车路协同环境下的交通信号动态配时 西南交通大学 沈旅欧 日期： 2016 年 5 月 22 日

一、车路协同环境 二、交通信号动态配时

车路协同环境 Research 车内 车－后台中心 / 定位卫星（车联网） 车－路（车路协同） 车－车（车车协同） － ( 移动联网 )

车路协同环境 — 面向交通信号控制 Ⅰ  定位技术： GPS （中国为民用）， GPS+GALILEO+GLONASS+ 北斗？ — 平面 & 高程精度，延时等因素；地面参照物定位  DSRC （短程通讯）：通讯距离（达 1km ）， 障碍物影响  地图匹配 1. 一个车道宽 3m 左右； 2. 一辆车长 5m 左右； 秒行驶 7m 左右。 浮动车路协同技术

车路协同环境 Ⅰ 在交叉口中心设置处理器每隔一小段时间 ≤0.5 秒获取一定通讯范围内车辆的 ID ，位 置，速度等信息。 浮动车路协同环境 Ⅱ 在特定断面设置路侧设施获取车辆的 ID ，位 置，速度等信息。 断面车路协同环境 Ⅲ 车路协同与传统感应技术混合。 混合环境

车路协同环境 — 新数据 车辆 ID 速度，位置路径，转向 追踪车辆 轨迹，行 程时间 车流运行 预测 事后 实时 事前，实时？ × 事后路径， 转向 前馈控制

一、车路协同环境 二、交通信号动态配时

交通信号配时 — 传统 Research 交通信号  定时配时  感应配时  自适应配时

交通信号动态配时 — 前馈控制 Research 交通信号 收集并分析交叉口上游路段车辆的 ID ，速度，位置等信息， 可对车流运行进行预测，从而实现前馈控制。 车辆 ID ，位 置，速度及 排队等信息 车流运行规 律建模并预 测 - 前馈 单点信号配 时动态优化 协调信号动 态配时优化 反馈 拥挤控制， 边界控制

1 、车流运行模型 A 车辆的 ID ，位置，速度等信息。 车路协同环境 B 构建动态车流运行模型，预测交叉口车辆到 达分布。 动态车流运行模型 C 模型参数的实时估计，时间窗的引入。 模型参数估计

2 、单点信号配时优化 该模型为一双层优化问题，上层为 Group 间优化，下层为 Group 内部相位优化。 优化区间：根据预测数据而定（如未来 70s ）； 优化目标：延误（ IQA 算法等）、排队和停车次数； 约束条件：最短、最长绿灯时间，跳相位； 优化算法：决策树，动态规划和智能算法等； 优化形式：无周期，滚动优化（粒度达 2s 级）。

3 、协调优化策略

4 、反馈 反馈 车流运行模型修正 饱和流率修正 转向比率修正 延误、排队长度反馈 直接配时参数反馈修正 路段中间进出车辆修正

5 、拥挤控制 & 边界控制 1 车路协同数据； 2 拥挤车流运行规律； 3 拥挤控制优化目标； 4 拥挤控制算法； 5 边界控制策略。

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