下载文档原格式
交通信号系统设计规范交通信号系统是城市交通管理的重要组成部分，它对于保障道路交通安全、提高交通效率起着至关重要的作用。
一个科学合理的交通信号系统设计，能够有效地引导车辆和行人的通行，减少交通拥堵和事故的发生。
下面我们就来详细探讨一下交通信号系统设计的规范。
一、设计原则1、安全性原则交通信号系统的首要原则是确保交通安全。
信号的设置和配时应充分考虑车辆和行人的通行需求，避免出现冲突和危险情况。
例如，在行人横道处应给予行人足够的过街时间，在交叉路口应合理设置相位和绿灯时间，以减少车辆碰撞的风险。
2、效率性原则交通信号系统的设计应致力于提高交通效率。
通过合理的信号配时和相位设置，使道路的通行能力得到充分利用，减少车辆的延误和排队长度。
同时，要根据不同时间段的交通流量变化，灵活调整信号方案，以适应交通需求的动态变化。
3、适应性原则交通信号系统应适应不同的道路条件和交通环境。
对于交通流量大、道路复杂的区域，应采用更先进的信号控制技术和设备；对于交通流量较小的区域，可以采用相对简单的信号控制方式。
此外，还要考虑特殊天气条件和突发事件对交通的影响，制定相应的应急预案。
4、协调性原则交通信号系统应与周边道路的信号系统相互协调，形成一个整体的交通控制网络。
相邻路口的信号相位和配时应相互配合，以实现交通流的连续和顺畅。
同时，交通信号系统还应与其他交通管理设施（如标志、标线）相协调，共同发挥作用。
二、设计要素1、交通流量调查在进行交通信号系统设计之前，必须对道路的交通流量进行详细的调查和分析。
包括不同时间段的车流量、人流量、车型比例等。
这些数据是确定信号相位、绿灯时间和周期长度的重要依据。
2、路口几何形状路口的几何形状（如道路宽度、车道数量、转弯半径等）对交通信号系统的设计有着重要影响。
例如，较宽的路口需要更长的绿灯时间来保证车辆通过，多车道的路口需要合理划分相位以避免车辆交织。
3、行人过街需求行人是交通参与者中的弱势群体，在交通信号系统设计中应充分考虑行人的过街需求。
基于人工智能的智能交通信号控制系统设计与实现人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展为交通领域带来了革命性的变化，其中智能交通信号控制系统成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于人工智能的智能交通信号控制系统的设计与实现，以提高交通效率、减少交通拥堵，实现智能化的交通管理。
1. 引言交通拥堵是现代城市面临的一大挑战，传统的交通信号控制系统往往无法满足变化多样的交通需求。
基于人工智能的智能交通信号控制系统借助强大的计算和学习能力，能够根据实时交通数据进行智能调度，提高交通效率。
2. 智能交通信号控制系统的设计原理2.1 数据采集与处理智能交通信号控制系统需要大量的实时交通数据作为输入，包括车辆流量、车速等信息。
这些数据可以通过传感器、摄像头等设备采集，并通过计算机进行处理和分析。
2.2 交通流预测与优化基于历史数据和实时数据，智能交通信号控制系统可以利用机器学习算法预测未来交通流量，并通过优化算法实时调整信号灯的时序，减少交通拥堵。
2.3 多模态交通管理智能交通信号控制系统还可以集成不同的交通模态信息，如公交、地铁、自行车等，通过综合分析不同模态的需求，实现更高效的交通管理。
3. 智能交通信号控制系统的实现方法3.1 机器学习算法机器学习是智能交通信号控制系统实现的核心技术之一，可以通过监督学习、强化学习等方法，对交通数据进行训练和学习，提高信号灯调度的准确性和效率。
3.2 深度学习算法深度学习是机器学习的一种手段，可以通过深度神经网络对复杂的交通数据进行建模和分析。
通过深度学习算法，智能交通信号控制系统能够准确预测交通流量和优化信号灯时序。
3.3 实时监控与反馈智能交通信号控制系统需要通过实时监控，获取交通状况的变化，并及时作出调整。
同时，反馈系统可以收集驾驶员、乘客的反馈意见，为系统的进一步优化提供有效的参考。
4. 智能交通信号控制系统的应用案例4.1 智能交通信号控制系统在城市道路上的应用通过在城市主干道上安装智能交通信号控制系统，可以实现对车辆流量的精细调控，提高道路通行能力和平均速度，减少交通拥堵。
智能交通信号控制的优化策略在当今快节奏的社会中，交通拥堵已经成为了许多城市面临的严峻问题。
智能交通信号控制作为缓解交通拥堵、提高交通效率的重要手段，其优化策略的研究和应用具有极其重要的意义。
智能交通信号控制的目标是通过合理分配道路资源，减少车辆的等待时间和停车次数，提高道路的通行能力，从而改善交通流量，减少交通拥堵。
为了实现这一目标，我们需要从多个方面对交通信号控制进行优化。
首先，要优化交通信号的配时方案。
传统的固定配时方案往往不能适应交通流量的动态变化，导致交通效率低下。
因此，我们需要采用基于实时交通流量数据的动态配时策略。
通过在道路上安装传感器，如地磁传感器、视频监控等，实时采集交通流量、车速等信息，然后利用算法计算出最优的信号配时方案。
例如，在交通流量高峰期，延长绿灯时间，增加车辆的通行量；而在交通流量低谷期，则适当缩短绿灯时间，减少车辆的等待时间。
其次，分相位控制也是一种有效的优化策略。
根据不同方向的交通流量和流向特点，将交通信号分为多个相位进行控制。
比如，对于交叉路口存在左转流量较大的情况，可以单独设置左转相位，避免左转车辆与直行车辆的冲突，提高交叉路口的通行效率。
再者，考虑不同类型车辆的通行需求也是至关重要的。
比如公交车、应急救援车辆等具有特殊通行需求的车辆，为它们设置优先通行权。
可以通过安装特殊的传感器或者利用智能交通系统识别这些车辆，当它们接近交叉路口时，调整信号灯为其提供绿灯通行，以保障公共交通的运行效率和紧急救援的及时性。
此外，区域协调控制也是智能交通信号控制优化的重要方向。
将多个相邻的交叉路口视为一个整体，进行统一的协调控制。
通过优化各个交叉路口的信号配时，使得车辆在区域内能够连续、顺畅地通行，减少因信号不协调导致的停车和延误。
例如，采用绿波带控制策略，当车辆按照一定的速度行驶时，可以在连续的多个交叉路口遇到绿灯，从而实现快速通行。
在实际应用中，为了确保智能交通信号控制优化策略的有效实施，还需要建立完善的评估和反馈机制。
数学建模在交通信号控制中的应用及创新交通信号控制是指通过信号灯来调节道路上车辆和行人的通行，以保证交通的有序进行。
而数学建模则是将实际问题抽象化为数学模型，通过数学方法进行分析和求解。
在交通信号控制领域，数学建模的应用不仅可以提高交通效率，还可以减少交通事故的发生。
本文将探讨数学建模在交通信号控制中的应用及创新。
一、交通流模型交通流模型是交通信号控制中最常用的数学模型之一。
它可以描述车辆在道路上的运动规律，包括车辆的速度、密度和流量等。
通过对交通流模型的建立和求解，可以得到最优的信号配时方案，从而提高交通效率。
目前，常用的交通流模型有Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型和Cellular Automata（CA）模型等。
LWR模型是一种宏观交通流模型，它将道路划分为多个区间，每个区间内的车辆密度和流量是均匀的。
通过求解LWR模型，可以得到车辆密度和流量的时空分布，进而确定信号灯的配时方案。
而CA模型则是一种微观交通流模型，它将道路划分为多个小区间，每个小区间内的车辆可以根据一定的规则进行加速、减速和换道等操作。
通过模拟车辆的运动过程，可以评估不同的信号配时方案的效果。
二、交通信号优化交通信号优化是指通过数学建模和优化算法，寻找最优的信号配时方案。
优化目标可以是最小化车辆延误时间、最大化道路通行能力或者最小化交通事故风险等。
在过去的研究中，常用的优化算法有遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等。
近年来，随着深度学习技术的发展，神经网络在交通信号优化中的应用也越来越广泛。
通过训练神经网络模型，可以预测交通流量和车辆延误时间等关键指标，并根据预测结果调整信号配时方案。
这种基于数据驱动的优化方法，可以更加准确地反映实际交通状况，从而提高交通效率。
三、智能交通系统智能交通系统是将信息技术与交通管理相结合的一种新型交通管理系统。
它通过实时采集交通数据和环境信息，利用数学建模和优化算法进行交通信号控制，从而实现交通拥堵的缓解和交通事故的减少。
城市交通信号系统对比分析综述现代城市交通的智能控制与管理(urban traffic control system，UTCS)是智能交通系统的重要组成部分。
而交叉口的通行能力又是决定道路通行的关键所在，若对城市交通网络的交叉口信号控制系统进行协调优化控制，可缓解拥堵区域的交通压力，使交通流量在整个城市范围内的分配趋于合理，降低或消除对道路的瓶颈影响，提高道路的通行能力和服务水平。
所以城市交通控制的核心落实到如何根据交通需求来合理分配交通资源，提高通行效率。
交通信号控制的发展经历了点控、线控和面控3个阶段。
把控制对象区域内全部交通信号的监控作为一个交通监控中心管理下的整体控制系统，是单点信号、干线信号和网络信号系统的综合控制系统。
一、外国城市交通信号系统的研究现状。
自1868年英国伦敦首次使用煤气信号灯以来，道路交通信号控制经历了百余年的发展。
英国、澳大利亚、美国、意大利、德国和加拿大等西方发达国家投入大量的人力、物力研究交通信号控制系统，取得了一系列成果。
目前比较成功的典型的交通信号控制系统有TRANSYT、SCOOT和SCATS等等。
1.1 TRANSYT系统TRANSYT(Traffic Network Study Tool，交通网络研究工具)英国交通与道路研究所(TRRL)于1968年开发成功的一套脱机操作的区域定时协调控制系统，目前最新版本号是13．1．0，是目前最成功的静态系统，在世界各国有着广泛的应用。
系统首先建立交通仿真模型，通过公式得到系统的性能指标(Performance Index，PI)。
系统采用瞎子爬山法优化值，取其最小值。
不足之处在于，一是计算量太大，路网较大时问题则更加突出；二是脱机优化要求花费大量人力物力预先采集路网信息和交通流信息，同时也不能适应交通状况的实时变化；三是瞎子爬山法有可能使PI值落入局部最小值而无法获得真正的全局最优解，TRANSYT-7F 8．1以后版本采用了改进的遗传算法，但因为对周期长度、相位差、绿信比和相序的优化不是同时进行，仍然有可能错过全局最优解。
《城市道路交通状态评价和预测方法及应用研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市道路交通问题日益突出，交通拥堵、交通事故频发，给城市发展和居民生活带来极大的困扰。
因此，对城市道路交通状态进行评价和预测，对于优化交通管理、提高交通效率、减少交通事故具有重要意义。
本文旨在探讨城市道路交通状态评价和预测方法及其应用研究。
二、城市道路交通状态评价方法1. 交通流量评价交通流量是评价城市道路交通状态的重要指标之一。
通过对道路交通流量的实时监测和数据采集，可以了解道路的通行能力和交通拥堵情况。
常见的交通流量评价方法包括交通量统计法、车速测定法等。
2. 交通环境评价交通环境评价主要是对道路交通安全、环境质量等方面的综合评价。
包括道路设施的完善程度、交通标志标线的清晰度、道路照明情况等。
此外，还需要考虑空气质量、噪音污染等因素对交通环境的影响。
3. 交通服务质量评价交通服务质量评价主要是对公共交通服务水平、道路通行效率等方面的评价。
包括公交车准时率、道路拥堵指数、行车延误时间等指标。
通过对这些指标的评价，可以了解城市道路交通服务水平及存在的问题。
三、城市道路交通状态预测方法1. 基于历史数据的预测方法基于历史数据的预测方法主要是通过对历史交通数据进行统计分析，建立交通流量的预测模型。
常见的预测模型包括时间序列分析模型、神经网络模型等。
这些模型可以根据历史数据预测未来一段时间内的交通流量。
2. 基于智能算法的预测方法基于智能算法的预测方法主要是利用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对交通数据进行学习和分析，从而实现对未来交通状态的预测。
这种方法可以更好地适应交通流量的变化和不确定性。
四、应用研究1. 交通管理优化通过对城市道路交通状态的评价和预测，可以了解道路的通行能力和交通拥堵情况，为交通管理提供依据。
通过对交通信号灯的控制、公交优先策略的实施等措施，可以优化交通管理，提高道路通行效率。
2. 智能交通系统建设智能交通系统是利用先进的信息技术、通信技术、控制技术等手段，对城市道路交通进行智能化管理和控制。
我国城市快速公交系统(BRT)问题研究2012-03-05BRT是快速公交系统(Bus Rapid Transit)的简称,是一种介于快速轨道交通(Rapid Rail Transit,简称RRT)与常规公交(Normal Bus Transit,简称NBT)之间的新型公共客运系统,是一种大运量交通方式,通常也被人称作“地面上的地铁系统”。
快速公交系统40年前起源于巴西的库里蒂巴,与此同时世界上许多城市通过仿效库里蒂巴市的经验,开发改良建设了不同类型的快速公交系统。
巴西库里蒂巴是BRT发源地,也是我国城市建造BRT的样板。
从我国多个城市实施BRT的几年运作实践来看,成效无法与库里蒂巴BRT可参比,总结库里蒂巴BRT成功七要素,我国城市并不具备其中任何一个要素,可以说我国仿效BRT很有争议。
一、快速公交系统(BRT)来源20世纪70年代的巴西为第三世界国家,库里蒂巴和巴西大多数城市一样,面临贫穷、失业、环境污染等社会问题。
1973年,在资金匮乏的条件下,库里蒂巴因地制宜创建了为本地区经济协同发展的第一条20公里长的BRT线路,目的是为了拉近两个区域的时空而发展经济;其结果BRT 的运营是成功而赢利的。
如今库里蒂巴BRT线路已发展成五条放射状网络。
库里蒂巴人均绿地面积581平方米,是世界上绿化程度最高的城市之一。
巴西库里蒂巴BRT的成功可以简要总结为以下七要素:第一,BRT线路呈带状土地利用形态,目的是为拉动两个区域经济发展;第二,人口密度低,当时(1973年)城市人口不足50万;第三,因具备充足的道路资源,BRT建造了与道路相互平行的专用路,原本横向交通畅通,交叉口不需信号优先;第四,BRT专用路不需封闭管理,简易透明管状车站,增加建筑景观的另类;第五,BRT建造成本极低,每公里造价20万美元;第六,协同土地开发,合理构成5条放射状BRT网络(见图1);第七,运营赢利(见图1)。
一个优秀的项目作用胜于任何宣传。
智能交通系统中的交通信号配时优化一、介绍智能交通系统智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）是利用现代信息和通信技术来提高交通运输系统的效率、安全性、便利性和环境友好性的一种交通管理系统。
智能交通系统的核心是交通信号控制，而交通信号配时优化作为智能交通系统的关键技术之一，在提高道路通行能力、减少交通拥堵、提高行车安全等方面具有重要作用。
二、交通信号配时优化的目标交通信号配时优化旨在通过合理的信号配时方案，最大限度地提高道路通行能力，减少交通拥堵情况，提高交通效率和行车安全。
具体目标包括：1. 减少车辆的停等时间：通过合理调整交通信号的配时，减少车辆的停等时间，提高道路通行效率，减少交通拥堵。
2. 平衡交通流：根据道路的实际交通流量和道路结构，合理调整交通信号的时长，平衡各个方向上的车辆流量，避免交通流的不平衡造成的拥堵。
3. 提高行车安全：合理配时可以减少路口事故的发生，降低交通事故的风险，提高行车安全。
4. 考虑特殊情况：信号灯配时应考虑不同时间段的交通流量变化、交通拥堵情况、周边交通环境等因素，以适应不同环境下的交通需求。
三、交通信号配时优化的方法交通信号配时优化可以通过以下方法实现：1. 传统经验法：基于交通专家经验，结合实际交通情况，制定合理的交通信号配时方案。
这种方法简单易行，但无法考虑到复杂的交通流变化和特殊情况。
2. 仿真优化法：通过使用交通仿真软件，模拟不同交通信号配时方案下的交通流动情况，根据模拟结果优化信号的配时方案，使交通流最优化。
这种方法可以考虑到不同时间段的交通流量变化和交通事故风险。
3. 交通数据分析法：通过采集交通数据信息，分析道路上的交通流量、交通拥堵情况等指标，根据数据分析结果制定合理的信号配时方案。
这种方法能够更准确地了解当前路段的交通情况，并作出相应的调整，但需要实时的数据支持。
4. 智能优化算法：利用智能算法如遗传算法、模拟退火算法等，通过优化函数和约束条件，搜索最优的交通信号配时方案。
常规公交系统公交信号优先控制算法研究孟小岳;何祖军【摘要】The urban traffic problems has increasingly received more and more attention by people, developing transportation is one of effective methods to solve traffic jam. According to the problem of bus priority, bus signals priority control system is established which based on conventional public traffic system, put forward control algorithm of bus signals priority which based on conventional traffic respectively in single-phase and multi-phase, provide theoretical basis for public traffic signal control system of urban traffic.%城市交通问题已日益受到人们的关注,大力发展公共交通是解决交通拥堵的有效方法之一.针对公交优先问题,建立了常规公交系统下的公交信号优先控制系统.提出了常规交通分别在单相以及多相下的公交信号优先控制算法,为城市交通公共交通信号控制系统的设计提供了理论依据.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2011(011)011【总页数】5页(P2529-2532,2557)【关键词】公交系统;公交信号;优先控制【作者】孟小岳;何祖军【作者单位】江苏科技大学,镇江,212003;江苏科技大学,镇江,212003【正文语种】中文【中图分类】U491.17随着我国城市化进程的加快,汽车的保有量大大提高,城市交通拥挤逐渐加剧,交通环境也随之恶化,城市交通问题日益严峻越来越受到人们的关注。
我国作为世界人口最多的国家,城市人口密集,人均资源相对短缺,人们对于公共交通的需求高于任何国家。
大力发展城市公共交通,不仅是缓解城市交通拥堵的有效措施,也是改善城市居民生活环境,提高人们生活水平、促进城市可持续发展的必然要求。
城市交叉口是交通的瓶颈,车流的延误主要发生在交叉口信号阻滞。
利用交通信号控制方法减少公交车在交叉口产生的延误,保证公交运行的快捷、准点,为居民出行提供更大的便利。
因此公交信号优先手段是实现“公交优先”战略的重要技术手段之一。
公交信号优先控制是一种对公交车辆的利益优先考虑的信号配时技术,依据检测到的公交车辆和社会车辆的信息,通过信号配时技术优先公交车辆在交叉口通行权,达到的公交优先的目的[1]。
介于以上背景,本文主要研究常规公交信号优先控制算法,主要包括单相常规公交优先信号控制算法和多相常规优先信号控制算法,研究成果为城市交通信号控制系统设计提供理论依据。
1 常规公交系统公交信号优先控制系统公交优先信号控制系统由公交信息采集模块、公交信息传输模块、公交信息储存及处理模块、公交信号优先服务模块、交叉口运行效率评价模块五个部分组成[2],如图 1。
图 1 公交优先系统基本模块1.1 公交信息采集模块公交信息采集利用安装在信号交叉口和公交车上的检测器对公交车流数据进行采集,从而获得公交车的速度、位置等信息;主要根据公交信息检测需求,在不同位置布设公交检测器,本模块是公交信号优化控制系统的基础模块,直接关系到公交信息的获取方式及相关的公交信号优先算法。
1.2 公交信息传输模块公交信息传输通过通信链路将其采集到的公交车数据传输至信号机或者控制中心;是联系公交信息检测器及控制机或控制中心的中间链路。
本模块根据公交检测器的类型选择不同公交信息传输方式并根据公交信号优先控制方式选择公交信息传输路径,最后将检测器采集到的数据信息传输到信号机或者控制中心。
1.3 公交信息存储及处理模块本模块对上传的公交信息进行筛选、存储,并根据上传数据提取出所需的信息,如车速、位置等,为公交信号优先系统的控制算法提供支持,从而将控制算法得到的优化结果传输至信号机中。
1.4 公交信号优先服务模块本模块主要是指信号机获得控制中心或信号机自身的处理器所处理的信息后,通过信号机显示公交信号优先结果以给公交车提供优先服务。
1.5 交叉口运行效率评价模块由于公交信号的优先,打乱了该交叉口的信号配时,因此该模块分析公交信号优先服务对整个交叉口的运行效率及服务水平造成的影响,从而使得公交车的优先不会造成交叉口服务水平下降。
2 单相常规公交优先信号控制算法单相常规公交优先信号控制即只有一个相位有公交车的公交信号优先控制方式。
这种情况下,公交车流量较小,优先级别较高,但是不可忽视公交车信号优先对社会车辆造成的影响,要实现在不造成其它相位车辆发生拥堵情况下,尽量减小公交车的延误并使其通过交叉口[3]。
2.1 公交车红灯期间到达优先算法公交车在红灯期间内到达检测器说明目前显示绿灯相位不是公交相位,那么在非公交相位的检测时刻就要对公交车的优先方式进行选择[4]。
具体控制算法如下:1)安装在公交专用道上的检测器每检测到一辆公交车,就根据时间预测模型预测这辆公交车到达交叉口停车线的时刻,并把这些预测数据存放在公交车到达数据库中。
2)在非公交相位,通过检测器获取公交车的到达时间数据,判断在上一周期公交相位绿灯结束时刻与本周期当前相位压缩绿灯时间结束时刻之间是否已经有公交车停车等待要通过交叉口。
如果已经有公交车停车等待,则在当前相位压缩绿灯终止时刻提前启亮下一相位绿灯;否则,继续下一过程。
3)判断在当前相位的压缩绿灯时间和基础绿灯时间内是否有公交到达交叉口停车线。
若有公交车到达停车线,则要压缩当前相位绿灯相位时间,并以当前相位的压缩绿灯时间为最小值,选取最早到达停车线的公交车的到达时刻作为当前相位的绿灯终止时刻;否则,等到当前相位基础绿灯时间结束后再启亮公交相位。
其具体控制流程如图 2所示。
图 2 公交车在红灯期间内到达的控制流程2.2 公交车绿灯期间到达优先算法公交车在相位绿灯时间内到达检测器说明当前显示绿灯相位是公交相位,那么在公交相位的检测时刻就对公交车的优先方式进行选择[5]。
具体控制算法如下:1)安装在公交专用道上的检测器每检测到一辆公交车,就根据时间预测模型预测这辆公交车到达交叉口停车线的时刻,并把这些时间数据存放在该方向的检测数据库中。
2)在公交相位的检测时刻,根据检测器检测到的公交车的到达情况,并依据上一周期公交相位的优先状态和各相位的显示绿灯时间等数据,计算本周期公交相位的最大绿灯时长。
3)根据检测器在公交相位检测到的数据,判断当前相位到达的所有公交车中是否有一些公交车在在临界绿灯时间和最大绿灯时间之间到达交叉口停车线。
若有公交车到达停车线,那么就继续当前相位,且选择满足条件的时刻中最大值作为该相位的终止时刻。
如果没有公交车到达停车线,则根据上一周期公交相位优先状态确定本周期各相位绿灯时间的执行,并对非公交相位进行补偿。
其具体控制流程如图 3所示。
图 3 公交车在绿灯期间到达的控制流程3 多相常规公交优先信号控制算法多相常规公交优先信号控制是指多个相位均有公交车到达,需要权衡多相位公交优先权的控制方式。
与单相常规公交优先信号控制相比,这种情况下公交车流量较大,优先级别较低。
须考虑各个相位公交车的到达情况,同时还要保证非公交相位不发生交通拥堵。
当多个相位都有公交车到达的情况下,采用就近原则的控制方式,即当前相位到达的公交车优先级别最高,非当前相位的公交车的优先级别按本周期后续各相位显示顺序逐次递减,离当前相位越近,越优级别越高。
多相常规公交优先信号控制中公交车辆的延长和压缩范围相对较小,各个公交相位相互限制[6]。
假设在 t0时刻控制中心接到检测器发来的 i相位的公交优先申请,首先判断在 t0时刻 i相位显示绿灯还是红灯。
若此时 i相位正显示绿灯,那么就对 i相位进行绿灯延长处理,使该公交车在最大绿灯时间内通过交叉口,绿灯延长的极限为最大绿灯时间。
同时,查看其它相位是否有公交优先申请,若其它相位也有公交优先申请,使得 i相位绿灯时间正在被压缩,则根椐就近原则,跳出压缩模块,先对 i相位进行绿灯延长处理,并保留其他相位的公交优先申请。
若此时 i相位正显示红灯,则判断该公交车到达交叉口停车线的时刻 t1在 i相位的灯色。
若该公交车到达交叉口停车线的时刻 t1交叉口显示绿灯,则该公交车可以直接通过交叉口;若 t1时刻 i相位显示红灯,则首先查看其他相位是否正在进行绿灯延长处理,若有某一相位正在绿灯延长,那么需要等待其相位绿灯延长处理完之后,再考虑 i相位的公交优先申请。
接着再判断下一显示绿灯相位是否为 i相位,如果是 i相位,就对当前相位进行绿灯压缩处理;如果不是 i相位,则对当前相位进行绿灯压缩处理后,仍然保留优先申请,继续判断。
其具体控制流程如图 4所示。
图 4 多相常规公交信号优先控制流程多相常规公交优先信号控制实际上包括两层,第一层为常规公交优先信号控制总体流程,如图 4所示。
在每次循环后,根据流程图中的每个判别状态,进入相应的处理模块(包括绿灯延长模块和绿灯压缩模块)。
第二层是第一层的子流程,包括绿灯延长模块控制流程和绿灯压缩模块控制流程。
绿灯压缩模块控制流程,运用在当前相位没有公交车到达,而其它相位有公交车到达的情况下。
是指对当前显示绿灯相位进行绿灯时间压缩的处理过程,控制方法是缩短当前相位的绿灯时间,提前启亮下一相位绿灯。
绿灯延长模块控制,是对当前相位的显示绿灯时间进行优化的过程,它是运用在当前显示绿灯相位有公交车到达的情况下。
在绿灯延长模块中,首先判断公交车到达停车线的时刻在本相位是否仍然显示绿灯,若仍是绿灯,则该公交车直接通过交叉口;若显示红灯,则需要以最大绿灯时间为限制,接受公交优先申请,延长该相位的绿灯时间,使该公交车可在本周期内通过交叉口。
最大绿灯时间必须小于本相位的内置最大绿灯时间,若大于,则设本相位的内置最大绿灯时间为该周期本相位的最大绿灯时间。
4 结论随着城市化进程的不断深入,我国汽车保有量逐年增加,城市交通问题越来越严重。
而城市公共交通在城市交通受益人数最多,同大多数城市居民生产、生活等活动密切相关,在城市交通中占有重要的地位与作用。
因此,大力发展城市公共交通,是解决城市交通问题、提高城市生活质量、促进城市可持续发展的最有效途径之一,本文针对于常规公交系统的信号优先问题,在前人研究的基础上进一步深化了单相常规公交信号优先和多相常规公交信号优先的研究,使信号优先的控制模型的准确性更高,研究成果将为城市公交优先控制提供新思路。
