【摘 要】
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随着城市道路交通流向需求变化频率及幅度加剧,单靠时间资源优化已经无法缓解路口拥堵问题。因此,交叉口时空资源协同优化被广泛采用,而以可变车道为主的空间资源优化模式对驾驶员出行造成了一定困惑,导致空间资源优化效率难以充分提升。近年来,智能车路协同系统(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System,I-VICS)技术迅速发展,为可变车道动态管
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随着城市道路交通流向需求变化频率及幅度加剧,单靠时间资源优化已经无法缓解路口拥堵问题。因此,交叉口时空资源协同优化被广泛采用,而以可变车道为主的空间资源优化模式对驾驶员出行造成了一定困惑,导致空间资源优化效率难以充分提升。近年来,智能车路协同系统(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative System,I-VICS)技术迅速发展,为可变车道动态管控下车流安全有序运行提供了保障。为此,本文针对车路协同下交叉口可变车道智能控制方法展开系统研究,研究内容如下:(1)分析了现阶段可变导向车道的运行现状及影响特性。从流向性供需失衡分析切入,解析相应的问题特征,分析并总结了可变导向车道的设置条件和控制方式;结合实地调查和理论研究成果,从运行效益、安全性和信号控制三个角度深入分析了可变导向车道的影响特性;总结了现阶段可变导向车道在运行过程中存在的问题。(2)研究了车路协同环境下可变导向车道的交通运行特征。基于车路协同技术的概念、组成和原理,总结了车路协同环境下可变导向车道运行的技术优势;详细分析了该环境下的车辆跟驰行为与换道行为,并提出了车路协同环境下可变导向车道的运行流程、车速诱导模型和信号协同控制模型。最后,基于车路协同环境下的驾驶行为特征和元胞自动机模型,设计了车辆的换道规则及改进元胞自动机模型,得到了相应的微观交通流运行特征,并验证了所设计模型的有效性。(3)提出了车路协同环境下可变导向车道的智能控制方法。从工程实践和理论研究角度分析了时空资源配置研究的可行性,以绿灯利用率最大和车道空间占有率最小为优化目标,构建了车路协同环境下可变导向车道的时空资源优化配置模型,并利用多目标遗传算法和模糊推理系统进行组合求解。最后,从实际应用层面,设计了结合车路协同技术的可变导向车道智能控制方法。(4)基于SUMO仿真验证了可变导向车道智能控制方法的有效性。以淄博市的实际交叉口为例,通过实地调查和视频数据采集获取基础数据,进而搭建了仿真环境。设计了早晚高峰时段下现状与车路协同两种运行环境下的仿真验证方案,结果显示:车路协同环境下早晚高峰时段的车均延误分别下降25.34%和24.15%,绿灯利用率和车道空间占有率在早、晚高峰时段的优化效益均大于10%,证明了文中设计智能控制方法的有效性。本文围绕流向失衡条件下的时空资源协同优化问题,形成了一套在I-VICS环境下的可变车道智能控制理论与方法,能够有效提升交叉口时空资源协同优化效率,从而为城市道路流向供需失衡问题解决,提供理论和技术支撑。
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