基于车路协同的单点信号交叉口自适应优化控制方法

摘要

首先建立了面向城市单点信号交叉口的信息交互网络的逻辑架构,定义了基于车路协同的交通流数据采集、传输的原型场景;在此基础上,将神经计算原理与模糊决策技术引入信号优化控制策略的设计中,分别建立起基于极大熵原理的交通OD矩阵估计模型、SOM神经网络模型以及Takagi-Sugeno-Kang模糊决策系统,对单点信号交叉口的交通流模式进行有效识别和优化控制.在Visual Studio 2010软件平台上,基于Visual Basic.Net语言对VISSIM微观交通仿真软件进行了二次开发,搭建起用于仿真测试的单点信号交叉口模型,并在MATLAB平台上编制控制策略的算法程序;基于接口编程技术,利用Visual Studio平台进行VISSIM与MATLAB计算引擎协同仿真,测试了本文设计的控制策略以及传统的定时控制策略和非自适应动态控制策略.通过对比分析交叉口在不同控制策略下的效能指标,表明本文设计的控制策略具有较高的信号优化性能.