智能交通技术国内外研究现状
时间:2017-02-26 15:57 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 国外当前比较成 熟的系统主要有TRANSYT系统、SCATS系统和SCOOT 系统。但各个系统在信号优化方面存在着不同的特点，下面将分别比较它们在信号周期、绿信比和相位差优化调整方法的不同之处。6065 1、TRANSY系统 交通网络研究工具(traffic network study tool，TRANSYT)是英国交通与道路研究所(TRRL)于l996年提出的脱机优化网络信号配时的一套程序，它是一种脱机操作的定时控制系统，系统主要是由仿真模型及优化2部分组成。交通模型用来模拟在信号灯控制下交通网上的车辆行驶状况，以便计算在一组给定的信号配时方案下网络的运行指标；优化过程通过改变信号配时方案并确定指标是否减小，这样经过反复计算求得最佳配时方案。 TRANSYT早期的版本是采用“瞎子爬山”，对相位差和绿信比进行优化，但不能对周期进行优化，只能在一组周期中计算最小的性能指标，得到相对优化的周期时长。其性能指标PJ(performance index)与停车次数和排队长度有关。 TRANSYT系统是一种离线的交通控制系统，不能及时地对实时的交通状况及突发事件进行响应和调整。 2、SCATS系统 悉尼协调自适应交通系统(Sydney coordinated adaptive traffic system，SCATS)是由澳大利亚新南威尔士道路和交通局(RTA)于20世纪70年代末研制成功的，1980年起陆续在悉尼等城市安装使用[1 ]，目前RTA 正推出升级版SCATSII，约有50个城市正运行SCATS系统。SCATS在实行对若干子系统的整协调控制的同时，也允许每个交叉口“各自为政”地实行车辆感应控制，前者称为“战略控制”，后者称为“战术控制”。二者的有机结合，大大提高了系统本身的控制效率。SCATS正是利用了设置在停车线附近的车辆检测装置，才能这样有效、灵活。所以，实际上SCATS是一种用感应控制对配时方案作局部调整的选择系统。SCATS为节省控制计算机的CPU时间，把信号周期、绿信比及相位差作为各自独立的参数分别进行优化，而且不用延误时间和停车次数作为直接的优选目标函数。优化过程所使用的算法以综合流量及类饱和度为主要依据。SCATS使用的类饱和度是指车流有效利用的绿灯时间与绿灯显示时间之比，不同于一般的概念。为避免采用与车辆种类(车身长度)直接相关的参量来表示车流流量，SCATs引入了一个虚拟的参量即综合流量q 来反映通过停车线的混合车流的数量。综合流量是指一次绿灯期间通过停车线的车辆折算当量，它由直接测定的类饱和度及绿灯期间实际出现过的饱和流量S来确定。 3、SCOOT系统 绿信比、周期长、绿灯起步时距优化技术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。由英国运输与道路研究所(TRRL)于1973年开始研究开发，1979年正式投入使用。SCOOT是在TRANSYT的基础上发展起来的，其模型及优化原理均与TRANSYT相似。不同的是，SCOOT是一种方案自动产生式控制系统，即通过安装于各交叉口每条进口道上游的车辆检测器所采集的车辆到达信息联机处理，形成控制方案，连续地实时调整绿信比、周期长及绿灯起步时距3个控制参数，以适应同变化的交通状况。SCOOT优化采用小步长渐近寻优方法，无需太大的计算量。此外，对交通网上可能出现的交通拥挤和阻塞情况，SCOOT有专门的监视和应付措施。它不仅可随时监视系统各部分的工作状态，对故障发出自动报警，而且可以随时向操作人员提供每一个交叉口正在执行的信号配时方案的细节情况，每一周期的车辆排队情况(包括排队队尾的实际位置)以及车流到达图式等信息，也可以在输出终端设备上自动显示这些信息。 (责任编辑：qin) |