部分,

3、主要用[1]于城市道路交通控制与管理。实践证明,利用各种先进技术构建的智能交通管理系统能实现以上目标,是解决当前道路交通问题的有效途径,而路口的交通信号控制机(以下简称信号机)作为城市交通控制系统的重要组成部分,在疏导交通流、保障路口交通安全方面起着重要作用。1.2国内外现状及研究目的自从自动信号控制系统问世以来,先后出现了各种信号机。以控制信号方式不同可分为两类:静态控制系统和动态控制系统。静态控制一般需要通过大量的历史交通数据和路网几何资料对信号机的各项参数(信号配时、相位、绿信比)进行设置。动态控制系统是根据实时交通数据实时的产生配时方案实

4、现信号优化。将上述两种控制系统进行比较,动态控制系统的控制效果明显优于静态控制系统的效果。另外按照控制的空间范围上分:又可分成“点控”、“线控”以及正在发展和完善的“面控”。在所谓的“点控”方式下先后出现了单时段定周期控制机、多时段定周期控制机和感应式信号控制机。这些信号机独立工作的相互之间没有通信与协调,同时此类信号机被1 称为第一代自动控制信号机。“线控”方式是在电子计算机被广泛应用的80年代后出现的,电子计算机应用于对多个路口的红绿灯协调集中控制,此类属于第二代信号机。第二代交通控制系统与第一代交通控制系统相比增加了“线控”能力,因而在一定

5、程度上取得了较好的控制效果。但随着城市化进程的加快,单纯的“线控”已经不能满足城市交通的需要。目前,人们正在积极寻求第三代城市交通控制解决方案——城市区域控制(面控),以更好的满足交通发展的需要。第三代交通系统,即“面控”方式是多数引入了交通指挥控制中心,利用现在普及的网络将路口采集的数据发送至交通指挥控制中心,在中心经过快速的决策同时产生对各个路口的具体控制方案,然后快速传输给各个路口的信号机。以上是对交通控制信号系统的一种分类,下面是国内外的研究情况:国外研究目前比较成熟的系统是TRANSYT系统、SCATS系统和SCOOT系统。但各个系统存

6、在着不同的特点:TRANSYT(Traffic Network Studyt001)是英国交通与道路研究所(TRRL)于1996年提出的脱机优化网络信号配时的一套程序,是定时控制系统。缺点是由于是脱机系统,所以不能对实时的交通状况和突发事件进行响应和调整。SCATS(Sydney Coordinated Adaptive Traffic System)是由澳大利亚新南威尔士道路和交通局(RTA)于20世纪70年代末研制的,目前约有50个城市在运行。SCATS既对整体协调控制,也允许每个交叉口自行地实行车辆感应控制,大大提高了系统本身的控制效率。S

7、COOT(Split Cycle Offset Optimization Technique)是英国运输与道路研究所(TRRL)于1993年开始正式投入使用,是一种对交通信号网实行实时协调控制的自适应控制系统。它是方案产生式的在线交通控制系统,能根据实时的交通流数据来产生新的交通控制方案。国内在智能交通信号控制机的研究工作主要分成:(1)交通信号机控制算法的智能化交通信号机是处于交通指挥中心与信号采集部分的中间。交通信号机的信号控制方式有自主控制,联网协调控制。交通信号机的通信分成两部分:一部分是交通信号控制机前段的数据采集部分的通信,另一部分交

8、通信号控制机与交通指挥中心或者是与其他交通信号控制机的通信。自主控制算法主要有以下几类:l基于Agent的控制算法基于Agent的控制算

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