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一种基于自适应迭代学习控制的城市主干道协调控制方法与流程

发布时间:2019-07-04 03:52 来源:未知 编辑:admin

  本发明涉及交通信号控制技术领域,尤其是涉及一种基于自适应迭代学习控 制的城市主干道协调控制方法。

  随着我国社会经济的发展和人民生活水平的提高,越来越多的汽车进入了 普通家庭,交通事故、交通拥堵、环境污染和能源消耗等问题日趋严重,旅行时 间、旅行安全、环境质量和生活质量都受到了交通状况的制约。

  城市道路交通信号控制是现代城市交通管理中极其重要的一个方面,其管 理与控制水平的优劣将直接影响城市道路交通运行的效果。在城市路网中,主干 道承受着巨大的交通负荷,因此,实现良好的城市主干道交通信号控制是城市交 通畅通化措施的重点。

  现代城市交通信号控制理论研究表明,实现城市主干道交通信号动态协调 控制,特别是通过实现信号配时优化条件,调控交通流,并使其均匀分布在主干 道中,将极大地提高路网的通行能力,改善交通主干道本身及周边道路的交通溢 流现象,是城市交通高峰期交通信号控制的最佳选择。

  作为一种高效的城市交通协调控制方式,基于自适应迭代学习控制的城市主 干道协调控制方法具有以下特点:1.保证主干道整体的车流均衡,从而降低主干 道交叉口溢流的情况;2.交叉口绿灯使用效率更高,从而提高了主干道的通行能 力;3.根据实时数据调整配时方案,能迅速应对交通需求的变化,提高了路网的 稳定性;4.可使主干道承受更大的交通需求,从而降低了路网其余部分的压力, 改善整个路网的交通状况。

  国外主干道交通信号协调控制方法已有研究成果,如:J.D.C.Little首先提出 了MAXBAND算法,针对包括n个路口S1,...,Sn的城市主干道,给出一组优化 的交通信号相位差,使尽可能多的机动车在设定的速度范围内能够一次不停的通 过主干道。N.H.Gartner在MAXBAND方法的基础上提出了MULTIBAND,对许 多重要特性都进行了改进,如清空时间的设定,左转车辆的控制,对干线中不同 路段实现不同带宽等。但这些研究成果并未有效利用交通需求变化的日重复特 性,且随着路网规模的扩大,计算量迅速上升。

  本发明要克服现有技术上述不足,提供一种基于自适应迭代学习控制的城市 主干道协调控制的方法,从而降低主干道发生拥堵的几率,提高城市出行效率。

  本发明是一种基于自适应迭代学习控制的城市主干道协调控制的方法,用于 一个包括若干连续相邻交叉口的城市道路交通区域,包括如下步骤:

  a.确定关键交叉口:对于被控主干道,将其中交通需求最大的交叉口确定 为关键交叉口。

  b.初始化公共信号周期,绿信比,相位差:对于关键交叉口,根据Webster 方法获得交叉口信号周期,并将其作为交叉口公共信号周期;各交叉口均采用四 相位配时方案,分别按其相位流量比计算初始绿信比;同时利用路段长度除以路 段平均速度计算主干道相邻交叉口之间的相位差。

  c.优化关键交叉口绿信比:根据实时交通数据,利用去伪控制方法确定迭 代学习控制的闭环控制率,然后利用前次迭代的误差以及本次迭代的误差,使用 开闭环迭代学习控制方法优化绿信比。

  d.优化非关键交叉口绿信比:从关键交叉口的相邻交叉口开始,两两协调, 将上游交叉口作为主路口,下游交叉口作为从路口,进行主从协调控制设计,依 次完成非关键交叉口的绿信比优化。

  本发明作为一种城市主干道协调控制方法,步骤c、d的优化目标是在有限 的控制时间[0,K]内,使关键交叉口各相位关键车流的道路占有率趋向于理想 占有率od,并使非关键交叉口主干道方向上车流的道路占有率趋向于主路口对 应流向的道路占有率,即

  首先确定一个候选控制器参数集合使得其中各参数对 应的控制器均确保相应的迭代学习控制收敛。然后确定去伪策略中对于每一个候 选参数对应控制器的虚拟参考的计算方法:

  其中α和β为设定向量。从候选控制器参数集合中选取最大的计算它 对应控制器的虚拟参考和性能指标若该候选控制器满足性能指标, 则该控制器为非伪控制器,加入控制系统,若不满足,则在剩余的候选控制器参 数中选择最大的一个进行计算,直至有候选参数对应的控制器满足性能指标。

  2)根据去伪策略得到的控制器进行关键交叉口绿灯时间的计算,其中迭代学 习控制的学习律设定为:

  其中un(k)为第n次迭代第k个采样周期的绿灯时间,en(k)为第n次迭代过 程第k个采样时刻的误差,为开环迭代学习控制部分,为闭环迭代学 习控制部分,为闭环学习控制率,ko为开环学习控制率。

  针对城市交通问题愈发突出,而城市主干道作为城市交通的主动脉,交通负 荷不断增大的现状,通过协调城市主干道的信号配时,合理利用现有的道路基础 设施,降低拥堵发生的几率。本发明以交叉口为控制对象,利用上下游交叉口的 流量相关性对交叉口进行两两协调,根据实时的道路流量情况,通过迭代学习控 制方法(ILC)计算信号灯各相位的绿灯时间,最后通过去伪策略来实时整定闭 环控制器参数。

  本发明的优点是:降低了主干道控制的实时计算量,提高了主干道的通行效 率,效果优于传统的定时控制方案,为城市主干道协调控制提供了一种有效方法。

  如图1所示使用本发明方法的一个包括若干连续相邻交叉口的城市道路交 通区域,共有3个交叉口,用自然数序列表示为{1,2,3},其中东西向道路为主干 道,南北向道路为次干道或支路,东西向流量一般明显大于南北向。定义由西往 东为主干道上行方向,由东往西为下行方向。各路通流相位划分如下:相位 1为东西向直行和右转;相位2为东西向左转和右转;相位3为南北向直行和右 转;相位4为南北向左转和右转。

  本发明的一种基于自适应迭代学习控制的城市主干道协调控制的方法,包括 如下步骤:

  a.确定关键交叉口:对于被控主干道,将其中交通需求最大的交叉口确定 为关键交叉口。

  b.初始化公共信号周期,绿信比,相位差:对于关键交叉口,根据Webster 方法得到交叉口信号周期,并将其作为交叉口公共信号周期;各交叉口均采用四 相位配时方案,分别按其相位流量比计算初始绿信比;同时利用路段长度除以路 段平均速度计算主干道相邻交叉口之间的相位差。

  c.优化关键交叉口绿信比:根据实时交通数据,利用去伪控制方法确定迭 代学习控制的闭环控制率,然后利用前次迭代的误差以及本次迭代的误差,使用 开闭环迭代学习控制方法优化绿信比。

  d.优化非关键交叉口绿信比:从关键交叉口的相邻交叉口开始,两两协调, 将上游交叉口作为主路口,下游交叉口作为从路口,进行主从协调控制设计,依 次完成非关键交叉口的绿信比优化。

  获得受控路段上每个交叉口的交通需求数据{Q1,Q2,Q3},选择其中最大的 一个作为关键交叉口,如图1所示该控制区域的关键交叉口为交叉口1。

  步骤c和d中,对绿信比的进行优化的目标是在有限的控制时间[0,K]内,使 关键交叉口各相位关键车流的道路占有率趋向于理想占有率od,并使非关键 交叉口主干道方向上车流的道路占有率趋向于主路口对应流向的道路占有率,即

  首先确定一个候选控制器参数集合使得其中各参数对 应的控制器均确保相应的迭代学习控制收敛。然后确定去伪策略中对于每一个候 选参数对应控制器的虚拟参考的计算方法:

  其中α和β为设定向量。从候选控制器参数集合中选取最大的计算它 对应控制器的虚拟参考和性能指标若该候选控制器满足性能指标, 则该控制器为非伪控制器,加入控制系统,若不满足,则在剩余的候选控制器参 数中选择最大的一个进行计算,直至有候选参数对应的控制器满足性能指标。

  2)根据去伪策略得到的控制器进行关键交叉口绿灯时间的计算,其中迭代学 习控制的学习律设定为:

  步骤d中对非关键交叉口的绿信比进行优化的过程为,从关键交叉口的相邻 交叉口开始对主干道上的交叉口进行两两协调,将上游交叉口作为下游交叉口的 理想模型,进行主从控制,依次完成绿信比的优化,如图1所示,该受控区域的 优化步骤应为{2,3}。

  本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。并不能以此来 限定本发明的权利范围。实际上,对于更加复杂的现场情况,如存在“T”型交 叉口、部分车道为单行道等实际情况,本发明所述的方法同样可以加以应用,只 要考虑简单改变流量计算的方法即可。

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