常玉林，鄭獻(xiàn)予，張 鵬（.江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 2203；2.東南大學(xué) 城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 289）

干線協(xié)調(diào)控制下的單點(diǎn)自適應(yīng)信號(hào)控制方法

常玉林1,2，鄭獻(xiàn)予1，張 鵬1
（1.江蘇大學(xué) 汽車與交通工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；
2.東南大學(xué) 城市智能交通江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 211189）

為實(shí)現(xiàn)干線協(xié)調(diào)下的單點(diǎn)自適應(yīng)控制，首先將周期內(nèi)的相位分解為固定部分和可變部分，并設(shè)定各相位的可變部分時(shí)長(zhǎng)之和為定值；隨后將協(xié)調(diào)方向及其相鄰相位所在方向的進(jìn)口道流量模糊化，并用規(guī)則集描述流量與相位可變部分的時(shí)長(zhǎng)之間的關(guān)系；最終形成一套干線協(xié)調(diào)下的單點(diǎn)自適應(yīng)控制方法。仿真結(jié)果表明，新控制方法對(duì)時(shí)變的交通流適應(yīng)性更佳。

自適應(yīng)控制；干線協(xié)調(diào)；可變相位；模糊控制；城市交通

1 引言

干線協(xié)調(diào)控制統(tǒng)一了協(xié)調(diào)范圍內(nèi)的交叉口周期，通過調(diào)整交叉口間的相位差達(dá)到車輛不停車行駛的目的[1]。處于干線協(xié)調(diào)范圍內(nèi)的交叉口均為定時(shí)控制，一旦協(xié)調(diào)方向的車輛因大流量或強(qiáng)干擾造成平均行駛速度降低時(shí)[2]，將會(huì)造成車輛在協(xié)調(diào)路段停車次數(shù)增加，延長(zhǎng)了下一周期的綠燈排隊(duì)清空時(shí)間，削弱干線協(xié)調(diào)控制效果。自適應(yīng)信號(hào)控制在感應(yīng)信號(hào)控制的基礎(chǔ)上，增加了對(duì)檢測(cè)器數(shù)據(jù)的智能判斷和分析，有助于提高決策的準(zhǔn)確程度和交叉口的控制能力。目前，單點(diǎn)自適應(yīng)信號(hào)控制是交通控制研究的熱點(diǎn)之一，國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用各種方式均實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)信號(hào)控制：Abdulhai B等[3]采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式，田豐等[4]運(yùn)用自適應(yīng)遺傳算法，何兆成等[5]采用基于模糊邏輯的Q學(xué)習(xí)獎(jiǎng)懲信號(hào)設(shè)計(jì)方法，楊義軍等[6]基于排隊(duì)長(zhǎng)度，楊建[7]則提出了用跟馳模型方程和流量密度方程實(shí)現(xiàn)。為了實(shí)現(xiàn)干線協(xié)調(diào)下的單點(diǎn)自適應(yīng)控制，本文將周期內(nèi)的相位細(xì)化為固定部分和可變部分，并設(shè)定各相位的可變部分時(shí)長(zhǎng)之和為定值，可變部分的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)由基于相鄰相位所在方向進(jìn)口道流量關(guān)系制定的模糊規(guī)則集得出，以實(shí)現(xiàn)干線協(xié)調(diào)下的單點(diǎn)自適應(yīng)控制。

2 干線協(xié)調(diào)下交叉口自適應(yīng)控制的相位設(shè)計(jì)

相位時(shí)間是制定交叉口自適應(yīng)控制策略的關(guān)鍵參數(shù)[8]之一，可細(xì)分為最小綠燈時(shí)間、最大綠燈時(shí)間、單位綠燈延長(zhǎng)時(shí)間等。這些參數(shù)決定了相位切換決策方法的作用時(shí)間，保證了相位切換過程的安全性等。本方案中，自適應(yīng)控制交叉口的周期C需為一個(gè)固定值，以便于后續(xù)的干線協(xié)調(diào)；進(jìn)一步地為了使處于干線協(xié)調(diào)的交叉口對(duì)路段上變化的流量具有自適應(yīng)能力，一個(gè)m (m≥2)相位的配時(shí)方案由若干個(gè)基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b和若干個(gè)動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)d構(gòu)成。其中，僅由基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b構(gòu)成的相位為固定相位S,既含有基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b又包括動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)d的相位則為可變相位V?？勺兿辔籚依靠可變的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)d實(shí)現(xiàn)其靈活性，而固定的周期則意味著所有相位的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)之和D是一個(gè)定值。根據(jù)相位數(shù)的不同，周期內(nèi)固定相位S和可變相位V的組成方式見表1。

表1 不同相位數(shù)下固定相位S和可變相位V的組成方式

固定相位S為一個(gè)定值，只存在于四相位配時(shí)方案中，是一個(gè)不與協(xié)調(diào)相位直接連接的非協(xié)調(diào)相位?？勺兿辔籚包括協(xié)調(diào)相位Vc或與協(xié)調(diào)相位直接連接的非協(xié)調(diào)相位Vn。其中，可變相位基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bc或bn即該相位的最小綠燈時(shí)間Gc,min或Gn,min；協(xié)調(diào)相位可變的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dc有兩個(gè)時(shí)間段，分別是位于協(xié)調(diào)相位之前的dc,f和位于協(xié)調(diào)相位之后的dc,b；非協(xié)調(diào)相位可變的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dn只有一個(gè)時(shí)間段，位于靠近協(xié)調(diào)相位的一側(cè)。除兩相位配時(shí)方案只有一組動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D外，三相位和四相位配時(shí)方案均有兩組動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1和D2，動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D為一個(gè)協(xié)調(diào)相位的可變動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dc與一個(gè)非協(xié)調(diào)相位可變動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dn之和。根據(jù)相位數(shù)的不同，各可變相位的取值范圍見表2。

3 干線協(xié)調(diào)下交叉口自適應(yīng)控制的相位結(jié)構(gòu)

相位結(jié)構(gòu)是制定交叉口自適應(yīng)控制策略的另一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)[8]，其決定了相位組合和相位切換的靈活性、相位切換決策方法的復(fù)雜程度，包含相位組合方案和相位切換方案。

表2 不同相位數(shù)下可變相位V的取值范圍

3.1 相位組合方案

干線協(xié)調(diào)下的交叉口配時(shí)方案是按固定相序執(zhí)行的相位組合，為了使干線協(xié)調(diào)下的協(xié)調(diào)方向相位擁有較大的變化范圍，本方案將非第一個(gè)滯后出現(xiàn)于協(xié)調(diào)相位的非協(xié)調(diào)相位設(shè)置為周期的起始相位，此時(shí)除兩相位配時(shí)方案外，協(xié)調(diào)相位的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dc有較大的概率出現(xiàn)在相位基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bc的兩側(cè)，從而使協(xié)調(diào)方向綠時(shí)擁有較大的可變幅度，盡可能的適應(yīng)協(xié)調(diào)方向時(shí)變的流量特征。

3.2 相位切換方案

本方案中，相位切換體現(xiàn)在動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D的分配中，該分配以進(jìn)口道的流量為基礎(chǔ)，在每一周期內(nèi)，依托布置在進(jìn)口道停車線處和起點(diǎn)處的線圈，在當(dāng)前相位基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi結(jié)束前5s，收集當(dāng)前相位bi和下一相位bi+1的進(jìn)口道實(shí)時(shí)車輛數(shù)，其中，分配三相位或四相位方案中的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1時(shí)還要收集再下一相位bi+2進(jìn)口道實(shí)時(shí)車輛數(shù)。收集完成后，通過模糊控制理論得出動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D分配方案，即給予協(xié)調(diào)相位可變的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dc和非協(xié)調(diào)相位可變的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)dn的值。

3.2.1 進(jìn)口道流量篩選。當(dāng)前相位Si剩余的車輛數(shù)Ni取所有允許通行的進(jìn)口道中剩余車輛數(shù)的最大值，按公式（1）計(jì)算。

其中，pi,m表示在當(dāng)前相位Si允許通行的進(jìn)口道m(xù)自上一周期當(dāng)前相位結(jié)束后至今通過進(jìn)口道起點(diǎn)處線圈的流量，qi,m則表示自上一周期當(dāng)前相位Si結(jié)束后通過停車線處線圈的流量，下一相位Si+1的排隊(duì)車輛數(shù)同樣取所有允許通行的進(jìn)口道中剩余車輛數(shù)的最大值，按公式（2）計(jì)算。

其中，pi+1,m表示在下一相位Si+1允許通行的進(jìn)口道m(xù)自上個(gè)周期本相位結(jié)束后至今通過進(jìn)口道起點(diǎn)處

線圈的流量，再下一相位Si+2的排隊(duì)車輛數(shù)Ni+2的計(jì)算方法與計(jì)算Ni+1相同。

3.2.2 進(jìn)口道流量模糊化。對(duì)各進(jìn)口道流量按兩種隸屬度函數(shù)模糊化[9]：第一種如圖1所示，分為“無(wú)、少、中等、多”共4類，僅適用于在分配三相位或四相位配時(shí)方案中的可變時(shí)長(zhǎng)D1時(shí)，對(duì)再下一相位Si+2的排隊(duì)車輛數(shù)Ni+2模糊化；第二種如圖2所示，分為“無(wú)、很少、少、中等、多、很多”共6類，適用于對(duì)當(dāng)前相位Si和下一相位Si+1的排隊(duì)車輛數(shù)Ni和Ni+1模糊處理。

圖1 四種情況下的隸屬度函數(shù)

圖2 六種情況下的隸屬度函數(shù)

其中，Nmax表示在某相位允許通行的進(jìn)口道最多容納車輛數(shù)。在當(dāng)前相位Si允許通行的進(jìn)口道最多容納車輛數(shù)Nmax,c按公式(3)求解。

其中，l表示進(jìn)口道長(zhǎng)度，Vc表示交叉口行車速度，交叉口內(nèi)的計(jì)算行車速度應(yīng)按各級(jí)道路限速的0.5～0.7倍計(jì)算[10]，直行車輛取大值，轉(zhuǎn)向車輛取小值。ht,s表示極限車頭時(shí)距，一般取2s。在下一相位Si+1允許通行的進(jìn)口道最多排隊(duì)車輛數(shù)N max,n按公式(4)求解。

其中，lc表示車長(zhǎng)，lp表示停車間距。根據(jù)求得的Nmax的值，設(shè)定 N1和 N5的值，N1和 N5之間的 Ni(i=2,3,4)可以通過適當(dāng)調(diào)整N1和N5的取值以等分的方式確定。

3.2.3 分配動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)。動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)分配方案規(guī)則集R分為固定規(guī)則集Rs和可變規(guī)則集Rv，兩個(gè)規(guī)則集的區(qū)別在于動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D分配的決策變量λ的設(shè)定。前者根據(jù)交通規(guī)律和常識(shí)確定λ的值，以分配周期內(nèi)相鄰相位進(jìn)口道交通流比例懸殊或十分接近的情況下的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D。后者則可以在實(shí)際控制過程中，根據(jù)控制效果的好壞選擇規(guī)則，確定λ的值。根據(jù)動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D在周期內(nèi)的位置，規(guī)則集R進(jìn)一步細(xì)分為R1和R2兩套。規(guī)則集R1適用于兩相位配時(shí)方案中動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D或三、四相位配時(shí)方案中前置于協(xié)調(diào)相位的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1的分配，用公式(5)描述。

Ni'表示當(dāng)前相位基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi剩余5s時(shí)，當(dāng)前相位Si允許通行的模糊進(jìn)口道流量，；Ni+1'表示當(dāng)前相位基礎(chǔ)相位bi剩余5s時(shí)，在下一相位Si+1允許通行的模糊進(jìn)口道流量；λ表示動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D(D1)分配的決策變量。為提高規(guī)則集的準(zhǔn)確性，在三、四相位的配時(shí)方案中還加入了再下一相位Si+2所在通行方向的模糊進(jìn)口道流量Ni+2'與Ni'和Ni+1'共同決定λ的取值，規(guī)則集R1以及λ的取值與D(D1)分配方式的關(guān)系見表3與見表4。

表3 規(guī)則集R1

表4 λ的取值與D(D1)分配方式的關(guān)系

規(guī)則集R2適用于三、四相位配時(shí)方案中后置于協(xié)調(diào)相位的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D2的分配。用公式(6)描述：

其中，Ni,'Ni+1,'λ的含義與規(guī)則集R1相同。由于信號(hào)機(jī)在執(zhí)行動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D2時(shí)已經(jīng)完成了對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1的執(zhí)行，所以規(guī)則集R2中λ的取值較規(guī)則集R1更為細(xì)致。規(guī)則集R2以及λ的取值與動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D2分配的關(guān)系見表5與見表6。

表5 規(guī)則集R2

表6 λ的取值與D2分配的關(guān)系

4 干線協(xié)調(diào)控制下的單點(diǎn)自適應(yīng)控制方法

以十字路口四相位控制為例，如圖3所示，處于干線協(xié)調(diào)控制下的交叉口自適應(yīng)控制方法如下：

Step1:設(shè)定交叉口的周期C、相序、各相位的基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi、總的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1和D2以及規(guī)則集R1和R2，并設(shè)定該交叉口的相序依次為：非干線協(xié)調(diào)方向的左轉(zhuǎn)相位S1，干線協(xié)調(diào)方向直行相位S2、干線協(xié)調(diào)方向左轉(zhuǎn)相位S3、非干線協(xié)調(diào)相位直行相位S4。

Step2:執(zhí)行本相位的基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi，并判斷本相位控制形式。若當(dāng)前相位Si為非干線協(xié)調(diào)方向的左轉(zhuǎn)相位S1，轉(zhuǎn)Step3；若當(dāng)前相位Si為干線協(xié)調(diào)方向直行相位S2，轉(zhuǎn)Step4；其他情況轉(zhuǎn)Step5。

Step3:信號(hào)機(jī)在本相位S1基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b1結(jié)束前5s，依托布置在進(jìn)口道停車線和起點(diǎn)處的兩處線圈，利用計(jì)數(shù)器程序收集當(dāng)前相位S1、下一相位S2、再下一相位S3通行方向所在進(jìn)口道范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)車輛數(shù)N1、N2、N3，模糊為N1'、N2'、N3'后根據(jù)規(guī)則集R1對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1進(jìn)行分配，轉(zhuǎn)Step6。

Step4:信號(hào)機(jī)在本相位S2基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b2結(jié)束前5s，依托布置在車道停車線和起點(diǎn)處的兩處線圈，利用計(jì)數(shù)器程序收集當(dāng)前相位S2、下一相位S3通行方向所在進(jìn)口道范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)車輛數(shù)N2、N3，模糊為N2'、N3'后根據(jù)規(guī)則集R2對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D2進(jìn)行分配，轉(zhuǎn)Step6。

Step5:當(dāng)前相位Si基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi后結(jié)束后，計(jì)數(shù)器程序Si所在進(jìn)口道計(jì)數(shù)器清零重置，切換至下一相位Si+1,并執(zhí)行基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b4或下一周期第一相位基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)b1，轉(zhuǎn)Step2。

Step6:當(dāng)前相位基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi執(zhí)行完畢后，按動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)D1或D2分配方案執(zhí)行當(dāng)前相位的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)di，并在di執(zhí)行完畢后，計(jì)數(shù)器程序Si所在進(jìn)口道計(jì)數(shù)器清零重置，進(jìn)入下一相位Si+1，并執(zhí)行下一相位的動(dòng)態(tài)時(shí)長(zhǎng)di+1，di+1執(zhí)行完畢后，執(zhí)行下一相位的基礎(chǔ)時(shí)長(zhǎng)bi+1，轉(zhuǎn)Step2。

圖3 干線協(xié)調(diào)控制下的交叉口自適應(yīng)控制方法

5 仿真與模型對(duì)比

如圖4所示，在交通仿真軟件VISSIM中，建立一個(gè)包含3個(gè)交叉口的干線，并從左至右依次編號(hào),交叉口1 與2、交叉口2與3之間的間距均為500m，路段的車輛類型比例設(shè)置為小型車0.9，大型車0.1，期望車速設(shè)置為小型車50km/h，大型車45km/h，為了貼合中國(guó)的道路交通流運(yùn)行實(shí)際，本文對(duì)VISSIM中的跟車模型進(jìn)行了重新標(biāo)定[11]。

圖4 VISSIM路網(wǎng)圖

設(shè)定交叉口2采用本文所提出的自適應(yīng)控制方法進(jìn)行信號(hào)控制，各交叉口的控制方式及控制方案見表7。為檢驗(yàn)本文所提出的控制方法的可靠性，還將為交叉口2設(shè)置了一套定時(shí)控制方案，便于將本文所提出的方案與協(xié)調(diào)定時(shí)方案以及無(wú)協(xié)調(diào)控制方案進(jìn)行對(duì)比。

表7 仿真中交叉口的配時(shí)方案

圖5 VISVAP部分編程圖

為配合單點(diǎn)自適應(yīng)控制的實(shí)現(xiàn)，在交叉口2的東西雙向以及南北左轉(zhuǎn)進(jìn)口道布置兩個(gè)線圈，其位置分別位于停車線處和停車線上游60m處。為檢驗(yàn)本文所提出控制方法的適用性，干線協(xié)調(diào)方向及交叉口2相交道路雙向的流量呈現(xiàn)逐步上升的趨勢(shì)。交叉口2的自適應(yīng)控制邏輯通過VISSIM中的VAP控制機(jī)實(shí)現(xiàn)。其中，邏輯文件VAP可以通過VISVAP編寫流程圖導(dǎo)出，主程序及部分關(guān)鍵子程序邏輯圖如圖5所示；相位間隔文件則可通過VISSIG設(shè)置導(dǎo)出。

圖6 三種方案交叉口2排隊(duì)長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)

通過圖解法得到干線協(xié)調(diào)的相位差后，分別將本文所提出的協(xié)調(diào)單點(diǎn)自適應(yīng)方案、協(xié)調(diào)定時(shí)方案以及非協(xié)調(diào)控制方案輸入路網(wǎng)中分別進(jìn)行5次仿真，對(duì)每個(gè)方案得出的5組數(shù)據(jù)取平均值后，選擇交叉口2的排隊(duì)長(zhǎng)度和干線路網(wǎng)的行程時(shí)間兩個(gè)指標(biāo)對(duì)方案的適用性和可靠性進(jìn)行評(píng)估。

圖7 三種方案協(xié)調(diào)方向通行時(shí)間的時(shí)變統(tǒng)計(jì)

6 結(jié)論

交叉口2的單點(diǎn)排隊(duì)長(zhǎng)度以及協(xié)調(diào)方向車輛行程時(shí)間的評(píng)估結(jié)果分別如圖6和圖7所示?？偟膩?lái)看，兩個(gè)干線協(xié)調(diào)方案的控制效果明顯優(yōu)于非協(xié)調(diào)方案；且本文所提出的協(xié)調(diào)單點(diǎn)自適應(yīng)協(xié)調(diào)方案則在流量逐漸增加后，獲得了更短的行程時(shí)間和排隊(duì)長(zhǎng)度，尤其是干線協(xié)調(diào)方向的排隊(duì)長(zhǎng)度。

從評(píng)估結(jié)果中可以看出，本文所提出的協(xié)調(diào)單點(diǎn)自適應(yīng)方案在路段流量處于高位時(shí)，有著較強(qiáng)的控制能力。而對(duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步挖掘可知，本文所提出的協(xié)調(diào)單點(diǎn)自適應(yīng)方案在仿真時(shí)段內(nèi)測(cè)得數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于協(xié)調(diào)定時(shí)方案，說明該方案對(duì)隨機(jī)性強(qiáng)的交通流也有著更佳的適應(yīng)性?？傊疚乃岢龅膮f(xié)調(diào)單點(diǎn)自適應(yīng)方案提高了干線協(xié)調(diào)方案在流量或隨機(jī)性較大路段的控制能力，為干道雙向?yàn)V波協(xié)調(diào)控制設(shè)計(jì)提供了一套實(shí)用性強(qiáng)，適用范圍廣的新方案。

[1]于泉.城市交通信號(hào)控制基礎(chǔ)[M].北京:冶金工業(yè)出版社, 2011.

[2]王煒,過秀成,等.交通工程學(xué)(第2版)[M].南京:東南大學(xué)出版社,2011.

[3]Abdulhai B,Pringle R,Karakoulas G.Reinforcement learning for true adaptive traffic signal control[J].Journal of Trans-portation Engineering,2003,129(3):278-285．

[4]田豐,邊婷婷.基于自適應(yīng)遺傳算法的交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)仿真,2010,27(6):305-308.

[5]何兆成,佘錫偉,楊文臣,陳寧寧.結(jié)合Q學(xué)習(xí)和模糊邏輯的單路口交通信號(hào)自學(xué)習(xí)控制方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2011,28 (1):199-202.

[6]楊義軍,胡靈龍,張偉,等.基于排隊(duì)長(zhǎng)度的單點(diǎn)自適應(yīng)信號(hào)控制方法[A].第十一屆中國(guó)智能交通年會(huì)論文集[C].2016.

[7]李瑞敏,章立輝.城市交通信號(hào)控制[M].北京:清華大學(xué)出版社,2015.

[8]沈齊.城市信號(hào)燈自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的研究[D].貴州:貴州大學(xué),2010.

[9]陳虹.城市路口交通信號(hào)的自適應(yīng)模糊控制策略研究[D].成都:西南交通大學(xué),2010.

[10]CJJ37-201.城市道路設(shè)計(jì)規(guī)范[S].北京:北京市市政工程設(shè)計(jì)研究總院,2012.

[11]楊洪,韓勝風(fēng),陳小鴻.Vissim仿真軟件模型參數(shù)標(biāo)定與應(yīng)用[J].城市交通,2006,4(6),22-24.

Method of Single-point Adaptive Signal Control during Trunk Line Coordination and Regulation

Chang Yulin1,2,Zheng Xianyu1,ZhangPeng1
(1.School of Automobile &Traffic Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013; 2.Jiangsu ProvinceKey Laboratory forUrban Intelligent Traffic,Southeast University,Nanjing 211189,China)

In this paper, in order to realize the adaptive control of a single signal during trunk line coordination, we first decomposed the phases during a cycle into the fixed part and variable part and set the sum of the duration of the variable part of all phases to be constant; then we turned fuzzy the coordination direction and the inlet flow of the neighboring phases and used rule set to describe the relationship between the traffic flow and the duration of the variable part, which ultimately led to the formation of a single-point adaptive signal control method during the process of trunk line coordination and regulation..

adaptive control; trunk line coordination; variable phase; fuzzy control; urban traffic

U491.5+1

A

1005-152X(2017)04-0068-06

2017-02-25

江蘇省高校自然科學(xué)基金項(xiàng)目(13KJB580003)；江蘇省城市智能交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目(JTKF2014004)；江蘇大學(xué)高級(jí)專業(yè)人才科研啟動(dòng)基金(12JDG056)

常玉林(1963-)，男，江蘇大學(xué)教授，博士。

doi∶10.3969/j.issn.1005-152X.2017.04.017