交通信号控制

摘要： 为处理交通流不确定性,提高交通信号控制方案的可靠性,结合非线性区间规划理论,提出交叉口信号配时参数区间优化模型。首先,在高峰时段以5min为采集标段对交叉口进行数据统计,并以此构造交通流量区间来区间化不确定参数;其次,以交通流量区间为控制系统输入参数,结合区间数理论,构建以机动车平均延误区间最小为目标的交叉口信号配时参数区间优化模型;然后,利用区间序关系和可能度模型进行模型转换,运用双层嵌套遗传算法进行求解;最后,选取北京市两个两相位交叉口进行模型验证与仿真比较。结果表明:信号配时区间优化模型是可行、有效的,且更适合于交通需求波动较大的交叉口,相较于实测数据,该区间优化模型车均延误减少了17.16%,通行能力提高了1.19%,且相较于传统控制方案,该模型提高了信号控制方案运行的稳定性。

摘要： 为适应我国城市道路交通精细治理的需要,公安部交通管理局组织国内在该领域具有丰富经验的科研院所、高校、企业,共同编制具有我国特色的“城市道路交通组织设计系列手册”,以期提升城市道路交通建设者和管理者的交通组织设计能力和应用水平,在优化道路交通时空资源、保障人民群众满意出行方面发挥更大的作用。

摘要： 交通信号控制对于组织、指挥和控制交通流的流向、流量、流速、维护交通秩序等有着重要的作用,是从时间上将相互冲突的交通流予以分离,以保证道路行车安全、有序。各地公安交管部门积极探索,强化体系建设,在精耕细作上下实功,不断提升交通信号配时精细化管理水平,疏通道路交通堵点,营造良好的交通环境。

摘要： 传统模型驱动的自适应交通信号控制系统灵活性较低,难以满足当前复杂多变交通系统的控制要求。近年来,深度强化学习方法在城市交通信号控制研究领域得到快速发展,并且与传统方法相比展现出一定的优势。交通信号控制在城市交通管理中起着至关重要的作用,因此,基于深度强化学习的交通信号控制具有较高的研究价值和意义。本文系统地介绍了深度强化学习的基本理论和其应用于交通信号控制系统的发展现状,包含单交叉口独立控制和多交叉口协同控制,并对已有模型和算法的优缺点进行分析。文章主体包括:基于深度强化学习的单交叉口信号控制模型和研究结果,基于深度强化学习的多交叉口协调控制模型和研究结果,以及用于评估交通信号控制模型的仿真环境。最后,总结了基于深度强化学习的交通信号控制系统的开放性问题及其在实际应用方面的挑战,并提出该领域未来的主要发展方向。我们希望本文为智能交通领域的研究学者提供参考的同时能够对交通信号控制的智能化起到积极作用。

摘要： 信号控制是智能交通系统的关键组成部分,通过优化冲突交通流的时空资源分配保障车辆通行安全和最小化车辆通行时间。传统的信号控制主要依靠规则和模型两类手段优化信号参数,存在诸多理想假设,实际控制效果欠佳。近年来,随着交通数据的丰富、算力的增强和人工智能算法的成熟,以数据驱动为导向的交通信号控制方法成为新的研究方向,其中结合深度强化学习的优化方法是最主要的研究热点。本文综述基于深度强化学习的前沿信号控制技术,系统介绍深度强化学习在城市交通信号控制中的应用,从基本概念、主要影响因素和实验设计三个维度进行分类阐述。最后,讨论深度强化学习在智能交通领域应用中的主要挑战和亟待解决的技术难题。

摘要： 现代城市交通中,人行横道设置很多,而相应的安全警示系统较少。虽然近年来不少城市也设置了抓拍系统,用于规范人行横道区域的机动车和行人交通秩序,并对不礼让行人的车辆进行违法取证,但仍然存在违法取证不规范、交通信号控制不精细、道路资源利用率不高等问题。为此,本文提出一种人行横道安全警示系统设计,通过采取更加智能的方式,对人行横道区域的行人、车辆状态进行综合感知和分析,在抓拍不礼让行人车辆交通违法行为功能的基础上,实现更加精细的分车道放行车辆交通管控,从而提高道路通行效率,规范人行横道区域的交通秩序,减少交通事故的发生。

摘要： 针对基于深度强化学习的交通信号控制方法存在难以及时更新交叉口信号控制策略的问题,提出基于改进深度强化学习的单交叉口交通信号控制方法.构建新的基于相邻采样时间步实时车辆数变化量的奖励函数,以及时跟踪并利用交叉口交通状态动态的变化过程.采用双网络结构提高算法学习效率,利用经验回放改善算法收敛性.基于SUMO的仿真测试结果表明,相比传统控制方法和深度强化学习方法,所提方法能明显缩短交叉口车辆平均等待时间和平均排队长度,提高交叉口通行效率.

摘要： 在信号控制交叉口出现超饱和运行状态时,大多数地方是由现场执勤民警手动控制信号放行,无法控制周期时长,这种无规律手动控制周期和超长的控制周期时长,很容易出现疏点堵面的情况。本文通过分析饱和交通条件下信号交叉口不同场景的基本运行特征,提出了一种确定最佳相位时长的经验方法,为现场执勤民警手动信号控制时提供参考依据,也可为非手动信号交叉口精细化配时提供基础信控方案。

摘要： 深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)可广泛应用于城市交通信号控制领域,但在现有研究中,绝大多数的DRL智能体仅使用当前的交通状态进行决策,在交通流变化较大的情况下控制效果有限。提出一种结合状态预测的DRL信号控制算法。首先,利用独热编码设计简洁且高效的交通状态;然后,使用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测未来的交通状态;最后,智能体根据当前状态和预测状态进行最优决策。在SUMO(simulation of urban mobility)仿真平台上的实验结果表明,在单交叉口、多交叉口的多种交通流量条件下,与三种典型的信号控制算法相比,所提算法在平均等待时间、行驶时间、燃油消耗、CO_(2)排放等指标上都具有最好的性能。

摘要： 公路智能交通信号控制中车队离散规律是最为重要的理论基础,为对异质交通流环境下的车队离散情况做出更加合理的描述,本研究依据Robertson模型的相关理论方法研究了已知异质交通流分布条件下的车队离散模型,通过VISSIM仿真数据,分析了上、下游交叉口流率随时间转换之间的关系,将结果与原始的Robertson模型计算结果进行比较.结果表明:在已知异质交通流分布的条件下,本文模型预测的下游交叉口流率能更好的表达异质特性,预测均方误差减少7.78%.

摘要： 本文在描述国内交通信号控制系统市场现状的背景下,首先阐述了分析交通信号控制系统在规划—设计—建设—运营—维护过程中存在问题的重要性,接着从管理和技术两个层面解析存在的问题并提出改进对策,以为交通管理部门及交通信号业内单位提供工作参考.

摘要： 随着中国经济的高速增长以及城市化的稳步推进,交通设施兴建和改善的速度远远赶不上人们日益增长的交通需求,交通拥堵问题日益突出.本文研究了一种基于执行依赖启发式动态规划(Action-Dependent Heuristic Dynamic Programming,ADHDP)的交通信号控制方法,并详细描述了ADHDP的算法原理,对基于ADHDP的交通信号控制器进行了设计,阐述了控制器的离线训练和在线学习的方法.在此基础上,本文对一个有4个入口通道,每个通道有2个车道,每个入口车道均放置有车辆检测器的两相位交叉口进行了仿真实验.实验结果表明,该方法与传统的定时控制方法相比,具备在线学习的能力,能够有效提高车辆平均速度,缓解交通拥堵.

摘要： 本文从物理过程和信息过程各选取一个领域，物理过程的交通信号控制和信息过程的互联网问诊，初探了可实现知识自动化的方法。总结而言，主要是两种方法或技术：协同过滤和词嵌入。仔细分析，对于物理过程中大量的难捕捉、难描述、难量化的因素，在有大数据的情况下，可通过协同过滤方法，利用相似群体的信息，以结果为导向，建模时忽略其因素本身却保证不丢弃其影响。从这一层面来讲，可以对很多物理过程的情况利用协同过滤实现知识自动化，而无需过多的人工介入，去收集信息、处理信息、分析信息、建模信息、实施控制。对于信息过程，由于描述的多样性，一般算法很难自动智能认知；在大数据量的情况下，很多机器学习算法都表现出了一定的自动化特性，但一般研究中监督学习居多，而监督学习则需要标记，现实生活中的大部分数据又是没有标记的。词嵌入无需标记，从表层看是一种无监督学习；深入洞察其原理可发现，其实词嵌入是一种自监督的学习过程。因为大量的文本，大量的上下文信息，和独特的训练技巧，使得它可利用自身的信息作为标记进行内在自监督外在无监督的学习，从而实现了互联网问诊平台的知识自动化，其方法、思想可尝试用于实现其他更多信息过程的知识自动化。

摘要： 本文倡导严格执行交安法“灯头让行灯尾”,提出交通信号控制(TC)系统最短绿灯间隔时间Imij的安全算法,并提出一种可与信号机相位框架方案体系完全同构的链族方案体系.提出4种互补技术能系统地缩小周期损失时间L,从而使TC,对任何流量需求比例,皆可进入“L为负值”的新领域,进行优化、自适应设计.实施例表明,存在附加有效放行时间,且随周期C的变小而相对比值变大.不存在任何额外空间资源的占用,能成倍提高路口乃至城市地面路网通行能力,相当于成倍再建个地面路网.且使行人和非机动车等候时间最短.性价比最高,应优先应用推广.

摘要： 采用交通信号控制及指挥系统可对矿山井下斜坡道内各种运行车辆，进行实时监测和定位指挥调度，实现自动交通管制，使车辆操作人员严格按照正常有序的行车规则进行工作，真正有效地解决车辆避让问题，彻底排除由撞车或追尾所带来的人员伤亡及安全事故隐患，大大提高车辆的运营能力和生产效率。同时可使井上人员及时掌握井下车辆的动态分布及作业情况，使管理人员和生产人员有机地结合在一起，大大提高了矿山的安全管理水平。

摘要： 在全国高校交通运输工程本科生教学中,除了计算机仿真、一般通信装置而外,尚无专门针对本科生进行的交通信号控制方面教学的试验装置.本试验系统针对交通运输工程专业本科生,进行交通信号控制试验装置设计,并利用嵌入式技术研制试验装置,同时进行交通信号控制装置理论结构设计和试验装置硬件设计,为我国的交通运输的自动化、安全控制技术的发展提供基础力量.

摘要： 由于缺乏科学合理地评价体系,导致很多城市未能选择与实际交通情况相符合的交通信号控制系统,盲目建设.文章在控制系统常见的控制方式基础上,考虑评价范围内交通效益影响因素的内在联系,提出了控制系统评价指标、方法.通过实例测试,表明此评价方法是可行的.

摘要： 凭借赛文交通网在交通信号控制领域近十年的积累，信控中国俱乐部快速得到了众多行业资深业者、新兴互联网+交通公司的广泛认可。

摘要： 随着中国经济持续快速发展,城市化水平不断提高,在我国迅速发展的三四线城市中,电动自行车己成为出行的主要交通工具之一.提出了一种基于电动自行车-机动车混合交通流模型,在此模型的基础上,得到了混合交通流情况下的平均延误公式.分别以机动车流与混合车流为例,分析了平均延误与交通信号周期时长之间的关系,并提出了一种针对电动自行车-机动车混合交通流情况下的交叉口配时方法.实验结果表明,该方法得到的最佳信号周期时长大于用Webster方法得到的周期时长,解决了在混合交通流情况下用Webster方法计算出的周期偏小的问题.

摘要： 针对城市交通系统的动态性和不确定性,提出了基于Q-学习和粒子群算法相位差优化算法,对区域交通动态实时控制进行了研究。根据不同的交通流情况确定不同的区域控制目标函数,将Q-学习的类惩机制引入粒子群算法的选优过程中,通过改进的粒子群算法实时优化区域控制策略。编制该控制方法的仿真程序,应用AIMSUN仿真软件验证算法的控制效果。结果表明,该方法对不同交通量下可保持较高的控制效率,控制效果明显优于感应控制。

摘要： 本发明提供一种交通信号机自适应控制方法、交通信号机及控制系统，属于智慧交通信号机控制领域。所述自适应控制方法，包括获取真实交叉口所在每条道路上原始交通流量信息；将所述车辆密度和队列状态输入深度强化学习神经网络进行观测，生成当前交通状态下不同动作的价值表；根据所述价值表选择出奖励函数最大化的信号机相位动作以及绿信时长，并根据该相位动作以及绿信时长控制当前周期交通信号灯状态。本发明根据不同的交通流量自适应调整信号机相位状态和绿信时长，优化了交叉路口信号灯配时方案，可以在一定程度上合理提升交叉路口通行效率，从而可以提高交通流量承载容量。

摘要： 提供了一种交通信号控制系统，该系统可以通过在使用时间控制的模式选择方案中使用的第一模式切换表选择了与当前时间相对应的交通信号控制参数的模式之后，使用附加第二模式切换表再次选择模式，以及如果计算的行驶时间匹配调用条件，则通过选择第二模式切换表中设置的模式代替第一模式切换表中选择的模式来以灵活和精密的方式操作，其中用于选择设置模式的调用条件被设置在第二模式切换表中。

摘要： 本发明属于交通技术领域，公开了一种移动通信终端的交通信号控制方法及交通信号控制系统，通过图像采集模块采集交通信号灯的状态图像数据；通过指令发送模块发送交通信号灯的不同状态信号指令；中央控制模块调度信号灯图像处理模块对图像采集模块采集的交通信号灯的状态图像进行处理；通过信号配时模块给交通信号分配时段；通过故障检测模块检测交通信号灯故障信号；通过显示模块显示采集的交通信号灯的状态图像。本发明通过信号配时模块线性规划对单个交叉路口建模，使路口达到最大能通过的车流量，使得交通控制技术灵活性好，适应与交通流迅速变化，且成本低，最终达到充分利用道路的目的。

摘要： 根据本发明的一个方面的一种装置是一种交通信号控制装置，该交通信号控制装置能够控制对象交叉路口处的信号灯颜色，该交通信号控制装置具有：获取单元，其被配置为获取在对象交叉路口的流入道路上行驶的队列车辆当中的尾端车辆的位置信息，以及队列车辆的车辆速度；以及，控制单元，其被配置为当在剩余绿色时间流逝之前尾端车辆不能通过对象交叉路口停止线时，通过延长对象交叉路口的清空时间来执行允许队列车辆优先通过对象交叉路口的优先控制。

摘要： 本发明提供的一种交通信号控制方法包括：通过雷达检测器分别获取交通信号的当前相位所对应的各个车道的车辆排队长度、排队车辆数和已通过车辆数；若所述车辆排队长度中的最大车辆排队长度不大于第一排队阈值且不小于第二排队阈值，则根据所述排队车辆数中的最大排队车辆数确定当前相位的预估绿灯时长；当所述当前相位的第一绿灯时长不小于所述预估绿灯时长且不大于目标时长时，根据所述各个车道的已通过车辆数、各个车道在单位时间内能够通过的最大车辆数和当前相位的第一绿灯时长，计算当前相位的绿灯利用率；若所述当前相位的绿灯利用率大于所述第一利用率阈值，则将所述当前相位的绿灯总时长延长预设时间长度。

摘要： 提供了一种交通信号控制系统，该系统可以通过在使用时间控制的模式选择方案中使用的第一模式切换表选择了与当前时间相对应的交通信号控制参数的模式之后，使用附加第二模式切换表再次选择模式，以及如果计算的行驶时间匹配调用条件，则通过选择第二模式切换表中设置的模式代替第一模式切换表中选择的模式来以灵活和精密的方式操作，其中用于选择设置模式的调用条件被设置在第二模式切换表中。

摘要： 本发明属于交通技术领域，公开了一种移动通信终端的交通信号控制方法及交通信号控制系统，通过图像采集模块采集交通信号灯的状态图像数据；通过指令发送模块发送交通信号灯的不同状态信号指令；中央控制模块调度信号灯图像处理模块对图像采集模块采集的交通信号灯的状态图像进行处理；通过信号配时模块给交通信号分配时段；通过故障检测模块检测交通信号灯故障信号；通过显示模块显示采集的交通信号灯的状态图像。本发明通过信号配时模块线性规划对单个交叉路口建模，使路口达到最大能通过的车流量，使得交通控制技术灵活性好，适应与交通流迅速变化，且成本低，最终达到充分利用道路的目的。

摘要： 本发明涉及移动通信终端的交通信号控制方法及其移动通信终端和控制交通信号的装置的信号控制方法及其交通信号控制装置，特别是涉及一种可利用移动通信终端带有的近距离无线通信模块，控制信号灯的交通信号，即使不在交通信号控制器上安装另外的车辆感知器，也可以有效控制交通信号的移动通信终端的交通信号控制方法及其移动通信终端和控制交通信号的装置的信号控制方法及其交通信号控制装置。本发明的控制交通信号的移动通信终端，其包括如下几部分：无线通信部，它利用指定的无线频带执行无线通信；控制部，它根据任意的输入信号进行控制，通过所述无线通信部输出用于把信号灯指示的交通信号转换为上述输入信号指示的交通信号的无线控制信号。

摘要： 本申请公开了一种交通信号控制模型训练方法及交通信号控制方法，该训练方法包括：从预设仿真环境中获取目标交叉路口的当前交通状态数据，将当前交通状态数据输入初始交通信号控制模型，获得相位动作价值空间；利用该预设智能体选取预执行相位动作，基于奖励值生成预执行相位动作对应的经验样本；针对每个预设智能体，利用该预设智能体按照所对应的探索率，从共享经验池中确定对应的目标经验样本；利用确定出的多个目标经验样本对初始交通信号控制模型进行训练，以获得训练好的目标交通信号控制模型。本申请通过，在训练过程中使用多个智能体对交通信号控制模型进行训练，减少了训练时间，从而提高了算法执行效率。

摘要： 本申请公开了一种交通信号控制器及交通信号控制方法，涉及交通控制技术领域。本申请中的交通信号控制器包括通过总线连接的主控板和至少两个相位板；主控板用于向相位板输出信号灯灯色信息；第一相位板用于对主控板输出给各相位板的信号灯灯色信息进行备份，根据主控板输出给第一相位板的信号灯灯色信息向第一相位板连接的交通信号灯发送控制信号；以及，当检测到与所述主控板通信异常时，进入相位接管状态，执行相位接管操作，所述相位接管操作包括根据备份的信号灯灯色信息，向所述第一相位板连接的交通信号灯发送控制信号，并向所述至少两个相位板中的其他相位板输出信号灯灯色信息。