Advertisement

基于SUMO的公交信号优先控制:优化路口效率,缩短延误与等待时间

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本研究提出了一种基于SUMO(仿真通用移动性)平台的公交信号优先控制系统。该系统能够有效提升交叉口通行效率,显著减少公交车行驶中的延误和乘客等待时间。 在现代城市交通管理中,交通拥堵与公共交通效率低下是普遍存在的问题。通过实现公交信号优先控制策略可以有效提升路口效率,减少车辆延误及乘客等待时间,并提高整个交通系统的吞吐能力。 公交信号优先控制是一种智能化的交通管理方法,旨在确保公交车能够按照预定的时间表通行,在交通信号控制系统中给予其特殊待遇。这种策略可针对单个或多个公交车进行优化处理,从而降低公交车延误和乘客等待时间。 技术层面而言,实现公交信号优先控制需借助于先进的仿真软件如SUMO(Simulation of Urban MObility)。该软件能够模拟城市各种复杂的交通场景与策略,并提供工具集以分析及改善交通流。通过使用SUMO进行多车调度优化、提升路口效率成为可能。 实施此类策略时,须综合考虑诸多因素包括但不限于:实时的交通流量数据;信号灯控制逻辑;公交车运行时刻表以及乘客需求等。通过对这些要素的有效管理与调整能够最大化提高路口吞吐量并确保公共交通系统的高效运作。通常这需要部署智能交通系统设备如传感器、摄像头及先进的控制系统,以实现对信号变化的即时监控和调节。 此外,在实施公交信号优先控制策略时还需考虑其与现有城市交通体系之间的兼容性问题,避免给其他道路使用者带来不必要的干扰或延误。合理设计并执行该策略可以确保公交车享有适度且合理的通行权,同时减少对其它车辆的影响。对公交司机进行适当培训也很关键,使其能够理解和适应新的信号指示和规则。 从整体来看,在城市交通管理中应用公交信号优先控制具有显著的积极影响:不仅有助于提高公共交通系统的准时率与效率吸引更多的乘客选择公交车出行;还可以通过缩短等待时间提升乘车体验,进而增加公众对公共交通服务的信任度。此外,该策略还能作为缓解城市交通拥堵的有效手段之一与其他措施相结合共同促进整个城市的交通状况改善。 综上所述,公交信号优先控制是一种高效的城市交通管理方法能够利用智能化的信号调度机制提高公共交通效率减少延误和等待时间从而在很大程度上提升城市整体交通环境的质量与效能。通过借助如SUMO这样的仿真工具进一步优化并验证相关策略的有效性为科学决策提供有力支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • SUMO
    优质
    本研究提出了一种基于SUMO(仿真通用移动性)平台的公交信号优先控制系统。该系统能够有效提升交叉口通行效率,显著减少公交车行驶中的延误和乘客等待时间。 在现代城市交通管理中,交通拥堵与公共交通效率低下是普遍存在的问题。通过实现公交信号优先控制策略可以有效提升路口效率,减少车辆延误及乘客等待时间,并提高整个交通系统的吞吐能力。 公交信号优先控制是一种智能化的交通管理方法,旨在确保公交车能够按照预定的时间表通行,在交通信号控制系统中给予其特殊待遇。这种策略可针对单个或多个公交车进行优化处理,从而降低公交车延误和乘客等待时间。 技术层面而言,实现公交信号优先控制需借助于先进的仿真软件如SUMO(Simulation of Urban MObility)。该软件能够模拟城市各种复杂的交通场景与策略,并提供工具集以分析及改善交通流。通过使用SUMO进行多车调度优化、提升路口效率成为可能。 实施此类策略时,须综合考虑诸多因素包括但不限于:实时的交通流量数据;信号灯控制逻辑;公交车运行时刻表以及乘客需求等。通过对这些要素的有效管理与调整能够最大化提高路口吞吐量并确保公共交通系统的高效运作。通常这需要部署智能交通系统设备如传感器、摄像头及先进的控制系统,以实现对信号变化的即时监控和调节。 此外,在实施公交信号优先控制策略时还需考虑其与现有城市交通体系之间的兼容性问题,避免给其他道路使用者带来不必要的干扰或延误。合理设计并执行该策略可以确保公交车享有适度且合理的通行权,同时减少对其它车辆的影响。对公交司机进行适当培训也很关键,使其能够理解和适应新的信号指示和规则。 从整体来看,在城市交通管理中应用公交信号优先控制具有显著的积极影响:不仅有助于提高公共交通系统的准时率与效率吸引更多的乘客选择公交车出行;还可以通过缩短等待时间提升乘车体验,进而增加公众对公共交通服务的信任度。此外,该策略还能作为缓解城市交通拥堵的有效手段之一与其他措施相结合共同促进整个城市的交通状况改善。 综上所述,公交信号优先控制是一种高效的城市交通管理方法能够利用智能化的信号调度机制提高公共交通效率减少延误和等待时间从而在很大程度上提升城市整体交通环境的质量与效能。通过借助如SUMO这样的仿真工具进一步优化并验证相关策略的有效性为科学决策提供有力支持。
  • SUMO-Environment:单SUMO演示环境
    优质
    SUMO-Environment是一款专为单路口交通信号灯控制系统设计的仿真平台,基于SUMO软件开发,用于优化交通流量和减少拥堵。 SUMO-Environment是一个单路口交通信号灯控制的SUMO环境demo安装说明如下: 使用命令行安装最新版SUMO: 1. 添加官网最新版本的源:`sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable` 2. 更新软件列表:`sudo apt-get update` 3. 安装:`sudo apt-get install sumo sumo-tools sumo-doc` 关于main.py脚本运行说明: 运行脚本后,会自动弹出SUMO的GUI界面。在弹出界面中,请先修改右上方工具栏中的Delay为非零数(否则仿真会瞬间完成而看不到过程),数值越大仿真越慢,可以设置为100开始尝试。 点击左上方绿色箭头即可启动仿真,使用鼠标滚轮缩放视图或按住左键拖动来调整视角查看细节。 关于如何获取仿真数据: 例如:`print(红绿灯路口西侧排队车辆数目:`, traci.lanearea.getJamL)
  • 城市车速灯协同
    优质
    本研究探讨城市交叉路口车辆速度与信号灯协调优化控制策略,旨在提高道路通行效率和交通安全。通过模型建立及仿真分析,提出一套适用于不同交通流量状况下的动态调整方案。 为了减少城市交通中的行车延误与燃油消耗问题,在人类驾驶车辆与自动驾驶车辆混合的交通环境中,提出了一种基于交通信息物理系统(TCPS)的车辆速度与交通信号协同优化控制方法。首先,综合考虑路口处的交通信号、人类驾驶车辆和自动驾驶车辆之间的相互作用影响,设计出一种适用于这两种类型车辆混合组队特性的过路口速度规划模型;其次,考虑到单一应用车辆速度规划时存在的局限性(即无法减少通过路口的时间延误且容易出现无解情况),提出了一种双目标协同优化模型。该模型能够同时考虑车辆的速度规划与路口交通信号控制,从而有效降低燃油消耗并缩短平均通行时间。由于此类问题求解的复杂性,设计出一种遗传算法和粒子群算法相结合的混合策略来解决这些问题。通过在SUMO平台上的仿真实验验证了所提出方法的有效性和可行性。
  • 可变相位多层次模糊*(2013年)
    优质
    本文提出了一种基于公交优先策略的交叉口信号控制系统,采用多层次模糊逻辑进行动态调整,优化了公共交通车辆在城市中的通行效率。 针对城市道路交叉口的交通信号控制及公交优先问题,结合模糊控制理论与公交优先思想,提出了一种基于公交优先的单路口多层模糊控制系统模型。该模型分为四层:第一层用于判断各进口道流向的交通需求强度;第二层优化调整信号相位顺序;第三层决定是否延长绿灯时间以及具体延长时间;第四层在每个周期末进行自适应选择,以确定最佳信号相位效果。利用Matlab 6.5进行了仿真计算,并与定时信号控制方案对比,结果显示该模型具有显著的优越性,在减少车辆和行人平均延误方面实现了优化控制。
  • DQN系统(Python+SUMO
    优质
    本项目采用Python结合SUMO平台,利用深度强化学习中的DQN算法优化城市交叉路口交通信号控制策略,以实现更高效的车辆通行和减少拥堵。 基于DQN的交通信号控制是利用Python编程语言结合SUMO(Simulation of Urban MObility)工具进行的一种智能交通系统研究方法。该方法通过深度强化学习技术优化城市道路交叉口的信号灯控制系统,以提高交通流畅性和减少拥堵情况的发生。
  • 城市道周期模型研究
    优质
    本研究聚焦于通过数学建模来优化城市道路交通信号交叉口的周期设置,旨在提高交通流畅度和减少车辆等待时间。 城市道路信号控制交叉口周期优化模型研究指出,林瑜和杨晓光认为周期是交通信号配时中的关键参数之一,因此在信号配时模型中,周期优化模型起着至关重要的作用。传统的周期优化方法主要侧重于数学上的单纯优化角度。
  • SUMO场景中实现车辆轨迹协同驾驶,减少和冲突
    优质
    本文介绍了一种基于SUMO(Simulation of Urban MObility)工具,在交叉路口通过优化车辆轨迹及促进协同驾驶来降低交通等待时间和碰撞风险的方法。 SUMO(Simulation of Urban MObility)用于实现车辆的轨迹优化与协同调度,在以下场景中有应用: 1. 交叉口场景。 通过优化车辆行驶路径,使它们能够平稳地穿越无信号控制的交叉路口,并减少等待时间和碰撞风险。 2. 高速公路场景。 通过对匝道合流区进行协调管理和对车辆行进路线进行优化调整,以缓解拥堵状况并提高整个路网系统的通行效率。
  • VISSIM仿真技术设计
    优质
    本研究运用VISSIM仿真软件对城市交叉路口进行交通流量分析,并通过调整信号配时方案,旨在提高道路通行效率与安全性。 基于VISSIM仿真的交叉口信号配时优化设计研究了如何利用VISSIM仿真软件来改善交叉路口的交通信号配置,以达到提高道路通行效率、减少拥堵的目的。通过该方法可以对不同交通流量下的多种场景进行模拟和分析,从而为实际道路交通管理提供科学依据和支持。
  • 城市道遗传算法应用
    优质
    本研究探讨了在城市道路交通中运用遗传算法进行信号实时优化控制的方法,旨在提高交通流畅度和减少拥堵现象。通过模拟实验验证其有效性及适应性。 城市道路交通信号实时遗传算法优化控制的研究涵盖了多个关键知识点: 1. 城市交通信号控制系统的重要性:在城市管理的背景下,有效的交通信号控制系统能够显著提升道路通行能力和减少交通事故的发生率,这对于改善城市的整体交通状况至关重要。 2. 传统定时控制系统的局限性:过去的交通管理主要依赖于固定的定时系统来调节红绿灯的时间。然而,在实际应用中这种方法无法灵活应对实时变化的车流量情况,从而导致了不必要的拥堵和安全问题。因此,开发能够根据当前路况动态调整信号配时的新一代控制系统显得尤为迫切。 3. 交通延误的影响:车辆在通过交叉路口时经常遇到由红绿灯控制引起的延迟现象。这些等待时间占据了整个行程中相当大的比例,并且大部分是由于不合理的信号设置造成的。 4. 交通事故与交叉口的关联性分析:据统计,大约有59%的道路事故发生在十字路口区域之内,显示出优化该地段交通管理措施的重要性以降低事故发生率。 5. 实时控制系统的需求:鉴于车流量随时间不断变化的特点以及现有定时系统的不足之处,迫切需要建立一种能够实时响应并调整信号灯设置的新型控制方案。这将有助于减少车辆等待时间、缓解拥堵状况,并提高道路通行效率。 6. 交通流模型的重要性:为了克服传统方法中的缺陷,在解决复杂的城市道路交通问题时必须构建基于理论基础的数据模型来实现最优化的交叉口流量管理目标。该模型需具备实时监控各车道车速及数量变化的能力,从而对整体交通情况进行综合优化处理。 7. 遗传算法的应用于信号控制:遗传算法因其强大的全局搜索能力而被广泛应用于解决多目标最优化问题之中。本研究提出了一种基于此技术的交叉口控制系统模型,并以最小化所有车辆总的等待时间为首要任务,通过实时调整多个路口处红绿灯切换时间来达到最佳交通流量分配效果。 8. 四相位信号控制策略:文中介绍了一种四阶段对称式放行方案,即按照左转、直行、右转以及非机动车和行人四种模式分别进行管理以确保交叉口内的行车安全与顺畅流动。 9. 编程技术的应用实例:借助MATLAB软件生成符合泊松分布特性的交通流量序列,并结合VB可视化界面编程工具开发了一个简易的道路信号实时遗传算法演示平台。这充分展示了现代信息技术在智能交通系统设计中的重要作用和广阔前景。 10. 实验验证与效果评估:通过模型的动态优化、计算模拟以及实际测试,证明了采用遗传算法进行道路信号控制可以显著改进参数设置情况,并最终实现更高的通行效率及更短的车辆等待时间目标。 这些知识点共同构成了城市道路交通信号实时遗传算法优化控制研究的核心内容。这项跨学科的研究成果对于改善交通管理和缓解拥堵状况具有重要的理论和实践价值,同时也为未来相关领域的进一步探索提供了宝贵的经验参考和支持。
  • 系统设计
    优质
    本研究聚焦于提升城市道路网络中交通信号控制系统效率与智能化水平的设计方案,旨在缓解交通拥堵、提高行车安全及减少环境污染。通过算法创新和智能技术应用,实现更优的实时交通流量管理,为智慧城市发展提供重要技术支持。 设计一个交通灯控制系统如下:初始状态下所有方向均为红灯,并持续2秒;随后进入状态1(10秒),此时东西向为红色而南北向为绿色;接着是状态2(3秒),在此期间,南北绿灯熄灭并闪烁黄灯三次,同时保持东西红灯不变;之后进入状态3(15秒),这时东西方向转为绿灯、南北方向变为红灯;紧接着是状态4(3秒),此时东西向的绿灯熄灭并且闪烁黄灯三次,而南北方向仍然维持红灯不变。完成上述四个阶段后系统将回到初始的状态并开始新一轮循环。 在紧急情况下可以使用应急开关使所有交通信号同时转为红色以确保安全通行,并允许特殊车辆不受限制地通过路口;待特殊情况结束后再把该开关复位到原来的位置,此时整个控制系统会自动恢复正常工作模式。