[發明專利]一種基于延誤最小和飽和度均衡的多交叉口的控制方法在審
| 申請號: | 201811425129.1 | 申請日: | 2018-11-27 |
| 公開(公告)號: | CN109360432A | 公開(公告)日: | 2019-02-19 |
| 發明(設計)人: | 陳復揚;馬琳;田睿;馬凱國;王奇 | 申請(專利權)人: | 南京航空航天大學 |
| 主分類號: | G08G1/081 | 分類號: | G08G1/081 |
| 代理公司: | 南京經緯專利商標代理有限公司 32200 | 代理人: | 曹蕓 |
| 地址: | 210017 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 交叉口 飽和度 相位差 綠信比 均衡 路口 智能交通控制 相鄰交叉口 交通信號 模型擴展 協調方向 協調控制 優化模型 車輛流 折線型 隊列 車道 協調 路段 優化 分析 | ||
1.一種基于延誤最小和飽和度均衡的多交叉口的控制方法,其特征在于,包括如下步驟:
(1)通過將隊列抵達下游路口的狀態劃分成隊列頭部受阻和隊列隊尾部受阻兩類,建立多交叉口的相位差優化模型,優化關鍵路徑上及非關鍵路徑上各交叉口的協調相位差;
(2)針對車流分布不均的多交叉口,基于飽和度均衡建立綠信比優化模型;
(3)利用粒子群算法求解相位差優化模型,fmincon函數求解綠信比優化模型進行多交叉口協調控制,并對比了協調前后的控制效果。
2.根據權利要求1所述的一種基于延誤最小和飽和度均衡的多交叉口的控制方法,其特征在于,步驟(1)中針對頭部受阻和隊列隊尾部受阻兩類隊列建立的延誤模型如下:
其中,為交叉口2與交叉口1之間的相位差,為交叉口3與交叉口2之間的相位差,為交叉口n與交叉口n-1之間的相位差,Did為下游路口處產生的總延誤,Diu為上游路口處產生的總延誤,αi為下行車隊延誤判斷系數,did為下行車隊頭部受阻時車輛在下游路口的延誤,di′d為下行車隊尾部受阻時下行車輛在下游路口的延誤,βi為上行車隊延誤系數,diu為上行車隊頭部受阻時車輛在上游路口的延誤,di′u為下行車隊尾部受阻時上行車輛在上游路口的延誤,li為路口間距,T為路口周期時長,mod表示求余,為交叉口i+1與交叉口i之間的相位差,vd是路段下行方向上車輛平均的行程速度(m/s),vu是路段上行方向上車輛平均的行程速度(m/s)。
3.根據權利要求1所述的一種基于延誤最小和飽和度均衡的多交叉口的控制方法,其特征在于,步驟(1)中建立非關鍵路徑上相鄰交叉口間的相位差優化模型的方法如下:
其中,ω是慣性權重,qd,i+1是路口i+1下行方向上的交通流量(veh/h),qu,i是路口i上行方向上的交通流量(veh/h),是路段下行方向的最優相位差(s),是路段上行方向的最優相位差(s),L是兩個路口之間的路段長度(m)。
4.根據權利要求1中所述的一種基于延誤最小和飽和度均衡的多交叉口的控制方法,其特征在于,針對交叉口群內各個路段的車流量分布極不均勻的情況,步驟(2)中以飽和度均衡為目標建立協調路徑上多交叉口的綠信比優化模型如下:
其中,ga為相位a的綠燈時間(s),Δga為相位a的綠燈調節時間(s),xa為相位a的飽和度,是平均飽和度,qa為相位a的路段車輛到達率(veh/s),sa為相位a的路段飽和流量(veh/s),Ca為相位a所在交叉口的信號周期(s),λa為相位a的綠信比,gi,j是第i個路口第j相位的綠燈時長(s),Δgi,j為第i個路口第j相位的綠燈時長變化量。
5.根據權利要求1中所述的一種基于延誤最小和飽和度均衡的多交叉口的控制方法,其特征在于,步驟(3)中fmincon函數為:
x=fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonleon,options),f為目標函數,x0為初始值,b,beq為線性不等式約束條件和等式約束的常數向量,A,Aeq為線性不等式約束和等式約束的系數矩陣,lb,ub分別是變量x的下、上界;nonlcon為非線性約束函數,編寫M文件fun.m的非線性不等式約束c(x)≤0以及等式約束g(x)=0;options說明最小化優化參數。
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