An iterative learning control scheme is developed to the traffic densitycontrol in a macroscopic level freeway environment. With rigorous analysis, the proposed intelligentcontrol scheme guarantees the asymptotic conv...An iterative learning control scheme is developed to the traffic densitycontrol in a macroscopic level freeway environment. With rigorous analysis, the proposed intelligentcontrol scheme guarantees the asymptotic convergence of the traffic density to the desired one. Thecontrol scheme is applied to a freeway model, and simulation results confirm the efficacy of theproposed approach.展开更多
针对快速路匝道入口场景在高车流量的情况下容易发生交通拥堵的问题,提出了一种快速路匝道入口智能网联车(connected and automated vehicles,CAV)协同合并控制的解决方案,将问题解耦成多车顺序决策和车辆运动规划两部分。其中多车顺序...针对快速路匝道入口场景在高车流量的情况下容易发生交通拥堵的问题,提出了一种快速路匝道入口智能网联车(connected and automated vehicles,CAV)协同合并控制的解决方案,将问题解耦成多车顺序决策和车辆运动规划两部分。其中多车顺序决策对通行效率起到重要作用,因此设计了一种基于状态评价模型(state evaluation model,SEM)的多车顺序决策算法。该算法首先建立状态空间并初始化,考虑通行效率和车辆延迟设计状态评价函数,通过状态转移关系选择出最优状态,最终回溯得到最优通行顺序。根据车辆状态和到达冲突点时间,控制器实时推导各车辆纵向速度的解析解,实现车辆运动规划。仿真和实验结果表明,该方案在满足交通系统实时性要求的同时能有效提高快速路匝道入口的通行效率,缩短车辆延迟,降低燃油消耗。展开更多
文摘An iterative learning control scheme is developed to the traffic densitycontrol in a macroscopic level freeway environment. With rigorous analysis, the proposed intelligentcontrol scheme guarantees the asymptotic convergence of the traffic density to the desired one. Thecontrol scheme is applied to a freeway model, and simulation results confirm the efficacy of theproposed approach.
文摘为探索高速公路出口事故发生的关键诱因,依托美国佛罗里达州24条高速公路上405个出口匝道的历史事故和道路交通数据,验证了出口匝道事故服从于对数正态分布.以匝道交通量、匝道长度和设计一致性(分别以平均半径、曲率变化率、运行速度差和运行速度变化率度量)为解释变量,以2004—2006年间事故数为因变量,建立了4个泊松对数正态事故预测模型,其中以速度变化率表征设计一致性的事故预测模型具有最好的拟合度.基于最优拟合度模型的弹性分析表明,运行速度变化率及匝道长度为关键因素;基于安全考虑,出口匝道速度变化率宜控制在20%以内,出口匝道极限最小长度不宜小于200 m,一般最小长度不宜小于400 m.
