CN107730922A - 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法 - Google Patents

一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107730922A
CN107730922A CN201710814766.7A CN201710814766A CN107730922A CN 107730922 A CN107730922 A CN 107730922A CN 201710814766 A CN201710814766 A CN 201710814766A CN 107730922 A CN107730922 A CN 107730922A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intersection
mrow
msub
time
vehicle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710814766.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107730922B (zh
Inventor
刘小明
尚春琳
蒋源
郑淑晖
黄晓芹
鲍冠文
郑桂芳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China University of Technology
Original Assignee
North China University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China University of Technology filed Critical North China University of Technology
Priority to CN201710814766.7A priority Critical patent/CN107730922B/zh
Publication of CN107730922A publication Critical patent/CN107730922A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107730922B publication Critical patent/CN107730922B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07Controlling traffic signals
    • G08G1/08Controlling traffic signals according to detected number or speed of vehicles
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/07Controlling traffic signals
    • G08G1/081Plural intersections under common control

Abstract

本发明提供一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法,通过视频识别技术完成对车辆信息的识别与检测,在检测车辆平均速度的同时,计算车流密度,根据车流密度调整交叉口绿信比,合理分配道路资源,加快支路排队车辆清空,减少支路车辆流入与流出对绿波效果的干扰,优化绿波实施效果。通过视频识别技术,实时监测到达交叉口的交通流状况,划分出车辆排队区域,当排队区域车辆超过设定阈值后,启动绿波信号自适应调整,同时识别并记录排队车辆车牌号,当车辆到达下游交叉口时,测算车辆在路段平均行驶速度,预测出队列到达下一交叉口的时间,根据给定策略调整相位差。实现减少车辆平均延误时间达到提高道路交通通行能力、减少城市交通污染的目的。

Description

一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法
技术领域
[0001] 本发明涉及智能交通信号控制技术领域。
背景技术
[0002] 伴随着社会经济发展与科学技术进步,交通运输日益成为人们工作、生活中不可 或缺的一部分。交通运输的发展保证了社会经济体系以及人们日常生活的正常运转。于此 同时,道路基础设施的建设越来越难以满足日益增长的交通需求。而随之而来的交通堵塞、 环境污染、交通事故等一系列问题,也制约了城市的良性发展,造成了巨大的经济损失。单 纯依靠增加道路基础设施建设和采用传统的交通管理方式已难以解决。交通信号的优化设 计与智能化协调控制成为缓解疏导交通问题的重要研究手段。
[0003] 干线绿波协调控制成为一种重要的信号灯协调控制方式,正越来越广泛地被各大 中城市采用,优势也十分明显:能保证干线直行车队高速、不停车行驶,减少车辆平均延误 时间与停车次数;通过诱导信息发布,能够调节路段车辆行驶车速;可以促使驾驶员与行人 更加遵守交通信号,减少交叉口交通事故发生。但同时交通干线绿波的形成也需要很苛刻 的条件:相邻路口之间距离不能太短,否则车流的消散作用会影响绿波的运行;干线上不能 存在太多的支路,否则之路车流的驶入和驶离干扰会打乱脆弱的绿波带;需要驾驶员严格 遵守交通规则,保持与绿波带带来相同的运行速度。
[0004] 同时现有干线绿波协调控制属于离线固定配时方案。单路口信号配时方案以及路 口间相位差由设计前期调研数据计算得到,设计绿波时速固定。而实际运行中,驾驶员由于 天气、路况、心理等因素往往不能按照设计绿波时速进行驾驶。造成达到到达下游路口时间 过早形成排队,或过晚到达导致车辆不能及时通过交叉口形成路口空放,造成绿波带提升 效果不明显。
发明内容
[0005] 本发明所采用的技术方案是:
[0006] 为解决上述技术问题,公开一种干线绿波协调控制自适应调整方法,该方法以针 对干线车辆车速多变的特点,通过检测器检测车辆队列通过路段的平均时间,以及车流量 密度,合理调整分配干线交叉口相位差以及绿信比。通过检测第一交叉口车辆排队数,以确 定是否有必要进行绿波带信号调整。当交叉口排队车辆数超过设定阈值后开始进行调整, 通过车牌识别技术,识别并计算该路口到第二交叉口之间车辆平均行驶速度。根据行驶速 度预测到达第三路口的时间,与路段车流量,选择合适的调整策略,调整第三交叉口信号相 位差。具体采用了如下技术方案:
[0007] 该方法包括如下步骤:
[0008] (1)初始化绿波带配时,对各交叉口控制信号参数进行初始化配置;
[0009] (2)交通数据检测,通过高清视频检测对干线单方向的交通流进行检测,从上游至 下游依次排列有交叉口 1、交叉口 2、交叉口 3,交叉口 1、2之间相位差为爽-2,交叉口 2、3之间 相位差为0.2-3;
[0010] (3)相位差调整需求分析,若交叉口 1排队车辆数η大于Iu,则调整交叉口 2与交叉 口 3之间相位差02_3:;否则,不进行调整;其中,
Figure CN107730922AD00051
[0014] 式中,ki--相位差调整需求最小的排队车辆数;k2--相位差调整需求饱和的排 队车辆数;Msvl—一理想条件下路段在第i级服务水平下车行道单向最大服务交通量; Cb--道路基本通行能力;(V/C) i--第i级最大服务交通量与基本通行能力之比;gmin-- 最小绿灯时间;g--绿灯时间;C--周期时长;
[0015] (4)根据视频检测器对排队车辆进行车牌识别,分别获得车辆到达交叉口 1与交叉 口 2的时间,计算出车辆在交叉口 1与交叉口 2之间平均行程时间I并求出路段平均行驶速 度I根据平均行驶速度求出车辆到达交叉口 3的时间tP,其中
Figure CN107730922AD00052
[0019] 式中:Wri——交叉口 1队列中第i辆车到达交叉口 1的时间;tdeti——交叉口2队列 中第i辆车到达交叉口2的时间;:E—一交叉口 1与交叉口2间车辆平均行程时间;Ϊ?——交叉 口 1与交叉口 2间车辆平均行程速度;tP—一车辆从交叉口 2到达交叉口 3的预计行程时间; Ii2一一交叉口 1到交叉口 2路段长度;I23—一交叉口 2到交叉口 3路段长度;
[0020] (5)当第一步中交叉口 1排队车辆数η超过1^时,通过知与交叉口2与交叉口3之间实 际相位差
Figure CN107730922AD00053
.比较,按照以下方法进行信号调整:
[0021] 若
Figure CN107730922AD00054
,则交叉口 3提前放行,减小相位差
Figure CN107730922AD00055
,提前放行时间设置如下:若k2 <n,绿灯时间不调整,提前放行时间
Figure CN107730922AD00056
:若kKrKks,绿灯时间调整为最小绿灯 时间gmin,提前放行时间
Figure CN107730922AD00057
[0022] 若
Figure CN107730922AD00058
,则交叉口 3暂缓放行,增大相位差
Figure CN107730922AD00059
,暂缓放行时间设 置如下:若1«〈11,绿灯时间不调整,暂缓放行时间
Figure CN107730922AD000510
IgkKrKk2,绿灯时间调整 为最小绿灯时间gmin,暂缓放行时间
Figure CN107730922AD000511
[0023] 若:
Figure CN107730922AD000512
到达周期内绿灯时间调整为最小绿灯时间gmin,相位差
Figure CN107730922AD000513
不变,下一周期绿灯时间设置如下:若k2〈n,下一周期绿灯时间保持为g;若kKrKks,下 一周期绿灯时间调整为最小绿灯时间&amp;111;预计到达时为黄灯则视作绿灯处理。
[0024] (6)在计算完交叉口 3的信号调整之后,按照上述步骤依次进行下游各交叉口的信 号调整,最终完成整条绿波带的各个路口的信号调整。
[0025] 本发明具有如下有益的技术效果:
[0026] 1.基于现有视频检测器,通过视频识别技术完成对车辆信息的识别与检测,为绿 波带调整提供数据支持,而无须增设其他种类检测器。如图1所示,视频检测器安装于交叉 口进口道停止线处。通过视频识别技术,实时监测到达交叉口的交通流状况。划分出车辆排 队区域,当排队区域车辆超过设定阈值后,启动绿波信号自适应调整。同时识别并记录排队 车辆车牌号,当车辆到达下游交叉口时,测算车辆在路段平均行驶速度。预测出队列到达下 一交叉口的时间,根据给定策略调整相位差。
[0027] 2.在检测车辆平均速度的同时,计算车流密度,根据车流密度调整交叉口绿信比, 合理分配道路资源,加快支路排队车辆清空,减少支路车辆流入与流出对绿波效果的干扰。 优化绿波实施效果。
附图说明
[0028] 下面结合附图和实例对本发明进一步说明:
[0029] 图1是单向干线绿波协调控制自适应调整方法流程图。
[0030] 图2是检测器安装方式示意图。
[0031] 图3是交叉口信号相位调整图。
具体实施方式
[0032] 下面结合附图针对发明内容部分所采用的技术方案进行详细说明,主要步骤如 下:
[0033] Step 1:初始化绿波带配时,参照经典绿波带设计方法对各交叉口控制信号参数 进行初始化配置。
[0034] Step 2:交通数据检测,通过高清视频检测对干线单方向的交通流进行检测,提供 是否需要对交叉口相位差进行调整的基础判定数据,路口与检测器分布如图所示。交叉口 1、2、3为从上游至下游依次排列的三个交叉口。交叉口 1、2之间相位差为0H,交叉口 2、3之 间相位差为0_2: -3、。_
[0035] Step 3:相位差调整需求分析,通过设计绿波时速与查阅HCM手册,确定干线道路 服务水平,设置调整阈值1^与1«,若交叉口 1排队车辆数η大于kjlj调整交叉口 2与交叉口 3之 间相位差
Figure CN107730922AD00061
,否则,不进行调整:
Figure CN107730922AD00062
[0039] 式中:ki--相位差调整需求最小的排队车辆数(mvu);
[0040] k2--相位差调整需求饱和的排队车辆数(mvu);
[0041] Msvi一一理想条件下路段在第i级服务水平下车行道单向最大服务交通量(mvu/ h);
[0042] Cb--道路基本通行能力(mvu/h);
[0043] (V/C) i--第i级最大服务交通量与基本通行能力之比;
[0044] gmin--最小绿灯时间(S);
[0045] g——绿灯时间(S);
[0046] C——周期时长(s);
[0047] Step 4:如图所示,根据视频检测器对排队车辆进行车牌识别,获得车辆到达交叉 口 1与交叉口 2的时间Wri,tdeti,若车辆驶离干线则不计,计算出车辆在交叉口 1与交叉口 2 之间平均行程时间Ϊ:,并求出路段平均行驶速度i根据平均行驶速度求出车辆到达交叉口 3 的时间tp:
Figure CN107730922AD00071
[0051] 式中:tarri—一交叉口 1队列中第i辆车到达交叉口 1的时间;
[0052] tdeti一一交叉口 2队列中第i辆车到达交叉口 2的时间;
[0053]
Figure CN107730922AD00072
——交叉口 1与交叉口2间车辆平均行程时间(s);
[0054]
Figure CN107730922AD00073
——交叉口 1与交叉口 2间车辆平均行程速度(m/s);
[0055] tP一一车辆从交叉口2到达交叉口3的预计行程时间(s);
[0056] I12—一交叉口 1到交叉口 2路段长度(m);
[0057] I23—一交叉口 2到交叉口 3路段长度(m);
[0058] Step 5:当第一步中交叉口 1排队车辆数η超过相位差调整需求最小的排队车辆数 h,通过知与交叉口 2与交叉口 3之间实际相位差
Figure CN107730922AD00074
比较,分为以下几种调整策略:
[0059] 若车辆预计到达交叉口 3时为红灯,
Figure CN107730922AD00075
:,交叉口 3提前放行,减小相位差
Figure CN107730922AD00076
[0060] I. SkKn,信号调整策略如图中策略1所示。绿灯时间不调整,提前放行时间
Figure CN107730922AD00077
[0061] 2.若kKrKh,信号调整策略如图中策略2所示。绿灯时间调整为最小绿灯时间gmin, 提前放行时间
Figure CN107730922AD00078
[0062] 若车辆预计达到交叉口3时在信号灯最小绿灯时间之内,即
Figure CN107730922AD00079
交叉口 3暂缓放行,增大相位差
Figure CN107730922AD000710
[0063] 3. SkKn,信号调整策略如图中策略3所示。绿灯时间不调整,暂缓放行时间
Figure CN107730922AD000711
[0064] 4.若kKrKh,信号调整策略如图中策略4所示。绿灯时间调整为最小绿灯时间gmin, 暂缓放行时间
Figure CN107730922AD000712
[0065] 若车辆预计达到交叉口 3时信号灯在最小绿灯时间与绿灯时间之间,即
Figure CN107730922AD00081
到达周期内绿灯时间调整为最小绿灯时间gmln,相位差
Figure CN107730922AD00082
不变
[0066] 5.若1«〈11,信号调整策略如图中策略5所示,下一周期绿灯时间保持为g。
[0067] 6.若kKrKh,信号调整策略如图中策略6所示。下一周期绿灯时间调整为最小绿灯 时间gmin。
[0068] 7.预计到达时为黄灯则视作绿灯处理。
[0069] Step 6:在计算完交叉口 3的信号调整之后,将交叉口 2与交叉口 3组成一个子系 统,采用上述方法计算交叉口4的调整策略,其中交叉口4为和交叉口3相邻的下游路口。通 过逐个子系统的计算和调整,可以完成整条绿波带内除初始2个交叉口外各个路口的信号 调整策略,从而在一条干线上形成一条可以使得大部分车辆可以不停车通过,且考虑到车 速不确定性的绿波带,减少车辆平均延误时间达到提高道路交通通行能力、减少城市交通 污染的目的。

Claims (1)

  1. I. 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法,其特征在于,包括如下步骤: (1) 初始化绿波带配时,对各交叉口控制信号参数进行初始化配置; (2) 交通数据检测,通过高清视频检测对干线单方向的交通流进行检测,从上游至下游 依次排列有交叉口 1、交叉口 2、交叉口 3,交叉口 1、2之间相位差为
    Figure CN107730922AC00021
    ,交叉口 2、3之间相位 差为
    Figure CN107730922AC00022
    (3) 相位差调整需求分析,若交叉口 1排队车辆数η大于h,则调整交叉口2与交叉口3之 间相位差
    Figure CN107730922AC00023
    t否则,不进行调整;其中,
    Figure CN107730922AC00024
    式中,ki--相位差调整需求最小的排队车辆数;k2--相位差调整需求饱和的排队车 辆数;Msvi--理想条件下路段在第i级服务水平下车行道单向最大服务交通量;Cb--道 路基本通行能力;(V/C) i--第i级最大服务交通量与基本通行能力之比;gmin--最小绿 灯时间;g--绿灯时间;C--周期时长; (4) 根据视频检测器对排队车辆进行车牌识别,分别获得车辆到达交叉口 1与交叉口 2 的时间,计算出车辆在交叉口 1与交叉口2之间平均行程时间I并求出路段平均行驶速度F, 根据平均行驶速度求出车辆到达交叉口 3的时间tP,其中
    Figure CN107730922AC00025
    式中:tarri--交叉口 1队列中第i辆车到达交叉口 1的时间;tdeti--交叉口 2队列中第 i辆车到达交叉口 2的时间:
    Figure CN107730922AC00026
    ——交叉口 1与交叉口 2间车辆平均行程时间;
    Figure CN107730922AC00027
    ——交叉口 1 与交叉口 2间车辆平均行程速度;tP—一车辆从交叉口 2到达交叉口 3的预计行程时间; Ii2一一交叉口 1到交叉口 2路段长度;I23—一交叉口 2到交叉口 3路段长度。 (5) 当第一步中交叉口 1排队车辆数η超过1^时,通过如与交叉口2与交叉口3之间实际相 位差
    Figure CN107730922AC00028
    比较,按照以下方法进行信号调整: 若
    Figure CN107730922AC00029
    则交叉口 3提前放行,减小相位差
    Figure CN107730922AC000210
    ,提前放行时间设置如下:gk2〈n,绿 灯时间不调整,提前放行时间
    Figure CN107730922AC000211
    t若kKrKks,绿灯时间调整为最小绿灯时间 gmin,提前放行时间
    Figure CN107730922AC000212
    :_ 若
    Figure CN107730922AC000213
    则交叉口 3暂缓放行,增大相位差
    Figure CN107730922AC000214
    ’暂缓放行时间设置如 下:若k2〈n,绿灯时间不调整,暂缓放行时间
    Figure CN107730922AC000215
    若WrKk2,绿灯时间调整为最 小绿灯时间gmin,暂缓放行时间
    Figure CN107730922AC00031
    : 若
    Figure CN107730922AC00032
    ,到达周期内绿灯时间调整为最小绿灯时间gmln,相位差
    Figure CN107730922AC00033
    石 变,下一周期绿灯时间设置如下:若k2〈n,下一周期绿灯时间保持为g;若kKrKks,下一周期 绿灯时间调整为最小绿灯时间&amp;111;预计到达时为黄灯则视作绿灯处理。 ⑹在计算完交叉口 3的信号调整之后,按照上述步骤依次进行下游各交叉口的信号调 整,最终完成整条绿波带的各个路口的信号调整。
CN201710814766.7A 2017-09-11 2017-09-11 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法 Active CN107730922B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710814766.7A CN107730922B (zh) 2017-09-11 2017-09-11 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710814766.7A CN107730922B (zh) 2017-09-11 2017-09-11 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107730922A true CN107730922A (zh) 2018-02-23
CN107730922B CN107730922B (zh) 2019-08-09

Family

ID=61205948

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710814766.7A Active CN107730922B (zh) 2017-09-11 2017-09-11 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107730922B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108346302A (zh) * 2018-03-20 2018-07-31 青岛海信网络科技股份有限公司 一种双向绿波协调控制方法及装置
CN108417056A (zh) * 2018-03-22 2018-08-17 南京推推兔信息科技有限公司 一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法
CN108877246A (zh) * 2018-07-25 2018-11-23 公安部交通管理科学研究所 一种干线双向绿波协调参数的自动计算系统及其计算方法
CN109035811A (zh) * 2018-08-28 2018-12-18 大连理工大学 一种基于数字信息素的智能交通信号灯实时调控方法
CN109377759A (zh) * 2018-11-28 2019-02-22 南京莱斯信息技术股份有限公司 一种获取间断交通流中车队行程时间的方法
CN109949587A (zh) * 2019-03-25 2019-06-28 武汉理工大学 一种相邻交叉口公交专用道信号协调控制优化方法
CN111402584A (zh) * 2020-03-25 2020-07-10 许昌泛网信通科技有限公司 一种双向动态绿波配时方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101325008A (zh) * 2008-07-25 2008-12-17 浙江大学 一种城市交通干线动态双向绿波带智能协调控制方法
WO2010103504A1 (en) * 2009-03-08 2010-09-16 Yehuda Gore System and method for controlling traffic by coordination of intersection approaching flows
CN102142197A (zh) * 2011-03-31 2011-08-03 汤一平 基于全方位计算机视觉的智能交通信号灯控制装置
CN102930734A (zh) * 2012-11-06 2013-02-13 江苏大为科技股份有限公司 分布式交通信号相位差控制结构和调整方法
CN103021195A (zh) * 2012-12-10 2013-04-03 浙江大学 一种相邻交叉口协调控制相位差的优化方法
CN103778792A (zh) * 2014-01-09 2014-05-07 东南大学 一种考虑车速不均匀性的城市干线单向绿波控制优化方法
CN103985261A (zh) * 2014-04-21 2014-08-13 东南大学 基于车辆排队长度测算的交通信号灯控制方法及系统
CN104269065A (zh) * 2014-09-29 2015-01-07 东南大学 双向道路与带有逆向公交专用道的单行路交叉口优化方法
US9076332B2 (en) * 2006-10-19 2015-07-07 Makor Issues And Rights Ltd. Multi-objective optimization for real time traffic light control and navigation systems for urban saturated networks
CN105788305A (zh) * 2016-05-10 2016-07-20 重庆大学 防止大都市中心区交通堵塞的方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9076332B2 (en) * 2006-10-19 2015-07-07 Makor Issues And Rights Ltd. Multi-objective optimization for real time traffic light control and navigation systems for urban saturated networks
CN101325008A (zh) * 2008-07-25 2008-12-17 浙江大学 一种城市交通干线动态双向绿波带智能协调控制方法
WO2010103504A1 (en) * 2009-03-08 2010-09-16 Yehuda Gore System and method for controlling traffic by coordination of intersection approaching flows
CN102142197A (zh) * 2011-03-31 2011-08-03 汤一平 基于全方位计算机视觉的智能交通信号灯控制装置
CN102930734A (zh) * 2012-11-06 2013-02-13 江苏大为科技股份有限公司 分布式交通信号相位差控制结构和调整方法
CN103021195A (zh) * 2012-12-10 2013-04-03 浙江大学 一种相邻交叉口协调控制相位差的优化方法
CN103778792A (zh) * 2014-01-09 2014-05-07 东南大学 一种考虑车速不均匀性的城市干线单向绿波控制优化方法
CN103985261A (zh) * 2014-04-21 2014-08-13 东南大学 基于车辆排队长度测算的交通信号灯控制方法及系统
CN104269065A (zh) * 2014-09-29 2015-01-07 东南大学 双向道路与带有逆向公交专用道的单行路交叉口优化方法
CN105788305A (zh) * 2016-05-10 2016-07-20 重庆大学 防止大都市中心区交通堵塞的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王正武,张平: "公交信号优先与绿波控制协调的自适应控制", 《系统工程》 *
胡兴华 等: "绿波协调信号交叉口群的延误计算方法研究", 《交通运输系统工程与信息》 *

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108346302A (zh) * 2018-03-20 2018-07-31 青岛海信网络科技股份有限公司 一种双向绿波协调控制方法及装置
CN108417056A (zh) * 2018-03-22 2018-08-17 南京推推兔信息科技有限公司 一种基于雷达检测器的十字路口信号机控制方法
CN108877246A (zh) * 2018-07-25 2018-11-23 公安部交通管理科学研究所 一种干线双向绿波协调参数的自动计算系统及其计算方法
CN109035811A (zh) * 2018-08-28 2018-12-18 大连理工大学 一种基于数字信息素的智能交通信号灯实时调控方法
CN109035811B (zh) * 2018-08-28 2019-08-20 大连理工大学 一种基于数字信息素的智能交通信号灯实时调控方法
WO2020042789A1 (zh) * 2018-08-28 2020-03-05 大连理工大学 一种基于数字信息素的智能交通信号灯实时调控方法
US10891855B2 (en) 2018-08-28 2021-01-12 Dalian University Of Technology Method to schedule intelligent traffic lights in real time based on digital infochemicals
CN109377759A (zh) * 2018-11-28 2019-02-22 南京莱斯信息技术股份有限公司 一种获取间断交通流中车队行程时间的方法
CN109377759B (zh) * 2018-11-28 2021-02-26 南京莱斯信息技术股份有限公司 一种获取间断交通流中车队行程时间的方法
CN109949587A (zh) * 2019-03-25 2019-06-28 武汉理工大学 一种相邻交叉口公交专用道信号协调控制优化方法
CN109949587B (zh) * 2019-03-25 2021-07-16 武汉理工大学 一种相邻交叉口公交专用道信号协调控制优化方法
CN111402584A (zh) * 2020-03-25 2020-07-10 许昌泛网信通科技有限公司 一种双向动态绿波配时方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107730922B (zh) 2019-08-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107730922A (zh) 一种单向干线绿波协调控制自适应调整方法
CN104332058B (zh) 一种智能交通灯控制方法和系统
CN104966402B (zh) 一种过饱和交通流交叉口排队溢出防控方法
CN106652493B (zh) 一种车联网环境下的交叉口信号优化控制方法
CN103700251B (zh) 一种快速道路上可变限速与匝道控制协调优化控制方法
CN103208191B (zh) 一种城市道路交叉口过饱和条件下信号协调控制的优化方法
CN104240523B (zh) 城市干道绿波控制方法
CN104575034B (zh) 一种基于卡口数据的单点交叉口信号配时参数优化方法
CN104299433B (zh) 基于rfid车载电子标签的公交信号优先控制方法
CN107016857B (zh) 一种信控交叉口左转交通组合设计优化方法
CN102074116B (zh) 可变车道的信号控制方法
CN105702044A (zh) 一种考虑非优先相位车辆延误增加上限的有轨电车优先控制方法
CN104064041B (zh) 基于公共交通车队优先的交通信号灯调整系统和方法
CN104269066A (zh) 一种信号交叉路口过饱和状态判别方法
CN107248299B (zh) 一种基于驻站时间的专用道公交优先干线协调控制方法
CN104464311A (zh) 一种城市道路路口信号协调控制的优化方法
CN107393321B (zh) 一种用于预防车辆排队溢出的现代有轨电车交叉口优先控制方法
CN107085951A (zh) 一种交叉口进口道直左共用可变车道预信号控制方法
CN107730886A (zh) 一种车联网环境下城市交叉口交通信号动态优化方法
CN108281026A (zh) 一种自动驾驶环境下交叉路口无信号灯车辆调度方法
CN109887267B (zh) 一种轨道交通共线段常规公交调整方法
CN109949587B (zh) 一种相邻交叉口公交专用道信号协调控制优化方法
CN107886744A (zh) 一种用于地铁站邻近交叉口公交优先信号控制方法
CN104778839A (zh) 基于视频检测器的城市道路下游分方向交通状态判别方法
CN107393320B (zh) 一种用于预防车辆排队溢出的现代有轨电车优先的检测器布设方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant