长沙理工大学-基于车辆轨迹信息的线控协调.doc

基于车辆轨迹信息的线控协调 设计者：闫超 王伟 滕德禹 赵梦龙 陈展球 指导教师：卢守峰，刘喜敏 （学学院，） 作品内容简介 本研究利用车辆轨迹信息和GPS数据，通过数据融合技术改进了线控协调数解法计算中确定试算带速的方法。具体来说，一方面拍摄设计道路典型路段和交叉口车流的运行情况，另一方面利用车载GPS接收机采集研究路段车辆的GPS数据，然后利用所编写的“视频数据采集程序”、“GPS数据提取程序”处理视频录像、提取GPS数据得到车辆速度分布、轨迹信息、行驶时间等车辆运行信息。通过数据融合确定数解法试算带速，提高线控协调方案计算的科学性合理性现实性，这种利用实时GPS数据进行干线协调控制的思路方法一定程度上为定时控制向感应控制的进化提供了有益借鉴。利用车辆轨迹信息计算线控方案的延误指标、改进简化线控方案评价方法。 关键字： 车辆轨迹，GPS数据，数据融合，线控方案计算评价 研究背景 1.1线控协调计算方法 目前，我国交通方面的学者研究城市干道绿波协调控制模型主要分为线性模型和非线性模型。线性模型主要算法有： 1.图解法 图解法是在交通调查等有关数据的基础上。以绿波控制中的单向宽度或双向宽度为目标，通过手工多次计算或反复制作时距图，最终获得宽度最大的最佳配时方案，以满足单向或双向绿波协调控制的目的和要求。 2.数解法 数解法思路就是寻找使得系统中各实际信号距理想信号的最大挪移量最小来获得最优相位差。传统的信号协调一般采用事先设定车辆平均速度或速度分布（如正态分布、二项分布）的方法，然后根据间距设定相位差。由于不同车辆在道路上运行的交通流特性具有很大的差异，因此实际的车速分布与事先假定的速度分布具有较大的偏差，造成绿波协调效果不佳。 关于非线性模型，王秋平，谭学龙在《城市道路多交叉口信号协调控制优化研究》中建立了以干线车辆行程时间最短为目标，各相位有效绿灯时间、饱和度及周期时长为约束条件的非线性函数模型，并运用遗传算法及退火遗传算法进行计算。 1. 遗传算法 遗传算法简称ＧＡ，是以自然选择和生物遗传理论为基础，将生物进化过程中的“物竞天择，适者生存”的规律与群体内部的染色体的随机信息交换机制相结合，是一种高效的全局寻优有哪些信誉好的足球投注网站算法。 2.遗传退火算法 遗传退火算法是依据固体物质退火过程和组合优化问题之间的相似性并将二者有效的结合，用来弥补遗传算法不足的算法。 此外，李晓东等在《城市交通多线路协调控制算法研究》中提出了实现多条主干线路的二维“绿波”协调控制，并采用以交通控制时空图为基础的时空演化算法模型。 1.2线控协调方案的评价和反馈 经典的TRANSYT(Traffic Network Study Tool)是一种脱机操作的定时控制系统，系统主要由仿真模型及优化两部分组成，这种程序的主要原理是，首先将获得的网络几何尺寸、交通流数据以及初始配时信号等信息输入仿真模型，仿真模型经过计算得出网络内车辆的延误、停车时间等信息，同时TRANSYT将仿真所得的性能指标(PI)送入优化程序，作为优化的目标函数；以网络内的总行车油耗或总延误时间及停车次数的加权和作性能指标；用“爬山法”优化，产生较之初始配时更为优越的新的信号配时；把新信号配时再送入仿真部分，反复迭代，最后取得PI值达到最小的系统最佳配时。其工作原理如图1所示： 图1 TRANSYT程序原理图 设计原理 2.1研究思路简介 本研究的思路如图2所示，一方面拍摄设计道路路段车流的运行情况，另一方面利用车载GPS接收机采集设计道路路段车辆的GPS数据，然后处理视频录像、提取GPS数据得到车辆速度分布、车辆轨迹等运行信息，通过数据融合，改进线控方案计算、评价的方法。 图2 研究思路示意图 2.2具体步骤 （一）交通调查 1.拍摄干道交叉口的车流视频 选择市区一条干道，要求此干道交叉口数量和间距合适，并于其中一个具有代表性的交叉口附近的制高点对路上车流进行拍摄，具体步骤如下： 1) 选取合适的两交叉口，具体要求如下： a) 尽量选择有较广阔视野范围的道路，最好是某一高大建筑物周围的道路，以获得较好的视野和清晰的影像画面。 b) 交叉口之间的距离要适当。 2) 摄影机录像 选择合适的位置架设摄像机进行拍摄，要求能清楚地拍摄到两交叉口间车辆的运行状态。拍摄时间不能过短，以保证在处理视频采集数据时可以获取足够的样本。 3) 获得交叉口间的距离信息 2.利用车载GPS接受机采集车辆GPS数据 同样于1中拍摄车流视频的干道，将GPS接收机放置在出租车顶部，车辆行驶时GPS接收机便实时不断地采集GPS数据。 3.获取相关路段的几何和配时信息 （二）数据处理 1.视频录像处理 由于视频信息量大，处理工作量也很大，本研究利用VB语言编写了“视频数据采集程序”，获取了车辆在交叉口间行驶时的速度、离开交叉口启动和