單向綠波協(xié)調(diào)控制交叉口的車道功能設(shè)置對(duì)車輛延誤的影響研究.pdf

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1、公路與汽運(yùn)56Highways&AutomotiveApplications總第163期單向綠波協(xié)調(diào)控制交叉口的車道功能設(shè)置對(duì)車輛延誤的影響研究劉瑩,成衛(wèi)(昆明理工大學(xué),云南昆明650093)摘要:介紹了綠波協(xié)調(diào)控制的基本適用環(huán)境及綠波協(xié)調(diào)控制中最主要的3個(gè)參數(shù);為更好地發(fā)揮綠波協(xié)調(diào)控制對(duì)減少豐輛延誤的作用,針對(duì)交叉口車道功能設(shè)置進(jìn)行實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì),兩種方案的車道功能設(shè)置分別為“左轉(zhuǎn)+直行+右轉(zhuǎn)”、“左轉(zhuǎn)+直行+直右”,并對(duì)每種方案假設(shè)了1O組右轉(zhuǎn)流量值,按照已知條件對(duì)方案進(jìn)行單向綠波協(xié)調(diào)控制設(shè)計(jì);最后將兩種實(shí)驗(yàn)方案基本數(shù)據(jù)和單向綠波協(xié)調(diào)控制配時(shí)方案輸入作仿真,獲取車輛延誤情況,分析車道功能對(duì)

2、車輛延誤的影響。關(guān)鍵詞:城市交通;綠波協(xié)調(diào)控制;車道功能;交通仿真;車輛延誤中圖分類號(hào):U491.5文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1671—2668(2014)04—0056—04現(xiàn)代城市的主要干道上,聯(lián)動(dòng)信號(hào)控制系統(tǒng)取為“專右”和“直右”兩種情況,對(duì)不同的“右轉(zhuǎn)與直行代了陳舊的單點(diǎn)信號(hào)控制系統(tǒng),通過對(duì)相鄰交叉口流量比值”情況進(jìn)行分析研究。的協(xié)調(diào)控制來減少車輛在交叉口遇到紅燈的次數(shù)來1綠波協(xié)調(diào)控制減少車輛的延誤時(shí)間,讓車輛順暢通行,這種控制方式稱為綠波協(xié)調(diào)控制或干線協(xié)調(diào)控制。為了獲得更1.1基本適用環(huán)境好的單向綠波協(xié)調(diào)控制效果,該文對(duì)單向綠波協(xié)調(diào)(1)非飽和交通流。綠波協(xié)調(diào)控制是為了減少控制的交叉

3、口車道進(jìn)行功能設(shè)置,將交叉口車道分車輛在連續(xù)通過交叉口時(shí)等待紅燈產(chǎn)生的延誤時(shí)豢殺架殺來米豢采親米米崠榮親帶來梁架殺來張鬻兼[16]TothCK,BarsiA,LovasT.Vehiclerecognitionfromlutionsatelliteimageryintransportationapplicationslidardata[R].Columbus(USA)andBudapest(Hun—[R].DepartmentofElectricalandComputerEngi—gary):OSU(CenterforMapping)andBUTE(De—neeringUniversityof

4、MinnesotaDuluth,2011.partmentofPhotogrammetryandGeoinformatics),[21]MarkJCarlotto.Acluster—basedapproachfordetec—2OO3.ringman—madeobjectsandchangesinimagery[J].[17]FatemehKarimiNejadasl,BenGHGorte,SergePIEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSens—Hoogendoorn.Opticalflowbasedvehicletracking—ing,2005,4

5、3(2).strengthenedbystatisticaldecisions[J~.ISPRSJour[22]JLeitloff,SHinz,UStilla.AutomaticvehicledetecnalofPhotogrammetry&RemoteSensing.2006,61tioninsatelliteimages[J].InternationalArchivesof(9).Photogrammetry,RemoteSensing,andSpatialInfor—[18]MarkMcCord,PremGod,ZhuojunJiang,eta1.Im—mationSciences,2

6、006,36(3).provingAADTandVDTestimationwithhigh-resolu—[23]JLeitloff,SHinz,UStilla.Automaticvehicledetectionsatelliteimagery[A].Pecora15/LandSatellitetioninspaceimagessupportedbydigitalmapdataInformationIV/ISPRSCommissionI/FIE0S2002[A].CMRT05.IAPRS,Vo1.36,Part3/W24[C].ConferenceProceedings[c].2002.20

7、05.[I9]LineEikvi1.LarsAurdaI,HansKoren.C1assification—[24]JensLeitloff,StefanHinz,UweStilla.Estimationofbasedvehicledetectioninhigh—-resolutionsatelliteim——trafficparametersinurbanareasfromsatelliteimagesag

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